Zrobotyzowana automatyzacja procesów (Robotic Process Automation, RPA) oraz interfejsy programowania aplikacji (Aplication Programming Interface, API) to dwa podejścia pozwalające na automatyzację żmudnych, powtarzalnych zadań. Czym się różnią i jaką rolę w obydwu z nich odgrywa sztuczna inteligencja? Jak połączyć RPA i API aby zoptymalizować procesy w firmie?

RPA i API w cyfrowej firmie – omówione zagadnienia:

  1. Wstęp
  2. Zrobotyzowana automatyzacja procesów
  3. Interfejsy programowania aplikacji
  4. Jak połączyć RPA i API?

Wstęp

W każdej firmie istnieje cała lista powtarzalnych zadań, które trzeba wykonywać co tydzień czy co miesiąc. Zwykle zostawiane na ostatnią chwilę, zabierają cenny czas i generują błędy, które mogą mieć poważne konsekwencje. Zwykle zadania takie wiążą się z obróbką dokumentów firmowych i wprowadzaniem danych. Lecz ich żmudny i nudny charakter to przede wszystkim konieczność powtarzania tych samych czynności w kilku miejscach – przepisywania danych do innego formatu, kopiowania i wklejania w odpowiednie komórki, eksportowania i importowania różnych rodzajów plików.

Utrudnienia spowodowane są najczęściej korzystaniem z różnych programów, które używają tych samych danych, ale nie komunikują się ze sobą. W takich momentach sytuację poprawić może znacząco skorzystanie z coraz bardziej dostępnych narzędzi do automatyzacji wspieranych przez sztuczną inteligencję.

Zrobotyzowana automatyzacja procesów

Jednym z rozwiązań umożliwiających obsługę różnych aplikacji za pomocą jednego programu jest zrobotyzowana automatyzacja procesów (Robotic Process Automation, RPA). W swojej podstawowej formie jest to narzędzie używające programów firmowych tak, jak używałby ich człowiek w prostych, niewymagających sytuacjach. Może na przykład skopiować tekst z wybranego okienka przeglądarki i wkleić go do arkusza kalkulacyjnego, zaimportować dane z jednej bazy do drugiej, albo przenosić plik tworzony przez program księgowy do wybranego przez użytkownika folderu.

Prawdziwa innowacja zaczyna się jednak, gdy zrobotyzowana automatyzacja procesów zostaje wyposażona w sztuczną inteligencję. Dzięki temu nie tylko może ona obsługiwać bardzo złożone procesy wykorzystujące wiele różnych programów i uwzględniające współpracę wielu osób. Może również wybierać odpowiedni sposób działania w zależności od uzyskanego w danym kroku rezultatu. Na przykład – załóżmy, że klient składa reklamację przez formularz na stronie czy korzystając z czatbota lub voicebota. Dzięki RPA może do niego automatycznie zostać wysłana wiadomość e-mail z etykietą służącą do nadania paczki zwrotnej, a nawet może zostać rozpoczęta procedura zwrotu środków za zakup.

Najciekawsze jest jednak to, że narzędzie z dziedziny RPA działa tak, jak dodatkowy użytkownik firmowego oprogramowania, a nie jak typowy program komputerowy. Innymi słowy, RPA korzysta z poczty e-mail, a nie jest usługą pocztową. Dlatego jest nazywane rozwiązaniem powierzchniowym (surface-level). Nie ingeruje ono bowiem w sposób działania używanych przez firmę aplikacji.

Interfejsy programowania aplikacji

W nieco inny sposób niż RPA działają API, czyli interfejsy programowania aplikacji. W przypadku RPA praca osób przygotowujących je do działania polega na stworzeniu oprogramowania, które naśladuje cały pożądany w firmie obieg dokumentów. Przez to zmiana na przykład klienta poczty wymaga zmiany RPA. Natomiast w przypadku API rozwiązania są modułowe. Innymi słowy, API nie interesuje to, jakiego klienta poczty używa firma, tylko tworzone przez niego dane wyjściowe. Dzięki temu podejście API-first jest rozwiązaniem bardziej elastycznym. Wymaga jednak zejścia z poziomu powierzchniowego, front-end, na którym działa RPA o jeden poziom niżej. API działa bowiem na poziomie programowania aplikacji, back-end.

Bardzo dobrym przykładem wykorzystania API jest możliwość automatyzacji odczytywania i tworzenia dokumentów Google. Mogą być one używane w firmie do tworzenia raportów, czy automatycznego tworzenia faktur na podstawie danych pochodzących ze sklepu w przypadku e-commerce, a nawet do generowania nowych wersji językowych strony internetowej, niemal jak w przypadku tłumaczenia wspieranego przez sztuczną inteligencję. Jednak zastosowanie API wymaga znajomości co najmniej podstaw programowania, a nierzadko także umiejętności stosowania zaawansowanych formuł.

Jak połączyć RPA i API?

Łączenie działania różnego typu oprogramowania w nowoczesnej, cyfrowej firmie nie jest prostym zadaniem. Wymaga przemyślenia procesu obiegu danych i dokumentów, identyfikacji powtarzalnych zadań oraz momentów, w których niezbędne jest podejmowanie decyzji przez człowieka.

Jednak dzięki dwóm różnym sposobom integracji działania programów – dzięki RPA i API, a nawet zastosowaniu ich obu, można zautomatyzować ogromną część żmudnych procesów i zaoszczędzić cenny czas współpracowników na wykonywanie bardziej kreatywnych i innowacyjnych działań.

Po zapoznaniu się z możliwościami jakie gwarantują RPA i API sprawdź również: Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie | AI in business #23 robert whitney avatar 1background

Autor: Robert Wilczycki

Ekspert i wykładowca JavaScript, który zajmuje się szkoleniem działów IT. Jego głównym celem jest zwiększanie produktywności zespołów poprzez uczenie innych efektywnej współpracy.

AI w biznesie:

  1. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
  2. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
  3. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
  4. Zastosowania AI w biznesie. Przegląd
  5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
  6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
  7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
  8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
  9. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
  10. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
  11. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
  12. Dziś i jutro biznesowego NLP
  13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
  14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
  15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
  16. Czym jest Business Intelligence?
  17. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
  18. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
  19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
  20. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie
  21. Multimodalna AI i jej zastosowania w biznesie
  22. Nowe interakcje. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
  23. Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie
  24. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
  25. Przyszłość pracy i zawody przyszłości
  26. Zielona AI i AI dla Ziemi. Odpowiedzialność ekologiczna sztucznej inteligencji i tworzenie zielonych rozwiązań
  27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji