Ano ang Intelligent Automation?

Ang matalinong pag-automate ay lumampas sa mga mekanikal na daloy. Ang dating nangangailangan ng custom na script o API ay tumatakbo na ngayon sa pamamagitan ng mga ahente ng AI na nauunawaan ang istraktura at nagsasaayos kung kinakailangan.

Tinatantya ni Gartner na pagsapit ng 2028, 33% ng software ng enterprise ang magsasama ng ahenteng AI na nagpapagana ng ilang uri ng automation, mula sa mas mababa sa 1% noong 2024.

Gumagana lang ang tradisyunal na automation kapag ang bawat hakbang ay nangyayari nang eksakto tulad ng inaasahan. Ang isang purchase order na may bagong layout o isang late na pag-apruba ay maaaring huminto sa proseso sa mga track nito. Pinapanatili ng Intelligent automation (IA) na gumagalaw ang mga daloy ng trabaho sa pamamagitan ng mabilisang pag-aangkop.

Kumokonekta ang IA sa ERP, CRM, o mga tool sa daloy ng trabaho na ginagamit na, binabasa kung ano ang pumapasok, nagpapasya kung ano ang susunod na gagawin, naghihintay kung kailan ito dapat, at awtomatikong magpapatuloy.

Sinusuri ng artikulong ito kung paano gumagana ang matalinong automation sa mga tunay na operasyon, ang mga lugar kung saan ito naghahatid ng pinakamabilis na pagbabalik, at mga diskarte para sa pag-pilot nito nang hindi pinapalitan ang mga naitatag na system.

Ano ang intelligent automation?

Ang intelligent automation, na kilala rin bilang intelligent process automation , ay pinagsasama ang artificial intelligence sa robotic process automation at mga kaugnay na tool para magpatakbo ng mga kumplikadong workflow.

Gumagamit ito ng mga teknolohiya tulad ng machine learning at natural na pagpoproseso ng wika upang basahin ang impormasyon, bigyang-kahulugan ito, at kumilos dito sa loob ng mga sistema ng negosyo.

Hindi tulad ng fixed-step automation, maaari itong umangkop habang tumatakbo. Sinusubaybayan nito kung ano ang nangyari, binabago ang susunod na aksyon kapag ang mga input ay naiiba sa mga inaasahan, at nagpapatuloy hanggang sa makumpleto ang gawain.

Halimbawa, ang isang ahente ng AI sa serbisyo sa customer ay maaaring:

• Kunin ang account ng customer mula sa CRM
  
• Suriin ang status ng live na paghahatid sa sistema ng logistik
  
• I-escalate sa tamang team kung may nakitang pagkaantala
  
• Magpadala ng update kapag nalutas na ang isyu

Ang lahat ng ito ay tumatakbo bilang isang tuluy-tuloy na proseso, nang hindi humihinto para sa mga bagong tagubilin.

Iba't ibang Uri ng Intelligent Automation

Ang matalinong automation ay maaaring ipatupad sa iba't ibang antas ayon sa pangangailangan. Ang talahanayan sa ibaba ay nagpakita ng mga pangunahing uri ng intelligent automation:

Mga Pangunahing Benepisyo ng Intelligent Automation

Ang trabaho ay patuloy na gumagalaw kahit na ang mga tao ay abala

Sa karamihan ng mga negosyo, ang mga order, mga invoice, o mga pag-apruba ay madalas na hindi nagagalaw dahil may isang taong may sakit o nakikipag-juggling sa iba pang mga gawain.

Pinipigilan ng matalinong automation na bukas ang proseso at ibabalik ito sa sandaling dumating ang nawawalang piraso. Nangangahulugan iyon na mas kaunting "stuck" na mga gawain at mas mabilis na nakukuha ng mga customer ang kailangan nila.

Ibaba ang overhead mula sa patuloy na rework

Sa tuwing muling ipasok ng kawani ang data o ayusin ang mga pagkakamali, nagdaragdag ito ng gastos. Pinapanatili ng IA na pare-pareho ang mga tala, kaya kung ang isang customer ay nag-update ng isang field sa kalagitnaan ng pagkakasunud-sunod, ang natitirang bahagi ng proseso ay magpapatuloy nang walang rework.

