Nama Penulis : Salman Siregar , Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Pamulang
Sistem seperti ini diciptakan dan dimasukkan kedalam sebuah komputer agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dilakukan manusia. Kecerdasan buatan terbentuk dari berbagai macam kumpulan kode yang membantunya mengumpulkan dan memproses informasi yang nantinya informasi tersebut akan digunakan oleh manusia untuk berbagai macam keperluan.
Banyak perusahaan di luar negeri mulai beralih ke robot AI atau Robotic Process Automation (RPA). RPA ini berguna untuk penyederhanaan alur kerja dan tugas kantor. Tahun ini, kemungkinan besar perusahaan RPA akan fokus menggunakan lebih banyak artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan.
Para pengembang RPA berharap tahun ini robot AI bisa lebih mengoptimalkan pekerjaan manusia, sehingga pegawai perusahaan tidak perlu melakukan pekerjaan yang berulang lagi.
Berikut adalah 10 hal yang akan dikembangkan oleh perusahaan RPA di tahun 2022.
1. Integrasi yang Lebih Baik (Better Integration)
Tugas utama RPA adalah menyatukan ratusan sistem warisan yang kini menjadi tonggak banyak perusahaan. Tantangan utama bagi perusahaan RPA yaitu memperkuat koneksi antar sistem. Hal itu berdampak pada akan lebih banyak modul atau bot di pasaran dengan versi yang lebih baik dari yang sudah ada.
2. Lower Code
Salah satu nilai jual utama bagi banyak vendor RPA yaitu alat mereka dapat mendekati pemrograman sendiri melalui apa yang oleh beberapa orang disebut process discovery. Meskipun mungkin tidak secanggih harapannya, tetapi alat ini akan terus menyederhanakan pekerjaan. Bahkan mungkin mendekati otomatisasi tingkat “tanpa kode’ (no-code) untuk beberapa tugas sederhana.
3. Higher Code
Tampak kontradiktif jika membayangkan platform RPA secara bersamaan akan lebih mudah diprogram dan lebih sulit. Namun, perubahan ini akan terlihat di berbagai tingkat pekerjaan.
Sementara perusahaan akan mengotomatisasi tugas yang lebih sederhana, pengembang RPA akan diminta untuk menyesuaikan RPA untuk integrasi yang lebih kompleks.
Dalam banyak kasus, alat RPA membuat kerangka kerja yang baik dan dapat direvisi serta diperluas oleh pemrogram canggih. RPA menangani 95% pekerjaan dan tim pengembang menangani 5% sisanya.
Inilah sebabnya mengapa beberapa perusahaan melapor bahwa robot AI lebih rumit dan mahal dari segi pemeliharaannya. Perusahaan meminta pengembang robot AI menciptakan sistem yang lebih canggih. Itu artinya dibutuhkan keahlian pemrograman yang lebih baik.
4. Lebih Banyak AI (More AI)
Craig Le Clair di Forrester Research memperkirakan bahwa setiap perusahaan RPA akan merangkul AI atau “become a dinosaur”. Meskipun hal itu mungkin tidak sepenuhnya benar, tetapi tidak ada keraguan bahwa RPA adalah salah satu vektor yang lebih sederhana untuk membawa AI ke DNA perusahaan.
Modul standarnya bisa menangani tugas seperti pengenalan optik serta pembelajaran dan visi mesin. Perusahaan RPA yang mengirimkan modul AI lebih baik dan lebih cerdas akan bisa memenangkan lebih banyak kontrak. Sehingga keakuratan dan kedalaman algoritma AI jadi semakin penting.
5. Divergence
Beberapa perusahaan membutuhkan semua kecerdasan yang bisa diberikan para ilmuwan AI. Banyak yang menggunakan AI untuk menangani tugas yang perlu diadaptasi. Salah satu pekerjaan populer AI yaitu mengubah dokumen kertas menjadi bentuk digital dan mencari data yang relevan seperti nomor faktur atau tanggal kadaluwarsa SIM.
Namun, beberapa tugas pekerjaan tidak membutuhkan kecerdasan ekstra ini. Perusahaan yang memproses sedikit kertas atau tidak membutuhkan kecerdasan ekstra mungkin tidak akan begitu tertarik dengan inovasi berbasis AI.
6. Smarter
Algoritma pembelajaran mesin dan algoritma visi mesin akan terus dipelajari selama bertahun-tahun. Sehingga tidak semua inovasi akan terlihat jelas.
Platform terbaik akan secara perlahan meluncurkan algoritma yang lebih baik dengan kinerja lebih baik juga, karena mengetahui bahwa algoritme ini telah melakukan lebih banyak pekerjaan.
Tingkat kecerdasan robot AI perlahan akan meningkat dari semua bagian. Beberapa ada yang menggaungkan otomatisasi semantik untuk menyoroti kemampuan yang lebih intuitif dalam memahami pekerjaan apa yang harus dilakukan. Generasi pertama RPA misalnya, berhasil menyatukan antarmuka pengguna. Sehingga otomatisasi semantik dirancang untuk lebih pintar menebak tombol-tombol di mana itu bisa membantu jika antarmuka pengguna didesain ulang.
7. Blockchain
Banyak orang yang mengabaikan cryptocurrency dan blockchain, padahal keduanya bisa memberikan solusi pekerjaan. Alat RPA akan mulai menambahkan algoritma kriptografi yang lebih baik untuk proses otentikasi yang lebih baik dan keakuratan yang lebih matematis.
Ketika alur kerja menghubungkan kelompok yang berbeda atau perusahaan yang berbeda, blockchain dan buku besar akan mengurangi kebutuhan akan campur tangan manusia.
8. Keberlanjutan (Sustainability)
Otomatisasi yang baik akan menghemat waktu, SDM, dan energi. Kelompok pecinta lingkungan memperhatikan bahwa otomatisasi yang baik bisa membantu hal itu. Harapan mereka adalah akan lebih banyak robot AI yang tidak merusak lingkungan dan mendukung keberlanjutan.
9. Tata Kelola (Governance)
Gagasan “tata kelola” (governance) akan menjadi semakin penting bagi pengembang robot AI, karena bisa membuat mereka lebih antisipatif terhadap siapa yang berwenang dan siapa yang mengendalikan setiap langkahnya.
10. Penggabungan (Merging)
Beberapa perusahaan dan pengembang membuat perbedaan antara istilah pemasaran seperti “intelligent automation, “robotic process automation”, “RPA-plus”, “low code application platforms”, dan “general AI tools”. Perbedaan di antaranya akan menghilang saat alat dan opsi lain bertemu untuk mengirimkan kode. Alat RPA teratas dengan cepat akan menambahkan opsi cerdas baru, sehingga menjadikannya lebih canggih.
Note : Penulis bertanggung jawab atas semua isi tulisannya