- Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), görevleri otomatik olarak tamamlamak için bir bilgisayardaki insan eylemlerini - tıklama, yazma ve sistemlerde gezinme - simüle eden bir yazılımdır.
- Yapay zeka verileri anlar, bağlama uyum sağlar ve kuralların tek başına yeterli olmadığı durumlarda kararlar alır.
- Birlikte, yapay zeka yorumlamayı ele alırken, RPA sistemler arasında hassas, tekrarlanabilir yürütme ile takip eder.
- Yaygın kullanım alanları arasında sistemler arası veri aktarımları, rutin yönetici işleri, olay tetiklemeli görevler ve destek akışlarında arka uç yürütme yer alır.
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) yıllardır kullanılıyor. Faturaların işlenmesi, verilerin sistemler arasında taşınması veya CRM'deki kayıtların güncellenmesi gibi tekrarlayan, kural tabanlı görevleri otomatikleştirmek için tasarlanmıştır.
Ancak otomasyon araçları daha akıllı hale geldikçe, RPA ve yapay zeka arasındaki çizgi bulanıklaşmaya devam ediyor. Pek çok ekip aynı soruları soruyor:
RPA bir yapay zeka biçimi midir? Yapay zeka kullanıyor mu? Ve herkesin aniden stack eklediği yapay zeka ajanlarıyla nasıl karşılaştırılır?
İnsanlar genellikle RPA ile yapay zekayı karşı karşıya getiriyor - sanki biri ya da diğeri gibi. Ancak gerçekte, farklı sorunları çözerler ve özellikle kurumsal otomasyonda genellikle birlikte daha iyi çalışırlar.
Robotik süreç otomasyonu (RPA) nedir?
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), dijital sistemlerle bir insanın yaptığı gibi etkileşime girerek (tıklama, yazma, kopyalama ve uygulamalar arasında eylemleri tetikleme) tekrarlayan, kural tabanlı görevleri otomatikleştiren bir yazılımdır.
Çoğu RPA botu, sabit bir dizi talimatı takip etmek üzere tasarlanmıştır. Verileri analiz etmez veya karar vermezler - sadece aynı işlemi tekrar tekrar hız ve doğrulukla yürütürler.
Kullanıcı arayüzü düzeyinde çalıştıkları için RPA botları, API'leri veya entegrasyonları olmayan araçlar arasında çalışabilir. Bu nedenle, genellikle her şeyi sıfırdan yeniden oluşturmadan yapılandırılmış görevlerin otomatikleştirilmesi gereken eski sistemlerde veya kurumsal iş akışlarında kullanılırlar.
Yapay zeka ve RPA'nın farkı nedir?
RPA ve AI her ikisi de otomasyon teknolojileridir, ancak temelde farklı şekillerde çalışırlar. RPA talimatları takip etmek için tasarlanmıştır. Yapay zeka ise yorumlamak, tahmin etmek ve uyum sağlamak için geliştirilmiştir. Genellikle kurumsal otomasyon stratejilerine entegre edilseler de, her birinin gerçekte ne yaptığını ve yeteneklerinin nerede durduğunu anlamak önemlidir.
RPA bir yapay zeka biçimi midir?
Hayır - RPA bir yapay zeka biçimi değildir.
RPA, kullanıcı arayüzü düzeyinde insan eylemlerini taklit ederek görevleri otomatikleştirir. Verileri tıklar, yazar, kopyalar ve taşır - tam olarak talimat verildiği gibi. Öğrenme, muhakeme ve açıkça tanımlanmış olanın ötesinde esneklik yoktur.
Buna karşın yapay zeka, veriler ve olasılıklar üzerinde çalışır. Kalıpları tanır, anlam çıkarır ve dinamik ortamlarda kararlar alır.
RPA talimatları yürütür. Yapay zeka, bağlama göre çıktılar üretir.
Bu yanılgı genellikle her iki teknolojinin de manuel çabayı azaltmasından kaynaklanmaktadır. Ancak otomasyon zeka ile aynı şey değildir.
RPA yapay zeka kullanıyor mu?
