超自动化不再仅仅是一个愿景，而是企业在日益数字化的世界中快速发展的必备竞争力。在我作为技术高管的职业生涯中，我密切关注着超自动化如何从探索阶段发展成为一项变革性的、不可逆转的商业战略。
从定义上讲，超自动化结合了机器人流程自动化 (RPA)、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、集成平台即服务 (iPaaS) 以及其他新兴技术，以实现复杂端到端流程的自动化。但超自动化的真正价值在于，它能够无缝且智能地整合人员、流程和数据，而这在以前是局限于各自独立的技术孤岛的。
如今，解决方案远不止传统的RPA，例如IT服务管理自动化、服务台自动化、业务流程自动化、通过API或UI与传统系统集成，以及原生集成生成式人工智能。这使得自动化能够实现预测分析、情境化决策和更强的适应性。
正在塑造未来的趋势。
生成式人工智能与认知自动化：随着大规模语言模型（LLM）的发展，例如ChatGPT所使用的模型，我们已经进入了认知自动化时代。如今，机器人不仅能够执行重复性任务，还能理解和解释自然语言，根据上下文对客户做出回应，并基于以往需要人类判断的各种变量做出决策。
例如，这些技术可以应用于自动呼叫分诊流程、电子邮件客户服务和合规性自动化等领域，在这些领域中，阅读和解释自然语言文档至关重要。
利用 AIOps 实现主动自动化：在 IT 管理领域，AIOps 正在重新定义团队的运作方式。能够识别异常模式、预测故障并启动自动修复的工具，正在将运营逻辑从被动响应转变为主动出击。通过预测模型协调，自动化服务重启可以释放磁盘空间、重置密码并执行其他关键任务。
公民开发者与自动化民主化：低代码/无代码界面是另一大趋势。通过赋予业务领域的员工直观的工具来构建他们自己的自动化流程，可以在不完全依赖IT积压工作的情况下加速数字化转型。这种“公民自动化”运动在提供安全性和治理的同时，也提升了各领域的敏捷性和自主性。
超自动化作为ESG杠杆：一个不太明显但同样重要的趋势是超自动化在实现ESG（环境、社会和治理）目标方面的作用。流程自动化大幅减少了纸张使用，提高了对敏感数据的管控，并减少了监管流程中的人为错误，从而直接促进了可持续发展和合规这两大支柱的实现。
对业务的直接影响：效率、规模和创新。
超自动化对企业的影响可以从三个基本维度来衡量：
运营效率：降低成本和返工，提高生产效率。实施集成人工智能和RPA的自动化流程后，内部流程的执行时间最多可缩短70%。
可扩展性与可控性并存：在银行、医疗保健、零售和电信等领域，流程量呈指数级增长。借助超自动化，无需成比例增加人力即可扩展运营规模，同时保持可控性和可追溯性。
持续创新：自动化可以释放时间和精力，使专业人员能够专注于更高附加值的活动，从而刺激内部创新并更快地响应市场。
巴西和拉丁美洲：挑战与机遇
在拉丁美洲，对于那些希望引领这场变革的公司而言，存在着巨大的机遇。尽管数字化转型仍处于中期阶段，但各组织的数字化成熟度正在迅速提升。例如，在巴西，我们已经看到金融机构、健康保险公司、各行业以及公共部门都涌现出了许多强有力的举措。
超自动化不仅仅是技术问题，更是企业内部文化、战略和结构转变的问题。理解这一点并迅速行动的企业将获得持久的竞争优势，而那些拖延的企业则面临被淘汰的风险。
我相信，商业的未来将是自主的、数据驱动的，并由人工智能辅助。但最重要的是，它将是一个目标驱动的未来，自动化服务于人，而不是人服务于自动化。
