تقریباً همهی ما در کارهای روزمرهمان موقعیتی را تجربه کردهایم که باید یک تسک مشخص را دقیقاً به یک شکل، هر روز، هر هفته یا هر ماه تکرار کنیم. وظایفی مثل کپی کردن اطلاعات از یک فایل به فایل دیگر، پاسخ دادن به درخواستهای مشابه مشتریان، یا ثبت یک دادهی تکراری در چند سیستم مختلف. این کارها ذاتاً سخت نیستند، اما نبود حتی ذرهای خلاقیت در آنها باعث میشود انرژی ذهنی زیادی از ما بگیرند و البته گاهی هم خطاهای انسانیِ ریز و درشت در همین کارهای بهظاهر ساده رخ بدهد.
در چنین موقعیتهایی بود که سازمانها به دنبال یک راهکار برای اتوماتیکسازی این فرآیندها رفتند؛ راهکاری که بعدها با نام اتوماسیون فرایندهای کسبوکار یا همان RPA شناخته شد. ایده ساده بود: اگر کاری تکراری، قانونمند و قابل پیشبینی است، چرا یک انسان آن را انجام بدهد؟
در ادامه بهطور کامل توضیح میدهیم که RPA چیست و چگونه به کسبوکارها کمک میکند، اما مهمتر از آن میخواهیم بررسی کنیم که ورود هوش مصنوعی (AI) چه تغییراتی در این مسیر ایجاد کرده است. آیا RPA با AI همان ابزار قبلی است یا وارد نسل جدیدی از اتوماسیون شدهایم؟ آیا رباتها فقط اجرا میکنند یا کمکم دارند «میفهمند»؟ همراه ما باشید.
اتوماسیون فرایندهای کسبوکار (RPA) چیست؟
اتوماسیون فرایندهای رباتیک یا RPA (Robotic Process Automation) یک فناوری نرمافزاری است که وظایف تکراری و پرحجم را بهصورت خودکار انجام میدهد. برای مثال، بررسی پیامهای مشتریان با مضمون مشخص، انتقال دادهها بین سیستمها، یا ثبت اطلاعات در نرمافزارهای مختلف بدون دخالت مستقیم انسان.
این رباتها میتوانند دقیقاً مانند یک کارمند واقعی کلیک کنند، تایپ کنند، فرمها را پر کنند و دادههای مختلف را بین سیستمها جابهجا کنند. به همین دلیل است که در بسیاری از سازمانها از RPA با عنوان «کارمند دیجیتال» یاد میشود؛ کارمندی که خسته نمیشود، مرخصی نمیخواهد و همیشه طبق دستورالعمل عمل میکند.
RPA چه کارهایی انجام میدهد؟
بهطور کلی RPA کارهایی را انجام میدهد که مبتنی بر قانون مشخص و تکرارپذیر هستند. این سیستم میتواند دادهها را درون نرمافزارهای مختلف وارد کند، اطلاعات را از یک سیستم به سیستم دیگر انتقال دهد، یا بین فایلها و پایگاههای داده جابهجایی انجام دهد.
همچنین RPA قادر است فایلهای اکسل، دیتابیسها و گزارشهای ساختاریافته را پردازش کند و در نهایت خروجیهایی مثل گزارش، اعلان یا بهروزرسانی اطلاعات تولید کند. در بسیاری از سازمانها از RPA برای اجرای فرایندهای مالی و اداری مانند ثبت فاکتور، تطبیق پرداختها، محاسبه حقوق و دستمزد و امور منابع انسانی استفاده میشود.
در کنار این موارد، RPA میتواند گزارشهای دورهای مثل گزارش فروش، عملکرد ماهانه یا وضعیت عملیات را بهصورت خودکار تولید کند تا مدیران بدون درگیر شدن با جزئیات اجرایی، تصویر شفافی از وضعیت کسبوکار داشته باشند.
