RPA i AI: Czym się różnią i dlaczego to ważne

Robotic Process Automation (RPA) istnieje od lat. Zostało stworzone do automatyzacji powtarzalnych, opartych na regułach zadań — takich jak przetwarzanie faktur, przenoszenie danych między systemami czy aktualizowanie rekordów w CRM.

Jednak wraz z rozwojem narzędzi automatyzacji granica między RPA a sztuczną inteligencją staje się coraz mniej wyraźna. Wiele zespołów zadaje sobie te same pytania:

Czy RPA to forma AI? Czy wykorzystuje AI? I jak wypada w porównaniu do agentów AI, których wszyscy nagle zaczęli wdrażać?

Często zestawia się RPA i AI jako przeciwieństwa. W rzeczywistości jednak rozwiązują różne problemy i często najlepiej sprawdzają się razem, zwłaszcza w automatyzacji na poziomie przedsiębiorstwa.

Czym jest robotic process automation (RPA)?

Robotic Process Automation (RPA) to oprogramowanie, które automatyzuje powtarzalne, oparte na regułach zadania, wchodząc w interakcje z systemami cyfrowymi tak jak człowiek — klikając, pisząc, kopiując i wywołując działania w różnych aplikacjach.

Większość botów RPA została zaprojektowana do wykonywania określonego zestawu instrukcji. Nie analizują danych ani nie podejmują decyzji — po prostu realizują ten sam proces wielokrotnie, szybko i dokładnie.

Ponieważ działają na poziomie interfejsu użytkownika, boty RPA mogą obsługiwać narzędzia bez API czy integracji. Dlatego często są wykorzystywane w starszych systemach lub procesach firmowych, gdzie trzeba zautomatyzować uporządkowane zadania bez przebudowy całego środowiska.

Czym różnią się AI i RPA?

RPA i AI to technologie automatyzacji, ale działają na zupełnie innych zasadach. RPA służy do wykonywania instrukcji. AI — do interpretowania, przewidywania i adaptacji. Choć często są łączone w strategiach automatyzacji, warto rozumieć, co każda z nich faktycznie robi — i gdzie kończą się ich możliwości.

Czy RPA to forma AI?

Nie — RPA nie jest formą sztucznej inteligencji.

RPA automatyzuje zadania, naśladując działania człowieka na poziomie interfejsu użytkownika. Klika, pisze, kopiuje i przenosi dane — dokładnie według instrukcji. Nie uczy się, nie rozumuje i nie wykazuje elastyczności poza tym, co zostało jasno określone.

AI natomiast działa na podstawie danych i prawdopodobieństwa. Rozpoznaje wzorce, wyciąga wnioski i podejmuje decyzje w zmiennych warunkach.

RPA wykonuje instrukcje. AI generuje wyniki na podstawie kontekstu.

Nieporozumienie często wynika z faktu, że obie technologie ograniczają pracę ręczną. Jednak automatyzacja to nie to samo co inteligencja.

Czy RPA wykorzystuje AI?

Tradycyjne systemy RPA są oparte na regułach i deterministyczne. Wymagają uporządkowanych danych wejściowych i stałych przepływów pracy. Jednak RPA można rozszerzyć o elementy AI, aby obsługiwać nieustrukturyzowane dane, język i zmienność.

• AI interpretuje surowe dane wejściowe (np. dokumenty, e-maile, wiadomości)
• RPA działa na uporządkowanych wynikach (np. wprowadzanie danych, kierowanie zadań)

Takie połączenie jest powszechne w inteligentnych chatbotach — szczególnie tych obsługujących zgłoszenia wsparcia lub zapytania wewnętrzne. Jeśli tworzysz np. chatbota FAQ opartego na AI, AI odpowiada za interpretację pytań, a RPA może pobierać lub aktualizować powiązane dane w systemach zaplecza.

Kluczowe różnice między RPA a AI

Chociaż RPA i AI często są wdrażane razem, ich podstawy techniczne i role operacyjne są bardzo różne. RPA służy do wykonywania dokładnych instrukcji. AI radzi sobie ze złożonością, niejednoznacznością i zmianą.

Jeśli zastanawiasz się, gdzie zastosować każde z nich, poniższe porównanie podkreśla ich główne różnice w zakresie danych wejściowych, logiki, adaptacji i innych aspektów:

Ta różnica ma znaczenie. RPA sprawdza się tam, gdzie proces się nie zmienia. AI jest niezbędne, gdy dane wejściowe są nieprzewidywalne lub zadania wymagają interpretacji. W większości nowoczesnych systemów prawdziwa siła tkwi w połączeniu obu — każda technologia robi to, w czym jest najlepsza.

Kluczowe zalety RPA

Wartość RPA nie wynika z jego inteligencji, lecz z precyzji. W systemach, gdzie logika jest stała, interfejsy są nieuporządkowane, a skala ma znaczenie, RPA zapewnia spójność bez zakłóceń.

