ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยี Artificial Intelligence (AI) ได้พัฒนาอย่างรวดเร็วและถูกนำมาใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลภาษา ไปจนถึงการช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ ความสามารถที่เพิ่มขึ้นของ AI ทำให้หลายองค์กรเริ่มตั้งคำถามว่า ในอนาคตที่ AI สามารถทำงานได้หลากหลายและซับซ้อนมากขึ้น RPA (Robotic Process Automation) ยังมีความจำเป็นอยู่หรือไม่ หรือเทคโนโลยี AI จะเข้ามาแทนที่การทำงานของ RPA ได้ทั้งหมด
คำตอบของคำถามนี้คือ RPA ยังมีความจำเป็นอยู่ในยุค AI แต่บทบาทของมันจะชัดเจนในงานบางประเภทเท่านั้น การทำความเข้าใจความแตกต่างของลักษณะงานที่เหมาะกับแต่ละเทคโนโลยีจะช่วยให้เห็นได้ชัดว่าทำไม RPA ยังไม่หายไปจากองค์กร
RPA ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานอัตโนมัติที่มีขั้นตอนชัดเจนและทำซ้ำได้ โดยทำงานตามกฎหรือเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างงานที่พบได้บ่อยในองค์กร เช่น การคีย์ข้อมูลจากระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่ง การดึงข้อมูลจากหลายระบบเพื่อสร้างรายงาน การตรวจสอบข้อมูลตามเงื่อนไขที่กำหนด หรือการอัปเดตข้อมูลในหลายระบบพร้อมกัน
งานลักษณะนี้มักมีรูปแบบการทำงานเดิมซ้ำ ๆ และมีโครงสร้างที่ชัดเจน ดังนั้น RPA จึงสามารถทำงานได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ลดภาระงานของพนักงาน และลดความผิดพลาดจากการทำงานด้วยมือ
แม้ว่า AI จะสามารถทำงานได้หลากหลายกว่า แต่การใช้ AI กับงานที่มีขั้นตอนตายตัวอาจไม่ใช่ทางเลือกที่เหมาะสมที่สุด เพราะ AI ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับปัญหาที่ต้องใช้การวิเคราะห์หรือการเรียนรู้จากข้อมูล ในขณะที่งานที่มีขั้นตอนชัดเจนสามารถใช้ RPA จัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้ระบบที่ซับซ้อน
ในทางตรงกันข้าม AI เหมาะกับงานที่มีความไม่แน่นอนหรือซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก การเข้าใจข้อความจากลูกค้า การจดจำภาพ หรือการคาดการณ์แนวโน้มทางธุรกิจ งานประเภทนี้มักไม่สามารถกำหนดขั้นตอนที่ตายตัวได้ และต้องอาศัยการเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อให้ระบบสามารถวิเคราะห์หรือให้คำแนะนำได้
ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า การตรวจจับการทุจริต หรือระบบแชตบอตที่ตอบคำถามลูกค้า งานเหล่านี้ต้องการความสามารถในการวิเคราะห์และเรียนรู้จากข้อมูล ซึ่งเป็นจุดแข็งของ AI มากกว่าการทำงานแบบ rule-based
แม้ AI จะมีความสามารถที่ก้าวหน้ามากขึ้น แต่ก็ไม่ได้หมายความว่า AI จะสามารถแทนที่ RPA ได้ทั้งหมด เหตุผลสำคัญคือ ลักษณะของงานในองค์กรจำนวนมากยังคงเป็นงานที่มีขั้นตอนตายตัว เช่น งานด้านบัญชี การเงิน การจัดการเอกสาร หรือการดำเนินการในระบบองค์กร
นอกจากนี้ การพัฒนา AI มักต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากและต้องมีการฝึกโมเดล ซึ่งอาจใช้เวลาและทรัพยากรมากกว่าการพัฒนา RPA สำหรับงานที่มีขั้นตอนชัดเจน ในหลายกรณี การใช้ RPA จึงเป็นวิธีที่ง่ายและคุ้มค่ากว่าสำหรับการทำงานอัตโนมัติ
อีกประเด็นหนึ่งคือความเสถียรและความคาดเดาได้ของผลลัพธ์ RPA ทำงานตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ จึงให้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอ ในขณะที่ AI เป็นระบบที่อาศัยการวิเคราะห์เชิงสถิติ ซึ่งในบางกรณีอาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันได้
เมื่อมองไปข้างหน้า RPA อาจไม่ได้หายไปจากองค์กร แต่บทบาทของมันจะยังคงอยู่ในงานที่ต้องการความแม่นยำ การทำงานซ้ำ และขั้นตอนที่ชัดเจน ในขณะที่ AI จะเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในงานที่ต้องใช้การวิเคราะห์หรือการตัดสินใจ
ดังนั้น การตั้งคำถามว่า “RPA ยังจำเป็นอยู่ไหมในยุค AI” จึงสามารถตอบได้ว่า RPA ยังมีความจำเป็น แต่จะเหมาะกับงานบางประเภทมากกว่า องค์กรที่เข้าใจลักษณะของงานและเลือกใช้เทคโนโลยีให้เหมาะสมจะสามารถใช้ประโยชน์จากทั้งสองเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพ
แม้ AI จะพัฒนาอย่างรวดเร็วและสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้มากขึ้น แต่ RPA ก็ยังคงมีบทบาทสำคัญในงานที่มีขั้นตอนชัดเจนและต้องทำซ้ำในปริมาณมาก RPA ช่วยให้องค์กรสามารถทำงานอัตโนมัติได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ในขณะที่ AI เหมาะกับงานที่ต้องใช้การวิเคราะห์และการเรียนรู้จากข้อมูล ดังนั้น RPA จึงยังคงมีความจำเป็นในยุค AI โดยเฉพาะในกระบวนการทำงานที่มีโครงสร้างและต้องการความเสถียรในการดำเนินงาน
