RPA vs. Otomasi AI dalam Otomasi Industri: Apakah Robotic Process Automation Menjadi Usang?

AI Automation, Industrial Automation, Robotic Process Automation
Desember 27, 2025

RPA vs. AI Automation in Industrial Automation: Is Robotic Process Automation Becoming Obsolete?

Memahami Robotic Process Automation (RPA)

RPA merujuk pada penggunaan bot perangkat lunak untuk mengotomatisasi tugas berulang dalam sistem digital, meniru tindakan manusia untuk memicu alur kerja yang telah ditentukan sebelumnya. RPA unggul dalam mengotomatisasi proses berbasis aturan dengan volume tinggi yang memiliki input dan output data yang terstruktur dan dapat diprediksi.

Aplikasi umum RPA meliputi otomasi tugas seperti pembayaran akun, orientasi karyawan, sinkronisasi data antar sistem warisan, dan pembuatan laporan. Salah satu keuntungan utama RPA adalah kemampuannya bekerja lintas sistem yang tidak memiliki API modern, menggunakan lapisan UI untuk otomasi tanpa memerlukan integrasi sistem yang mendalam. Namun, RPA beroperasi berdasarkan aturan yang kaku dan deterministik, yang berarti RPA kesulitan dengan alur kerja yang dinamis atau tidak dapat diprediksi.

Otomasi AI: Pendekatan yang Lebih Canggih

Sebaliknya, otomasi AI mewakili jenis otomasi yang berbeda. Alih-alih hanya mengotomatisasi tugas, otomasi berbasis AI fokus pada pengambilan keputusan dan penciptaan hasil. Sistem AI memanfaatkan teknologi seperti machine learning (ML), natural language processing (NLP), dan sistem penalaran untuk menginterpretasi data tidak terstruktur, beradaptasi dengan kondisi yang berubah, dan membuat keputusan secara otonom.

Agen AI melampaui kemampuan RPA dengan menganalisis data secara real-time, menafsirkan maksud, dan menentukan tindakan terbaik, bahkan saat menghadapi skenario yang tidak dapat diprediksi. Misalnya, AI dapat mengelola berbagai format data, seperti email, dokumen, dan percakapan, menjadikannya ideal untuk proses yang dinamis dan berat keputusan. Sementara RPA bekerja baik di lingkungan yang stabil dan berulang, otomasi AI berkembang dalam lingkungan yang membutuhkan pemahaman kontekstual dan adaptasi.

Perbedaan Utama Antara RPA dan Otomasi AI

Perbedaan utama antara RPA dan otomasi AI terletak pada pendekatan mereka terhadap pengambilan keputusan.

RPA mengotomatisasi tugas yang telah ditentukan sebelumnya dengan variasi minimal, mengikuti skrip deterministik untuk setiap tindakan.
Otomasi AI, di sisi lain, mengotomatisasi pengambilan keputusan dengan menganalisis data, menentukan maksud, dan beradaptasi dengan situasi yang berubah.

Perubahan ini berarti bahwa AI lebih cocok untuk proses yang kompleks dan adaptif, sementara RPA tetap sangat efektif untuk tugas yang berulang, terstruktur, dan berbasis aturan. Saat memilih antara RPA dan AI, jenis tugas memainkan peran penting dalam menentukan teknologi yang tepat.

Kapan Menggunakan RPA vs. Otomasi AI?

Bagi organisasi yang mempertimbangkan otomasi, memahami kapan menggunakan RPA dan kapan menerapkan otomasi AI sangat penting. Berikut adalah area inti di mana masing-masing teknologi unggul:

RPA ideal untuk:

Tugas terstruktur dengan volume tinggi dan variasi minimal (misalnya, entri data, pembuatan laporan).
Aplikasi dengan perubahan UI yang jarang, sehingga lebih cocok untuk otomasi melalui lapisan UI.
Sistem warisan tanpa API modern, di mana bot RPA masih dapat mengotomatisasi alur kerja tanpa integrasi mendalam.
Skenario yang memprioritaskan kecepatan penerapan dan gangguan TI yang minimal.