Dostarcza warstwę wykonawczą, której brakuje większości firmowych stosów oprogramowania: działa ponad narzędziami bez konieczności ich modyfikowania.

Działa bez API i infrastruktury

RPA nie wymaga zintegrowanych połączeń. Wchodzi w interakcje bezpośrednio z interfejsem użytkownika — naśladując kliknięcia, wpisy i nawigację jak operator. Dzięki temu sprawdza się tam, gdzie nie ma API, wsparcie dostawcy jest ograniczone lub narzędzia nie zostały stworzone do współpracy.

To jeden z powodów, dla których nadal jest wykorzystywane w platformach chatbotów AI, gdzie dostęp do zaplecza jest ograniczony, a boty muszą automatyzować procesy w narzędziach, które nie są ze sobą połączone.

Daje kontrolę zespołom operacyjnym

W przeciwieństwie do większości rozwiązań automatyzacji, które są domeną działów IT, RPA jest zwykle konfigurowane przez zespoły operacyjne. To te same osoby, które na co dzień definiują, prowadzą i aktualizują procesy — co oznacza, że logika jest bliżej tych, którzy ją najlepiej rozumieją.

Takie podejście zespołowe wpisuje się w szersze strategie zarządzania projektami AI, gdzie nietechniczni interesariusze potrzebują większej autonomii w wyborze narzędzi i aktualizacjach automatyzacji.

Zapewnia precyzję na dużą skalę

Po wdrożeniu RPA realizuje instrukcje dokładnie. Nie improwizuje, nie stosuje skrótów i nie ma różnic między użytkownikami. Każde zadanie jest wykonywane tak samo, za każdym razem.

Taka precyzja jest kluczowa w obszarach takich jak finanse, zgodność czy raportowanie — tam, gdzie nawet niewielkie odchylenie może generować ryzyko. To podstawowy element automatyzacji procesów biznesowych, gdzie liczy się powtarzalność, a nie elastyczność.

Realizuje działania razem z AI

RPA nie jest inteligentne, ale jest niezawodne — dlatego świetnie współpracuje z systemami AI. Modele mogą klasyfikować, generować lub wnioskować. RPA może następnie wykonać odpowiednie działanie.

Coraz częściej taki schemat pojawia się w systemach opartych na pionowych agentach AI, gdzie LLM odpowiada za logikę i decyzje, a RPA realizuje aktualizacje w systemach zaplecza i wywołuje działania na poziomie systemowym.

Co może zautomatyzować RPA

RPA zostało stworzone do realizacji jasno określonych zadań cyfrowych — i w odpowiednim kontekście po cichu eliminuje godziny ręcznej pracy tygodniowo. Jego siłą jest konsekwencja. Po zdefiniowaniu procesu będzie on realizowany zawsze tak samo, bez błędów, zmęczenia czy wahania.

Najlepiej sprawdza się jako niewidoczny fundament codziennych operacji biznesowych — w systemach, które nie są ze sobą połączone, lub w procesach zbyt żmudnych, by człowiek chciał się nimi zajmować na dłuższą metę.

Transfery danych między systemami

RPA jest często wykorzystywane do przenoszenia ustrukturyzowanych danych pomiędzy niepołączonymi narzędziami — zwłaszcza gdy te narzędzia nie komunikują się ze sobą bezpośrednio. Może wyciągać zgłoszenia z formularzy, migrować rekordy między panelami czy aktualizować wewnętrzne arkusze kalkulacyjne na podstawie logów eksportu.

To właśnie taki typ przepływu pracy jest często obsługiwany w tle w frameworkach agentów LLM, gdzie model decyduje, co zaktualizować, a RPA odpowiada za transfer danych.

Powtarzalne zadania administracyjne

Procesy takie jak generowanie faktur, rejestrowanie dokumentów, obsługa zwrotów czy synchronizacja statusów są często realizowane przez boty działające według określonej logiki krok po kroku. To zadania o dużej skali, oparte na regułach, które funkcjonują w tle każdej firmy.

Wiele z nich wpisuje się w szersze inicjatywy BPA — gdzie RPA nie zastępuje systemów, lecz zapewnia spójność pomiędzy nimi.

Wykonywanie przepływów na podstawie wyzwalaczy

RPA może być uruchamiane automatycznie, gdy wystąpią określone zdarzenia — na przykład po przesłaniu formularza, wywołaniu webhooka lub wydaniu polecenia na kanale zespołu. Takie przepływy ograniczają ręczną koordynację między narzędziami.

Ten model często spotkasz w narzędziach ChatOps używanych wewnętrznie, gdzie boty inicjują przepływy na podstawie prostych poleceń, bez udziału programistów.

