RPA กับ AI: ต่างกันอย่างไร?
อัพเดทล่าสุด: 10 ม.ค. 2025
395 ผู้เข้าชม
RPA (Robotic Process Automation) และ AI (Artificial Intelligence) เป็นเทคโนโลยีที่กำลังได้รับความนิยมและนำมาใช้ในองค์กรมากขึ้นเรื่อยๆ แม้ว่าทั้งสองจะมีจุดมุ่งหมายในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ก็มีความแตกต่างกันอย่างชัดเจน
RPA (Robotic Process Automation)
- ทำงานตามกฎที่กำหนด: RPA ทำงานตามชุดคำสั่งหรือกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำซ้ำได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว
- เลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์: RPA จะเลียนแบบการกระทำของมนุษย์ เช่น การคลิก การพิมพ์ หรือการคัดลอกข้อมูล
- เหมาะกับงานที่ซ้ำซาก: งานที่ต้องทำซ้ำๆ เป็นประจำ เช่น การป้อนข้อมูล การตรวจสอบเอกสาร หรือการส่งอีเมล เป็นต้น
- ไม่สามารถเรียนรู้ได้เอง: RPA ไม่สามารถเรียนรู้หรือปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่ๆ ได้เอง ต้องมีการตั้งค่าและโปรแกรมใหม่เมื่อมีการเปลี่ยนแปลง
AI (Artificial Intelligence)
- สามารถเรียนรู้และพัฒนาได้เอง: AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก และปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานได้เอง
- มีความคิดสร้างสรรค์: AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้ ทำให้สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจที่ซับซ้อน
- เหมาะกับงานที่ต้องใช้ความคิด: งานที่ต้องใช้การวิเคราะห์ข้อมูล การแก้ปัญหา หรือการตัดสินใจ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า หรือการพยากรณ์ยอดขาย
- สามารถทำงานได้หลากหลาย: AI สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับงานที่หลากหลาย เช่น การรู้จำภาพ เสียง และภาษา
สรุปง่ายๆ
- RPA: เป็นเหมือน "หุ่นยนต์ซอฟต์แวร์" ที่ทำงานตามคำสั่งที่ได้รับ
- AI: เป็นเหมือน "สมองกล" ที่สามารถเรียนรู้และคิดได้เอง
เมื่อไหร่ควรใช้ RPA หรือ AI
- ใช้ RPA เมื่อ: งานที่ต้องทำซ้ำๆ และมีขั้นตอนที่ชัดเจน
- ใช้ AI เมื่อ: งานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก
ตัวอย่างการใช้งาน
- RPA: การป้อนข้อมูลลูกค้าใหม่, การตรวจสอบใบเสร็จรับเงิน, การส่งอีเมลแจ้งเตือน
- AI: การแปลภาษา, การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า, การขับรถอัตโนมัติ
สรุป
ทั้ง RPA และ AI เป็นเทคโนโลยีที่มีประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่การเลือกใช้เทคโนโลยีใดนั้นขึ้นอยู่กับลักษณะของงานและความต้องการขององค์กร
ที่มา: Gemini
บทความที่เกี่ยวข้อง
ในยุคที่โลกกำลังเผชิญกับวิกฤติสิ่งแวดล้อม การขนส่งและโลจิสติกส์ที่ปล่อยก๊าซคาร์บอนสูงถูกจับตามองเป็นพิเศษ ภาคธุรกิจจึงต้องปรับตัวเข้าสู่ “โลจิสติกส์พลังงานสะอาด” (Clean Energy Logistics) โดยใช้ รถขนส่งพลังงานทางเลือก เช่น ไฮบริด ไฟฟ้า และไฮโดรเจน เพื่อลดการปล่อยคาร์บอนฟุตพรินต์ และสร้างความยั่งยืนให้กับห่วงโซ่อุปทาน
15 ก.ย. 2025
การนำแนวคิด Gamification หรือ “การใช้กลไกเกม” มาประยุกต์กับการทำงาน กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ สร้างแรงจูงใจ และทำให้พนักงานมีส่วนร่วมมากขึ้นในธุรกิจโลจิสติกส์
15 ก.ย. 2025
วันนี้เทคโนโลยีใหม่ที่เรียกว่า AI Companion กำลังเข้ามาเปลี่ยนภาพนั้นให้แตกต่างออกไปโดยสิ้นเชิง
15 ก.ย. 2025