人们需要了解什么是超级自动化，以及人工智能驱动的自动化在改进产品流程以加快交付速度方面可以发挥的作用。虽然“自动化”的核心含义保持不变，但该术语的用法确实随着时间的推移而发生了变化。从手动打开吊扇开关到自动控制各处空调的温度，人们已经走过了漫长的道路。几年前人们认为可以“自动化”的事情，现在已经自动化了，也更容易使用。这主要是由于多年来的技术进步。过去，人们可能从未想过可以使用像Alexa这样的自动语音识别设备下订单，通过可穿戴设备进行即时支付，或者使用自动驾驶汽车。自动化给人们带来了新的自由感，无论是在工作还是在生活中，这反过来又导致人们所做或想做的每一件事都有更大的改进。什么是超自动化研究公司Gartner最近将“超自动化”列为最重要的战略趋势之一。这意味着任何可以自动化的东西现在都可以超自动化。它是关于使用多种工具和技术来自动化端到端业务流程和操作，而不仅仅是任务级自动化。任何流程都涉及某种程度的人为决策，而超级自动化旨在减少业务流程中的人为干预并使它们完全自动化以优化效率和生产力。智能流程自动化最重要的元素是人工智能、机器人流程自动化、物联网和业务流程管理。大多数企业专注于发展自动化文化。在这种文化中，鼓励将手动完成的任何事情自动化。新的思维方式是，任何必须经常完成的事情都不值得手动完成。因此，企业需要集思广益，投入时间和精力实施自动化。企业并不缺少自动执行特定任务并经常提高生产力的工具。用户现在只需单击一个按钮即可通过界面完成大部分事情。将系统中的各种任务自动化创建一个自动化系统，而将一整套流程自动化创建一个不需要人工干预并独立运行的自治系统。将自动化系统转变为自治系统的过程称为超级自动化。人工智能在超级自动化中的作用人工智能为整个自动化过程提供了正确的动力，它被有效地用于以合理的准确性模拟人类决策。自然语言处理、计算机视觉和机器学习算法通常与OCR、RPA等相结合，创建可以查看、读取和处理图像、视频、文档中的信息并执行所需工作的数字工作者。过去几年人工智能的进步确实帮助释放了巨大的自动化机会。因此，人工智能被认为是超自动化的坚实基础。产品工程中的超级自动化超级自动化正在各行各业迅速采用，软件行业正在以各种方式利用超级自动化的力量。许多产品工程团队专注于自动化构建过程，以在没有任何人工干预的情况下编译、部署和测试代码。还集成了安全测试、性能基准测试、预定的自动部署。这对大多数企业来说并不新鲜，但在当今的情况下仍有很多工作要做。决策是任何软件开发过程中固有的，这些决策主要基于人类的经验和直觉。开发人员、经理和测试人员协作做出多项决策来管理交付风险。因此，他们必须具备良好的背景知识，并且了解与资源可用性、技能、成本、交付时间和利益相关者需求相关的各种限制。为了踏上自动化决策之旅，它需要使用人工智能来访问与过去做出的决策相关的数据。在“DevOps流水线”的每个阶段，都会反复产生大量的数据。每天都会完成多个代码构建。执行多个测试周期。手动或自动执行测试用例，并分别记录错误和相关细节。开发人员修复错误/缺陷并提供有关错误修复的更多数据。这些数据可以存储起来，以后用于训练多个AI模型。可以训练AI模型来增强人类的决策能力。最终，准确的人工智能模型将开始为过去发生的常见问题提供解决方案。他们可以建议首先修复哪些缺陷以及由谁修复，并开始估计修复这些缺陷所需的工作量。推荐用于因缺陷密度高而需要紧急关注的区域。他们可以根据更改代码的影响，推荐并确定测试用例的优先级，以便由自动化测试套件执行。建议需要重构的安全领域，或识别可能的性能瓶颈。人工智能模型甚至可以用于分析部署后的趋势，以监控系统行为并在需要时发出警报。他们可以预测系统中的关键功能何时开始表现不佳。它们可以提供有关重要业务流程的信息，具体取决于最终用户使用这些流程的频率。他们甚至可以创建与系统相关的必要文档。在过去的几十年里，软件行业的一些工作是劳动密集型的。鉴于项目的限制，只有将可以自动化的事情自动化才有意义。在软件开发的背景下，超自动化过程的下一阶段肯定是创建更多的自治系统，这些系统可以自我修复、自我监控、自我测试、自我部署、自我记录，但更重要的是，自我的演变。结论超级自动化的未来是不可避免的。技术进步的“超速”为“超自动化”创造了更多机会。人们可以更有创造力，创新新的自动化方式。人们可能想知道超级自动化之旅的最终目的地是什么？应该什么时候结束？什么时候应该假设事情完全自动化而没有任何进一步的自动化范围？好吧，最好的猜测是——永远不会。