در مجموع میتوان گفت RPA برای انجام کارهای تکراری، پرحجم و قانونمحور طراحی شده است؛ کارهایی که طبق یک الگوی مشخص بارها و بارها تکرار میشوند.
RPA چه کارهایی انجام نمیدهد؟
RPA بیعیب هم نیست و خیلی کارها را نمیتواند انجام بدهد، مثل درک مفاهیم پیچیده انسانی و تصمیمگیری بدون قانون مشخص. این فناوری نمیتواند دادههای غیرساختاریافته را بهتنهایی تحلیل کند و سپس بر اساس آنها قضاوت داشته باشد. پس منصفانه است بگوییم که RPA یک ربات کمهوش است که توانایی خلاقیت و فضاوت ندارد و فقط قرار است دستورهایی را که از قبل برایش تعریف شده اجرا کند.
چرا کسبوکارها به RPA نیاز دارند؟
RPA یک راهکار درجهیک برای بخشی از چالشهای عملیاتی سازمانهای مختلف است. چالشهایی که شامل حجم بالای کارهای تکراری، خطاهای انسانی و اتلاف زمان هستند و میتوانند بهرهوری را پایین بیاورند. این فناوری میتواند این مشکلات را تا حد زیادی کاهش بدهد.
برای مثال، یکی از مهمترین مزایای استفاده از RPA در سیستمهای سازمانی این است که خطاهای انسانی در کارهای تکراری به نزدیک صفر میرسد. در کنار این مزیت، در زمان و هزینههای عملیاتی هم صرفهجویی میشود و بدون افزایش نیروی انسانی میتوانید مقیاس کسبوکارتان را بزرگتر کنید.
RPA با انجام کارهای تکراری، زمان ارزشمندی را برای کارمندان ذخیره میکند؛ زمانی که آنها میتوانند صرف کارهای تحلیلی، خلاقانه و تصمیمساز کنند. کارهایی که واقعاً در مسیر رشد و نوآوری سازمان اثرگذارند، نه کارهایی که صرفاً «باید انجام شوند».
RPA بهتنهایی چه ضعفهایی دارد؟
RPA تا مدتها راهحلی ایدهآل به نظر میرسید، اما با گذشت زمان محدودیتهای آن خودش را نشان داد. کاملاً قانونمحور بودن، ناتوانی در کار با دادههای غیرساختاریافته و وابستگی شدید به ثبات فرایندها از جمله این محدودیتها بودند.
هر بار که یک فرآیند کمی تغییر میکرد، لازم بود کل ساختار ربات بازطراحی و بازنویسی شود. در این نقطه بود که بسیاری از سازمانها به یک نتیجهی مهم رسیدند: RPA کار میکند، اما نمیفهمد. و همین «نفهمیدن» دقیقاً همان مشکلی بود که راه را برای ورود هوش مصنوعی به دنیای RPA باز کرد.
RPA با هوش مصنوعی چیست؟
راهحل نفهمیدن RPA بالاخره پیدا شد، هوش مصنوعی. ترکیب RPA با قابلیتهای هوش مصنوعی توانست نقطهضعف اصلی این سیستم را از بین ببرد و آن را وارد مرحله جدیدی از اتوماسیون هوشمند کند. RPA به کمک هوش مصنوعی قدرت درک و تحلیل گرفت و دیگر میتوانست فراتر از اجرای صرف دستورها عمل کند. همچنین این سیستم توانست در موقعیتهایی که قانون مشخصی وجود ندارد، تصمیمگیری انجام بدهد.
زمانی که سیستم از تجربه شروع به یاد گرفتن کرد، رفتهرفته توانست تصمیمهای پیچیدهتر و مهمتری بگیرد و حتی دادههای غیرساختاریافته مثل متن، تصویر و اسناد اسکنشده را پردازش کند. به این شکل بود که اتوماسیون وارد فاز «هوشمند» شد.