Otomasi AI unggul dalam:

Proses dengan data tidak terstruktur, seperti email, gambar, dokumen, dan interaksi pelanggan.
Alur kerja yang melibatkan pengambilan keputusan kompleks dan pengecualian yang sering, di mana proses berkembang seiring waktu.
Operasi yang adaptif dan berhadapan langsung dengan pelanggan yang membutuhkan respons dinamis dan kesadaran kontekstual.
Proses end-to-end, di mana sistem AI mengelola baik orkestrasi tugas maupun pengambilan keputusan.

Bagaimana RPA dan AI Bisa Saling Melengkapi

Meskipun RPA dan otomasi AI tampak sebagai teknologi yang bersaing, sebenarnya keduanya dapat bekerja sama untuk menciptakan strategi otomasi yang lebih efektif dan cerdas. Banyak kasus penggunaan nyata yang mendapat manfaat dari pendekatan hibrida yang menggabungkan kekuatan kedua teknologi tersebut.

Bayangkan AI sebagai otak dan RPA sebagai tangan. Agen AI dapat menganalisis data yang masuk, menentukan tindakan terbaik, dan membuat keputusan secara otonom. Ketika eksekusi diperlukan di sistem dengan integrasi AI terbatas atau tidak ada—seperti sistem ERP warisan atau sistem kontrollainnya—bot RPA dapat melaksanakan tindakan yang diperlukan, memastikan rantai otomasi tetap utuh.

Misalnya, dalam operasi layanan pelanggan, seorang agen AI dapat menilai permintaan pelanggan, menentukan respons yang tepat, dan memulai tindakan. Bot RPA kemudian akan berinteraksi dengan CRM warisan atau sistem penagihan, menjalankan tindakan yang disetujui. Kolaborasi ini memastikan bisnis dapat mempertahankan investasi RPA mereka sambil mendapatkan manfaat dari kemampuan cerdas AI.

Kesimpulan: Masa Depan Otomasi dalam Sistem Industri

Seiring lanskap otomasi berkembang, jelas bahwa RPA dan AI bukanlah teknologi yang saling eksklusif. Sebaliknya, bisnis harus melihat keduanya sebagai lapisan pelengkap yang dapat bekerja bersama untuk menciptakan operasi yang lebih efisien dan adaptif.

Di era AI, inisiatif RPA mandiri tanpa kecerdasan menjadi usang. Namun, sistem AI saja sering kesulitan dengan tugas eksekusi yang memerlukan integrasi sistem mendalam. Pendekatan paling efektif adalah otomasi cerdas, di mana AI menangani pengambilan keputusan kompleks dan orkestrasi, dan RPA memastikan eksekusi yang andal di sistem dengan fleksibilitas lebih rendah.

Bisnis yang secara strategis menggabungkan AI dan RPA akan lebih siap menghadapi kompleksitas operasi industri modern, mulai dari otomasi pabrik hingga PLC dan DCS systems, sekaligus mendorong pengurangan biaya dan meningkatkan efisiensi operasional.

Aplikasi Dunia Nyata: Memanfaatkan AI dan RPA Bersama-sama

Misalnya, dalam skenario otomasi industri yang melibatkan manajemen rantai pasokan, AI dapat memprediksi tren permintaan berdasarkan data historis, faktor pasar eksternal, dan input produksi real-time. Setelah keputusan dibuat mengenai penyesuaian inventaris, bot RPA dapat secara otomatis melakukan pemesanan, memperbarui sistem, dan menghasilkan laporan—sehingga menyederhanakan operasi di kedua lapisan strategis dan eksekusi.

Skenario Solusi: Jalur produksi yang dikendalikan oleh PLC dapat memperoleh manfaat dari otomasi AI yang memantau kualitas produksi, memprediksi kegagalan, dan menyesuaikan proses secara otonom. Pada saat yang sama, bot RPA dapat menangani tugas berulang seperti pelacakan inventaris atau penjadwalan pemeliharaan peralatan, memastikan efisiensi operasional di setiap tingkat.