این مقایسه تفاوت بین واگذاری اقدامات فیزیکی یا دیجیتال تکراری به ماشین ها و واگذاری انتخاب های پیچیده به سیستم های هوشمند را بررسی می کند. در حالی که اتوماسیون وظایف کارایی فوری را به همراه دارد، خودکارسازی تصمیم گیری چابکی سازمانی را با امکان ارزیابی متغیرها و انجام اقدامات خودکار در زمان واقعی متحول می کند.
استفاده از نرم افزار یا رباتیک برای انجام فعالیت های تکراری و مبتنی بر قوانین که قبلا توسط انسان ها انجام می شد.
کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل داده ها، ارزیابی گزینه ها و تعهد به یک مسیر عملی.
| ویژگی | خودکارسازی وظایف | خودکارسازی تصمیمات |
|---|---|---|
| مکانیزم هسته | تکرار مراحل از پیش تعریف شده | تحلیل داده ها برای انتخاب نتایج |
| نوع منطق | قطعی (مبتنی بر قواعد) | احتمالاتی (آگاه به زمینه) |
| پیچیدگی | پایین؛ داده های ساختاریافته را مدیریت می کند | بالا؛ داده های بدون ساختار را مدیریت می کند |
| نوع خطا | خرابی های مکانیکی یا کدگذاری | داده های جانبدار یا رانش مدل |
| تعامل انسانی | انسان مسیر را تعریف می کند | انسان هدف را تعریف می کند |
| مزایای اولیه | ثبات و سرعت | چابکی و بهینه سازی |
اتوماسیون وظایف اساسا یک نوار نقاله دیجیتال است؛ اطلاعات را از نقطه A به نقطه B منتقل می کند بدون اینکه دلیلش را زیر سوال ببرد. اتوماسیون تصمیم گیری بیشتر شبیه کنترل کننده ترافیک عمل می کند و حجم خودروها، شرایط آب و هوا و ساخت جاده را بررسی می کند تا کارآمدترین مسیر را تعیین کند. انتقال از یکی به دیگری نیازمند تغییر اساسی از برنامه نویسی مراحل خاص به تعریف اهداف مطلوب برای تحقق سیستم است.
اگر یک اسکریپت اتوماسیون وظیفه با داده ای مواجه شود که آن را نمی شناسد، معمولا خطا را برای بررسی انسانی علامت گذاری می کند. اتوماسیون تصمیم گیری در این مناطق خاکستری با استفاده از احتمال آماری برای انتخاب بهترین مسیر پیش رو حتی زمانی که داده ها ناقص هستند، رونق می گیرد. این امکان را به کسب وکارها می دهد تا در محیط های ناپایدار فعالیت کنند که مجموعه قوانین سختگیرانه به سرعت منسوخ می شود.
خودکارسازی کارها معمولا با حذف «زحمت ها» از روزشان، مانند پر کردن صفحات گسترده، وقت کارگر را آزاد می کند. با این حال، خودکارسازی تصمیم گیری نقش سنتی مدیریت و تخصص تخصصی را به چالش می کشد. به جای اینکه خودشان تصمیم بگیرند، کارشناسان وارد نقش نظارتی می شوند که در آن استدلال های دستگاه را بررسی می کنند و اطمینان حاصل می کنند که انتخاب های خودکار با اخلاق شرکت هماهنگ باقی می مانند.
در حالی که اتوماسیون وظایف با انجام کارها سریع تر از دست انسان مقیاس می یابد، اتوماسیون تصمیم گیری با پردازش اطلاعات سریع تر از مغز انسان مقیاس می یابد. در بخش هایی مانند امنیت سایبری، جایی که تهدیدها در میلی ثانیه تکامل می یابند، انتظار برای اینکه انسان «تصمیم» بگیرد یک آدرس IP را مسدود کند، یک آسیب پذیری است. خودکار کردن این تصمیم به سیستم دفاعی اجازه می دهد با همان سرعت حمله تکامل یابد.
خودکار کردن یک تصمیم یعنی کنترل کامل را از دست می دهید.
در واقع، با تعیین «گاردریل ها» و اهدافی که هوش مصنوعی باید دنبال کند، کنترل دقیق تری به دست می آورید و به شما اجازه می دهد در مقیاس وسیع حکومت کنید نه اینکه موارد فردی را ریزمدیریت کنید.
