RPA และ AI: ต่างกันอย่างไร และทำไมถึงสำคัญ

Robotic Process Automation (RPA) มีมานานหลายปีแล้ว ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานซ้ำ ๆ ที่อิงตามกฎ เช่น การประมวลผลใบแจ้งหนี้ การย้ายข้อมูลระหว่างระบบ หรือการอัปเดตข้อมูลใน CRM

แต่เมื่อเครื่องมืออัตโนมัติฉลาดขึ้น เส้นแบ่งระหว่าง RPA กับปัญญาประดิษฐ์ก็เริ่มไม่ชัด หลายทีมจึงมีคำถามเดียวกันว่า

RPA คือ AI หรือไม่? มันใช้ AI หรือเปล่า? แล้วมันแตกต่างจาก AI agents ที่ทุกคนกำลังสร้างในระบบของตัวเองอย่างไร?

หลายคนมักเปรียบเทียบ RPA กับ AI ราวกับต้องเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่จริง ๆ แล้ว ทั้งสองแก้ปัญหาคนละแบบ และมักจะทำงานได้ดีกว่าเมื่อ ทำงานร่วมกัน โดยเฉพาะในงานอัตโนมัติระดับองค์กร

Robotic Process Automation (RPA) คืออะไร?

Robotic Process Automation (RPA) คือซอฟต์แวร์ที่ทำงานซ้ำ ๆ ตามกฎ โดยโต้ตอบกับระบบดิจิทัลเหมือนมนุษย์ เช่น คลิก พิมพ์ คัดลอก และสั่งงานข้ามแอปพลิเคชัน

RPA ส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาให้ทำตามคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ไม่ได้วิเคราะห์ข้อมูลหรือคิดตัดสินใจ แค่ทำตามขั้นตอนเดิมซ้ำ ๆ อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

เนื่องจากทำงานในระดับ UI RPA จึงสามารถใช้งานข้ามเครื่องมือที่ไม่มี API หรือการเชื่อมต่อได้ นี่จึงเป็นเหตุผลที่มักถูกใช้กับระบบเก่าหรือเวิร์กโฟลว์องค์กรที่ต้องการอัตโนมัติแต่ไม่อยากสร้างระบบใหม่ทั้งหมด

AI กับ RPA ต่างกันอย่างไร?

RPA และ AI ต่างก็เป็นเทคโนโลยีอัตโนมัติ แต่ทำงานต่างกันโดยสิ้นเชิง RPA ถูกสร้างมาเพื่อทำตามคำสั่ง ส่วน AI ถูกสร้างมาเพื่อวิเคราะห์ ทำนาย และปรับตัว แม้จะถูกนำมาใช้ร่วมกันในองค์กร แต่ควรเข้าใจหน้าที่และขีดจำกัดของแต่ละอย่างให้ชัดเจน

RPA คือ AI หรือไม่?

ไม่ — RPA ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์

RPA ทำงานโดยเลียนแบบการกระทำของมนุษย์ในระดับอินเทอร์เฟซ เช่น คลิก พิมพ์ คัดลอก และย้ายข้อมูลตามที่กำหนด ไม่มีการเรียนรู้ ไม่มีการวิเคราะห์ หรือความยืดหยุ่นเกินกว่าที่ระบุไว้

ในทางตรงข้าม AI ทำงานกับข้อมูลและความน่าจะเป็น มันรู้จักรูปแบบ สรุปความหมาย และตัดสินใจในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้

RPA ทำตามคำสั่ง ส่วน AI สร้างผลลัพธ์ตามบริบท

ความเข้าใจผิดนี้เกิดขึ้นบ่อย เพราะทั้งสองช่วยลดงานที่ต้องทำด้วยมือ แต่ระบบอัตโนมัติไม่ใช่ความฉลาด

RPA ใช้ AI หรือไม่?

RPA แบบดั้งเดิมจะอิงตามกฎและกำหนดผลลัพธ์แน่นอน ต้องใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและเวิร์กโฟลว์ตายตัว อย่างไรก็ตาม RPA สามารถเสริมด้วย AI เพื่อจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ภาษา และความหลากหลายได้

• AI ตีความข้อมูลดิบ (เช่น เอกสาร อีเมล ข้อความ)
• RPA ทำงานกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง (เช่น ป้อนข้อมูล จัดการงาน)

การจับคู่แบบนี้พบได้บ่อยในแชทบอทอัจฉริยะ โดยเฉพาะบอทที่รับเรื่องสนับสนุนหรือคำถามภายใน เช่น หากคุณสร้าง FAQ chatbot ที่ขับเคลื่อนด้วย AI AI จะตีความคำถาม ส่วน RPA จะดึงหรืออัปเดตข้อมูลที่เกี่ยวข้องในระบบเบื้องหลัง

