- Robotic Process Automation (RPA) adalah perangkat lunak yang meniru tindakan manusia di komputer — seperti mengklik, mengetik, dan menavigasi sistem — untuk menyelesaikan tugas secara otomatis.
- AI memahami data, menyesuaikan diri dengan konteks, dan mengambil keputusan dalam situasi di mana aturan saja tidak cukup.
- Bersama-sama, AI menangani interpretasi sementara RPA menjalankan eksekusi yang presisi dan berulang di berbagai sistem.
- Penggunaan umumnya meliputi transfer data antar sistem, pekerjaan administratif rutin, tugas yang dipicu oleh suatu peristiwa, dan eksekusi backend dalam alur dukungan.
Robotic Process Automation (RPA) sudah ada sejak lama. Teknologi ini dirancang untuk mengotomatisasi tugas-tugas berulang yang berbasis aturan — seperti memproses faktur, memindahkan data antar sistem, atau memperbarui catatan di CRM.
Namun seiring alat otomatisasi semakin canggih, batas antara RPA dan kecerdasan buatan semakin kabur. Banyak tim kini menanyakan hal yang sama:
Apakah RPA termasuk AI? Apakah RPA menggunakan AI? Dan bagaimana perbandingannya dengan agen AI yang kini banyak diintegrasikan ke dalam sistem?
Orang sering membandingkan RPA dan AI — seolah-olah harus memilih salah satu. Padahal, keduanya menyelesaikan masalah yang berbeda dan seringkali lebih efektif jika digunakan bersama, terutama dalam otomatisasi di perusahaan.
Apa itu robotic process automation (RPA)?
Robotic Process Automation (RPA) adalah perangkat lunak yang mengotomatisasi tugas-tugas berulang berbasis aturan dengan berinteraksi dengan sistem digital seperti layaknya manusia — mengklik, mengetik, menyalin, dan memicu aksi di berbagai aplikasi.
Sebagian besar bot RPA dirancang untuk mengikuti instruksi yang sudah ditetapkan. Mereka tidak menganalisis data atau mengambil keputusan — hanya menjalankan proses yang sama berulang kali dengan cepat dan akurat.
Karena beroperasi di tingkat antarmuka pengguna, bot RPA dapat bekerja di berbagai alat yang tidak memiliki API atau integrasi. Itulah sebabnya RPA sering digunakan pada sistem lama atau alur kerja perusahaan di mana tugas terstruktur perlu diotomatisasi tanpa membangun ulang dari awal.
Apa perbedaan AI dan RPA?
RPA dan AI sama-sama teknologi otomatisasi, tetapi cara kerjanya sangat berbeda. RPA dibuat untuk mengikuti instruksi. AI dirancang untuk menafsirkan, memprediksi, dan beradaptasi. Walaupun sering diintegrasikan dalam strategi otomatisasi perusahaan, penting untuk memahami fungsi masing-masing — dan batas kemampuannya.
Apakah RPA termasuk AI?
Tidak — RPA bukan bentuk kecerdasan buatan.
RPA mengotomatisasi tugas dengan meniru tindakan manusia di tingkat antarmuka pengguna. Ia mengklik, mengetik, menyalin, dan memindahkan data — persis seperti yang diperintahkan. Tidak ada proses belajar, penalaran, atau fleksibilitas di luar yang sudah didefinisikan.
Sebaliknya, AI bekerja berdasarkan data dan probabilitas. AI mengenali pola, menyimpulkan makna, dan mengambil keputusan dalam lingkungan yang dinamis.
RPA menjalankan instruksi. AI menghasilkan output berdasarkan konteks.
Kesalahpahaman ini sering muncul karena kedua teknologi sama-sama mengurangi pekerjaan manual. Namun, otomatisasi tidak sama dengan kecerdasan.
Apakah RPA menggunakan AI?
Sistem RPA tradisional bersifat berbasis aturan dan deterministik. Mereka membutuhkan input terstruktur dan alur kerja tetap. Namun, RPA dapat ditingkatkan dengan komponen AI untuk menangani data tidak terstruktur, bahasa, dan variasi.
- AI menafsirkan input mentah (misal: dokumen, email, pesan)
- RPA menindaklanjuti output terstruktur (misal: entri data, pengalihan tugas)
Kombinasi ini umum digunakan pada chatbot cerdas — terutama yang menangani permintaan dukungan atau pertanyaan internal. Jika Anda membangun chatbot FAQ berbasis AI, AI menangani interpretasi pertanyaan, dan RPA dapat digunakan untuk mengambil atau memperbarui data terkait di sistem backend.
Perbedaan utama antara RPA dan AI
Meskipun RPA dan AI sering digunakan bersama, dasar teknis dan peran operasionalnya sangat berbeda. RPA dirancang untuk mengikuti instruksi secara persis. AI dibuat untuk menangani kompleksitas, ambiguitas, dan perubahan.
