Phân biệt RPA, AI và BOT – Tìm hiểu đặc trưng của RPA từ định nghĩa




RPA (Robotic Process Automation) không còn xa lạ với những ai theo đuổi hoạt động nâng cao hiệu suất công việc. Nhưng chắc không nhiều người phân biệt được sự khác nhau giữa RPA với AI hay bot, và hiểu được tại sao RPA nâng cao được hiệu quả công việc. Bài viết sau đây cung cấp định nghĩa cơ bản về RPA và phân biệt sản phẩm này với AI hay bot. 

BOT là gì ?

Về cơ bản, bot là chương trình lặp đi lặp lại một công việc nào đó dựa trên trình tự do lập trình viên xây dựng. “bot” là từ viết tắt của “Robot”, do đó, người ta dễ hình dung bot như những con robot thao tác trên máy tính

Vốn dĩ bot là chương trình thay con người thực hiện tự động các công việc được chỉ định nên nó không thực hiện những công việc không được chỉ định và không tự động cải tiến công việc giống AI mà chỉ có thể lặp đi lặp lại những công việc giống nhau. Khi công việc càng phức tạp thì bot càng đòi hỏi kỹ năng lập trình cao hơn.

Hiện nay công cụ tìm kiếm của Google đang ứng dụng bot. Với công cụ tìm kiếm này,  các trang web tìm được sẽ được ghi lại trong cơ sở dữ liệu tìm kiếm và hiển thị tại kết quả tìm kiếm. bot thực hiện công việc rà soát các trang web, nhận dạng và quét các trang web tìm thấy. bot trong công cụ tìm kiếm còn được gọi là “crawler” có khả năng tự động rà soát hơn 1 tỷ trang web trên thế giới và chuyển thành cơ sở dữ liệu.

Vậy, bot có thể giúp những gì trong thực tế? Công cụ này có thể tự động thực hiện và nâng cao hiệu suất các công việc có logic cố định nếu doanh nghiệp có nhân viên lập trình bot. 

Ví dụ như hoạt động khảo sát giá các sản phẩm trên các trang thương mại điện tử, con người có thể thực hiện thủ công nhưng sẽ mất nhiều thời gian và không hiệu quả. Khi đó, nếu lập trình cho bot, công cụ này có thể thực hiện tự động trên PC hay server, con người chỉ cần thực hiện bảo trì. Do đó, sau một thời gian, số giờ được cắt giảm do ứng dụng bot sẽ nhiều hơn thời gian cần thiết để lập trình cho bot. 

AI (trí tuệ nhân tạo) là gì ?

Mặc dù AI có nhiều định nghĩa và đặc điểm nhưng điểm khác biệt lớn nhất so với bot là khả năng “tự học và phán đoán”.

Một ví dụ điển hình về AI là trò chơi cờ vây “AlphaGO” được nhiều người yêu thích. Qua quá trình tự chơi một mình lặp đi lặp lại, “AlphaGO” tự học và nâng cao trình độ để đạt được kỹ năng chơi cờ ngang tầm với một cờ thủ chuyên nghiệp. So với trò chơi cờ với máy tính trước kia không có khả năng tự học nên chỉ dừng ở trình độ nhất định, “AlphaGO” có thể nâng cao trình độ chơi cờ của mình thông qua khả năng tự học nên trình độ ngày càng phát triển giống con người.

AI đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong y học, AI hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh CT hay được ứng dụng trong AI Speaker (Smart speaker) để cung cấp dịch vụ cuộc sống “Google Home” hay “Amazon Echo”.  

Chắc bạn từng được nghe về các phương thức tự học của AI như học máy (machine learning) hay học sâu (deep learning). Đây là hai phương thức học khác nhau không như nhiều người lầm tưởng, trong đó, deep learning là phương thức học cao cấp trong machine learning.

