隨著各組織將智能體與這項較傳統的技術相結合以重塑業務流程，機器人流程自動化將不斷演變。面對具備自主決策能力的代理型AI的興起，在超自動化的新藍圖中，智能體是運籌帷幄的“大腦”，而RPA則是精準執行的“雙手”，二者協同，方能重塑未來工作流。
圖片來源：Thantaree / Shutterstock
機器人流程自動化正加速邁向一個十字路口，IT領導者和專家們對其未來發展的討論也日益激烈。一些IT領導者認為，更強大且更自主的智能體技術終將取代這項已有二十年歷史的人工智能前身技術，而另一些人則預測，智能體和RPA（機器人流程自動化）將攜手合作，實現更高水平的自動化。
盡管RPA在制造業、醫療保健和金融等多個行業中仍被廣泛使用，但隨著各組織開始部署代理和其他下一代人工智能工具，未來幾年可能會重新審視這項技術。然而，如果供應商和IT領導者能夠通過將RPA與智能體相結合來創造新的業務流程自動化方式，那么RPA的時代可能尚未終結。
此外，一些IT領導者認為RPA將繼續存在，并且已經在企業中占據了重要地位。
“在銀行、保險和醫療保健等行業，由于出現錯誤可能會帶來巨大損失，因此RPA在自動化基于規則、重復性和冗余任務方面仍然具有相關性。”Rocket Mortgage的員工數據科學家Arjun Bali（阿俊?巴利）表示。“RPA尚未被取代，而是通過人工智能得到增強，從而在工作流程中實現更智能的決策。”
一、適應性與成本
IBM MIT人工智能實驗室的人工智能研究科學家Shae Khan（沙伊?汗）認為，盡管智能體提供了一種強大、靈活且自主的自動化方法，但具有可預測結果的傳統RPA仍有其存在的價值。
Khan（汗）補充道，人工智能工具可能會最終取代一些RPA部署，但RPA在部署時可能更便宜、更快，并且比大多數人工智能工具更不容易出錯。
不過，他指出，許多組織很快將使用人工智能來增強傳統RPA，甚至在某些情況下取代它。智能體將用于處理需要決策能力的復雜和動態任務，而RPA將繼續用于重復性、基于規則的流程。
“與遵循預設規則的RPA機器人不同，智能體可以從數據中學習、做出決策并適應不斷變化的業務邏輯。”Khan（汗）表示。“智能體被用于更靈活的任務，如客戶互動、欺詐檢測和預測分析。”
Khan（汗）預計，隨著智能體的日益普及，RPA的角色將在未來三到五年內發生轉變。許多組織將采用超自動化，這種技術結合了RPA和人工智能等多種技術來實現業務流程的自動化。
“RPA的應用場景很可能會被整合到更廣泛的由人工智能驅動的工作流程中，而不是作為獨立的解決方案發揮作用。”他表示。
二、RPA仍在增長
像UiPath這樣通過轉型將智能體納入產品組合的RPA供應商，即便在宣揚新技術優勢的同時，仍看好RPA的未來。UiPath在1月發布的一份報告中主張，由于舊技術的高效性和可靠性，代理將與RPA流程相連接。報告指出，IDC預測，RPA支出將在2024年至2028年間翻倍，達到82億美元。
自動化供應商UiPath的公共部門首席技術官（CTO）Chris Radich（克里斯?拉迪奇）表示，該公司大多數客戶仍嚴重依賴RPA。他補充道，盡管有一種新興觀點認為人工智能將取代RPA，但那些做出此預測的人并未理解這兩種技術的基本差異。
“RPA并未消亡，它正在進化，我們測試了各種用于流程自動化的人工智能解決方案，但當你需要某件事每次都能以完全相同的方式運作，毫無例外、毫無解釋，RPA仍然無與倫比。”他說。
Radich（拉迪奇）和其他自動化專家預計，智能體最終將控制RPA機器人，各種機器人流程將成為代理可選擇的工具箱中的工具。
