ติดต่อเรา และ ชำระเงิน คลิก!!

ภาษาไทย
  • ภาษาไทย
  • English
  • 日本語
🛒ตะกร้า0
รับซื้อ-ขายอะไหล่เครื่องจักร มือสอง ญี่ปุ่น

RPA vs AI ต่างกันอย่างไร?

โพสต์โดย FIT THAI เมื่อ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีได้พัฒนาอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้สภาพแวดล้อมในการทำงานมีความซับซ้อนมากขึ้น การสร้างกระบวนการทำงานที่มีประสิทธิภาพและการขับเคลื่อนนวัตกรรมจึงกลายเป็นประเด็นเร่งด่วนที่องค์กรต้องให้ความสำคัญ

ในบริบทดังกล่าว เทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจในฐานะตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล (Digital Transformation) ของธุรกิจ ได้แก่ “RPA (Robotic Process Automation)” และ “AI (Artificial Intelligence)” โดยทั้งสองเทคโนโลยีมีจุดแข็งที่แตกต่างกัน และมีบทบาทสำคัญในการช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงาน รวมถึงยกระดับการตัดสินใจภายในองค์กร

บทความนี้จะอธิบายตั้งแต่ความรู้พื้นฐานของ RPA และ AI ความแตกต่างของทั้งสองเทคโนโลยี ไปจนถึงข้อดีของการนำมาใช้ร่วมกัน รวมถึงตัวอย่างการใช้งานจริง เพื่อให้เข้าใจได้ง่าย พร้อมทั้งแนะนำว่าเทคโนโลยีแต่ละประเภทเหมาะกับงานลักษณะใดบ้าง

RPA หรือ Robotic Process Automation
“การทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์”

RPA คือซอฟต์แวร์ที่ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยทำงานบนคอมพิวเตอร์แทนมนุษย์ โดยเฉพาะงานที่มีลักษณะซ้ำ ๆ และมีขั้นตอนชัดเจน เช่น การกรอกข้อมูล การย้ายข้อมูล หรือการสร้างรายงานต่าง ๆ ซึ่งระบบจะทำการ “บันทึกวิธีการทำงานของคน” แล้วนำมาทำซ้ำโดยอัตโนมัติ เสมือนมีคนอีกคนคอยนั่งทำงานหน้าคอมพิวเตอร์ตลอดเวลา

เมื่อให้ RPA เข้ามาทำงานแทน จะช่วยลดเวลาการทำงาน ลดภาระของพนักงาน และลดความผิดพลาดที่มักเกิดจากมนุษย์ได้อย่างมาก ทำให้งานมีความรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม RPA เป็นระบบที่ทำงานตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จึงเหมาะกับงานที่มีรูปแบบตายตัว และทำซ้ำเป็นประจำ (Routine Work) เช่น งานเอกสาร งานบัญชี หรือการจัดการข้อมูล

ในทางกลับกัน งานที่มีความซับซ้อนหรือเปลี่ยนแปลงบ่อย เช่น งานที่ต้องใช้การตัดสินใจเฉพาะสถานการณ์ งานเชิงสร้างสรรค์ งานวางแผน หรือการติดต่อสื่อสารกับลูกค้า อาจไม่เหมาะกับการใช้ RPA เนื่องจากต้องอาศัยความคิด วิเคราะห์ และความยืดหยุ่นของมนุษย์ในการจัดการ


AI (เอไอ) หรือ Artificial Intelligence
“ปัญญาประดิษฐ์”

AI คือเทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรหรือคอมพิวเตอร์สามารถ “เลียนแบบความฉลาดของมนุษย์” ได้ ไม่ว่าจะเป็นการคิด วิเคราะห์ เรียนรู้ หรือแม้แต่การตัดสินใจในสถานการณ์ต่าง ๆ

โดยเบื้องหลังของ AI จะอาศัยเทคโนโลยีสำคัญ เช่น Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) และ Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล และพัฒนาความสามารถของตัวเองได้อย่างต่อเนื่อง เมื่อมีข้อมูลมากขึ้น ระบบก็จะยิ่งแม่นยำและฉลาดขึ้น

ด้วยความสามารถนี้ AI จึงไม่ได้เพียงแค่ทำตามคำสั่งเหมือนระบบทั่วไป แต่สามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์ คาดการณ์ และช่วยตัดสินใจได้ด้วยตัวเองในหลาย ๆ สถานการณ์

AI สามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภทหลัก ได้แก่

1. AI เฉพาะทาง (Weak AI / Narrow AI)

AI ประเภทนี้คือ AI ที่ถูกออกแบบมาให้ “เก่งเฉพาะเรื่อง” หรือทำงานในขอบเขตที่กำหนดไว้เท่านั้น โดยจะโฟกัสกับงานใดงานหนึ่งอย่างชัดเจน เช่น

