Bilişsel otomasyon ve RPA birbirinden nasıl farklılaşıyor?
7.07.2021
Sosyal Medya

Bilişsel otomasyon ve RPA birbirinden nasıl farklılaşıyor?

CIO'lar artık iş süreçlerini iyileştirme konusunda bilişsel otomasyona ve RPA'ya her zamankinden daha fazla güveniyor. Birbirlerine yakın tabirler gibi görünen bu iki teknoloji arasındaki temel farkları inceliyoruz.

RPA ve bilişsel otomasyon zaman zaman birbirinin yerine kullanılan kavramlardır. Her ikisi de son derece kritik teknolojiler olsa da, nasıl çalıştıkları, operasyona ne gibi avantajlar getirdikleri ve uygulama süreçleri konusunda aralarında bazı temel farklılıklar vardır.

Robotik süreç otomasyonu (RPA) ile bilişsel otomasyon arasındaki temel ayrımları şu başlıklar altında toplamak mümkün: Çalışanları nasıl tamamladıkları, birlikte çalıştıkları veri türleri, projeler için zaman çizelgesi ve nasıl programlandıkları.

CIO'ların bu teknolojilerle çalışırken farklı hususları ele almaları gerekir. RPA tipik olarak önceden programlanır ancak çalıştığı uygulamalar değiştiğinde aksayabilir. Bilişsel otomasyon, daha derinlemesine eğitim gerektirir ve veri kümesinin özellikleri değiştikçe güncellenmesi gerekebilir. Ancak günün sonunda, her ikisi de otomasyonun farklı yönlerini ele alan rekabetçi yaklaşımlardan ziyade tamamlayıcı olarak kabul edilir.

Dışarı çıkarmak ve içine koymak

RPA, yapılandırılmış dijital veri girişlerinden tekrarlanan eylemleri tamamlayan basit bir teknolojidir. Bilişsel otomasyon ise bir e-posta, fatura veya başka bir yapılandırılmamış veri kaynağının okunması gibi verilerin yapılandırılmasıdır. Bilişsel otomasyon bir anlamda RPA'nın işlevsel yönünü tamamlar. Başka bir ifade ile RPA, robotu insandan alan bir teknoloji iken, bilişsel otomasyon ise insanın robota yerleştirilmesidir.

Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler

RPA, 20 yılı aşkın bir süredir kullanılan bir teknolojidir ve genellikle faturaları işlerken bir ERP sistemine tekrarlayan bilgilerin girilmesi gibi verilerin yapılandırıldığı kullanım durumlarına dayanmaktadır.

Bilişsel otomasyon ise genellikle e-postalar, sesli mesajlar, videolar gibi yapılandırılmamış verilerle çalışır. Bilişsel otomasyon, ödenecek doğru tutarları bulmak, alacaklıyı belirlemek ve hatta dolandırıcılık uyarısı olabilecek tutarsızlıkları tespit etmek için bir faturayı tarayabilir.

İki teknoloji arasındaki farklılıkları bilmek CIO'lar için oldukça önemlidir. Geleneksel RPA, genellikle ölçeklendirme ile ilgili zorluklara sahiptir ve süreçlerin değişmesi gibi belirli koşullar altında bozulabilir. Ancak bilişsel otomasyon daha esnek ve uyarlanabilirdir, bu da daha fazla otomasyona imkan sağlar.

Kısa vadeli ve uzun vadeli yatırım getirisi

Uzmanlara göre RPA anında yatırım getirisi sağlamaya başlarken, bilişsel otomasyon genellikle verileri yorumlamak ve otomatikleştirmek için insan davranışını ve dilini öğrenmeyi gerektirdiğinden daha fazla zaman alır.

RPA ekran kazıma, makro komut dosyaları ve iş akışı otomasyonu gibi temel teknolojilere dayanan vasıflı çalışanlar tarafından gerçekleştirilen rutin ve tekrarlayan görevleri otomasyona bağlar. RPA, yazılım robotlarını kullanarak görevleri daha hassas ve doğru bir şekilde gerçekleştirir. Ancak karmaşık veriler söz konusu olduğunda çok zorlayıcı olabilir ve insan müdahalesi gerektirebilir. Bilişsel otomasyonun devreye girdiği yer ise tam olarak burasıdır.

Taktik ve stratejik işlevsel erişim

Her iki yaklaşım da süreç iyileştirme girişimlerini tamamlamada kritik bir role sahiptir. Verim artışı ve tamamlayıcılık, insanlar tarafından yürütülen görev ve süreçlerin dijital robotlar tarafından yürütüldüğü RPA ve bilişsel otomasyonun temel değer önermeleridir. Bununla birlikte, bilişsel otomasyon RPA ile mümkün olanın çok ötesinde işlevler sağlar.

Bilişsel otomasyon, optik karakter tanıma (OCR), bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve sanal ajanların kullanımıyla RPA'ya kıyasla yorumlayabildiği verilerin doğasını, çeşitliliğini ve verilebilecek kararları bir adım ileri götürür. Bu beceriler, akıl yürütme ve tahmine dayalı analitik sağlayan daha fazla yapılandırılmamış veri türünü kullanıma sunabilir.

RPA öncelikle süreçlerin manuel faaliyetlerine odaklanır; büyük ölçüde süreç verimliliği sağlamak ve rutin manuel işlemeyi azaltmak için kullanılır. Bu konuda çok etkili olmasına rağmen, kritik kararlar alınmasını gerektiren karmaşık süreçlerle başa çıkamaması nedeniyle, temel değer zincirlerinde gerçek bir değişimi sağlaması için doğru süreçlere etkili şekilde uygulanmalıdır.

