Keunggulan Cognitive Automation Dibandingkan Rule-Based Automation
Ketika Anda ingin mengotomatisasi bisnis, Anda akan menemukan istilah “cognitive automation” dan “rule-based automation”. Namun, tahukah Anda mengapa cognitive automation diklaim lebih unggul dibandingkan rule-based automation? Dalam artikel berikut akan dibahas serba-serbi keunggulan cognitive automation dibandingkan rule-based automation.
Apa itu Cognitive Automation?
Cognitive automation adalah gabungan antara Robotic Process Automation (RPA) dan Artificial Intelligence (AI). Dalam proses ini, manusia berperan untuk “mengajar”, sehingga mesin dapat “belajar” mengerjakan berbagai jenis tugas.
Dengan memanfaatkan bantuan Artificial Intelligence, cognitive automation dapat memperluas sekaligus meningkatkan jangkauan tindakan di luar tindakan yang diotomatisasi RPA. Cognitive automation mampu menangani input data semi-terstruktur dan tidak terstruktur, serta bisa “belajar” meningkatkan kemampuan dirinya sendiri. Kemampuan inilah yang membuat cognitive automation lebih unggul.
Keunggulan Cognitive Automation
Informasi semi-structured seperti invoice dan data unstructured seperti interaksi pelanggan dapat dianalisis, diproses dan diklasifikasikan ke dalam kategori data. Hal ini sangat berguna untuk digunakan dalam step otomatisasi selanjutnya.
Cognitive automation dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas bisnis di waktu yang bersamaan. Cognitive automation mampu meniru dan mempelajari human experience melalui machine learning, menerjemahkan bahasa (Inggris, Mandarin, Vietnam, Indonesia), image-recognition, dan analisis prediktif.
Untuk mengetahui keunggulan cognitive automation lebih jauh, berikut perbandingan antara cognitive automation dan rule-based automation:
Sistem Rule-Based Automation Terbilang Kaku
Rule-based automation merupakan sistem yang menerapkan aturan buatan manusia untuk menyimpan, menyortir dan memanipulasi data. Itulah mengapa sistem ini disebut otomatisasi berbasis aturan.
Saat bekerja, rule-based automation memerlukan seperangkat sumber data dan juga aturan untuk memanipulasi data. Terkadang, aturan ini juga suka disebut “pengambilan keputusan berbasis prosedur”, karena masih harus mengikuti aturan yang berlaku untuk memecahkan masalah. Dalam rule-based automation, proses otomatisasi dipecah ke dalam 3 step, yaitu:
- Step pertama menerima data
- Step kedua analisis data – Data dianalisis mengikuti aturan yang berlaku
- Step ketiga otomatisasi.
Jadi, definisi sistem rule-based automation adalah sistem berbasis aturan yang seluruhnya bergantung pada sistem yang meniru pola pikir manusia dalam memecahkan masalah. Inilah yang membuat rule-based automation terbilang kaku, karena sistem ini tidak bisa beradaptasi dengan perubahan dengan mudah dan masih berpatokan pada aturan yang berlaku.
Real-Based Automation Masih Memerlukan Campur Tangan Manusia
Sistem rule-based automation selalu bekerja berdasarkan aturan. Aturan ini selanjutnya memerlukan tindakan yang harus diikuti. Sebagai contoh, email dengan kata “invoice” harus ditindaklanjuti dengan kalimat “diteruskan ke bagian keuangan.”
Jadi, seandainya Anda ingin menciptakan sistem berbasis aturan yang mampu menangani 100 tindakan berbeda, Anda perlu menulis 100 aturan yang berbeda pula. Sedangkan jika Anda ingin mengupdate sistem atau menambah tindakan, Anda perlu membuat aturan baru.
Singkat kata, Anda perlu membuat aturan untuk memerintahkan mesin dan selanjutnya mesin akan melakukan persis seperti yang Anda perintahkan. Mesin tidak akan berhenti jika Anda tidak memerintahkannya untuk berhenti.
Dari sini jelas terlihat bahwa sistem real-based automation tidak bisa membuat keputusan sendiri. Selain itu jika dibandingkan dengan cognitive automation, sistem real-based automation juga tidak bisa mengupdate sistemnya sendiri atau “belajar” dari kesalahan sebelumnya. Oleh karena itu, pastikan aturan yang Anda input sudah tepat.
Cognitive Automation Dapat Memperluas Dan Meningkatkan Otomatisasi
Cognitive automation seringkali disebut sebagai sistem otomatisasi cerdas yang memiliki artificial intelligence, sehingga memungkinkan otomatisasi di lebih banyak tindakan.
Dapat memanfaatkan artificial intelligence untuk memperluas sekaligus meningkatkan otomatisasi dari sistem real-based automation, menjadi bukti keunggulan cognitive automation jika dibandingkan dengan real-based automation.
Tidak seperti rule-based automation yang memerlukan aturan baru untuk setiap tindakan berbeda, cognitive automation mampu mengenali gambar dan objek (image-recognition), mengekstraksi data dari dokumen (natural language processing) dan memprediksi segala kemungkinan (machine learning) berkat teknologi artificial intelligence yang dimilikinya.
Dengan tiga kombinasi kemampuan ini Anda bisa menciptakan proses otomatisasi yang lebih menyerupai perilaku dan pola pikir manusia.
Bagaimana Cognitive Automation Menjawab Tantangan Perusahaan
Melalui perkembangan era transformasi digital, banyak perusahaan menghadapi berbagai tantangan, seperti perlunya meningkatkan efisiensi, sistem pengambilan keputusan, memastikan kesetiaan pelanggan, dan kepatuhan.
Keunggulan cognitive automation yang mampu mengoptimalkan baik operasional harian perusahaan maupun bisnis pada umumnya dianggap sebagai jawaban atas masalah ini.
Memahami peran penting dan keunggulan cognitive automation bagi perusahaan, AMT IT Solutions merekomendasikan Anda untuk berinvestasi pada Gleematic A.I Cognitive Automation. Dengan Gleematic, kami sangat yakin perusahaan Anda bisa menghemat budget produksi sampai lebih dari 50%.
Di samping itu, keuntungan lainnya yang bisa Anda dapatkan jika berinvestasi pada Gleematic A.I Cognitive Automation adalah meningkatnya kepatuhan dan kualitas bisnis secara keseluruhan, skalabilitas operasional yang lebih besar, berkurangnya turnover, dan menurunnya tingkat kesalahan. Semua ini tentu turut berdampak positif pada fleksibilitas bisnis dan efisiensi karyawan.
