Trong thời đại công nghệ ngày nay, Robotics Process Automation (RPA) là một trong những công nghệ nổi bật, tạo ra sự biến đổi mạnh mẽ trong các quy trình làm việc của doanh nghiệp. RPA không chỉ đơn giản là một công nghệ, mà còn là một cách tiếp cận đổi mới trong việc tự động hóa quy trình kinh doanh, tạo ra sự hiệu quả và linh hoạt.

Giới thiệu về Robotics Process Automation (RPA) và Trí tuệ Nhân tạo (AI)

Doanh nghiệp liên tục tìm kiếm các giải pháp sáng tạo để tối ưu hóa hoạt động, nâng cao hiệu suất và duy trì sự cạnh tranh trên thị trường. Trong số các công nghệ mới nổi, Robotics Process Automation (RPA) và Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã trở thành những lực lượng cách mạng, thay đổi cách tổ chức thực hiện các quy trình kinh doanh và ra quyết định.

Sự Bùng Nổ của Robotics Process Automation (RPA)

Robotics Process Automation, hay RPA, là việc sử dụng các robot phần mềm hoặc "bot" để tự động hóa các nhiệm vụ và quy trình làm việc lặp đi lặp lại và dựa trên quy tắc trong một tổ chức. Những bot này được thiết kế để mô phỏng hành động của con người, tương tác với các hệ thống và ứng dụng số để thực hiện các nhiệm vụ như nhập dữ liệu, xử lý giao dịch, tạo báo cáo, và nhiều hơn nữa. Bằng cách tự động hóa những nhiệm vụ đơn điệu này, RPA giúp các công ty tiết kiệm tài nguyên nhân lực quý báu, giảm thiểu lỗi và tăng tốc độ thực hiện quy trình, cuối cùng dẫn đến tăng năng suất và tiết kiệm chi phí.

Hiểu Về Vai Trò của Trí tuệ Nhân tạo (AI)

Trí tuệ Nhân tạo, ngược lại, bao gồm một phạm vi rộng lớn các công nghệ cho phép máy tính mô phỏng trí tuệ con người, học từ dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ con người. Các thuật toán AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu, nhận biết mẫu, dự đoán và liên tục cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian. Khả năng này mang lại những ứng dụng sâu sắc trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ y tế và tài chính đến sản xuất và bán lẻ.

Sự Kết Hợp Giữa RPA và AI

Mặc dù RPA và AI là hai công nghệ khác biệt, sự kết hợp của chúng mở ra những cơ hội không giới hạn cho các tổ chức muốn thúc đẩy sự chuyển đổi kỹ thuật số và mở ra những cách tiếp cận mới về hiệu quả và đổi mới. Bằng cách kết hợp RPA với các khả năng AI như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính, các công ty có thể tạo ra các giải pháp tự động thông minh có khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp, thích ứng với môi trường động và ra quyết định dựa trên dữ liệu tự động.

Ứng Dụng của Sự Kết Hợp giữa RPA và AI

Sự kết hợp của RPA và AI có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, làm thay đổi các quy trình kinh doanh truyền thống và cho phép các tổ chức tái tưởng tưởng về hoạt động của họ. Trong lĩnh vực ngân hàng, các chatbot được trang bị AI tích hợp với các hệ thống RPA có thể tự động hóa các yêu cầu của khách hàng, tối ưu hóa quản lý tài khoản và cải thiện trải nghiệm khách hàng tổng thể. Trong sản xuất, các hệ thống robot được tăng cường bởi AI có thể tối ưu hóa lịch trình sản xuất, giám sát hiệu suất thiết bị và phát hiện khuyết điểm trong thời gian thực, từ đó cải thiện hiệu suất hoạt động và chất lượng sản phẩm.

Thách Thức và Cân Nhắc

Mặc dù tiềm năng biến đổi của sự kết hợp giữa RPA và AI là rất lớn, nhưng cũng không tránh khỏi một số thách thức và cần những cân nhắc kỹ lưỡng. Một trong những thách thức đáng chú ý là sự phụ thuộc quá mức vào dữ liệu. Các hệ thống RPA và AI hoạt động hiệu quả dựa trên dữ liệu, và việc có dữ liệu chất lượng và đủ lượng là quan trọng để đảm bảo hiệu suất cao nhất. Đồng thời, việc bảo mật và quản lý dữ liệu cũng trở thành vấn đề quan trọng, đặc biệt khi xử lý thông tin nhạy cảm của khách hàng và doanh nghiệp.

Bên cạnh đó, cần phải xem xét cẩn thận về vấn đề tự động hóa quá mức. Mặc dù RPA và AI có thể tự động hóa nhiều quy trình công việc, việc áp dụng quá nhiều tự động hóa có thể dẫn đến mất mát công việc và ảnh hưởng đến đời sống người lao động. Do đó, việc tối ưu hóa tự động hóa cần phải đi kèm với việc tái đào tạo và tái cơ cấu lại nguồn nhân lực, để đảm bảo rằng nhân viên có thể sử dụng hiệu quả các công nghệ mới và tham gia vào các hoạt động mà máy móc không thể thực hiện được.

