從 RPA 到 IA——解決 IT 需求或數字化顛覆的長尾問題？

長久以來，機器人自動化一直是製造業的關鍵推進因素，但關於辦公室自動化的全部討論又有何結論呢？它只是建立宏和修補遺留問題的新方法？仍是真正的規則改變者——將來數字化領域的核心組成部分？

我曾擔任企業 IT 部門顧問和 IT 管理團隊成員，收穫了相對較長的經驗。您一般沒法知足每一個用戶的需求。有時這不是一個大問題——也許您已經研究出解決方案，能夠從根本上知足這些需求,你們都今後過上幸福的生活。

然而更常見的狀況是，這些需求得不到解決。在您的 ERP、CRM、SCM 或其餘具備三個字母縮寫的系統就位，且各種工做流程解決方案和規則引擎均已完成設置以後，仍然會有部分業務要求沒法獲得知足。這就是 IT 需求的長尾問題。相似需求可能不少——甚至可能佔到總數的三分之一。只是這些需求單獨的價值過低而且太分散，難以一一解決。

用戶不得不自行解決。一般用戶還須要進行長時間的手動複製、粘貼操做和無休止的重複動做。或者是一種變通的方法——多是編輯複雜的電子表格或桌面數據庫宏。不管如何，這些都不是理想的解決方式。用戶不想一開始就在變通的方案上浪費時間——況且如今還須要進行維護。IT 部門也不滿意——他們利用一個無形的解決方案解決了這個問題，而下一次升級，這個解決方案又可能遭到破壞。

那麼使用機器人流程自動化（RPA）會如何呢？它是隻須要屏幕抓取和宏指令，同時提供 OCR，開啓機器視覺？或者全新的文書自動化程序，可爲企業家、員工和客戶創造巨大的價值？或許還能夠遠遠超越 IT 需求的長尾，甚至創造出數字化顛覆？

咱們先看看第一段的類比，並簡要談談工業機器人。機器學習功能已經應用於加強工業機器人——例如減小設置時間和提升靈活性。所以，這並不是全新辦法，可是其規模已不一樣於往日。行業正在開發物理機器，使其可以學習相對複雜的任務並隨着時間的推移自行改進。

這一點很重要：工業機器人的安裝項目須要投入的成本多是機器人自己的三倍。若是您的製造流程發生變化或者您想要推出新產品，怎麼辦？從新配置機器人所需的時間會致使生產中的時間損失或產品發佈延遲。若是其中一臺機器人忽然罷工，整條生產線可能會停滯。相似的問題顯然也會出如今辦公室的機器人自動化場景——最好精心設計，避免給本身留下更多隱患。

說個有趣的旁話，咱們的 Symbio 團隊擁有將物理和基於軟件的機器人技術相結合的經驗。除了軟件工程和產品開發，咱們在質量保證方面也擁有至關可觀的業務。咱們內部有不少技術嫺熟的工程師，咱們可徑直啓動自動化。

所以，咱們開發了一個基於模型的測試自動化框架，該框架具備必定的機器視覺功能，並將其與芬蘭公司 Optofidelity 的物理機器人集成。人們可使用各類外形的觸摸屏並自動生成測試腳本。能夠添加一些可靠的報告和分析，其成效顯而易見。也能夠將不一樣構建塊進行智能組合，由此創造價值。

那麼，若是將 RPA 功能與一些業務流程、規則引擎和更高級的機器學習功能相結合，會產生什麼樣的效果？再加上聊天 AI 平臺或數字助理，也許會讓您大放異彩。若是您是 RPA 流派，也許您會稱之爲 RPA 2.0 或數字再增長一點。若是您的產品更傾向於人工智能，那麼您可能會談論到認知或智能自動化。

固然，企業軟件也愈來愈好。企業軟件不只愈來愈容易設置和從新配置，企業套件供應商還在其產品中嵌入了各類認知功能，從而可幫助自動執行平常任務，並經過大量現有數據得到看法，爲用戶提供支持，或者只是幫助臨時用戶弄清楚如何使用解決方案或業務流程的目標是什麼。

一個典型的企業更有可能擁有多個智能解決方案，讓員工和客戶的每一天都更輕鬆。有的解決方案可能屬於通用工具箱，而有的可能專一於特定任務，如客戶支持。然而，進一步解決方案則存在於員工使用的特定軟件解決方案的範圍內——或者提供給客戶的特定產品。

不管最終決定選取哪一個術語來描述它，構建塊均已可用。第一個真實世界的應用程序業已存在。其中一些不只解決了長尾問題，並且實際上正在建立新的數字商業模式並改變商業規則。優質的客戶體驗與史無前例的可擴展性在後端相結合。不難預測，它必然會帶來深遠影響。

請談談您的想法——智能自動化須要多長時間才能變得成熟和普及？它可否爲咱們全部人創造更多有趣的工做場所？將來會遇到哪些困難？咱們應該如何利用這些技術，減輕對環境的負擔？