تفاوت اتوماسیون معمولی با اتوماسیون هوشمند چیست؟
اتوماسیون معمولی یا همان سنتی فقط مربوط به اجرای یکسری دستور تکراری و در حجم بالا بود. در حالی که امروزه اتوماسیون هوشمند و نوین میتواند شرایط را درک کند، تصمیم لازم را بگیرد و سپس بهترین اقدام را اجرا کند..
هوش مصنوعی در RPA چگونه عمل میکند؟
حالا که مفهوم اتوماسیون فرایندهای کسبوکار (RPA) با هوش مصنوعی را شناختیم، بهتر است نگاهی بیندازیم به اینکه AI دقیقاً چگونه این سیستمها را متحول میکند.
پردازش زبان طبیعی (NLP) در RPA
همانطور که گفتیم، «درک» به RPA اضافه شد و این اتفاق به لطف پردازش زبان طبیعی یا NLP رخ داد. هوش مصنوعی کمک کرد که سیستم بتواند ایمیلها را بخواند، تیکتها را تحلیل کند، درخواستها را دستهبندی کند و حتی پاسخ مناسب را انتخاب یا پیشنهاد دهد.
انگار تمام کارمندهای دیجیتال کمهوشتان ناگهان زبان انسان را یاد گرفتهاند و میتوانند با دادههای متنی واقعی کار کنند، نه فقط با فیلدهای خشک و از پیشساختاریافته.
بینایی ماشین (Computer Vision)
بینایی ماشین بخش هیجانانگیز ماجراست. سیستمهای RPA تا پیش از این، بدون API عملاً ناتوان بودند؛ اگر چیزی روی صفحه تغییر میکرد یا ساختار رابط کاربری عوض میشد، ربات از کار میافتاد.
اما حالا با قابلیت Computer Vision، سیستم میتواند عناصر بصری در نرمافزارها را تشخیص دهد، دکمهها، فرمها و فیلدها را ببیند و حتی با سیستمهایی کار کند که API مشخصی ندارند. به زبان سادهتر، ربات حالا مثل یک انسان به صفحه نگاه میکند و تصمیم میگیرد کجا کلیک کند.
یادگیری ماشین (Machine Learning)
یادگیری ماشین همان بخشی است که توانایی یادگیری از تجربه را به RPA اضافه میکند. به کمک این قابلیت، سیستم میتواند الگوهای رفتاری را تشخیص دهد، نتایج آینده را پیشبینی کند و کیفیت تصمیمهایش را در طول زمان بهبود دهد.
به این ترتیب، تصمیمگیریهای سیستم ثابت باقی نمیماند؛ بلکه با دادههای جدید، هوشمندتر میشود.
مثالهای استفاده از سیستم RPA + AI
ترکیب RPA و هوش مصنوعی زمانی معنا پیدا میکند که در دنیای واقعی اجرا شود. در بسیاری از صنایع، این ترکیب بهصورت عملی پیادهسازی شده و نتایج قابل توجهی هم داشته است.
نمونههای رایج:
- پردازش هوشمند فاکتور و اسناد مالی
- احراز هویت مشتریان (KYC)
- بررسی و تأیید وامها
- پردازش خسارت بیمه
- پشتیبانی IT و مدیریت دسترسیها
چه فرایندهایی مناسب اتوماسیون هوشمند هستند؟
همه فرایندها برای اتوماسیون هوشمند مناسب نیستند و انتخاب اشتباه میتواند کل پروژه را با شکست مواجه کند. فرایندهایی برای اتوماسیون هوشمند مناسباند که اغلب تکراری هستند و قوانین مشخصی دارند، اما در عین حال بخشی از دادههای آنها غیرساختاریافته است.
همچنین فرایندهایی که نیازمند خلاقیت بالا و فضاوت انسانی هستند، گزینه مناسبی برای واگذاری کامل به این سیستمها نیستند. هرچه ارزش افزوده انسانی یک فرایند کمتر باشد، کاندیدای بهتری برای اتوماسیون هوشمند به شمار میرود. در این حالت است که ترکیب هوش مصنوعی و RPA بیشترین بازده را در اجرای فرایندها ایجاد میکند.