Máy tính về cơ bản chỉ có thể hoạt động khi được con người thao tác hay lập trình. Ví dụ, để máy tính chọn ra bức ảnh con mèo trong số nhiều bức ảnh, lập trình viên phải xây dựng chương trình mô tả đặc điểm con mèo một cách định tính và định lượng để giúp máy tính nhận dạng. Việc này rất phức tạp, nhưng hiện nay chúng ta có thể sử dụng machine leaning để giải quyết bài toán này. Với machine learning, máy tính sẽ tự học và xử lý vấn đề không thể lập trình.          

Deep learning là phương thức học ở mức độ cao hơn của machine learning. Machine learning ở giai đoạn 1 không thể trả lời câu hỏi khó như “bức ảnh này là con mèo hay con gì?” mà chỉ xử lý được những câu hỏi đơn giản hơn như  “Con vật trong ảnh có râu không?”, “Tai có là hình tam giác không?” , “Lông có rậm rạp không?”. Với việc xử lý rời rạc những câu hỏi đơn giản đó, máy tính sẽ không thể giải được bài toán “Đây có phải con mèo hay không?”. Khi đó, cần có chức năng deep learning liên kết các kết quả xử lý đơn giản lại để đưa ra phán đoán phức tạp. 

Ý tưởng về deep learning có từ rất lâu, nhưng do yêu cầu về khả năng tính toán trên khối lượng dữ liệu lớn nên trước đây chỉ tồn tại trên lý thuyết. Mãi đến gần đây, khi tính năng của máy tính được nâng cao và việc thu thập dữ liệu trở nên dễ dàng hơn thông qua Internet, deep learning đã được ứng dụng trong thực tế và thu hút được nhiều chú ý.

RPA là gì ?

RPA có thể hiểu đơn giản là công cụ ứng dụng machine learning để tự động hóa các thao tác trên máy tính của nhân viên văn phòng.  RPA ghi lại quy trình thao tác công việc và thực hiện một cách tự động.

RPA giống với bot ở chỗ có thể tự động thực hiện công việc được chỉ định, nhưng khác bot ở chỗ RPA có thể ghi nhớ trình tự thao tác của con người và thực hiện mà không cần lập trình.

Cụ thể hơn, bot đòi hỏi lập trình viên hướng dẫn chi tiết từng bước nên để phát triển bot cần có kiến thức lập trình chuyên sâu. Do đó, nếu doanh nghiệp không có lập trình viên phù hợp sẽ cần phải thuê dịch vụ bên ngoài, và còn phải trả chi phí maintenance chương trình.   

Ngược lại, RPA không đòi hỏi kiến thức lập trình mà tự phần mềm ghi lại các trình tự thao tác trên máy tính để thực hiện tự động. Có thể nói, RPA hoạt động giống như một nhân viên mới thực hiện công việc theo quy trình được hướng dẫn.

Ngoài ra, nhiều sản phẩm RPA cho phép thay đổi hay chỉnh sửa kịch bản bằng GUI. Khi đó, người dùng có thể thêm/bớt thao tác thực hiện công việc ngay trên màn hình RPA mà không cần lập trình. Do đó, chỉ cần thông thạo quy trình công việc, ai cũng có thể ứng dụng RPA vào công việc của mình. So với AI, khối lượng tự học của RPA ít hơn nhiều và không yêu cầu kiến thức lập trình nên hầu như không có trở ngại gì khi triển khai.

Với những đặc điểm trên, RPA đang được áp dụng trong nhiều doanh nghiệp và dự đoán sẽ góp phần nâng cao năng suất lao động và rút ngắn thời gian làm việc của nhân viên văn phòng.

Lời kết

RPA, bot và AI có lĩnh vực sở trường khác nhau. Nếu như bot phù hợp sử dụng cho công việc đơn giản lặp đi lặp lại trong điều kiện có sự hỗ trợ của nhân viên lập trình thì AI lại phù hợp để áp dụng cho hoạt động cải tiến liên tục thông qua việc tự học. Còn RPA phù hợp để nhân viên văn phòng không có kiến thức năng lập trình sử dụng để tự động hóa công việc. Trên work flow của RPA cho phép thực hiện các thao tác bot hay AI nên người dùng có thể sử dụng kết hợp để nâng cao năng suất lao động nhiều hơn.