Mas tumpak na handoffs sa pagitan ng mga koponan

Ang mga departamento ay madalas na gumagana sa iba't ibang bersyon ng parehong data. Sinusuri ng IA ang pinakabagong mga halaga bago kumilos, kaya ang mga handoff ay nangyayari nang malinis.

Mas masusubaybayan at mauunawaan ang proseso sa pamamagitan ng mga simpleng sukatan tulad ng oras na ginugol sa bawat query sa bawat gawain at kung gaano kasiyahan ang mga empleyado at customer sa resolusyon.

Paano ipatupad ang intelligent automation?

Ang pinakamahusay na mga resulta ay nagmumula sa pagpapakilala ng matalinong pag-automate sa maliliit at naka-target na mga yugto bago mag-scale sa buong negosyo.

Hakbang 1: Tukuyin ang isang proseso na may malinaw na alitan

Maghanap ng mga daloy ng trabaho na lumilikha ng mga umuulit na pagkaantala o manu-manong muling paggawa. Kasama sa mga halimbawa ang:

• Pagproseso ng invoice na may madalas na hindi pagkakatugma ng data
• Mga pag-apruba ng order ng pagbili na natigil sa mga choke point
• Maraming appointment ang hindi nai-book dahil sa hindi available na ahente
• Mga pagdami ng customer na tumatalbog sa pagitan ng mga departamento

Hakbang 2: I-layer ang IA sa mga umiiral nang system

Panatilihing nasa lugar ang mga platform ng ERP, CRM, at RPA. Maaaring direktang isaksak ng matalinong automation software at mga tool sa mga daloy ng trabaho bilang controller.

Iniiwasan nito ang panganib na palitan ang mga pangunahing system nang tahasan. Ang ilang karaniwang intelligent na mga tool sa automation na makakatulong sa pag-deploy ng isang malakas na piloto ay Botpress , Langchain, Autogen, CrewAI at Make.

Hakbang 3: Magpatakbo ng isang kontroladong piloto

Magsimula sa maliit. Subukan ang automation sa isang limitadong daloy ng trabaho at subaybayan ang mga resulta.

‍

Maaaring tugunan ng isang halimbawang piloto ang isang bagay tulad ng pagpoproseso ng invoice sa pananalapi. Patakbuhin ang IA kasama ng iyong kasalukuyang proseso sa loob ng isang buwan.

Subaybayan kung ilang invoice ang awtomatikong na-clear, ilan pa rin ang nangangailangan ng pagsusuri ng tao, at kung ano ang nagagawa nito sa mga oras ng pagbabayad.

Hakbang 4: Palawakin sa magkakaugnay na daloy ng trabaho

Kapag nagtagumpay ang piloto, sukatin ang mga prosesong sumasaklaw sa maraming system. Sa yugtong ito, pinangangasiwaan ng automation ang mga pagkaantala, pagbubukod, at iba't ibang input ng tao na may kaunting pangangasiwa.

Ang unti-unting paglulunsad na ito ay nagpapanatili ng kontrol sa gastos. Paggamit ng mga konektadong sistema at pag-scale sa pagbabago ng mga kapaligiran, habang ang mga resulta ng pilot ay nagbibigay ng ebidensya para sa karagdagang pamumuhunan.

Nangungunang 5 Intelligent Automation Tools

1. Botpress

Pinakamahusay para sa : Mga koponan sa pagbuo ng mga automation na nananatiling aktibo sa pagitan ng mga hakbang at magpapatuloy kapag may dumating na bagong input, kahit na mas maagang na-trigger ang daloy ng trabaho.

