Apa yang dimaksud dengan otomatisasi proses robotik (RPA)?

Otomatisasi proses robotik (RPA) adalah teknologi yang memberdayakan bisnis untuk mengotomatiskan tugas berulang yang biasanya ditangani oleh manusia. Tugas-tugas ini sering kali mengikuti serangkaian aturan yang ditentukan dan dapat mencakup hal-hal seperti entri data, pemrosesan transaksi, dan pengelolaan email. RPA menggunakan robot software, atau bot, untuk mereplikasi interaksi manusia dengan sistem dan aplikasi digital. Bot ini dapat dikonfigurasi untuk melakukan berbagai tugas, dan dapat membantu karyawan menghemat waktu untuk berfokus pada pekerjaan yang lebih strategis.

Contoh otomatisasi proses robotik

RPA memiliki beberapa aplikasi praktis di dunia bisnis saat ini. Berikut beberapa contoh penggunaan RPA oleh bisnis saat ini:

Pemrosesan invoice: Bot RPA dapat dikonfigurasi untuk memantau kotak masuk email tertentu untuk invoice baru. Saat invoice diterima, bot akan membuka PDF terlampir, menggunakan pengenalan karakter optik (OCR) untuk mengekstrak data penting seperti nomor invoice, nama vendor, jumlah yang harus dibayar, dan nomor pesanan pembelian. Kemudian, RPA akan login ke software akuntansi perusahaan (seperti SAP atau NetSuite), memasukkan data ke kolom yang tepat, dan menandai pengecualian apa pun untuk ditinjau oleh manusia.
Orientasi pelanggan: Proses orientasi pelanggan baru, seperti pengumpulan informasi dan pembuatan akun, dapat diotomatiskan dengan RPA.
Pemenuhan pesanan: Aspek digital pemenuhan pesanan pelanggan dapat diotomatiskan dengan RPA, termasuk entri pesanan, pembaruan sistem inventaris, dan inisiasi proses pengiriman. Bot software RPA menangani tugas-tugas digital ini, dan dapat berintegrasi dengan sistem otomatisasi gudang fisik untuk menyelesaikan tugas non-digital apa pun.

Bagaimana cara kerja otomatisasi proses robotik?

Memahami cara kerja RPA adalah kunci untuk memanfaatkan potensinya. RPA bekerja dengan menggunakan robot software untuk meniru tindakan manusia saat berinteraksi dengan sistem digital berdasarkan serangkaian instruksi dan pemicu yang telah ditentukan sebelumnya. Robot ini dirancang dengan instruksi khusus, yang dapat mereka jalankan secara mandiri. Misalnya, bot dapat dikonfigurasi untuk login ke aplikasi saat peristiwa tertentu terjadi, mengekstrak data dari spreadsheet terstruktur, lalu menyalin dan menempel data tersebut ke aplikasi lain.

Proses otomatisasi biasanya mengikuti langkah-langkah berikut:

Karyawan mengidentifikasi tugas yang cocok untuk otomatisasi
Membuat bot menggunakan software RPA dengan merekam langkah-langkah yang akan dilakukan seseorang untuk menyelesaikan tugas
Menguji bot yang dibuat untuk memastikan bot berjalan dengan benar
Men-deploy bot ke dalam organisasi

Meskipun RPA standar biasanya beroperasi berdasarkan aturan yang telah ditentukan, RPA dapat diperluas dengan teknologi seperti machine learning dan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan kemampuannya dalam mengotomatiskan tugas yang lebih kompleks. Kombinasi ini, yang sering disebut otomatisasi proses cerdas (IPA), dapat memungkinkan beberapa solusi software belajar dari interaksi sebelumnya untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi seiring waktu.

Apa saja 3 jenis otomatisasi pemrosesan robotik?