ความแตกต่างหลักระหว่าง RPA กับ AI

แม้ RPA กับ AI มักถูกนำมาใช้ร่วมกัน แต่พื้นฐานทางเทคนิคและบทบาทการทำงานแตกต่างกันอย่างมาก RPA ถูกออกแบบมาให้ทำตามคำสั่งอย่างแม่นยำ ส่วน AI ถูกสร้างมาเพื่อรับมือกับความซับซ้อน ความคลุมเครือ และการเปลี่ยนแปลง

ถ้าคุณกำลังตัดสินใจว่าจะใช้แต่ละอย่างตรงไหน ตารางเปรียบเทียบนี้จะช่วยให้เห็นความแตกต่างหลัก ๆ เช่น ประเภทข้อมูล หลักการทำงาน ความยืดหยุ่น และอื่น ๆ

ความแตกต่างนี้สำคัญ RPA เหมาะกับสภาพแวดล้อมที่กระบวนการไม่เปลี่ยนแปลง ส่วน AI จำเป็นเมื่อข้อมูลไม่แน่นอนหรือต้องตีความ ในระบบยุคใหม่ การใช้ทั้งสองร่วมกันจะสร้างพลังที่แท้จริง เพราะแต่ละอย่างทำในสิ่งที่ถนัดที่สุด

ข้อดีหลักของ RPA

RPA มีคุณค่าไม่ใช่เพราะฉลาด แต่เพราะแม่นยำ ในระบบที่ตรรกะตายตัว อินเทอร์เฟซซับซ้อน และต้องการขยายขนาด RPA ช่วยสร้างความสม่ำเสมอโดยไม่รบกวนระบบเดิม

มันเป็นชั้นการดำเนินงานที่ซอฟต์แวร์องค์กรส่วนใหญ่ขาด — คือทำงานข้ามเครื่องมือโดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงระบบเดิม

ทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ API หรือโครงสร้างพื้นฐาน

RPA ไม่ต้องการการเชื่อมต่อแบบมีโครงสร้าง มันโต้ตอบกับอินเทอร์เฟซผู้ใช้โดยตรง — เลียนแบบการคลิก การป้อนข้อมูล และการนำทางเหมือนมนุษย์ จึงเหมาะกับสภาพแวดล้อมที่ไม่มี API, ผู้ให้บริการจำกัด หรือเครื่องมือที่ไม่ออกแบบมาให้เชื่อมต่อกัน

นี่คือเหตุผลหนึ่งที่ยังถูกใช้ในแพลตฟอร์มแชทบอท AI ที่เข้าถึงระบบหลังบ้านได้จำกัด และบอทต้องอัตโนมัติกระบวนการข้ามเครื่องมือที่ไม่ได้เชื่อมต่อกันโดยตรง

ให้ฝ่ายปฏิบัติการควบคุมได้เอง

ต่างจากระบบอัตโนมัติส่วนใหญ่ที่อยู่ในความดูแลของวิศวกร RPA มักถูกตั้งค่าโดยทีมปฏิบัติการ ซึ่งเป็นคนที่กำหนดและปรับเวิร์กโฟลว์ในแต่ละวัน หมายความว่าตรรกะอยู่ใกล้กับคนที่เข้าใจงานมากที่สุด

แนวทางที่ขับเคลื่อนโดยทีมแบบนี้เหมาะกับกลยุทธ์การจัดการโครงการ AI ที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่สายเทคนิคต้องการอิสระในการเลือกเครื่องมือและอัปเดตระบบอัตโนมัติ

รับประกันความแม่นยำแม้ในงานขนาดใหญ่

เมื่อใช้งานแล้ว RPA จะทำตามคำสั่งเป๊ะ ไม่มีการด้นสด ไม่มีทางลัด และไม่มีความแตกต่างระหว่างผู้ใช้ ทุกงานจะถูกดำเนินการเหมือนเดิมทุกครั้ง

ความแม่นยำนี้สำคัญมากในงานด้านการเงิน กฎระเบียบ และการรายงาน ซึ่งแม้แต่ความคลาดเคลื่อนเล็กน้อยก็เสี่ยงได้ ถือเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์ business process automation ที่เน้นความซ้ำได้มากกว่าความยืดหยุ่น

ทำงานร่วมกับ AI ได้

RPA ไม่ได้ฉลาด แต่เชื่อถือได้ — นี่คือเหตุผลที่เหมาะจะใช้คู่กับ AI โมเดลสามารถจัดประเภท สร้าง หรือวิเคราะห์ข้อมูล จากนั้น RPA จะดำเนินการตามผลลัพธ์นั้น

รูปแบบนี้พบได้มากขึ้นในระบบที่สร้างด้วย vertical AI agents โดย LLM จะจัดการตรรกะและการตัดสินใจ ส่วน RPA จะอัปเดตระบบหลังบ้านและสั่งงานในระดับระบบ