Koordynacja zaplecza w przepływach wsparcia

W środowiskach obsługi klienta RPA dba o to, by zmiany wprowadzone w jednym systemie były odzwierciedlone wszędzie indziej — na przykład synchronizując statusy zgłoszeń, rejestrując powody eskalacji czy przekierowując zgłoszenia między zespołami.

Taka orkiestracja jest szczególnie powszechna w automatyzacji przepływów pracy, gdzie inteligentny system obsługuje zapytanie, a RPA realizuje kolejne kroki.

Realizacja działań w chatbotach obsługujących klientów

Gdy użytkownik rezerwuje wizytę, aktualizuje zgłoszenie lub otrzymuje potwierdzenie transakcji przez chatbota, to właśnie RPA często wykonuje te operacje. Odpowiada za rzeczywiste aktualizacje, synchronizację systemów zaplecza i potwierdzanie interakcji — wszystko to dzieje się niewidocznie.

Ten schemat pojawia się w wielu rozwiązaniach front-endowych, takich jak chatbot na WordPressie czy asystent oparty na Telegramie.

Rola RPA w szerszym ekosystemie agentów

RPA jest stworzone do powtarzalnych, ustrukturyzowanych zadań. Jednak w świecie, gdzie klienci oczekują szybkich odpowiedzi, a zespoły korzystają z wielu narzędzi, automatyzacja musi iść o krok dalej.

Właśnie tu pojawia się AI. Integrując przepływy oparte na regułach ze zrozumieniem języka naturalnego i logiką API, możesz wyjść poza tradycyjne RPA i zacząć budować asystentów, którzy dostosowują się, reagują i podejmują działania.

Platformy takie jak Botpress umożliwiają tę zmianę, oferując sposób na wyzwalanie akcji, pobieranie danych i automatyzację rzeczywistych procesów — wszystko przez chat.

Możesz zbudować bota, który:

• Odczytuje zgłoszenie użytkownika na Telegramie
• Sprawdza status w Twoim systemie backendowym
• Aktualizuje rekord lub uruchamia proces w tle — dokładnie jak RPA
• I odpowiada w czasie rzeczywistym, wykorzystując AI

To wszystko, co robi RPA — tylko mądrzej i z myślą o użytkowniku.

Zacznij budować już dziś — to nic nie kosztuje.

Najczęściej zadawane pytania

1. Jak zdecydować, czy w projekcie automatyzacji użyć RPA, AI, czy obu tych rozwiązań?

RPA (Robotic Process Automation) warto stosować, gdy zadanie jest powtarzalne i opiera się na ustrukturyzowanych danych, np. kopiowanie danych między systemami. AI sprawdzi się, gdy potrzebne jest podejmowanie decyzji lub praca z nieustrukturyzowanymi danymi. Najlepsze efekty daje połączenie obu: AI interpretuje dane, a RPA je przetwarza.

2. Które branże najbardziej korzystają z połączenia RPA i AI?

Branże takie jak finanse, ubezpieczenia, opieka zdrowotna czy obsługa klienta najwięcej zyskują na połączeniu RPA i AI, ponieważ przetwarzają duże ilości dokumentów i powtarzalnych procesów. Przykładowo, AI może wyodrębniać dane z formularzy, a RPA automatycznie wprowadzać je do starszych systemów.

3. Jak najlepiej zintegrować RPA z istniejącym środowiskiem technologicznym, nie powodując zakłóceń?

Najlepiej zacząć od pojedynczego, niekrytycznego przypadku użycia i korzystać z narzędzi RPA, które działają przez interfejs użytkownika (UI), naśladując działania człowieka, zamiast wymagać głębokich zmian w API. Warto zaangażować zespoły IT i bezpieczeństwa już na początku, by zapewnić zgodność, zwłaszcza w przypadku starszych lub wrażliwych systemów.

4. Czy do wdrożenia RPA potrzebni są programiści?

Nie zawsze potrzebujesz programistów, by wdrożyć RPA. Większość wiodących platform RPA, takich jak UiPath czy Power Automate, oferuje interfejsy low-code, które pozwalają analitykom biznesowym lub pracownikom operacyjnym tworzyć boty. Programiści są potrzebni tylko przy zaawansowanych przypadkach użycia wymagających własnych skryptów lub złożonych integracji.

5. Jak bezpieczne jest RPA podczas przetwarzania wrażliwych danych klientów?

RPA jest bezpieczne, jeśli wdrożysz odpowiednie zabezpieczenia, takie jak szyfrowane przechowywanie danych uwierzytelniających i bezpieczne logowanie audytowe. Ponieważ boty działają jak użytkownicy, należy stosować te same lub nawet bardziej rygorystyczne zasady bezpieczeństwa, zwłaszcza przy przetwarzaniu danych osobowych (PII) lub finansowych.