Bagaimana vendor RPA ingin tetap relevan di dunia agen AI

Apa hal besar selanjutnya dalam otomasi perusahaan? Jika Anda bertanya kepada raksasa teknologi, mereka adalah agen – yang digerakkan oleh AI generatif.

Tidak ada definisi yang diterima secara universal agennamun saat ini istilah tersebut digunakan untuk mendeskripsikan alat generatif yang didukung AI yang dapat melakukan tugas kompleks melalui interaksi mirip manusia di seluruh perangkat lunak dan platform web.

Misalnya, agen dapat membuat rencana perjalanan dengan mengisi informasi pelanggan di situs web maskapai penerbangan dan jaringan hotel. Atau agen dapat memesan layanan pemesanan kendaraan paling murah ke suatu lokasi dengan membandingkan harga di seluruh aplikasi secara otomatis.

Vendor merasakan peluang. Pembuat ChatGPT OpenAI adalah dilaporkan mendalami pengembangan sistem agen AI. Dan Google mendemonstrasikan banyak produk mirip agen pada konferensi tahunan Cloud Next pada awal April.

“Perusahaan harus mulai mempersiapkan adopsi agen otonom dalam skala luas saat ini,” tulis analis di Boston Consulting Group baru-baru ini dalam sebuah laporan — mengutip para ahli yang memperkirakan bahwa agen otonom akan menjadi mainstream dalam tiga hingga lima tahun.

Otomatisasi kuno

Jadi, apa hubungannya dengan RPA?

Otomatisasi proses robotik (RPA) mulai populer lebih dari satu dekade lalu ketika perusahaan beralih ke teknologi untuk mendukung upaya transformasi digital mereka sekaligus mengurangi biaya. Seperti agen, RPA mendorong otomatisasi alur kerja. Namun bentuk ini jauh lebih kaku, berdasarkan aturan “jika-maka” yang telah ditetapkan untuk proses yang dapat dipecah menjadi langkah-langkah yang ditentukan secara ketat dan didiskritisasi.

“RPA dapat meniru tindakan manusia, seperti mengklik, mengetik, atau menyalin dan menempel, untuk melakukan tugas lebih cepat dan akurat dibandingkan manusia,” Saikat Ray, VP analis di Gartner, menjelaskan kepada TechCrunch dalam sebuah wawancara. “Namun, bot RPA memiliki keterbatasan dalam menangani tugas yang kompleks, kreatif, atau dinamis yang memerlukan pemrosesan bahasa alami atau keterampilan penalaran.”

Kekakuan ini membuat pembuatan RPA menjadi mahal dan sangat membatasi penerapannya.

Tahun 2022 survei dari Robocorp, vendor RPA, menemukan bahwa dari organisasi yang menyatakan telah mengadopsi RPA, 69% mengalami gangguan alur kerja otomatisasi setidaknya sekali seminggu — banyak di antaranya memerlukan waktu berjam-jam untuk memperbaikinya. Seluruh bisnis telah berupaya membantu perusahaan mengelola instalasi RPA mereka dan mencegah kerusakan.

Vendor RPA tidak naif. Mereka sangat menyadari tantangan yang ada — dan percaya bahwa AI generatif dapat menyelesaikan banyak tantangan tanpa mempercepat kehancuran platform mereka. Dalam benak vendor RPA, RPA dan agen generatif yang didukung AI dapat hidup berdampingan secara damai — dan mungkin suatu hari nanti akan tumbuh untuk saling melengkapi.

Otomatisasi AI generatif

UiPath, salah satu pemain besar di pasar RPA dengan perkiraan lebih dari 10.000 pelanggan, termasuk Uber, Xerox, dan CrowdStrike, baru-baru ini mengumumkan fitur AI generatif baru yang berfokus pada pemrosesan dokumen dan pesan, serta mengambil tindakan otomatis untuk mewujudkan apa yang dikatakan CEO UiPath, Bob. Enslin menyebutnya sebagai “transformasi digital sekali klik.”

“Fitur-fitur ini memberi pelanggan model AI generatif yang dilatih untuk tugas spesifik mereka,” kata Enslin kepada TechCrunch. “AI generatif kami mendukung beban kerja seperti penyelesaian teks untuk email, kategorisasi, deteksi gambar, terjemahan bahasa, kemampuan untuk menyaring informasi identitas pribadi. [and] dengan cepat menjawab pertanyaan terkait topik orang berdasarkan pengetahuan dari data internal.”

Salah satu eksplorasi terbaru UiPath dalam domain AI generatif adalah Clipboard AI, yang menggabungkan platform UiPath dengan model pihak ketiga dari OpenAI, Google, dan lainnya untuk — seperti yang dikatakan Enslin — “menghadirkan kekuatan otomatisasi kepada siapa saja yang harus menyalin/ tempel.” Clipboard AI memungkinkan pengguna menyorot data dari suatu formulir, dan — memanfaatkan AI generatif untuk menemukan tempat yang tepat untuk menyimpan data yang disalin — mengarahkannya ke formulir, aplikasi, spreadsheet, atau database lain.

“UiPath melihat perlunya menyatukan tindakan dan AI; di sinilah nilai diciptakan,” kata Enslin. “Kami percaya bahwa kinerja terbaik akan datang dari teknologi yang menggabungkan AI generatif dan penilaian manusia – yang kami sebut sebagai human-in-the-loop – dalam proses end-to-end.”

