Artificial intelligence (AI), oftewel kunstmatige intelligentie is een hot item dat je tegenwoordig overal tegenkomt. Steeds meer organisaties willen AI gaan inzetten, maar er worden ook vaak andere technologiën bedoeld zoals bijvoorbeeld Robotic Process Automation (RPA). Er ontstaat verwarring wanneer beide termen door elkaar worden gebruikt en daarom gaan we in deze blog dieper in op de verschillen tussen robotiseren d.m.v. RPA en AI. Maar laten we eerst even kort uitleggen wat beide definities inhouden:
Robotic Process Automation (RPA)
RPA is een software-oplossing die menselijke handelingen op een PC imiteert. U ziet op het scherm de robot het systeem bedienen, de muis bewegen en gegevens overkloppen. Doordat de robot front-end systemen kan besturen, gaat het verder dan de huidige automatisering. Deze robot is als het ware een virtuele medewerker die alle digitale werkzaamheden met een repeterend karakter kan uitvoeren. Dit zijn werkzaamheden die veel voorkomen, weinig waarde toevoegen, maar wel veel tijd kosten. Het zijn werkzaamheden waarbij veel handmatige handelingen worden uitgevoerd en verschillende applicaties en systemen worden gebruikt.
Artificial Intelligence (AI)
AI is moeilijker te definiëren. Bij AI worden computers gebruikt voor het uitvoeren van taken waar normaal gesproken menselijke intelligentie voor nodig is. Denk daarbij aan het interpreteren van een ongestructureerde e-mail die binnenkomt en die zonder AI alleen door een mens kan worden behandeld. AI biedt de mogeklijheid om de rekenkracht van computers te gebruiken om ongestructureerde data zoals emails te interpreteren.
AI wordt ook regelmatig gecombineerd met Business Intelligence. Denk aan vragen als: hoeveel orders verwacht ik volgende week binnen te krijgen (Op basis van weer, verkeer, datum, historische gegevens etc.)? Welke klanten dreigen onze organisatie te verlaten et cetera?
Wat is het verschil tussen RPA en AI?
Eén duidelijk verschil is dat RPA niet zelf kan “nadenken” en volgens vaste regels repetitieve werkzaamheden uitvoert. RPA wordt ingezet bij routinematige werkzaamheden die altijd op dezelfde manier verlopen. De robot kan wel de uitzonderingen detecteren en doorsturen naar een medewerker, maar deze niet zelf verwerken.
AI is in staat om zelf “na te denken” en ongestructureerde data te beoordelen. AI kan bijvoorbeeld verschillende PDF’s, e-mails, paspoorten en afbeeldingen verwerken. Ideaal wanneer er binnen uw organisatie bijvoorbeeld verschillende formats van facturen worden gebruikt of wanneer er nog met hard copy papieren wordt gewerkt. Een zelflerend AI-model is zelfs in staat om zichzelf verder te ontwikkelen op basis van alle keren dat het model wordt toegepast.
Doordat AI zelflerend kan zijn, leert hij ook van zijn eigen fouten. Waar RPA alleen handelingen uitvoert die vooraf zijn geprogrammeerd en alle uitzonderingen doorzet naar een medewerker, blijft AI zichzelf het proces en de uitzonderingen aanleren. Komt het AI-model niet tot een betrouwbare uitkomst, dan kan een medewerker een verdere beoordeling uitvoeren op basis waarvan het AI-model hier weer van leert.
Praktijkvoorbeeld
Het leren van een AI-model op basis van een menselijke beoordeling gebeurt bijvoorbeeld in het geval dat er een factuur binnenkomt en het AI-model met onvoldoende zekerheid weet dat hij de juiste gegevens heeft uitgelezen. Omdat vooraf is ingesteld dat pas bij een zekerheid van 99,5% of hoger de factuur mag verwerken, wordt een factuur met een lagere zekerheid bij een medewerker neergelegd. Deze kan dan aangeven of de gegevens correct zijn uitgelezen of niet. Indien dit niet het geval is, dan geeft de medewerker aan waar de juiste gegevens wel stonden, zodat het AI-model leert waar hij de volgende keer de gegevens vandaan moet halen.
Kortom:
- RPA zet u in bij routinematige werkzaamheden waar medewerkers nog bezig zijn met het verwerken, verplaatsen en controleren van gegevens tussen systemen en applicaties die niet (volledig) met elkaar geïntegreerd zijn;
- Door RPA met AI te combineren automatiseert u werkzaamheden waar medewerkers nog handmatig de uitzonderingen (bijv. verschillende formats facturen etc.) moeten beoordelen en verwerken.
Samenwerking tussen RPA en AI
De kracht van deze technologiën komt echt naar voren wanneer beide oplossing samen worden gebruikt! In onderstaand voorbeeld ziet u hoe RPA en AI elkaar versterken.
RPA zonder AI
- Er komt een serviceaanvraag binnen via een extern portaal;
- Robot haalt de gegevens op uit het portaal en vraagt medewerker om urgentie te bepalen;
- Medewerker bepaalt de urgentie op basis van de omschrijving van de lekkage (interpretatie tekst);
- Robot maakt melding en planning aan op basis van input van de medewerker
RPA & AI
- Er komt een serviceaanvraag binnen via een extern portaal;
- Robot haalt de gegevens op uit het portaal en vraagt het AI-model om urgentie te bepalen;
- AI-model bepaalt de urgentie op basis van de omschrijving van de lekkage (interpretatie tekst) en geeft hierbij een betrouwbaarheid score;
- Wanneer de betrouwbaarheid score boven x procent is maakt de robot een melding en planning aan op basis van de input van het AI-model. Lager dan x procent? De robot vraagt een second opinion aan de medewerker.
AI Builder (model) van Microsoft Power Automate
De AI Builder van Microsoft Power Automate is een kant-en-klare oplossing die de kracht van AI op een laagdrempelige manier beschikbaar maakt. De AI Builder heeft een duidelijk stappenplan om AI-modellen te bouwen en daarmee bedrijfsprocessen te optimaliseren. Deze AI Builder voegt de benodigde denkkracht toe om de documenten uit te lezen. Met AI Builder traint u het model voor het verwerken van diverse documenten. Na het trainen en testen wordt het model gepubliceerd en vervolgens gebruikt in bijvoorbeeld Power Automate flows. De uitkomsten van deze modellen komen met een bepaalde zekerheid. Hierdoor weet u welke documenten volledig automatisch doorlopen en welke documenten medewerkers nog moeten reviewen.
Wanneer gaat u RPA en AI in uw organisatie inzetten?