Saat menerapkan RPA, ada tiga jenis otomatisasi utama yang dapat dipilih:

Fitur	Otomatisasi yang diawasi	Otomatisasi tanpa pengawasan	Otomatisasi hybrid
Pemicu	Dimulai oleh karyawan manusia sesuai permintaan.	Dijalankan secara otomatis berdasarkan jadwal atau pemicu sistem.	Dapat dipicu oleh manusia atau sistem.
Interaksi	Bekerja bersama manusia sebagai "asisten digital" untuk menjaga human-in-the-loop.	Bekerja secara independen di latar belakang; tidak memerlukan intervensi manusia.	Beralih antara tugas mandiri dan tugas yang diawasi sesuai kebutuhan.
Paling cocok untuk	Layanan pelanggan, layanan bantuan, tugas yang memerlukan pengawasan manusia.	Proses back-office bervolume tinggi seperti pemrosesan data batch, pembuatan laporan.	Proses end-to-end yang memerlukan langkah otomatis dan penilaian manusia.
Contoh	Agen pusat panggilan mengklik tombol agar bot mengambil histori lengkap pelanggan dari tiga sistem yang berbeda.	Bot berjalan setiap malam pukul 02.00 untuk memproses semua pesanan online hari sebelumnya dan membuat laporan penjualan.	Bot memproses permohonan pinjaman, tetapi menandainya agar petugas pinjaman dapat membuat keputusan persetujuan akhir.

Fitur

Otomatisasi yang diawasi

Otomatisasi tanpa pengawasan

Otomatisasi hybrid

Pemicu

Dimulai oleh karyawan manusia sesuai permintaan.

Dijalankan secara otomatis berdasarkan jadwal atau pemicu sistem.

Dapat dipicu oleh manusia atau sistem.

Interaksi

Bekerja bersama manusia sebagai "asisten digital" untuk menjaga human-in-the-loop.

Bekerja secara independen di latar belakang; tidak memerlukan intervensi manusia.

Beralih antara tugas mandiri dan tugas yang diawasi sesuai kebutuhan.

Paling cocok untuk

Layanan pelanggan, layanan bantuan, tugas yang memerlukan pengawasan manusia.

Proses back-office bervolume tinggi seperti pemrosesan data batch, pembuatan laporan.

Proses end-to-end yang memerlukan langkah otomatis dan penilaian manusia.

Contoh

Agen pusat panggilan mengklik tombol agar bot mengambil histori lengkap pelanggan dari tiga sistem yang berbeda.

Bot berjalan setiap malam pukul 02.00 untuk memproses semua pesanan online hari sebelumnya dan membuat laporan penjualan.

Bot memproses permohonan pinjaman, tetapi menandainya agar petugas pinjaman dapat membuat keputusan persetujuan akhir.

Apa perbedaan antara RPA dan kecerdasan buatan?

Meskipun kedua istilah ini terkadang disalahartikan, RPA dan AI adalah konsep yang berbeda. Meskipun RPA dapat memanfaatkan teknologi AI, fokus utama keduanya sangat berbeda.

Otomatisasi proses robotik terutama berfokus pada otomatisasi tugas dan proses berbasis aturan yang menggunakan data terstruktur, sedangkan AI berpusat pada pengaktifan sistem untuk belajar dan mengambil keputusan tanpa intervensi manusia, termasuk memproses data tidak terstruktur seperti teks dan gambar.

RPA terbukti paling efektif untuk mengotomatiskan tugas yang berulang dan dapat diprediksi, sedangkan AI sering kali lebih cocok untuk tugas yang kompleks dan memerlukan tingkat pemahaman serta pengambilan keputusan tertentu. Misalnya, RPA dapat digunakan untuk mengotomatiskan proses pembuatan invoice, sementara AI dapat digunakan untuk mengembangkan chatbot yang dapat berinteraksi dengan pelanggan dan menjawab pertanyaan mereka.