قبل از اینکه بتوانید تصمیم گیری ها را خودکار کنید، باید همه وظایف را خودکار کنید.
این دو در واقع می توانند به طور موازی رخ دهند؛ یک موتور تصمیم گیری هوشمند می تواند وظایف دستی را نظارت کند، یا تصمیم گیرنده دستی می تواند توالی های خودکار وظایف را فعال کند.
اتوماسیون وظیفه (RPA) شکلی واقعی از هوش مصنوعی است.
بیشتر اتوماسیون وظایف در واقع فقط نرم افزارهای «احمقانه» هستند که از یک اسکریپت پیروی می کنند؛ یاد نمی گیرد یا فکر نمی کند، فقط ضربه های کلید انسانی را تقلید می کند.
اتوماسیون تصمیم گیری فقط برای شرکت های کلان داده است.
کسب وکارهای کوچک هر روز از اتوماسیون تصمیم گیری استفاده می کنند، از طریق ابزارهایی مانند مزایده خودکار تبلیغات در گوگل یا تشخیص تقلب در پردازشگرهای پرداخت خود.
وقتی یک فرآیند پایدار و پرحجم دارید که باید هر بار دقیقا به همان روش انجام شود، اتوماسیون وظایف را انتخاب کنید. وقتی کسب وکار شما نیاز دارد فورا به تغییر الگوهای داده واکنش نشان دهد یا تعداد زیاد متغیرها قضاوت انسانی را کند یا ناسازگار می کند، از اتوماسیون تصمیم گیری استفاده کنید.
پیمایش تنش بین نوآوری و قابلیت اطمینان، موفقیت سازمانهای فناوری مدرن را تعریف میکند. در حالی که آزمایش با آزمایش ایدههای اثبات نشده و ابزارهای نوظهور، به پیشرفتها دامن میزند، استانداردسازی، حفاظهای ضروری را فراهم میکند که امنیت، بهرهوری هزینه و همکاری یکپارچه بین تیمهای مهندسی متنوع را در چشمانداز دیجیتال به سرعت در حال تحول تضمین میکند.
عبور از تنش میان نوآوری و ثبات، یکی از چالش های اصلی در فناوری مدرن است. در حالی که آزمایش ها با آزمایش نظریه های اثبات نشده و راه حل های خلاقانه به پیشرفت ها منجر می شوند، بهترین روش ها پایه ای قابل اعتماد بر اساس خرد جمعی صنعت و الگوهای اثبات شده برای کاهش ریسک و بدهی فنی فراهم می کنند.
این مقایسه، تنش پویا بین راهحلهای نرمافزاری خودکار و قضاوت ظریف متخصصان انسانی را بررسی میکند. در حالی که فناوری، سرعت و قابلیتهای پردازش داده بینظیری را ارائه میدهد، تخصص انسانی همچنان پایه اساسی برای حل خلاقانه مسئله، تصمیمگیری اخلاقی و درک ظرافتهای پیچیده زمینهای است که کد به سادگی نمیتواند آنها را درک کند.
انتخاب بین پلتفرم های کم کد و کدنویسی سنتی، کل چرخه عمر یک پروژه نرم افزاری را شکل می دهد. در حالی که کد پایین تحویل را از طریق رابط های بصری و اجزای آماده تسریع می کند، برنامه نویسی سنتی کنترل مطلق و مقیاس پذیری بی نهایت مورد نیاز برای سیستم های پیچیده و با عملکرد بالا را ارائه می دهد. انتخاب مسیر مناسب بستگی به بودجه، زمان بندی و نیازهای فنی شما دارد.
در حالی که ابزارهای نوآورانه نمایانگر آخرین دستاوردهای فناوری هستند، راهحلهای عملی بر حل مشکلات فوری و دنیای واقعی با قابلیت اطمینان و کارایی تمرکز دارند. درک تعادل بین این دو برای هر سازمانی که سعی در تصمیمگیری در مورد اتخاذ جدیدترین فناوری «درخشان» یا پایبندی به روشهای اثباتشدهای که کار را انجام میدهند، دارد، ضروری است.