Pagpepresyo:

• Libreng Plano: Kasama ang pangunahing tagabuo, 1 bot, at $5 na AI credit
• Plus : $89/buwan — pagsubok sa daloy, pagruruta, handoff ng tao
• Koponan: $495/buwan — SSO, pakikipagtulungan, nakabahaging pagsubaybay sa paggamit

Botpress ay isang platform para sa pagbuo ng mga ahente ng AI na tumatakbo sa mga system. Ang bawat ahente ay tumatakbo bilang isang structured na daloy na maaaring magpatuloy mula sa anumang punto sa pamamagitan ng pagsusuri sa gawain batay sa kasalukuyang estado nito sa sarili nito.

Ang mga ahente ay binuo gamit ang isang visual editor o sa pamamagitan ng code. Ang bawat hakbang sa daloy ay gumaganap ng isang partikular na operasyon — pag-parse ng mensahe, pagtawag sa isang panlabas na API, pagpoproseso ng dokumento, paghihintay ng input ng tao, o pagpapadala ng resulta sa ibaba ng agos.

Sumusulong ang ahente batay sa kasalukuyang data at pinapanatili ang konteksto ng pagpapatupad sa kabuuan. Ang madaling pag-setup ng pag-drag-and-drop ay maaaring sumubok ng prompt, magbago ng kundisyon, o mag-update ng lohika ng tool habang pinapanatiling stable ang natitirang bahagi ng daloy ng trabaho.

Sinusubaybayan ng mga ahente kung saan tumigil ang isang gawain para makapagpatuloy ito sa ibang pagkakataon nang hindi nagre-restart. Kung ang isang kinakailangang halaga ay nawawala sa kalagitnaan ng pagtakbo, maaaring hilingin ito ng ahente nang direkta mula sa user at magpatuloy kapag naibigay na ito.

Mga pangunahing tampok:

• Mga workflow na nagtataglay ng estado at nagpapatuloy pagkatapos ng mga pagkaantala o bahagyang input
• Built-in na kakayahang humiling ng nawawalang data sa kalagitnaan ng pagtakbo
• Structured file at suporta sa talahanayan para sa mga desisyong nakabatay sa kaalaman
• Mga panlabas na tawag sa API at mga pagkilos ng tool sa loob ng mga daloy ng ahente

2. LangChain

Pinakamahusay para sa: Mga koponan na bumubuo ng mga ahente ng AI na nangangailangan ng ganap na kontrol sa lohika, paggamit ng tool, at gawi sa pagpapatupad, na direktang nakasulat sa code.

Pagpepresyo:

• Developer: Libre – 1 upuan, 5,000 bakas/buwan, agarang pamamahala, mga pangunahing tool sa pagsubaybay
• Plus : $39/buwan kada upuan – mga feature ng team, mas mataas na limitasyon sa trace, deployment ng LangGraph dev
• Enterprise: Custom – self-host o hybrid na setup, SSO, suporta, at pag-scale ng paggamit

Ang LangChain ay isang Python framework para sa pagbuo ng mga ahente na nagpapatakbo ng lohika batay sa kung ano ang kanilang naobserbahan sa runtime. Sa halip na sundin ang mga paunang natukoy na hakbang, sinusuri ng system ang konteksto, magpapasya kung anong tool ang tatawagan, at patuloy na mag-loop hanggang sa makumpleto ang gawain o matugunan ang isang kondisyon sa paghinto.

Sa paggamit ng framework, tinutukoy ng mga user kung paano nangangatuwiran ang mga ahente, aling mga tool ang magagamit nila, at kung paano iruta ang mga desisyon batay sa mga intermediate na resulta. Ang ahente ay hindi nag-aakala ng isang input o isang nakapirming resulta — ito ay gumagana patungo sa isang layunin sa pamamagitan ng pakikipag-ugnayan sa mga panlabas na system at pagpino sa plano nito nang sunud-sunod.

Ang LangChain ay pinakamahusay na gumagana kapag ang automation ay nangangailangan ng flexible logic. Maaaring kailanganin ng isang daloy na magpasya kung aling database ang itatanong, kunin ang hindi nakabalangkas na input mula sa isang dokumento, pagkatapos ay magpatakbo ng maraming muling pagsubok kung ang resulta ay hindi nakakatugon sa isang tiyak na threshold. 