Bot RPA versus agen AI

Meskipun penting untuk mengetahui perbedaan umum antara RPA dan AI, Anda juga perlu mempertimbangkan perbedaan antara bot RPA dan "agen AI". Agen AI dapat dianggap sebagai entity yang lebih canggih yang tidak hanya memproses informasi, tetapi juga menyadari lingkungannya, membuat keputusan secara otonom, dan belajar dari interaksinya untuk mencapai tujuan tertentu.

Berikut perincian perbedaan karakteristiknya:

Karakteristik	Bot RPA	Agen AI
Sifat operasi	Diprogram untuk menjalankan langkah-langkah yang telah ditentukan sebelumnya; mengikuti petunjuk eksplisit; memerlukan pemrograman ulang untuk perubahan.	Menyimulasikan fungsi kognitif manusia; menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan secara mandiri; beradaptasi berdasarkan informasi baru.
Kecerdasan dan pembelajaran	Tidak memiliki kecerdasan bawaan; beroperasi berdasarkan aturan yang diberikan; tidak berkembang secara mandiri.	Sering kali menggabungkan ML dan teknik AI lainnya; belajar dari data; meningkatkan performa seiring waktu; beradaptasi dengan perubahan keadaan.
Pengambilan keputusan	Berdasarkan aturan deterministik yang telah ditentukan sebelumnya (jika X, maka lakukan Y).	Dapat membuat keputusan yang lebih kompleks dan probabilistik dalam situasi ambigu dengan menyimpulkan, memprediksi, dan mengevaluasi opsi.
Penanganan data	Terutama bekerja dengan data terstruktur (spreadsheet, database).	Dapat memproses data terstruktur dan tidak terstruktur (teks, email, gambar, suara) menggunakan NLP dan computer vision.
Analogi	Asisten digital yang mengikuti checklist atau skrip; "tangan dan kaki" untuk menjalankan tugas.	"Otak digital" atau partner kognitif yang dapat memahami konteks, membuat penilaian, dan belajar.

Karakteristik

Bot RPA

Agen AI

Sifat operasi

Diprogram untuk menjalankan langkah-langkah yang telah ditentukan sebelumnya; mengikuti petunjuk eksplisit; memerlukan pemrograman ulang untuk perubahan.

Menyimulasikan fungsi kognitif manusia; menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan secara mandiri; beradaptasi berdasarkan informasi baru.

Kecerdasan dan pembelajaran

Tidak memiliki kecerdasan bawaan; beroperasi berdasarkan aturan yang diberikan; tidak berkembang secara mandiri.

Sering kali menggabungkan ML dan teknik AI lainnya; belajar dari data; meningkatkan performa seiring waktu; beradaptasi dengan perubahan keadaan.

Pengambilan keputusan

Berdasarkan aturan deterministik yang telah ditentukan sebelumnya (jika X, maka lakukan Y).

Dapat membuat keputusan yang lebih kompleks dan probabilistik dalam situasi ambigu dengan menyimpulkan, memprediksi, dan mengevaluasi opsi.

Penanganan data

Terutama bekerja dengan data terstruktur (spreadsheet, database).

Dapat memproses data terstruktur dan tidak terstruktur (teks, email, gambar, suara) menggunakan NLP dan computer vision.

Analogi

Asisten digital yang mengikuti checklist atau skrip; "tangan dan kaki" untuk menjalankan tugas.

"Otak digital" atau partner kognitif yang dapat memahami konteks, membuat penilaian, dan belajar.

Pada dasarnya, bot RPA dapat berguna untuk mengotomatiskan proses yang terdefinisi dengan baik dan berulang, sedangkan agen AI mungkin lebih cocok untuk mengotomatiskan tugas yang lebih kompleks, dinamis, dan berbasis penilaian. Trennya adalah menggabungkan kemampuan ini dalam "Otomatisasi Cerdas", di mana RPA menangani eksekusi dan AI memberikan kemampuan kognitif.