“如今，我們為不同場景構建獨立的RPA工作流程，”Radich（拉迪奇）說。“明天，借助我們的代理能力，代理將評估傳入的請求，并確定是否需要RPA進行數據處理、API調用進行系統集成，或在復雜決策時交接給人類。”
他補充道，組織需要一種編排方法來解決自動化蔓延的重大問題。
“我們有數十個RPA機器人、各種API集成以及處理異常的手動流程，編排智能體可以通過了解可用功能的整體情況并適當地路由工作來管理這種復雜性。”他說。
三、基礎層
對話式人工智能平臺供應商SleekFlow?的首席技術官（CTO）Lei Gao（高磊）表示，目前?RPA?的主要應用場景在結構化的后臺流程，如處理發票、對賬數據和生成報告。
“這些流程不會在一夜之間消失，特別是在遺留系統繁重的行業，但隨著越來越多的企業采用以人工智能為主的流程，我們將會看到這些任務的新RPA實施數量穩步下降。”他補充說。
Lei Gao（高磊）預計，在未來三到五年內，RPA的使用方式將會發生變化。“RPA很可能會成為基礎層，仍然有價值，但會越來越隱形，嵌入在人工智能驅動的編排系統中。”他聲稱。
首席信息官（CIO）和其他IT領導者需要關注這些自動化變化，因為人工智能與RPA日益增長的關系將影響自動化基礎設施的維護、適應性和控制力，Lei Gao（高磊）說。
“適應能力的提升反過來創造了新的可能性，但也有取舍，智能體增加了新的抽象層次，這可能會使行為更難以跟蹤或調試，特別是在需要解釋決策的受監管領域。”他說。
Lei Gao（高磊）表示，向更具人工智能驅動的自動化環境轉變，將要求首席信息官具備深厚的領域知識和穩健的戰略判斷力。
“更高級的問題是，‘在我們的自動化層中，我們期望多大程度的自主性和適應性，以及我們愿意為了獲得速度和規模而失去多少透明度？’這種轉變不僅僅是從一套工具轉移到另一套工具。而是要重新思考人工智能時代的自動化理念。”他說。
作者：Grant Gross（格蘭特·格羅斯）
Grant Gross（格蘭特·格羅斯）是《CIO》雜志的高級撰稿人，也是一位長期關注人工智能、企業技術和技術政策的?IT?記者。他曾在?IDG News Service?擔任華盛頓特區記者，后晉升為高級編輯。職業生涯早期，Grant Gross?還擔任過?Linux.com?的執行編輯以及技術職業網站?Techies.com?的新聞編輯。作為一名技術政策專家，他曾在?C-SPAN?和?NTN24?西班牙語有線電視新聞網亮相。在更早的歲月里，他在明尼蘇達州和達科他州的報紙擔任記者和編輯。Grant Gross?曾入圍?Eddie Awards?和?Neal Awards?的“單一作者最佳作品范圍”獎項決賽，并因其文章《智能體：果斷、實用的人工智能走進商業領域》榮獲?AsBPE?區域銀獎。
譯者：小知
睿觀：面對具備自主決策能力的代理型AI的興起，機器人流程自動化（RPA）的未來引發了激烈討論（核心背景）。多數專家認為RPA不會消亡，而是將演變：在更廣泛的、由AI驅動的超自動化工作流中，RPA將作為基礎層或工具箱中的工具，繼續負責高度可預測的、基于規則的重復性任務，而智能體則扮演“大腦”的角色，進行決策與編排（演變趨勢與模式）。這一轉變要求IT領導者必須適應，并著手解決二者深度融合帶來的編排、治理和透明度等新挑戰（未來挑戰與對策）。
金句：在超自動化的新藍圖中，智能體是運籌帷幄的“大腦”，而RPA則是精準執行的“雙手”，二者協同，方能重塑未來工作流。