Geleneksel RPA sistemleri kural tabanlı ve deterministiktir. Yapılandırılmış girdilere ve sabit iş akışlarına ihtiyaç duyarlar. Ancak RPA, yapılandırılmamış verileri, dili ve değişkenliği ele almak için yapay zeka bileşenleriyle geliştirilebilir.
- Yapay zeka ham girdiyi yorumlar (ör. belgeler, e-postalar, mesajlar)
- RPA yapılandırılmış çıktı üzerinde hareket eder (örn. veri girişi, görev yönlendirme)
Bu eşleştirme, özellikle destek taleplerini veya dahili sorguları ele alan akıllı sohbet robotlarında yaygındır. Yapay zeka destekli SSS sohbet robotu gibi bir şey oluşturuyorsanız, yapay zeka soru yorumlamayı ele alır ve RPA, arka uç sistemlerdeki ilgili verileri almak veya güncellemek için kullanılabilir.
RPA ve yapay zeka arasındaki temel farklar
RPA ve AI genellikle birlikte kullanılsa da, teknik temelleri ve operasyonel rolleri çok farklıdır. RPA kesin talimatları takip etmek için tasarlanmıştır. Yapay zeka ise karmaşıklık, belirsizlik ve değişimle başa çıkmak için tasarlanmıştır.
Her birini nereye uygulayacağınıza karar veriyorsanız, bu karşılaştırma girdiler, mantık, uyarlanabilirlik ve daha fazlası arasındaki temel farklılıkları vurgular:
Bu ayrım önemlidir. RPA, sürecin hiç değişmediği ortamlarda güvenilirdir. Yapay zeka ise girdilerin öngörülemez olduğu veya görevlerin yorum gerektirdiği durumlarda gerekli hale gelir. Çoğu modern sistemde, gerçek güç her ikisini de kullanmaktan gelir - her biri en iyi yaptığı şeyi yapar.
RPA'nın Temel Faydaları
RPA akıllı olduğu için değil, kesin olduğu için değerlidir. Mantığın sabit olduğu, arayüzlerin dağınık olduğu ve ölçeğin önemli olduğu sistemlerde RPA, kesinti olmadan tutarlılık sağlar.
Çoğu kurumsal yazılım yığınının sahip olmadığı türden bir yürütme katmanı sağlar: araçları değiştirmeye gerek kalmadan araçlar arasında çalışan bir katman.
API'ler veya altyapı olmadan çalışır
RPA yapılandırılmış entegrasyonlara ihtiyaç duymaz. Kullanıcı arayüzleriyle doğrudan etkileşime girer - tıpkı bir insan operatörün yapacağı gibi tıklamaları, girişleri ve gezinmeleri taklit eder. Bu, API'lerin bulunmadığı, satıcı desteğinin sınırlı olduğu veya araçların birlikte çalışacak şekilde tasarlanmadığı ortamlarda uygulanabilir olmasını sağlar.
Arka uç erişiminin sınırlı olduğu ve botların doğal olarak bağlı olmayan araçlardaki iş akışlarını otomatikleştirmesi gereken yapay zeka chatbot platformlarında hala kullanılmasının bir nedeni de budur.
Kontrolü operasyonların eline verir
Tamamen mühendislikte yer alan çoğu otomasyon yaklaşımının aksine, RPA tipik olarak operasyon ekipleri tarafından yapılandırılır. Bunlar, iş akışlarını her gün tanımlayan, çalıştıran ve güncelleyen kişilerdir - yani mantık, onu en iyi anlayan kişilere daha yakın yaşar.
Bu tür bir ekip odaklı yaklaşım, teknik olmayan paydaşların araç kararlarında ve otomasyon güncellemelerinde daha fazla özerkliğe ihtiyaç duyduğu daha geniş yapay zeka proje yönetimi stratejilerine uymaktadır.
Ölçekte hassasiyet sağlar
Bir kez konuşlandırıldığında, RPA talimatları tam olarak takip eder. Doğaçlama, kısayollar ve kullanıcıdan kullanıcıya değişkenlik yoktur. Her görev, her seferinde aynı şekilde yürütülür.
Bu tür bir hassasiyet, finans, uyum ve raporlama gibi işlevlerde - küçük bir sapmanın bile risk yaratabileceği alanlarda - çok önemlidir. Uyarlanabilirlik yerine tekrarlanabilirliğe öncelik veren iş süreci otomasyon stratejilerinin temel bir bileşenidir.