Dahil code-first ito, hindi ito angkop para sa mabilis na prototyping. Ngunit nagbibigay ito ng ganap na kontrol sa pagpili ng tool at pag-uugali ng API na mahalaga sa kumplikado at mataas na stakes na automation.

Pangunahing tampok:

• Ang lohika ng ahente ay tinukoy sa code na may ganap na kontrol sa pagpaplano at muling pagsubok
• Paggamit ng tool at pag-uugali ng memorya na umaangkop sa runtime
• Suporta para sa mga structured na output, custom na prompt, at tool chaining
• Mga katutubong pagsasama sa mga modelo ng wika, vector store, at API

3. CrewAI

Pinakamahusay para sa: Mga koponan na nag-istruktura ng mga automation sa paligid ng maraming ahente ng AI na nagsasagawa ng iba't ibang tungkulin at nag-coordinate ng mga gawain sa pamamagitan ng malinaw, mga hakbang sa pakikipag-usap.

Pagpepresyo: 

• Libre: $0/buwan – 50 execution, 1 live na crew, 1 upuan
• Basic: $99/buwan – 100 execution, 2 live na crew, 5 upuan
• Standard: $500/buwan – 1,000 execution, 2 live na crew, unlimited na upuan, 2 onboarding hours

Ang CrewAI ay isang Python framework para sa pagbuo ng mga workflow na umaasa sa higit sa isang ahente. Ang bawat ahente ay binibigyan ng tungkulin at responsibilidad — tulad ng mananaliksik, manunulat, tagasuri, o controller — at ang mga ahenteng iyon ay nagtutulungan upang makumpleto ang proseso.

Pinapasimple ng modelong "crew" na ito ang lohika. Sa halip na magsulat ng isang kumplikadong ahente na humahawak sa bawat tool at kundisyon, maaaring tukuyin ng user ang isang crew na naghahati sa trabaho. Ang bawat ahente ay may sariling memorya, sariling mga tool, at isang tinukoy na paraan upang makipag-usap sa iba sa system.

Pinangangasiwaan ng CrewAI ang sequencing at komunikasyon. Kapag nagsimula na ang daloy, ipinapasa ng mga ahente ang mga gawain sa pagitan ng isa't isa hanggang sa maabot ang layunin. Ang proseso ay transparent, at ang mga handoff ay nababasa, na tumutulong kapag habang nagde-debug o nagdaragdag ng mga bagong hakbang.

Madaling magsimula. Ang mga tungkulin ay tinukoy sa isang config file, ang mga tool ay mga function ng Python lamang, at ang pattern ng koordinasyon ay nagpapagaan sa kumplikadong automation — lalo na kapag nagbabago ang mga bagay sa kalagitnaan ng pagtakbo.

Mga pangunahing tampok: 

• Mga tungkulin ng ahente na tinukoy ng gawain, pag-access sa tool, at mga panuntunan sa komunikasyon
• Tumatakbo bilang isang crew na may estado na ipinasa sa pagitan ng mga ahente, hindi isang solong chain
• I-clear ang config structure para sa pagtukoy ng mga responsibilidad at flow logic

4. AutoGen

Pinakamahusay para sa: Mga team sa pagbuo ng mga automation kung saan ang mga ahente ay kailangang magpalitan ng impormasyon sa kalagitnaan ng pagtakbo at iakma ang gawi batay sa pabalik-balik na pakikipag-ugnayan.

Ang AutoGen ay isang multi-agent na framework na binuo sa paligid ng pag-uusap — hindi lamang sa pagitan ng user at modelo, ngunit sa pagitan ng mga ahente mismo.

Ito ay pinakamahusay na gumagana kapag ang automation ay nangangailangan ng mga ahente na i-verify ang mga resulta, i-double-check ang mga pagpapalagay, o magpasya kung aling tool o aksyon ang susunod.

Tulad ng CrewAI, hayaan ng Autogen ang mga user na lumikha ng isang grupo ng ahente, tukuyin ang kanilang mga tungkulin, at i-set up kung paano sila nakikipag-ugnayan. Maaaring tumugon ang mga ahente sa isa't isa gamit ang mga plano, code, intermediate na resulta, o mga follow-up na tanong.