RPA ทำอะไรได้บ้าง

RPA ถูกสร้างมาเพื่อทำงานดิจิทัลที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน — และถ้าใช้ถูกที่ มันจะช่วยลดงานมือได้หลายชั่วโมงต่อสัปดาห์ จุดแข็งคือความสม่ำเสมอ เมื่อกำหนดเวิร์กโฟลว์แล้ว มันจะทำงานแบบเดิมทุกครั้ง ไม่มีผิดพลาด เหนื่อย หรือลังเล

RPA จะมีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อใช้กับงานเบื้องหลังที่สำคัญในธุรกิจประจำวัน — โดยเฉพาะในระบบที่ไม่เชื่อมต่อกัน หรือเวิร์กโฟลว์ที่น่าเบื่อเกินกว่ามนุษย์จะรับผิดชอบระยะยาว

โอนข้อมูลข้ามระบบ

RPA มักถูกใช้ในการถ่ายโอนข้อมูลที่มีโครงสร้างระหว่างเครื่องมือที่ไม่เชื่อมต่อกัน — โดยเฉพาะเมื่อเครื่องมือเหล่านั้นไม่สามารถสื่อสารกันได้โดยตรง เช่น การดึงข้อมูลจากแบบฟอร์ม การย้ายข้อมูลระหว่างแดชบอร์ด หรือการอัปเดตสเปรดชีตภายในตามบันทึกการส่งออกข้อมูล

นี่คือลักษณะของเวิร์กโฟลว์ที่มักถูกจัดการเบื้องหลังใน เฟรมเวิร์ก LLM agent ซึ่งโมเดลจะตัดสินใจว่าจะอัปเดตอะไร และ RPA จะจัดการถ่ายโอนข้อมูลให้

งานธุรการที่ทำซ้ำ ๆ

กระบวนการอย่างการสร้างใบแจ้งหนี้ การบันทึกเอกสาร การดำเนินการคืนเงิน และการซิงค์สถานะ มักถูกจัดการด้วยบอทที่ทำตามตรรกะทีละขั้นตอน ซึ่งเป็นงานปริมาณมากที่อาศัยกฎเกณฑ์และอยู่เบื้องหลังธุรกิจทุกแห่ง

หลายกระบวนการเหล่านี้อยู่ภายใต้โครงการ BPA ที่กว้างกว่า — โดย RPA ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างความสม่ำเสมอระหว่างระบบ ไม่ใช่เพื่อแทนที่ระบบเดิม

การทำงานแบบเวิร์กโฟลว์ที่เริ่มต้นจากทริกเกอร์

RPA สามารถถูกเรียกใช้อัตโนมัติเมื่อเกิดเหตุการณ์เฉพาะ เช่น มีการส่งแบบฟอร์ม มีการยิง webhook หรือมีการออกคำสั่งในช่องทางทีม ซึ่งช่วยลดการประสานงานด้วยมือระหว่างเครื่องมือ

คุณจะเห็นรูปแบบนี้บ่อยใน เครื่องมือ ChatOps ภายใน ที่บอทจะเริ่มเวิร์กโฟลว์จากคำสั่งง่าย ๆ โดยไม่ต้องให้วิศวกรเข้ามาเกี่ยวข้อง

การประสานงานเบื้องหลังในกระบวนการซัพพอร์ต

ในงานบริการลูกค้า RPA จะช่วยให้การอัปเดตที่เกิดขึ้นในระบบหนึ่งถูกสะท้อนในระบบอื่น ๆ เช่น การซิงค์สถานะตั๋ว การบันทึกเหตุผลการส่งต่อ หรือการกระจายคำขอไปยังทีมต่าง ๆ

การจัดการนี้พบได้บ่อยในระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ ที่ระบบอัจฉริยะจะจัดการคำถาม ส่วน RPA จะดูแลการดำเนินการต่อเนื่อง

การดำเนินการต่อเนื่องในแชทบอทสำหรับลูกค้า

เมื่อผู้ใช้ จองนัดหมาย อัปเดตคำขอ หรือได้รับการยืนยันธุรกรรมผ่านแชทบอท RPA มักเป็นชั้นที่ทำหน้าที่ดำเนินการเหล่านั้นจริง ๆ เช่น อัปเดตข้อมูล ซิงค์ระบบหลังบ้าน และยืนยันการทำรายการ — ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นโดยที่ผู้ใช้ไม่เห็น

รูปแบบนี้พบได้ในหลายการใช้งานฝั่งผู้ใช้ เช่น แชทบอทบน WordPress หรือผู้ช่วย บน Telegram

