當前的尖端創新使以后利用新興技術的難度降低了。難以置信的算法，強大的硬件以及出色的程序，使發現未來技術變得更加簡單，每次發現成功地促進了技術創新。可以推斷，每個部門的技術進步將為未來的發展帶來巨大的進步。

人工智能，一直在技術世界中流傳的流行術語，引起了許多關于包含它的進步以及它如何進入不同企業的討論。在軟件工程和計算機領域，“人工工程”一詞一直是一個極為突出的工作，近來，由于機器學習和機器人技術的不斷發展，該術語已越來越受歡迎。

機器學習是人工智能的圈子，其中機器負責完成端到端的日常任務，并且被認為比人更智能。機器人技術和與IoT小工具的協調使機器在另一個層次上進行思考和工作，使他們的智力和智慧超越了人們。

另一方面，機器人流程自動化（RPA）是設計用于自動執行重復任務以簡化業務流程的軟件。從屏幕抓取，工作流程自動化和人工智能開發的基于標準的程序，使該軟件可以匯總信息，觸發反應并開始新的活動。

RPA反映了人的行為，以使一致的常規工作流程計算機化，最終目的是提高生產率。機器人過程自動化（RPA）一直處于這一自動化浪潮的前沿。RPA正在將其注意力從單純的自動化，協助或消除常規工作轉變為將自動化專業機器人植入程序和系統。到2027年，全球RPA市場預計將達到255.6億美元，而到2025年，人工智能市場預計將達到3909億美元的高水平。

眾多誤解之一是人工智能和機器人過程自動化（RPA）是可互換的。即使這兩項進步引起了對業務流程自動化的極大熱情，但它們各自以不同的方式執行此任務。因此，這使我們相信兩者之間存在某些對比。

RPA是復制人類活動的軟件機器人，盡管AI是機器對人類智力的模擬。在最基本的層次上，RPA與“做事”相關，而AI和ML分別與“思考”和“學習”相關。RPA是異常過程驅動的，它負責自動化冗余的，基于規則的，需要溝通的程序擁有眾多獨特的IT框架。

再者，人工智能是關于高質量的數據。AI的責任是選擇合適的ML算法，然后對其進行適當的訓練，以使其能夠比人類更快，更準確地識別其他任何新變化。

它們之間的另一個顯著對比是，RPA可以出色地處理以前需要人工交互的繁瑣，基于規則的任務，但是它并沒有像集成了AI的深度神經系統那樣學習。如果自動化任務發生任何變化（例如，Web結構中的某個字段發生了移動），則RPA機器人通常將無法自行解決該問題。

RPA和AI技術都是平滑業務流程自動化的不可思議的工具，但它們在一起卻是不可思議的力量。在將AI與RPA集成時，它可以使自動化過程更快地啟動，從而促進了自動化的連續性。將AI與RPA融合，使組織能夠自動化比以往任何時候都更為復雜的端到端流程，并將預測性建模和見解納入這些程序中，以幫助人們更智能，更快地工作。

當將AI集成到機器人流程自動化解決方案中時，它就具備了通過不同系統收集并提供有用數據并確定正確決策的能力。修改后的RPA解決方案可以利用AI收集的數據并輕松執行復雜的任務。通過將AI與認知進步以及ML（機器學習）相結合，可以通過在流程中發展人類反應來增強機器人流程自動化。這種混合同樣可以通過完善的軟件系統和算法來完成高級任務。

在某種程度上，RPA通過利用AI的能力超越了任務自動化和重復性程序的完成。它可以在提高生產率的同時，獲得新的機會和可以想象的結果。

正如AI可以通過利用預測分析來弄清楚如何思考，學習和規劃一樣，RPA應該能夠重定向特殊情況，并將這些示例或情況與預期的或突發的，機會和危險聯系起來。