  • การรู้จำเสียง (Speech Recognition)
  • การรู้จำภาพ (Image Recognition)
  • การแปลภาษา หรือสรุปข้อความ

แม้จะดูเหมือนฉลาดมาก แต่จริง ๆ แล้ว AI ประเภทนี้ “ไม่ได้เข้าใจโลกแบบมนุษย์” เพียงแค่เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก และนำรูปแบบ (Pattern) ที่เรียนรู้มาใช้ในการตอบสนองหรือทำนายผลลัพธ์เท่านั้น

2. AI แบบทั่วไป (General AI / Strong AI)

เป็น AI ที่สามารถทำงานได้หลากหลายเหมือนมนุษย์ มีความยืดหยุ่นสูง และสามารถเข้าใจสถานการณ์ของตนเอง รวมถึงสามารถคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจเลือกการกระทำได้เอง (คล้ายกับการตัดสินใจของมนุษย์)

เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง RPA และ AI

หัวข้อ

RPA

AI

วัตถุประสงค์

การประมวลผลงานที่เป็นแบบแผน (งานที่กำหนดรูปแบบตายตัว)

การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน การคาดการณ์ การโต้ตอบ เป็นต้น

ความสามารถในการเรียนรู้

ดำเนินงานเฉพาะตามกฎที่ถูกตั้งโปรแกรมหรือกำหนดไว้ล่วงหน้า

ตัดสินใจและดำเนินการโดยใช้ Machine Learning และ Deep Learning

ลักษณะงานที่เหมาะสม

งานที่เรียบง่าย ทำซ้ำ และการประมวลผลข้อมูลแบบมีโครงสร้าง เช่น การป้อนข้อมูล การคัดลอก/โอนข้อมูล การดึงข้อมูล การสรุปผล และการเชื่อมต่อข้อมูลระหว่างระบบ

เรียนรู้จากข้อมูลและตัดสินใจได้ด้วยตนเอง งานที่ต้องการการรับรู้หรือการตัดสินใจที่ซับซ้อน เช่น การรู้จำภาพ การรู้จำเสียง การประมวลผลภาษา

การเตรียมก่อนใช้งาน

ตั้งค่าขั้นตอนการทำงาน

การฝึก Machine Learning และการประเมินโมเดล

ความง่ายในการนำไปใช้

หากเป็น RPA แบบ Desktop หรือ Cloud สามารถเริ่มใช้งานได้ด้วยต้นทุนที่ค่อนข้างต่ำ และใช้เวลาไม่นาน จึงนำไปใช้ได้ค่อนข้างง่าย

ในกรณีที่นำ AI ไปใช้งานในบริการขององค์กร อาจต้องใช้เวลาในการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากและสร้างโมเดล อีกทั้งต้องมีความรู้เฉพาะทาง จึงมีความยากในการนำไปใช้สูงกว่า

ข้อดีของการผสาน RPA และ AI

RPA จะทำงานโดยทำซ้ำอัตโนมัติตามขั้นตอนหรือกฎที่กำหนดไว้ จึงมีข้อเสียคือยากต่อการจัดการกับงานที่ซับซ้อนหรือข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลง ตัวอย่างเช่น งานที่ต้องใช้ข้อมูลหลายรูปแบบ หรือการตัดสินใจที่ยืดหยุ่น หากใช้เพียง RPA อย่างเดียวจะเกิดข้อจำกัด

การผสานกับ AI สามารถทำให้สิ่งเหล่านี้เป็นไปได้ AI สามารถเข้าใจภาษาและข้อมูล รวมถึงปรับตัวตามข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงได้ เมื่อเชื่อมการทำงานระหว่าง RPA และ AI จะสามารถทำให้กระบวนการทำงานที่มีความยืดหยุ่นและซับซ้อนมากขึ้นเป็นอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น งานที่ต้องอ่านตัวอักษรจากเอกสารกระดาษที่เขียนด้วยลายมือ หรือจากรูปภาพ เป็นงานที่ RPA ทำได้ยาก การทำให้เป็นอัตโนมัติสามารถแก้ไขได้โดยใช้ร่วมกับ OCR ที่มี AI

AI-OCR สามารถคาดการณ์และอ่านตัวอักษรลายมือได้ ในอนาคต เครื่องมือที่มี AI จะมีการใช้งานแพร่หลายมากขึ้น การเชื่อมต่อระหว่าง AI และ RPA จะช่วยขยายขอบเขตของงานที่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติ ซึ่งเดิม RPA เพียงอย่างเดียวทำได้ยาก และจะทำให้สามารถทำให้กระบวนการทำงานทั้งหมดเป็นอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพและเกิดประสิทธิผลมากยิ่งขึ้น