Kapaki-pakinabang ang setup na ito kapag ang tamang sagot ay hindi alam nang maaga — tulad ng pagpili sa pagitan ng mga API, pag-aayos ng error sa pagpapatupad, o muling pagsusulat ng nabigong plano ng pagkilos. Pinangangasiwaan ng AutoGen ang lahat ng ito sa pamamagitan ng pagpasa ng mensahe sa halip na mga nakapirming panuntunan.

Pangunahing tampok:

• Komunikasyon ng ahente sa ahente sa pamamagitan ng mga loop ng mensahe
• Ang pagpaplano at pag-verify ay pinangangasiwaan sa loob ng mga thread ng pag-uusap
• Sinusuportahan ang code execution, tool call, at context injection
• Mabuti para sa automation kung saan kinakailangan ang follow-up sa runtime

5. Gumawa

Pinakamahusay para sa: Mga koponan na bumubuo ng mga structured na automation na may mga tool call, sumasanga na mga landas, at malinaw na visibility sa kung paano gumagalaw ang data sa pagitan ng mga hakbang.

Pagpepresyo: 

• Open Source: Libre – kasama ang buong framework, lisensya ng Apache 2.0
• Pro Edition: Libre – hanggang 1,000 pag-uusap/buwan kasama ang Rasa Pro
• Paglago: Mula sa $35,000/taon – kasama ang Rasa Studio, suporta, at komersyal

Ang Make ay isang no-code automation platform na binuo sa paligid ng mga visual na sitwasyon. Ang bawat senaryo ay binubuo ng mga module na konektado sa isang canvas, kung saan ang bawat module ay nagsasagawa ng isang gawain — pagpapadala ng data, pagbabago ng nilalaman, pag-trigger ng isang serbisyo, o pagtawag sa isang modelo ng AI.

Ang dahilan kung bakit nauugnay ang Make sa intelligent na automation ay ang kakayahan nitong pamahalaan ang mga daloy na hindi sumusunod sa isang nakapirming landas. Maaaring mag-pause, magsanga, subukang muli, o maghintay ng input ang mga sitwasyon nang hindi itinatapon ang mga naunang hakbang. Ang mga input ay maaaring hindi kumpleto, dumating nang hindi maayos, o magbago sa kalagitnaan ng pagtakbo.

Ang interface ay nagpapakita ng paggalaw ng data at hakbang na pagpapatupad nang malinaw. Ang mga pagkabigo ay masusubaybayan, ang mga input ay makikita sa bawat punto, at ang lohika ay nananatiling nae-edit kahit na pagkatapos ng pag-deploy. Maaaring maging kumplikado ang mga sitwasyon nang hindi nagiging malabo.

Make integrates sa isang malawak na hanay ng mga panlabas na system at sumusuporta sa mga extension sa pamamagitan ng mga custom na module. Ito ay angkop para sa mga daloy ng trabaho kung saan ang kontrol, flexibility, at traceability ay kinakailangan sa maraming tool.

Pangunahing tampok:

• Visual builder na may branching, scheduling, at retry
• Tingnan kung anong data ang inilipat kung saan
• Built-in na paghawak ng error para sa hindi matatag o late-stage na mga input

Mga Pangunahing Bahagi ng Intelligent Automation

Robotic Process Automation (RPA)

Ang robotic process automation ay ang execution layer na ginagaya ang mga aksyon ng tao sa isang digital interface — pag-click sa mga button, pagbubukas ng file, pagpasok ng data, o pagkopya ng mga value sa pagitan ng mga system. 

Maraming mas lumang mga system — o ang mga idinisenyo lamang para sa paggamit ng tao sa pamamagitan ng isang screen — ay walang ganitong kakayahan. Sa mga kasong iyon, gumagana ang RPA sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng software sa parehong paraan na gagawin ng isang tao, pag-click sa mga menu at pagpuno sa mga field para makumpleto pa rin ang gawain.