Artan erişim ve yönetim

RPA ile bilişsel otomasyonun artılarını ve eksilerini ele alırken dikkat edilmesi gereken diğer konu, daha karmaşık sistemlerin öngörülemez şekilde davranma olasılığını artırabilmesidir. Bu noktada CIO'ların, bilişsel otomasyon girişimlerinin bir parçası olarak makine öğrenimi (ML) modellerinin eğitimi konusunda inisiyatiflerde bulunması gerekir.

İki teknolojinin birlikte kullanımı faydalı olabilir

RPA, standartlaştırılmış ve yapılandırılmış verilerle istikrarlı bir ortamda en iyi sonuçları almanızı sağlarken, bilişsel otomasyon yapılandırılmamış verilere sahip karmaşık bir BT ortamında uygulandığında değer yaratır.

Bununla birlikte iki teknolojinin birlikte kullanımı faydalı olabilir. Örneğin, borç hesapları iş akışında bilişsel otomasyon PDF belgelerini makine tarafından okunabilir verilere dönüştürebilir ve bu veriler daha sonra kural tabanlı veri girişi gerçekleştirmek üzere ERP üzerinden RPA'ya iletilebilir.

Doğrudan işleme ve istisnalar

RPA, daha belirleyici bir mantığı izleyen doğrudan işleme faaliyetleri için idealdir. Buna karşılık, bilişsel otomasyon daha karmaşık ve daha az kural tabanlı görevleri otomasyona bağlamada üstündür.

Bilişsel otomasyon fatura gibi belgeleri anlamak, bunları bir tedarik ve ödeme iş akışında uygun alanlarda düzenlemek için OCR gibi yapay zeka yeteneklerini kullanabilir. Ayrıca daha fazla karar türünü desteklemek için de yapay zekadan faydalanabilir. Örneğin bir bilişsel otomasyon uygulaması, kredi taleplerini değerlendirirken faiz oranlarını belirlemek için makine öğrenimi algoritmaları kullanabilir.

Programlı ve ölçeklenebilir öğrenme

RPA, onu çevreleyen sistem değişmediği sürece kuralları izleyerek belirli görevleri yerine getirir. Örneğin bir tedarikçinin web sitesinden günlük fiyat bilgisi alan bir insanın günlük rutinini sorunsuzca otomasyona bağlayabilir.

Bilişsel otomasyon ise insanların öğrenme şekline benzer şekilde, bir görevi yürütmek için mevcut duyuları kullanarak olayın amacını öğrenir. Daha sonra bu duyuları tahminler ve akıllı seçimler yapmak için kullanır. Böylece daha esnek, uyarlanabilir bir sistem sağlar. Bu sistemler iş başında öğrenme eğilimindedir. Daha yeni teknolojiler, veri akışlarını gözlemleyen son kullanıcılar veya akıllı aracılarla yan yana çalışır, otomasyon için fırsatlar arar ve bunları ilgili uzmanlara sunar.

Süreklilik

RPA araçları başlangıçta tekrar eden görevleri daha yüksek hassasiyet ve doğrulukla gerçekleştirmek için kullanıldı. Bu teknoloji, şirketlerin arka ofis maliyetlerini azaltmasına ve üretkenliği artırmasına yardımcı oldu. Temel görevler RPA kullanılarak otomatikleştirilebilirken, sonraki görevler bağlam, muhakeme ve öğrenme yeteneği gerektirir. Tam bu noktada devreye giren bilişsel otomasyon, belge, görüntü, doğal dil işleme ve ses tanıma gerekli olduğu yerlerde yapay zeka tekniklerini kullanarak otomasyonu bir sonraki seviyeye taşıyor. Özetle RPA, süreçleri otomatikleştirmeye başlamak için harika bir yolken, bilişsel otomasyon da bunun devamıdır.

Öne Çıkan Yazılar
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Nedir? Nasıl Çalışır?
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Nedir? Nasıl Çalışır?
Robotik süreç otomasyonu (Robotic Process Automation - RPA) nedir? Nasıl çalışır? Bu soruların cevaplarını bulmaya çalışacağımız...
14.03.2019
Dijital Dönüşüm
NFT nedir, nasıl yapılır ve satılır?
NFT nedir, nasıl yapılır ve alınır?
Son dönemde blok zinciri ve kripto paraların yükselişini NFT teknolojisi izledi, özellikle sanat eserlerinin yüksek fiyatlarla...
15.06.2021
Dijital Dönüşüm
Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?
Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?
Nesnelerin İnterneti, bilgi üretebilen ve internet üzerinden bunu paylaşabilen tüm bilgi işlem cihazlarını, mekanik ve dijital...
7.05.2021
Dijital Dönüşüm
Gelecekte tarım nasıl olacak?
Gelecekte tarım nasıl olacak?
Tarım sektörünün önemi küreselleşen ekonomik sistem, artan rekabet ve değişkenlik gösteren pazar şartlarının etkisiyle giderek...
28.08.2020
Dijital Dönüşüm
Geleceğin akıllı şehir konsepti nasıl bir yaşam vadediyor?
Geleceğin akıllı şehir konsepti nasıl bir yaşam vadediyor?
20. yüzyılın son çeyreğinden itibaren gelişen teknolojilerle yenilikçilik kavramlarını bir araya getiriliyor ve yeni bir...
17.04.2020
Dijital Dönüşüm
Endüstri 4.0 ile Gelen Yeni Üretim Çağı - Akıllı Fabrikalar
Endüstri 4.0 İle Gelen Yeni Üretim Çağı - Akıllı Fabrikalar
Makinelerin kendi aralarında konuştuğu, üretimi insanların değil makinelerin organize ettiği Akıllı Fabrikalar ile üretimin...
13.07.2016
Dijital Dönüşüm