Jika Anda ingin menentukan penggunaan masing-masing, perbandingan ini menyoroti perbedaan inti mereka pada aspek input, logika, adaptasi, dan lainnya:
Perbedaan ini penting. RPA andal di lingkungan di mana proses tidak pernah berubah. AI menjadi penting ketika input tidak dapat diprediksi atau tugas memerlukan interpretasi. Pada kebanyakan sistem modern, kekuatan sesungguhnya muncul dari penggunaan keduanya — masing-masing menjalankan peran terbaiknya.
Manfaat Utama RPA
RPA bernilai bukan karena kecerdasannya, melainkan karena presisinya. Di sistem dengan logika tetap, antarmuka yang rumit, dan skala besar, RPA menghadirkan konsistensi tanpa mengganggu.
RPA menyediakan lapisan eksekusi yang sering kali tidak dimiliki oleh tumpukan perangkat lunak perusahaan: lapisan yang dapat berjalan di berbagai alat tanpa perlu mengubahnya.
Bekerja tanpa API atau infrastruktur khusus
RPA tidak memerlukan integrasi terstruktur. Ia berinteraksi langsung dengan antarmuka pengguna — meniru klik, input, dan navigasi seperti operator manusia. Ini membuatnya dapat digunakan di lingkungan yang tidak memiliki API, dukungan vendor terbatas, atau alat yang memang tidak dirancang untuk saling terhubung.
Inilah salah satu alasan RPA masih digunakan di platform chatbot AI yang akses backend-nya terbatas, dan bot perlu mengotomatisasi alur kerja di berbagai alat yang tidak saling terhubung secara alami.
Memberikan kendali kepada tim operasional
Berbeda dengan pendekatan otomatisasi lain yang sepenuhnya dikelola tim teknis, RPA biasanya dikonfigurasi oleh tim operasional. Mereka adalah orang-orang yang mendefinisikan, menjalankan, dan memperbarui alur kerja setiap hari — sehingga logika lebih dekat dengan pihak yang paling memahaminya.
Pendekatan berbasis tim seperti ini cocok dengan strategi manajemen proyek AI yang lebih luas, di mana pemangku kepentingan non-teknis membutuhkan otonomi lebih dalam pengambilan keputusan alat dan pembaruan otomatisasi.
Menjamin presisi dalam skala besar
Setelah diterapkan, RPA menjalankan instruksi secara persis. Tidak ada improvisasi, jalan pintas, atau perbedaan antar pengguna. Setiap tugas dijalankan dengan cara yang sama, setiap saat.
Presisi seperti ini sangat penting dalam fungsi seperti keuangan, kepatuhan, dan pelaporan — area di mana sedikit saja penyimpangan bisa menimbulkan risiko. Ini adalah komponen dasar dari strategi otomatisasi proses bisnis yang mengutamakan konsistensi daripada adaptasi.
Menangani eksekusi bersama AI
RPA memang tidak cerdas, tapi sangat dapat diandalkan — inilah alasan utama ia cocok dipasangkan dengan sistem AI. Model AI dapat mengklasifikasi, menghasilkan, atau menyimpulkan. RPA kemudian menjalankan aksi yang dihasilkan.
Pola ini semakin sering ditemui pada sistem yang dibangun dengan agen AI vertikal, di mana LLM menangani logika dan pengambilan keputusan, dan RPA menindaklanjuti dengan pembaruan backend dan pemicu di tingkat sistem.
Apa Saja yang Bisa Diotomatisasi oleh RPA
RPA dirancang untuk menjalankan tugas digital yang sudah terdefinisi dengan jelas — dan dalam konteks yang tepat, RPA secara diam-diam menghilangkan jam kerja manual setiap minggunya. Kekuatan utamanya ada pada konsistensi. Setelah alur kerja didefinisikan, ia akan berjalan dengan cara yang sama setiap kali, tanpa kesalahan, kelelahan, atau keraguan.
RPA paling efektif digunakan untuk menopang operasi bisnis sehari-hari yang tidak terlihat — di sistem yang tidak saling terhubung, atau pada alur kerja yang terlalu membosankan untuk dikerjakan manusia dalam jangka panjang.
Transfer data antar sistem
RPA biasanya digunakan untuk memindahkan data terstruktur di antara alat yang tidak saling terhubung—terutama ketika alat-alat tersebut tidak dapat berkomunikasi secara langsung. RPA dapat mengekstrak data dari formulir, memigrasikan catatan antar dasbor, atau memperbarui spreadsheet internal berdasarkan log ekspor.
Jenis alur kerja ini sering dijalankan di balik layar dalam kerangka kerja agen LLM, di mana model memutuskan apa yang perlu diperbarui, dan RPA menangani pemindahan datanya.
Tugas administratif berulang
Proses seperti pembuatan faktur, pencatatan dokumen, pemrosesan pengembalian dana, dan sinkronisasi status sering dikelola oleh bot yang mengikuti logika langkah demi langkah. Ini adalah tugas dengan volume tinggi dan berbasis aturan yang berjalan di latar belakang setiap bisnis.
Banyak dari proses ini termasuk dalam inisiatif BPA yang lebih luas—di mana RPA digunakan bukan untuk menggantikan sistem, melainkan untuk memastikan konsistensi di antara sistem-sistem tersebut.