Malaking Modelo ng Wika ( LLMs )

Kapag kailangan ng matalinong pag-automate na maunawaan ang mga tagubilin, gawin ang mga susunod na hakbang, o ipaliwanag ang mga resulta, ang malalaking modelo ng wika ang bahagi na ginagawang posible. Nagdaragdag sila ng kakayahang mangatwiran sa pamamagitan ng isang proseso at ipinapahayag ang mga resulta sa malinaw na wika.

Sa praktikal na termino, LLMs maaaring maging responsable para sa mga partikular na tungkuling ito sa isang proseso:

• Unawain at hatiin ang isang kahilingan sa mas maliliit na hakbang
  
• Hilahin ang tamang data o konteksto para sa bawat hakbang
  
• Magpasya kung aling tool o system ang susunod na gagamitin
  
• Bumuo ng malinaw, nababasa ng tao na mga tugon o buod kung kinakailangan

Ang paghahanap ng pinakamahuhusay LLMs ay nakasalalay sa pag-setup — ang mga salik tulad ng privacy ng data, mga opsyon sa pagsasama, at pagiging kumplikado ng daloy ng trabaho ay nakakaimpluwensya kung aling modelo ang pinakamahusay na gaganap sa isang partikular na kapaligiran.

Machine Learning (ML)

Ang mga modelo ng machine learning sa isang intelligent na pipeline ng automation ay humahawak ng mas partikular, mga gawaing batay sa data na nagpapahusay sa kung paano kumikilos ang automation. Madalas silang nagtatrabaho sa background upang:

• Hulaan ang resulta ng isang proseso o uriin ang papasok na data
  
• Mag-detect ng mga anomalya kapag ang isang proseso ay nagsimulang mag-drift mula sa normal
  
• Subaybayan ang pagganap ng system sa paglipas ng panahon upang mapanatili ang katumpakan at kahusayan

Maaaring hindi kasama ang mga modelo ng ML LLMs o natural na pagproseso ng wika sa lahat. Ang kanilang tungkulin ay bigyan ang automation ng mas mahusay na kamalayan at mga signal sa paggawa ng desisyon sa pamamagitan ng mga numero upang makatugon ito nang naaangkop sa real time.

Intelligent Document Processing (IDP)

Ang matalinong pagpoproseso ng dokumento ay kung paano binabasa ng AI ang mga hindi nakabalangkas na file — mula sa mga na-scan na form hanggang sa sulat-kamay na mga tala — at ginagawang mga data automation system ang magagamit.

Ang hakbang ng IDP ay dating isa sa mga pinaka-masinsinang mapagkukunan na bahagi ng intelligent na automation, na ang bawat yugto ng pag-parse ay nagdadala ng sarili nitong kumplikado at gastos.

Upang magbigay ng ideya kung paano nagbago ang pag-parse ng dokumento, narito ang isang mabilis na paghahambing sa pagitan ng kung ano ang karaniwan noong 2019 at kung ano ang karaniwang ginagamit noong 2025. LLM -based na mga pamamaraan:

‍

Ang mga gastos sa pag-parse at suporta sa format ay batay sa mga kamakailang benchmark mula sa LlamaIndex , na sinubukan LLM -based na pag-unawa sa dokumento sa mga na-scan na input, mga file na mayaman sa layout, at mga kaso ng paggamit sa pagkuha.

Mga Pagsasama ng API at Pagpapatupad ng Tool

Hinahayaan ng mga API ang iba't ibang software na direktang magpalitan ng impormasyon. Sa matalinong pag-automate, ginagamit ang mga ito upang magsagawa ng mga aksyon tulad ng pagsusumite ng mga form, pag-iskedyul ng mga kaganapan, paggawa ng mga tiket, o pag-update ng mga talaan.

Ang automation ang magpapasya kung ano ang gagawin — kadalasang nakabatay sa mga na-parse na dokumento o mga hakbang na tinukoy ng RPA — at pagkatapos ay tumatawag sa tamang API para makumpleto ang gawain. Kapag nagawa na ang aksyon, magpapatuloy ang proseso nang walang input ng tao.