Automation Anywhere, saingan utama UiPath, juga berupaya memasukkan AI generatif ke dalam teknologi RPA-nya.

Tahun lalu, Automation Anywhere meluncurkan alat generatif yang didukung AI untuk membuat alur kerja dari bahasa alami, merangkum konten, mengekstrak data dari dokumen, dan — mungkin yang paling signifikan — beradaptasi dengan perubahan dalam aplikasi yang biasanya menyebabkan kegagalan otomatisasi RPA.

“[Our generative AI models are] dikembangkan di atas [open] model bahasa besar dan dilatih dengan metadata anonim dari lebih dari 150 juta proses otomatisasi di ribuan aplikasi perusahaan,” Peter White, SVP AI perusahaan dan otomatisasi di Automation Anywhere, mengatakan kepada TechCrunch. “Kami terus membangun model pembelajaran mesin khusus untuk tugas-tugas tertentu dalam platform kami dan kini juga membangun model khusus selain model AI generatif dasar menggunakan kumpulan data otomatisasi kami.”

RPA generasi berikutnya

Ray mencatat bahwa penting untuk menyadari keterbatasan AI generatif – yaitu bias dan halusinasi – karena AI mendukung semakin banyak kemampuan RPA. Namun, terlepas dari risikonya, ia yakin AI generatif dapat memberikan nilai tambah pada RPA dengan mengubah cara kerja platform ini dan “menciptakan kemungkinan baru untuk otomatisasi.”

“AI Generatif adalah teknologi canggih yang dapat meningkatkan kemampuan platform RPA sehingga memungkinkan mereka memahami dan menghasilkan bahasa alami, mengotomatiskan pembuatan konten, meningkatkan pengambilan keputusan, dan bahkan menghasilkan kode,” kata Ray. “Dengan mengintegrasikan model AI generatif, platform RPA dapat menawarkan nilai lebih kepada pelanggan, meningkatkan produktivitas dan efisiensi, serta memperluas kasus penggunaan dan aplikasi mereka.”

Craig Le Clair, analis utama di Forrester, melihat platform RPA sudah siap untuk diperluas mendukung agen otonom dan AI generatif seiring dengan berkembangnya kasus penggunaannya. Faktanya, dia memperkirakan platform RPA akan berubah menjadi perangkat serba guna untuk otomatisasi – perangkat yang membantu menerapkan RPA selain teknologi AI generatif terkait.

“Platform RPA memiliki arsitektur untuk mengelola ribuan otomatisasi tugas dan ini menjadi pertanda baik bagi manajemen terpusat agen AI,” katanya. “Ribuan perusahaan sudah mapan dengan platform RPA dan akan terbuka untuk menggunakannya untuk agen generatif yang dilengkapi AI. RPA telah berkembang sebagian berkat kemampuannya untuk berintegrasi dengan mudah dengan pola kerja yang ada, melalui integrasi UI, dan ini akan tetap berharga bagi agen yang lebih cerdas di masa depan.”

UiPath sudah mulai mengambil langkah ke arah ini dengan kemampuan baru, Context Grounding, yang memasuki pratinjau pada awal bulan. Seperti yang dijelaskan Enslin kepada saya, Context Grounding dirancang untuk meningkatkan akurasi model AI generatif — baik pihak pertama maupun pihak ketiga — dengan mengonversi data bisnis yang mungkin digunakan oleh model tersebut ke dalam format “dioptimalkan” yang lebih mudah untuk diindeks dan dicari.

“Context Grounding mengekstrak informasi dari kumpulan data spesifik perusahaan, seperti basis pengetahuan atau kebijakan dan prosedur internal, untuk menciptakan respons yang lebih akurat dan berwawasan luas,” kata Enslin.

Jika ada sesuatu yang menghambat vendor RPA, itu adalah godaan yang selalu ada untuk mengunci pelanggan, kata Le Clair. Dia menekankan perlunya platform untuk “tetap agnostik” dan menawarkan alat yang dapat dikonfigurasi untuk bekerja dengan berbagai sistem dan alur kerja perusahaan saat ini – dan di masa depan.

Untuk itu, Enslin berjanji bahwa UiPath akan tetap “terbuka, fleksibel, dan bertanggung jawab.”

“Masa depan AI akan membutuhkan kombinasi AI khusus dengan AI generatif,” lanjutnya. “Kami ingin pelanggan dapat dengan percaya diri menggunakan semua jenis AI.”

White sebenarnya tidak berkomitmen pada netralitas. Namun dia menekankan bahwa peta jalan Automation Anywhere sangat dipengaruhi oleh masukan dari pelanggan.

“Apa yang kami dengar dari setiap pelanggan, di setiap industri, adalah bahwa kemampuan mereka untuk menggabungkan otomatisasi dalam lebih banyak kasus penggunaan telah meningkat secara eksponensial dengan AI generatif,” katanya. “Dengan AI generatif yang dimasukkan ke dalam teknologi otomatisasi cerdas seperti RPA, kami melihat potensi bagi organisasi untuk mengurangi biaya operasional dan meningkatkan produktivitas. Perusahaan yang gagal mengadopsi teknologi ini akan kesulitan bersaing dengan perusahaan lain yang menggunakan AI generatif dan otomatisasi.”