Eksekusi alur kerja berbasis pemicu
RPA dapat dijalankan secara otomatis ketika peristiwa tertentu terjadi—misalnya saat formulir dikirimkan, webhook diaktifkan, atau perintah diberikan di saluran tim. Alur seperti ini mengurangi kebutuhan koordinasi manual antar alat.
Model ini sering digunakan pada alat ChatOps internal, di mana bot memulai alur kerja berdasarkan perintah sederhana, tanpa perlu keterlibatan tim pengembang.
Koordinasi backend dalam alur dukungan
Di lingkungan layanan pelanggan, RPA memastikan bahwa pembaruan yang dilakukan di satu sistem juga tercermin di sistem lain—seperti sinkronisasi status tiket, pencatatan alasan eskalasi, atau pengalihan permintaan antar tim.
Orkestrasi ini sangat umum dalam pengaturan otomasi alur kerja, di mana kecerdasan menangani permintaan dan RPA mengurus tindak lanjutnya.
Tindak lanjut pada aksi chatbot pelanggan
Ketika pengguna memesan janji temu, memperbarui permintaan, atau menerima konfirmasi transaksi melalui chatbot, RPA sering menjadi lapisan yang menjalankan aksi tersebut. RPA melakukan pembaruan sebenarnya, menyinkronkan sistem backend, dan mengonfirmasi interaksi—semuanya secara tidak terlihat.
Pola ini banyak ditemukan di implementasi front-end seperti chatbot WordPress atau asisten berbasis Telegram.
Posisi RPA dalam Gambaran Besar Agen
RPA dirancang untuk tugas-tugas berulang dan terstruktur. Namun, di dunia di mana pelanggan mengharapkan respons cepat dan tim internal bergantung pada banyak alat, otomasi harus berkembang lebih jauh.
Di sinilah AI berperan. Dengan menggabungkan alur berbasis aturan dengan pemahaman bahasa alami dan logika API, Anda dapat melampaui RPA tradisional dan mulai mengembangkan asisten yang dapat beradaptasi, merespons, dan mengambil tindakan.
Platform seperti Botpress memungkinkan perubahan ini dengan menyediakan cara untuk memicu aksi, mengambil data, dan mengotomasi alur kerja nyata—semuanya melalui chat.
Anda dapat membangun bot yang:
- Membaca permintaan pengguna di Telegram
- Memeriksa status di sistem backend Anda
- Memperbarui catatan atau memulai alur kerja backend—seperti halnya RPA
- Dan merespons secara real-time, didukung oleh AI
Semua yang dilakukan RPA—namun lebih cerdas dan langsung ke pengguna.
Mulai membangun hari ini — gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
1. Bagaimana cara menentukan apakah saya harus menggunakan RPA, AI, atau keduanya dalam proyek otomasi saya?
Gunakan RPA (Robotic Process Automation) ketika tugasnya berulang dan melibatkan input terstruktur, seperti menyalin data antar sistem. Gunakan AI ketika tugas membutuhkan pengambilan keputusan atau bekerja dengan data tidak terstruktur. Untuk hasil terbaik, kombinasikan keduanya: biarkan AI menafsirkan data dan RPA menindaklanjutinya.
2. Industri apa saja yang paling diuntungkan dari kombinasi RPA dan AI?
Industri seperti keuangan, asuransi, kesehatan, dan layanan pelanggan sangat diuntungkan dari kombinasi RPA dan AI karena mereka menangani volume dokumen dan alur kerja berulang yang besar. Misalnya, AI dapat mengekstrak data dari formulir, dan RPA dapat secara otomatis memasukkan data tersebut ke sistem lama.
3. Bagaimana cara terbaik mengintegrasikan RPA ke dalam tumpukan teknologi yang sudah ada tanpa mengganggu sistem?
Cara terbaik mengintegrasikan RPA ke dalam tumpukan teknologi Anda adalah memulai dari satu kasus penggunaan yang tidak kritis dan menggunakan alat RPA yang berinteraksi melalui antarmuka pengguna (UI), meniru tindakan manusia tanpa perlu perubahan API yang mendalam. Libatkan tim TI dan keamanan sejak awal untuk memastikan kompatibilitas, terutama dengan sistem lama atau sensitif.
4. Apakah saya membutuhkan pengembang untuk menerapkan RPA?
Anda tidak selalu membutuhkan pengembang untuk menerapkan RPA. Sebagian besar platform RPA terkemuka seperti UiPath atau Power Automate menawarkan antarmuka low-code yang memungkinkan analis bisnis atau staf operasional membuat bot. Pengembang hanya diperlukan untuk kasus penggunaan lanjutan yang melibatkan skrip khusus atau integrasi kompleks.
5. Seberapa aman RPA saat menangani data pelanggan yang sensitif?
RPA aman jika diterapkan dengan perlindungan yang tepat, seperti penyimpanan kredensial terenkripsi dan pencatatan audit yang aman. Karena bot beroperasi seperti pengguna manusia, sangat penting untuk menerapkan kebijakan keamanan yang sama atau bahkan lebih ketat, terutama saat memproses data pribadi (PII) atau catatan keuangan.
.webp)
