机器人流程自动化（RPA）不再是新生事物，而是一个正在演化和成熟的趋势。对于将RPA视为多管齐下的自动化战略的一个分支的IT和业务领导者来说，这应该是个好消息。2022年，公司董事会、投资者、客户和其他利益相关者可能会问：结果如何？更具体地说：在数字化转型、人工智能/机器学习、云计算和其他领域进行大量投资的结果如何？RPA是一种以结果为导向的技术，它以各种方式与这些重要的IT支柱相交。RPA刚出现时被炒得沸沸扬扬，现在正在进入更加成熟的阶段。在此阶段，IT领导者及其团队将重新关注实际工作并产生结果的用例。RedHat技术布道者GordonHaff说，“自动化的一个吸引人的地方在于它可以增量开发。在很多情况下，这是从系统管理员、现场可靠性工程师的角度来看的自动化。手动执行多次重复。一些操作可以自动化，从而减轻人力的负担。”这种由Bash和其他自动化友好型编程语言、RPA工具和其他技术支持的渐进方法非常棒。IT领导者可以构建一个支持和鼓励自动化的战略框架，同时确保团队在与更广泛的领域保持一致的时间和资源目标。哈夫说，“自动化也可以更具战略性。引用IBM自动化总经理??DineshNirmal的话，“您可以在哪里将员工集中在战略优先事项上”？2022年趋势中值得关注的四个RPA看看下面将影响2022年RPA战略的4个趋势。（1）“机器人取代工人”的叙事已经失去动力，很多人对自动化技术仍有一些恐惧，这是管理者不可忽视的——事实上，如果企业积极推动自动化，那么领导层的沉默可能被视为不好取代员工工作的消息。随着时间的推移，自动化将提高生产率，但机器人取代工人的前景仍然遥不可及，尤其是在公司环境和其他工作场所。“机器人过程自动化(RPA)将取代工人的看法将Kofax负责技术战略和经验的高级副总裁AdamField说：“到2022年将被证明是错误的。如今，自动化的采用率处于历史最高水平，但美国仍在继续增长。”缓解就业机会。事实上，在许多企业加速采用自动化战略之际，招聘和留住人才所面临的挑战似乎与自动化将大量减少工作岗位的说法背道而驰。RPA可能会影响员工的工作职责，但不太可能完全取代人类。它基于规则的特性使其适用于重复性数据处理任务等工作，但它无法即时做出决策或处理细微差别或不断变化的情况。更多认知形式的自动化需要广泛的人类监督和干预。世界经济论坛发布的一份关于未来工作的报告指出，“算法和机器将主要关注信息、数据处理和检索任务、管理任务以及传统体力劳动的某些方面。人们期望保持优势的任务包括管理、建议、决策、推理、沟通和互动。“Field将RPA视为一种可能的保留工具：通过将一些重复性工作卸载给机器人，企业可以减少某些工作的单调性并提高人们的创造力。”枯燥乏味的工作不会激励员工，在最近的辞职潮中，企业将开始看到员工保留率有所提高。(2)智能自动化依赖协作，而非竞争在RPA世界中，“智能自动化”一直是一个断断续续的流行语，它正在卷土重来。该术语通常指采用各种技术，包括RPA、低成本代码和无代码开发工具以及AI/ML。它还暗示了一个现实，即RPA并非天生“智能”——它无法自行学习（如某些机器学习模型）或在没有人为干预的情况下适应用户界面(UI)变化之类的事情。智能自动化通常是一种理想的愿景，即更基本的流程自动化形式如何补充更先进的认知技术，反之亦然。RPA市场竞争激烈，而非以社区为导向，更广泛的自动化和AI行业也是如此。FortressIQ流程和自动化卓越首席顾问JonKnisley表示，根据定义，真正的智能自动化需要协作方法。Knisley认为，在2022年的生态系统需求中，人们将更加关注协作智能。尼斯利说：“没有人可以单独做到这一点。正确实现智能自动化需要太多活动部件，任何单一供应商都无法提供这样的解决方案。供应商可能会提供“智能自动化”，其中包括RPA工具和人工智能或机器学习解决方案。但这可能只是触及了协作生态系统中问题的表面。“流程技术（如流程挖掘或任务挖掘）、工作流工具、商业智能、低代码平台和其他服务对于全面的智能自动化能力至关重要，”Knisley说。除了明显的联系之外，还关注合规性。在性别和客户服务方面寻找更多基于结果的伙伴关系。”如果没有其他原因，除非市场需要，否则生态系统将会增长：如果没有全面的工具集，许多自动化的空洞承诺是不可行的。Knisley说：“企业越来越希望通过强大的工具集来提高运营效率和节省成本。每个产品都可以创造价值，当这些解决方案一起使用时，可以实现更多的总价值。”(3)亮点无论是智能自动化还是非智能自动化，2022年RPA与人工智能/机器学习的交集将会更多。Mason认为当今的企业AI/ML用例属于以下两类之一：大规模优化数据驱动的决策（例如定价或产品推荐），以及帮助人类做出选择作为复杂计划的一部分，例如协助供执行团队制定碳中和计划。根据Mason的说法，这些模式自然会指导有关如何将RPA和AI/ML结合在一起的战略选择。梅森说：“我们希望看到这两种不同的风格反映在人工智能增强RPA的方式中。如果自动化用于批量数据处理，可以内置优化算法。如果自动化用于客户服务，AI可以提供一组可能的解决方案，客户服务代表（CSR）可以从中选择并代表他们执行”梅森表示，这也将提供一个不太理想的模型：人工智能辅助RPA将面临人类智能的挑战。智能类型相同的炒作。他说：“通过机器学习，假设过去的数据将为未来的决策提供信息，但情况并非总是如此。用例是否需要像机器学习一样复杂的东西？可能不会——有时更简单、更传统的统计技术就足够了。”这里需要注意一个陷阱：假设支持AI/ML的RPA总是更好。但事实上并非如此。提防那些将任何类型的自动化（尤其是人工智能自动化）描述为能够解决中断流程和问题的灵丹妙药的人。“企业需要怀疑并意识到人工智能在RPA背景下的谬误，”梅森说。(4)RPA改造人员流程工具许多自动化举措只关注技术，当涉及人员时，他们往往只关注负面的工作影响。Knisley强调了这一点在复杂变化背景下的重要性：许多企业正在实施数字化转型计划，但结果往往喜忧参半。这通常是因为缺乏对人员和流程的可见性和关注：许多企业继续自动化和转换他们并不真正了解的流程。“任何复杂的事情改变的最大挑战是缺乏对当前状态活动的可见性。不幸的是，大多数企业并不了解他们在日常工作中的实际运作方式。如果不清楚了解当前的运营情况，就无法有效地实现目标。这是围绕RPA和智能自动化的生态系统蓬勃发展的另一个原因：它可能有助于通过流程挖掘等技术填补“流程智能”差距。流程智能通常被定义为自动、始终在线收集有关企业流程的信息。和工作流信息。Knisley说，“流程智能可以为企业提供‘我们今天在做什么’的运营洞察力，进而提升和驱动企业价值。”归根结底，自动化和转型失败往往是低估人和忽视人的结果过程。没有一种万能的技术可以解决这些问题。更多的企业将在2022年接受这一点，并评估他们没有实现数字化转型目标的原因。Knisley说：“企业的数字化转型可能过于关注技术，而没有考虑人和流程的问题。通过平衡人、流程、技术的方法，可以显着提高数字化转型的成功率。”