Manfaat menggunakan otomatisasi proses robotik

Bisnis yang mengadopsi solusi RPA dapat merasakan berbagai manfaat. Beberapa potensi keuntungan yang paling signifikan meliputi:

Peningkatan efisiensi

Dengan mengotomatiskan tugas berulang, RPA dapat meningkatkan efisiensi operasional secara signifikan. Hal ini dapat membebaskan karyawan untuk berfokus pada tugas yang lebih strategis dan kompleks yang memerlukan input manusia yang cermat.

Akurasi yang ditingkatkan

Bot biasanya lebih kecil kemungkinannya melakukan kesalahan dibandingkan manusia, sehingga dapat membantu meningkatkan akurasi entri data dan tugas lainnya.

Kepatuhan yang lebih baik

RPA dapat membantu bisnis meningkatkan kepatuhan dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang terkait dengan persyaratan peraturan. Misalnya, bot dapat digunakan untuk memastikan semua invoice diproses dengan benar dan tepat waktu serta semua informasi yang diperlukan disertakan.

Skalabilitas

Bisnis dapat memanfaatkan RPA untuk menskalakan operasi mereka dengan lebih mudah. Bot dapat dengan mudah direplikasi dan di-deploy di berbagai sistem, sehingga memudahkan perluasan operasi tanpa menambah jumlah karyawan.

Kepuasan karyawan yang lebih baik

RPA dapat membantu menciptakan lingkungan kerja yang lebih positif. Dengan membebaskan pekerja untuk berfokus pada tugas yang lebih menantang dan bermanfaat, AI dapat membantu mengurangi kebosanan dan frustrasi karyawan, meningkatkan moral, dan membantu karyawan melakukan lebih banyak pekerjaan yang mereka inginkan.

ROI yang lebih cepat

RPA sering kali memberikan laba atas investasi (ROI) yang cepat. Banyak project RPA dapat diimplementasikan dengan relatif cepat dan dapat mulai menghasilkan manfaat dalam waktu singkat. Mengotomatiskan tugas yang lebih membosankan yang saat ini dilakukan oleh pekerja manusia juga dapat menghemat biaya secara signifikan dari waktu ke waktu.

Apa saja tantangan otomatisasi pemrosesan robotik?

Meskipun RPA memiliki banyak manfaat, bisnis harus mewaspadai potensi tantangan yang terkait dengan implementasinya. Pemicu tersebut dapat meliputi:

Integrasi dengan sistem yang ada: Mengintegrasikan RPA dengan sistem yang ada terkadang sulit, terutama jika sistem tersebut tidak dirancang untuk bekerja dengan otomatisasi
Masalah keamanan: Memiliki langkah-langkah keamanan yang kuat sangatlah penting, karena sistem RPA mungkin rentan terhadap ancaman keamanan
Pemeliharaan dan update: Sistem RPA memerlukan pemeliharaan dan update berkelanjutan, yang dapat memakan waktu dan rumit
Manajemen perubahan: Penerapan RPA dapat memerlukan perubahan signifikan pada proses bisnis, yang dapat sulit dikelola

Bagaimana Google Cloud mendukung otomatisasi proses robotik?

Meskipun Google Cloud menyediakan elemen penyusun yang canggih untuk membuat solusi otomatisasi modern dan cerdas yang melampaui RPA tradisional, Google Cloud tidak menawarkan alat RPA low-code mandiri. Sebagai gantinya, Anda dapat membangun otomatisasi yang lebih canggih dan skalabel dengan menggabungkan eksekusi serverless dengan AI berkelas dunia.

Langkah selanjutnya

Mulailah membangun solusi di Google Cloud dengan kredit gratis senilai $300 dan lebih dari 20 produk yang selalu gratis.

Perlu bantuan untuk memulai?
Hubungi bagian penjualan
Bekerja sama dengan partner tepercaya
Temukan partner
Lanjutkan menjelajah
Lihat semua produk