Yapay zeka ile birlikte yürütmeyi yönetir
RPA akıllı değildir, ancak güvenilirdir - tam da bu nedenle yapay zeka sistemleriyle iyi bir uyum sağlar. Modeller sınıflandırabilir, oluşturabilir veya çıkarım yapabilir. RPA daha sonra ortaya çıkan eylemi gerçekleştirebilir.
Bu modeli, bir LLM 'nin mantık ve karar verme süreçlerini ele aldığı ve RPA'nın arka uç güncellemeleri ve sistem düzeyinde tetikleyicilerle takip ettiği dikey yapay zeka aracılarıyla oluşturulan sistemlerde giderek daha fazla göreceksiniz.
RPA Neleri Otomatikleştirebilir
RPA, açıkça tanımlanmış dijital görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştır ve doğru bağlamda, haftada saatlerce manuel çalışmayı sessizce ortadan kaldırır. Gücü tutarlılığında yatmaktadır. Bir iş akışı tanımlandıktan sonra, hata, yorgunluk veya tereddüt olmadan her seferinde aynı şekilde çalışacaktır.
Günlük iş operasyonlarının görünmez omurgasını güçlendirmek için kullanıldığında en etkilidir - birbiriyle konuşmayan sistemler arasında veya bir insanın uzun vadede sahip olamayacağı kadar sıkıcı iş akışlarında.
Sistemler arası veri transferleri
RPA genellikle yapılandırılmış verileri bağlantısız araçlar arasında aktarmak için kullanılır - özellikle de bu araçlar birbirleriyle yerel olarak konuşmadığında. Form gönderimlerini ayıklayabilir, kayıtları gösterge tabloları arasında taşıyabilir veya dışa aktarma günlüklerine dayalı olarak dahili elektronik tabloları güncelleyebilir.
Bu, modelin neyin güncelleneceğine karar verdiği ve RPA'nın veri aktarımını gerçekleştirdiği LLM aracı çerçevelerinde genellikle perde arkasında işlenen iş akışı türüdür.
Tekrarlayan yönetici görevleri
Fatura oluşturma, belge kaydı, geri ödeme işleme ve durum senkronizasyonu gibi süreçler genellikle adım adım mantık izleyen botlarla yönetilir. Bunlar, her işletmenin arka planında yaşayan yüksek hacimli, kural tabanlı görevlerdir.
Bunların çoğu, RPA'nın sistemleri değiştirmek için değil, sistemler arasında tutarlılığı sağlamak için kullanıldığı daha geniş BPA girişimleri kapsamına girmektedir.
Tetikleme tabanlı iş akışı yürütme
RPA, bir formun gönderilmesi, bir webhook ateşlenmesi veya bir ekip kanalında bir komutun verilmesi gibi belirli olaylar gerçekleştiğinde otomatik olarak tetiklenebilir. Bu akışlar, araçlar arasında manuel koordinasyonu azaltır.
Bu modeli, botların mühendislik müdahalesine ihtiyaç duymadan basit istemlere dayalı akışlar başlattığı dahili ChatOps araçlarında sıklıkla görürsünüz.
Destek akışlarında arka uç koordinasyonu
Müşteri destek ortamlarında RPA, bir sistemde yapılan güncellemelerin diğer her yere yansıtılmasını sağlar - örneğin destek talebi durumlarının senkronize edilmesi, eskalasyon nedenlerinin kaydedilmesi veya taleplerin ekipler arasında yönlendirilmesi gibi.
Bu düzenleme, özellikle zekanın sorguyu gerçekleştirdiği ve RPA'nın takiple ilgilendiği iş akışı otomasyonu kurulumlarında yaygındır.
Müşteri chatbot eylemlerinde takip
Bir kullanıcı bir randevu aldığında, bir talebi güncellediğinde veya bir chatbot aracılığıyla bir işlem onayı aldığında, RPA genellikle bu eylemleri yürüten katmandır. Gerçek güncellemeleri gerçekleştirir, arka uç sistemlerini senkronize eder ve etkileşimi onaylar - hepsi görünmez bir şekilde.