RPA อยู่ตรงไหนในภาพรวมของ Agentic

RPA ถูกออกแบบมาสำหรับงานที่ซ้ำซากและมีโครงสร้าง อย่างไรก็ตาม ในยุคที่ลูกค้าคาดหวังการตอบสนองที่รวดเร็วและทีมภายในต้องพึ่งพาเครื่องมือหลากหลาย ระบบอัตโนมัติต้องก้าวไปไกลกว่านั้น

นี่คือจุดที่ AI เข้ามามีบทบาท ด้วยการผสานเวิร์กโฟลว์ที่อิงกฎเกณฑ์กับการเข้าใจภาษาธรรมชาติและตรรกะ API คุณจะสามารถพัฒนาแอสซิสแทนต์ที่ปรับตัว ตอบสนอง และดำเนินการได้เหนือกว่า RPA แบบเดิม

แพลตฟอร์มอย่าง Botpress ช่วยให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้ ด้วยวิธีเรียกใช้งาน สอบถามข้อมูล และทำเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติผ่านแชท

คุณสามารถสร้างบอทที่:

• อ่านข้อความคำขอของผู้ใช้บน Telegram
• ตรวจสอบสถานะในระบบหลังบ้านของคุณ
• อัปเดตข้อมูลหรือเริ่มเวิร์กโฟลว์หลังบ้าน — เช่นเดียวกับ RPA
• และตอบกลับแบบเรียลไทม์ด้วยพลังของ AI

ทุกอย่างที่ RPA ทำได้ — แต่ฉลาดกว่าและเน้นผู้ใช้มากขึ้น

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ — ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. จะตัดสินใจอย่างไรว่าโครงการอัตโนมัติควรใช้ RPA, AI หรือทั้งสองอย่าง?

ควรใช้ RPA (Robotic Process Automation) เมื่อเป็นงานที่ทำซ้ำและมีข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น การคัดลอกข้อมูลระหว่างระบบ ใช้ AI เมื่องานนั้นต้องตัดสินใจหรือเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง หากต้องการผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ควรผสานทั้งสองอย่าง: ให้ AI ตีความข้อมูล แล้วให้ RPA ดำเนินการต่อ

2. อุตสาหกรรมใดได้ประโยชน์สูงสุดจากการผสาน RPA กับ AI?

อุตสาหกรรมอย่างการเงิน ประกันภัย สาธารณสุข และบริการลูกค้า ได้ประโยชน์สูงสุดจากการผสาน RPA กับ AI เพราะต้องจัดการเอกสารจำนวนมากและเวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำ เช่น AI สามารถดึงข้อมูลจากแบบฟอร์ม แล้ว RPA นำข้อมูลนั้นไปกรอกในระบบเดิมโดยอัตโนมัติ

3. วิธีที่ดีที่สุดในการผสาน RPA เข้ากับเทคโนโลยีที่มีอยู่โดยไม่กระทบระบบเดิมคืออะไร?

วิธีที่ดีที่สุดในการผสาน RPA เข้ากับเทคโนโลยีของคุณ คือเริ่มจากกรณีใช้งานที่ไม่สำคัญก่อน และใช้เครื่องมือ RPA ที่ทำงานผ่านอินเทอร์เฟซผู้ใช้ (UI) โดยเลียนแบบการทำงานของมนุษย์ แทนที่จะต้องเปลี่ยนแปลง API ลึก ๆ ควรให้ทีม IT และความปลอดภัยเข้ามามีส่วนร่วมตั้งแต่ต้น โดยเฉพาะเมื่อเกี่ยวข้องกับระบบเดิมหรือข้อมูลสำคัญ

4. จำเป็นต้องมีนักพัฒนาในการติดตั้ง RPA หรือไม่?

ไม่จำเป็นต้องมีนักพัฒนาเสมอไปในการติดตั้ง RPA แพลตฟอร์ม RPA ชั้นนำอย่าง UiPath หรือ Power Automate มีอินเทอร์เฟซแบบ low-code ที่ให้ผู้วิเคราะห์ธุรกิจหรือเจ้าหน้าที่ปฏิบัติการสร้างบอทได้เอง นักพัฒนาจะจำเป็นเฉพาะกรณีที่ต้องใช้สคริปต์เฉพาะหรือการเชื่อมต่อที่ซับซ้อน

5. RPA ปลอดภัยแค่ไหนเมื่อต้องจัดการข้อมูลลูกค้าที่สำคัญ?

RPA จะปลอดภัยหากมีมาตรการป้องกันที่เหมาะสม เช่น การจัดเก็บข้อมูลรับรองแบบเข้ารหัส และการบันทึกการใช้งานอย่างปลอดภัย เนื่องจากบอททำงานเหมือนผู้ใช้จริง จึงต้องใช้มาตรการความปลอดภัยที่เข้มงวดเท่ากันหรือมากกว่า โดยเฉพาะเมื่อจัดการข้อมูลส่วนบุคคล (PII) หรือข้อมูลทางการเงิน