RPA và SAP

Đối với sự kết hợp giữa RPA và AI, việc phân biệt giữa chúng và SAP là cần thiết để hiểu rõ về khả năng và ứng dụng của từng công nghệ. RPA tập trung vào việc tự động hóa các quy trình công việc, trong khi AI tập trung vào khả năng máy tính học và tự đào tạo từ dữ liệu. Trong khi SAP là một hệ thống quản lý doanh nghiệp (ERP) cung cấp các ứng dụng doanh nghiệp tích hợp cho các ngành công nghiệp khác nhau, RPA và AI là công nghệ tập trung vào tự động hóa và trí tuệ nhân tạo.

Trong lĩnh vực RPA, AI được sử dụng để cải thiện và mở rộng khả năng của các hệ thống RPA. AI có thể cung cấp khả năng tự học và tự điều chỉnh cho các bot, từ đó tăng cường khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và đào tạo các bot để thực hiện các nhiệm vụ mới một cách tự động. AI cũng có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các quy trình tự động hoá và tạo ra thông tin chi tiết và phân tích về hiệu suất và hiệu quả của các hoạt động.

Nhìn chung, việc kết hợp giữa RPA và AI mở ra một tương lai hứa hẹn cho sự tự động hóa và tăng cường năng suất trong các tổ chức. Tuy nhiên, để đạt được lợi ích tối đa, cần phải tiếp tục nghiên cứu và phát triển các giải pháp thông minh và hiệu quả, đồng thời đảm bảo rằng việc áp dụng công nghệ mới này được thực hiện một cách cân nhắc và có trách nhiệm.

Phân biệt cấp độ

Phân biệt các kỹ sư RPA (Robotic Process Automation) có thể dựa vào nhiều yếu tố, bao gồm kiến thức, kỹ năng, kinh nghiệm, và vai trò trong quá trình triển khai và quản lý các dự án RPA. Dưới đây là một số phân biệt cơ bản giữa các loại kỹ sư RPA:

Kỹ sư RPA cơ bản:

• Có kiến thức cơ bản về RPA và các công nghệ liên quan như quy trình tự động hóa, học máy cơ bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Thường tham gia vào các dự án RPA ở vị trí thực thi nhiệm vụ, triển khai và cấu hình các robot tự động hóa.
• Thường có vai trò của nhà phát triển hoặc triển khai.

Kỹ sư RPA nâng cao:

• Có kiến thức sâu rộng hơn về RPA và các công nghệ liên quan, bao gồm cả các kỹ thuật nâng cao như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Có khả năng phân tích và thiết kế các quy trình tự động hóa phức tạp và có thể tùy chỉnh các giải pháp RPA để phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.
• Thường đảm nhận vai trò của kiến ​​trúc sư hệ thống hoặc chuyên gia triển khai.

Kỹ sư RPA chuyên sâu:

• Là những chuyên gia hàng đầu về RPA và có kiến thức sâu rộng và kinh nghiệm dày dặn trong lĩnh vực này.
• Có khả năng thiết kế và triển khai các hệ thống tự động hoá phức tạp và có tính toàn vẹn cao.
• Thường đảm nhận vai trò của kiến ​​trúc sư hệ thống hàng đầu hoặc lãnh đạo dự án.

Tùy thuộc vào mức độ chuyên sâu và trình độ kỹ thuật, các kỹ sư RPA có thể phân biệt bởi vai trò và trách nhiệm trong dự án, cũng như khả năng giải quyết các thách thức và tối ưu hóa hiệu suất của các quy trình tự động hoá.

Các chứng chỉ RPA

Các chứng chỉ phát triển RPA (Robotic Process Automation) thể hiện mức độ kiến ​​thức và chuyên môn trong lĩnh vực này đối với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Đạt được một chứng chỉ cũng có thể giúp tăng khả năng kiếm được và mở ra các cơ hội việc làm mới. Một số chứng chỉ phát triển RPA phổ biến bao gồm Blue Prism Professional Developer, UiPath Certified Developer, Automation Anywhere Certified Advanced RPA Professional và Power Automate certification. Quan trọng là phải nghiên cứu và chọn một chứng chỉ được công nhận và tôn trọng trong ngành. Ngoài ra, theo đuổi việc học tiếp và cập nhật với các công cụ và công nghệ RPA mới nhất sẽ giúp bạn duy trì chứng chỉ của mình và cạnh tranh trong thị trường lao động.

Đề xuất roadmap cho kỹ sư RPA :

https://github.com/Andrey-Voinalovych/rpa_developer_roadmap