Bu model, WordPress sohbet robotu veya Telegram bir asistan gibi birçok ön uç uygulamasında görülür.
RPA Büyük Ajan Resminde Nerede Yer Alıyor?
RPA tekrarlayan, yapılandırılmış görevler için özel olarak tasarlanmıştır. Ancak müşterilerin hızlı yanıtlar beklediği ve şirket içi ekiplerin çok sayıda araca bağımlı olduğu bir dünyada otomasyonun daha da ilerlemesi gerekiyor.
İşte burada yapay zeka devreye giriyor. Kural tabanlı akışları doğal dil anlayışı ve API mantığı ile entegre ederek geleneksel RPA'nın ötesine geçebilir ve uyum sağlayan, yanıt veren ve harekete geçen asistanlar geliştirmeye başlayabilirsiniz.
Gibi platformlar Botpress sohbet aracılığıyla eylemleri tetiklemek, verileri sorgulamak ve gerçek iş akışlarını otomatikleştirmek için bir yöntem sağlayarak bu değişimi mümkün kılar.
Bir bot inşa edebilirsiniz:
- Telegram'da bir kullanıcı isteğini okur
- Arka uç sisteminizdeki bir durumu kontrol eder
- Bir kaydı günceller veya bir arka uç iş akışını başlatır - tıpkı RPA gibi
- Ve yapay zeka ile desteklenen gerçek zamanlı yanıtlar
RPA'nın yaptığı her şey - ama daha akıllı ve kullanıcıya dönük.
Bugün inşa etmeye başlayın - ücretsizdir.
Sıkça Sorulan Sorular
1. Otomasyon projemde RPA, AI veya her ikisini birden kullanmaya nasıl karar veririm?
Görev tekrarlıysa ve sistemler arasında veri kopyalamak gibi yapılandırılmış girdiler içeriyorsa RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) kullanmalısınız. Görev karar vermeyi veya yapılandırılmamış verilerle çalışmayı gerektirdiğinde yapay zekayı kullanın. En iyi sonuçlar için her ikisini birleştirin: Yapay zekanın verileri yorumlamasına ve RPA'nın bu veriler üzerinde hareket etmesine izin verin.
2. RPA ile yapay zekayı birleştirmekten en çok hangi sektörler faydalanıyor?
Finans, sigorta, sağlık hizmetleri ve müşteri desteği gibi sektörler, büyük hacimli belgeleri ve tekrarlayan iş akışlarını işledikleri için RPA ve yapay zekayı birleştirmekten en çok yararlanan sektörlerdir. Örneğin, yapay zeka formlardan veri çıkarabilir ve RPA bu verileri otomatik olarak eski sistemlere girebilir.
3. RPA'yı mevcut bir teknoloji stack bozmadan entegre etmenin en iyi yolu nedir?
RPA'yı teknoloji stack entegre etmenin en iyi yolu, kritik olmayan tek bir kullanım durumuyla başlamak ve derin API değişiklikleri gerektirmek yerine insan eylemlerini taklit eden kullanıcı arayüzü (UI) aracılığıyla etkileşime giren RPA araçlarını kullanmaktır. Özellikle eski veya hassas sistemlerle uyumluluğu sağlamak için BT ve güvenlik ekiplerini erkenden sürece dahil edin.
4. RPA'yı uygulamak için geliştiricilere ihtiyacım var mı?
RPA'yı uygulamak için her zaman geliştiricilere ihtiyacınız yoktur. UiPath veya Power Automate gibi önde gelen RPA platformlarının çoğu, iş analistlerinin veya operasyon personelinin bot oluşturmasına olanak tanıyan düşük kodlu arayüzler sunar. Geliştiriciler yalnızca özel komut dosyaları veya karmaşık entegrasyonlar içeren gelişmiş kullanım durumları için gereklidir.
5. Hassas müşteri verilerini işlerken RPA ne kadar güvenlidir?
RPA, şifrelenmiş kimlik bilgileri depolama ve güvenli denetim kaydı gibi uygun önlemlerle uygulandığında güvenlidir. Botlar insan kullanıcılar gibi çalıştığından, özellikle kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) veya finansal kayıtları işlerken aynı veya daha katı güvenlik politikalarını uygulamak çok önemlidir.
.webp)