กรณีที่ควรเลือกใช้ AI

AI สามารถวิเคราะห์และคาดการณ์จากข้อมูลได้ จึงเหมาะกับงาน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ภาพ และเสียงตัวอย่างกรณีที่ AI สามารถนำไปใช้ได้ เช่น

  • การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากข้อมูลที่มี
  • การสร้างข้อความหรือภาพด้วย Generative AI
  • การตอบคำถามลูกค้าด้วย AI Chatbot

AI สามารถเรียนรู้และดำเนินการตัดสินใจที่มีความซับซ้อนสูงได้ผ่าน Deep Learning

กรณีที่ควรเลือกใช้ RPA

RPA มีลักษณะงานที่เหมาะสมอย่างชัดเจน โดยในทางธุรกิจ งานที่เหมาะกับการใช้ RPA คือ งานที่เป็นแบบรูทีนและทำซ้ำ เช่น

  • งานที่มีกฎหรือขั้นตอนกำหนดไว้ เช่น การดึงข้อมูล การนำเข้าข้อมูล การป้อนข้อมูล 
  • งานที่ต้องทำข้ามหลายแอปพลิเคชัน
  • การประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก
  • การสรุปผลและวิเคราะห์ข้อมูล
  • การส่งอีเมล

RPA มีความรวดเร็ว แม่นยำ และถูกต้องมากกว่าการทำงานโดยมนุษย์ ด้วยเหตุนี้ หลายองค์กรจึงนำ RPA มาใช้งานโดยไม่จำกัดประเภทธุรกิจ

สรุปความแตกต่างระหว่าง RPA และ AI

RPA และ AI เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยยกระดับการทำงานขององค์กร แต่มีบทบาทที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน โดย RPA จะเน้นการทำงานตามขั้นตอนที่ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า เหมาะกับงานที่มีรูปแบบชัดเจนและทำซ้ำ เช่น งานเอกสารหรือกระบวนการที่เป็นขั้นตอนตายตัว ขณะที่ AI มีความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูล สามารถปรับตัวตามสถานการณ์ที่ซับซ้อน และช่วยวิเคราะห์หรือตัดสินใจได้ในระดับที่ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้น กล่าวได้ว่า RPA ทำหน้าที่ขับเคลื่อน “กระบวนการทำงาน” ให้เป็นอัตโนมัติ ส่วน AI ทำหน้าที่เสริม “ความคิดและการตัดสินใจ” ให้ระบบมีความฉลาดมากขึ้น

เมื่อทั้งสองเทคโนโลยีถูกนำมาใช้ร่วมกัน จะทำให้องค์กรสามารถสร้างระบบอัตโนมัติที่ครอบคลุมมากขึ้น ตั้งแต่การรับข้อมูล วิเคราะห์ ไปจนถึงการดำเนินการตามกระบวนการ ส่งผลให้ประสิทธิภาพโดยรวมดีขึ้นอย่างชัดเจน

ในช่วงแรก หลายองค์กรมักมอง RPA และ AI ในแง่ของความกังวล ทั้งเรื่องต้นทุน ความไม่แน่นอนของผลลัพธ์ และความกลัวว่าจะเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์ แต่เมื่อมีการนำไปใช้งานจริง กลับพบว่าสามารถลดเวลาการทำงานได้อย่างมาก ลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ และช่วยให้พนักงานมีเวลาไปโฟกัสกับงานที่สร้างมูลค่าสูงกว่า เช่น งานวิเคราะห์ งานวางแผน หรือการพัฒนาธุรกิจ อีกทั้งยังช่วยลดภาระการทำงานล่วงเวลา ทำให้คุณภาพชีวิตในการทำงานดีขึ้น

ด้วยผลลัพธ์ที่จับต้องได้เหล่านี้ ทำให้ RPA และ AI กลายเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับการยอมรับมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง และกำลังกลายเป็นส่วนสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรมยุคปัจจุบัน

สำหรับองค์กรที่ต้องการเริ่มต้นเปลี่ยนแปลงจากง่ายๆ  Michiru RPA เป็นอีกหนึ่งตัวเลือกที่ช่วยให้เริ่มทำ Automation ได้ง่าย โดยสามารถนำไปใช้กับงาน Routine และต่อยอดร่วมกับ AI ได้

สามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Michiru RPA ได้ที่
👉https://thai.fakiki.com/pages/michiru_rpa 

หรือหากต้องการดูตัวอย่างการใช้งานจริง สามารถ นัดนำเสนอออนไลน์หรือเข้าพบได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย (ทีมงานรองรับการนำเสนอ ภาษาไทย อังกฤษ และญี่ปุ่น) ติดต่อสอบถามโทร 080-010-8801

0 ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น


LINE