传统自动化

摘要: RPA可能会被AI代理所取代。RPA行业的领导人说，但这并不一定是这样。

企业自动化的下一个重大突破是什么？如果你问科技巨头，他们会告诉你是由生成式人工智能驱动的代理工具。

目前还没有普遍接受的代理定义，但如今这个术语用于描述通过软件和网络平台进行人类交互的生成式人工智能工具，可以执行复杂任务。

例如，代理可以通过在航空公司和酒店连锁店的网站上填写客户信息来创建行程。或者代理可以通过自动比较应用程序上的价格来订购最便宜的打车服务。

供应商们嗅到了机会。据报道，CHAT GPT制造商OpenAI正在积极开发AI代理系统。谷歌在四月初的年度Cloud Next大会上展示了一系列类似代理的产品。

波士顿咨询集团的分析师最近在一份报告中写道：“公司应该从今天开始准备广泛采用自主代理”，他们引用了一些专家的估计，认为自主代理将在三到五年内进入主流。

传统自动化

那么RPA（机器人流程自动化）的前景如何呢？

十多年前，随着企业转向技术来提升数字化转型的努力并降低成本，RPA开始流行起来。与代理类似，RPA推动了工作流自动化。但是它是一种更加严格的形式，基于“如果-那么”预设规则来进行可以分解为严格定义的离散步骤的过程。

“RPA可以模仿人类的行为，例如点击、输入或复制粘贴，以比人类更快、更准确地执行任务”，Gartner的副总裁分析师Saikat Ray在接受TechCrunch采访时解释道。“然而，当涉及处理需要自然语言处理或推理能力的复杂、创造性或动态任务时，RPA机器人存在局限性。”

这种刚性使得构建RPA变得昂贵，并且极大地限制了其适用性。

RPA供应商并不幼稚。他们很清楚这些挑战，并且相信生成式人工智能可以解决其中许多问题，而不会加速其平台的消亡。在RPA供应商看来，RPA和生成式人工智能驱动的代理可以和平共处，甚至有一天可以相互补充。

生成式人工智能自动化

UiPath是RPA市场上规模较大的参与者之一，拥有估计超过10,000个客户，包括Uber、Xerox和CrowdStrike，最近宣布了针对文档和消息处理以及采取自动化操作的新的生成式人工智能功能，这些功能可以实现UiPath首席执行官Bob Enslin所称的“一键数字化转型”。

“这些功能为客户提供了针对其特定任务训练的生成式人工智能模型”，Enslin告诉TechCrunch。“我们的生成式人工智能驱动的工作负载包括电子邮件的文本补全、分类、图像检测、语言翻译、过滤个人可识别信息以及基于内部数据的快速回答与人相关的问题。”

UiPath在生成式人工智能领域的最新探索之一是Clipboard AI，它将UiPath的平台与OpenAI、谷歌和其他第三方模型结合起来，如Enslin所说，它可以“将自动化的能力带给任何需要复制/粘贴的人。” Clipboard AI可以让用户从表单中突出显示数据，并利用生成式人工智能找到复制数据的正确位置，然后将其指向另一个表单、应用程序、电子表格或数据库。

“UiPath认为需要将行动和人工智能结合起来；这是创造价值的地方”，Enslin说。“我们相信，通过人工智能生成模型和人类判断力的结合，可以实现最佳性能，我们称之为人在循环中。”

UiPath的主要竞争对手Automation Anywhere也在尝试将生成式人工智能融入其RPA技术中。

去年，Automation Anywhere推出了生成式人工智能工具，可以根据自然语言创建工作流程、总结内容、从文档中提取数据，而且最重要的是，可以适应通常会导致RPA自动化失败的应用程序的变化。

“我们的生成式人工智能模型是基于开放的大型语言模型开发的，并使用来自数千个企业应用程序的超过1.5亿个自动化过程的匿名化元数据进行训练”，Automation Anywhere的企业AI和自动化高级副总裁Peter White告诉TechCrunch。“我们继续为平台上的特定任务构建定制的机器学习模型，现在还在基础生成式人工智能模型之上构建定制模型，使用我们的自动化数据集。”

下一代RPA

Ray指出，需要注意生成式人工智能的局限性，即偏见和幻觉，因为它为越来越多的RPA功能提供动力。但是，除了风险之外，他认为生成式人工智能有望通过改变这些平台的工作方式和“创造自动化的新可能性”来增加RPA的价值。

“生成式人工智能是一种强大的技术，可以增强RPA平台的能力，使其能够理解和生成自然语言、自动化内容创建、改善决策，并甚至生成代码”，Ray说。“通过集成生成式人工智能模型，RPA平台可以为客户提供更多价值，提高生产力和效率，扩展用例和应用。”

Forrester的首席分析师Craig Le Clair认为，随着使用案例的增加，RPA平台正在成为支持自主代理和生成式人工智能的扩展的理想选择。事实上，他预计RPA平台将变成自动化的全能工具集，用于部署RPA以及相关的生成式人工智能技术。

“RPA平台具有管理数千个任务自动化的架构，这对于中央管理AI代理非常有利”，他说。“成千上万家公司已经在使用RPA平台，并且愿意将它们用于生成式人工智能注入的代理。RPA的发展在一定程度上得益于其与现有工作模式的轻松集成，通过UI集成实现，这对于未来更智能的代理仍然具有价值。”

UiPath已经开始朝着这个方向迈出了一步，他们在本月初推出了一项名为Context Grounding的新功能。正如Enslin向我解释的那样，Context Grounding旨在通过将那些模型可能依赖的业务数据转换为更容易索引和搜索的“优化”格式来提高生成式人工智能模型（包括第一方和第三方模型）的准确性。

“Context Grounding从公司特定的数据集中提取信息，例如知识库或内部政策和程序，以创建更准确和有见地的回答”，Enslin说。

如果有什么阻碍RPA供应商的话，那就是一直存在的将客户锁定的诱惑，Le Clair说。他强调了平台“保持中立”的必要性，并提供可以配置以适应各种当前和未来企业系统和工作流程的工具。

对此，Enslin承诺UiPath将保持“开放、灵活和负责任”。

“未来的人工智能将需要专门的人工智能与生成式人工智能相结合”，他继续说道。“我们希望客户能够自信地使用各种人工智能。”

White没有明确承诺中立。但他强调Automation Anywhere的路线图正在受到客户反馈的积极影响。

“我们从每个行业的每个客户那里听到的是，他们利用生成式人工智能在更多用例中整合自动化的能力已经成倍增长”，他说。“通过将生成式人工智能融入RPA等智能自动化技术中，我们看到组织有潜力降低运营成本并提高生产力。那些不采用这些技术的公司将难以与拥抱生成式人工智能和自动化的其他公司竞争。”