ابزارها و پلتفرمهای RPA با هوش مصنوعی
اکوسیستم اتوماسیون هوشمند از حدود سال ۲۰۱۶ بهطور جدی شروع به رشد کرد. پلتفرمهایی مانند UiPath، Blue Prism و Automation Anywhere امروزه بستر اصلی RPA هستند که در کنار ابزارهای تحلیلی پیشرفته و راهکارهای ابری، امکان افزودن هوش مصنوعی را فراهم کردهاند.
شرکتهایی مانند IBM نیز پلتفرمهای جامع اتوماسیون ارائه میدهند که RPA و AI را برای سازمانها یکپارچه کردهاند. در سطح پیشرفتهتر، پلتفرمهایی مانند Celonis با تمرکز بر هوش فرایندی و Konfuzio در پردازش هوشمند اسناد توانستهاند تحلیل عمیقتری از فرایندها ارائه دهند.
ریسکهای پیادهسازی را بشناسید!
با وجود تمام مزایای کاربردی، پیادهسازی سیستمهای RPA و AI بدون ریسک نیست. یکی از چالشهای اصلی، یکپارچهسازی این سیستمها با نرمافزارهای قدیمی است که معمولاً انعطاف لازم برای اتوماسیون هوشمند را ندارند.
از طرف دیگر، مدیریت تغییر و مقاومت کارکنان در برابر اتوماسیون میتواند پروژه را کند یا حتی متوقف کند. اگر ارتباط شفاف و آموزش درست انجام نشود، اتوماسیون بهجای کمک، تبدیل به منبع اصطکاک میشود.
مدلهای هوش مصنوعی همچنین نیازمند نگهداری مداوم هستند. این مدلها باید بهصورت دورهای بهروزرسانی شوند و مسائل امنیتی آنها جدی گرفته شود. لازم است لایههای مختلف امنیتی پیادهسازی شوند تا دسترسی غیرمجاز یا سوءاستفاده از دادهها اتفاق نیفتد.
آینده RPA با هوش مصنوعی
آینده اتوماسیون هوشمند بهسمت سیستمهایی حرکت میکند که خودشان هدفگذاری و برنامهریزی میکنند؛ مفهومی که با عنوان Agentic AI شناخته میشود. در کنار آن، پلتفرمهای Low-Code و No-Code نیز پیشرفت میکنند و امکان مشارکت تیمهای غیر فنی را در طراحی اتوماسیون فراهم میسازند.
در مرحلهی بعد، میتوان اتوماسیون فرایندهای بسیار پیچیده و چندلایه را به کمک هوش فرایندی و ادغام با فناوریهایی مثل اینترنت اشیا (IoT) و سیستمهای بلادرنگ اجرا کرد.
جمعبندی
اگر مثل بسیاری از مدیران، اولویت اصلیتان این است که از نیروی انسانی در بهینهترین حالت ممکن استفاده کنید، چارهای جز بهرهگیری از RPA و هوش مصنوعی ندارید. تنها با استفاده از این سیستمهاست که کارکنان میتوانند تمرکز خود را روی کارهای ارزشمند و تصمیممحور بگذارند.
سوالات متداول (FAQ)
1. آیا پیادهسازی RPA با هوش مصنوعی فقط برای شرکتهای بزرگ مناسب است؟
خیر، کسبوکارهای کوچک و متوسط هم میتوانند با انتخاب فرایندهای درست، از مزایای اتوماسیون هوشمند بهرهمند شوند.
۲. آیا RPA با هوش مصنوعی باعث حذف نیروی انسانی میشود؟
خیر، هدف اصلی آن آزادسازی زمان کارکنان از کارهای تکراری و تمرکز آنها بر فعالیتهای تحلیلی و ارزشآفرین است.
۳. برای شروع اتوماسیون هوشمند از کجا باید آغاز کرد؟
بهترین نقطه شروع، شناسایی فرایندهای تکراری و پرحجم و اجرای یک پروژه آزمایشی کوچک است.