Simple man o dynamic ang gawain, pareho ang pangunahing ideya: kapag alam na ng automation kung ano ang dapat mangyari, kailangan nito ng paraan para kumilos at nagbibigay ang API ng ligtas at secure na paraan para gawin ito, habang pinapanatili ang mga talaan para sa mga pagsusuri sa hinaharap. 

Awtorisasyon at Seguridad (OAuth, MCP)

Ang mga sistema ng automation ay kumikilos sa mga totoong account, nag-access ng mga sensitibong tool, gumagawa ng mga update sa mga live na kapaligiran, at higit sa lahat, kumakatawan sa integridad sa ngalan ng may-ari.

Ibig sabihin, kailangan ng bawat hakbang ang tamang antas ng pag-access, at higit sa lahat, kailangang malaman ng ahente kung sino (o ano) ang gumawa ng ano.

• OAuth (user-granted access): Ginagamit kapag ang isang automation ay kailangang kumilos sa ngalan ng isang tao. Nagbibigay ito ng time-scoped token na nakatali sa mga pahintulot ng user.
  
• Model Context Protocol -style na pagkakakilanlan ng serbisyo (machine-to-machine): Isang paraan para direktang mag-authenticate ang mga machine sa isa't isa, tulad ng digital badge, nang walang tao sa loop. 

Ang eksaktong setup ay depende sa kapaligiran at mga kinakailangan sa pagsunod.

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng intelligent automation at RPA?

Ang robotic process automation (RPA) ay binuo para sa repeatability. Sinusunod nito ang mga itinakdang panuntunan upang i-automate ang mga gawain tulad ng pagkopya ng data sa pagitan ng mga field, paglilipat ng mga file, o pagsagot sa mga form. Ang mga bot na ito ay gumagana nang maayos kapag ang mga hakbang ay palaging pareho at ang mga input ay mahuhulaan.

Ang Intelligent automation (IA), sa halip na sundin ang mga nakapirming script, ay gumagamit ng AI para dynamic na tumugon, pagpili ng mga aksyon batay sa konteksto, paghawak ng mga edge na kaso, at mga tool sa pag-coordinate sa maraming hakbang.

Isipin ang pagpoproseso ng isang invoice sa pamamagitan ng chatbot sa pagpaplano ng mapagkukunan ng enterprise .

• Ang isang RPA bot ay kumukuha ng mga kabuuan mula sa mga nakapirming field at ibinabagsak ang mga ito sa isang system. Kung magbabago ang format, masira ito.
  
• Binabasa ng isang IA system ang dokumento, nauunawaan kung ano ang naroroon, nagba-flag ng mga gilid na case, at pinipili kung saan ito pupunta — kahit na bago ang layout.

Ang pangunahing pagkakaiba: Kinukumpleto ng RPA ang mga gawain na naka-mapa na. IA figure out kung paano kumpletuhin ang mga ito habang tumatakbo.

Magdagdag ng AI Automation sa Pang-araw-araw na Gawain

Karamihan sa mga negosyo ay mayroon nang paulit-ulit na mga gawain — pag-apruba ng mga order, pag-update ng mga talaan, paglilipat ng mga file sa paligid. Ang problema ay gumagana lamang ang mga gawaing iyon kapag ang bawat hakbang ay nangyari nang eksakto tulad ng binalak.

Ginagawa ng mga ahente ng AI na flexible ang mga workflow na ito. Maaari silang maghintay para sa nawawalang impormasyon, kunin muli kapag may nagbago, at panatilihing gumagalaw ang proseso sa halip na pilitin ang iyong koponan na magsimulang muli.

Hindi mo kailangang palitan ang mayroon ka na. AI layers sa ibabaw ng iyong kasalukuyang mga tool, pumapasok lamang kapag kinakailangan habang ang natitirang bahagi ng proseso ay patuloy na tumatakbo nang maayos.

Magsimulang magtayo ngayon — libre ito.