自动化中的 AI：对业务流程的影响越来越大
当前，AI 在自动化领域作用迅速扩大，如 Smartsheet 利用 AI 简化重复性任务。然而，采用过程面临诸多挑战，数据质量方面，获取优质数据困难，低质量数据阻碍 AI 项目；道德和法规遵从性上，处理敏感数据需解决道德问题、建立信任；同时，信任、透明度、数据治理及成本考量也至关重要，混合环境还存在兼容性问题。那么，希望为其自动化流程添加智能的企业应该如何着手集成它呢？
一. AI自动化行业现状
随着企业看到提高效率和生产力的潜力，AI 在自动化中的作用正在迅速扩大。AI 驱动的自动化有助于优化人类工作流程，支持提高生产力和降低运营成本的决策。 这种转变不仅提高了业务流程的速度; 它正在培养一种变革性方法，将日常运营提升为战略计划，与敏捷性和可扩展性的业务目标保持一致。
二. 面临的挑战
尽管AI自动化有其好处，但正是将 AI 集成到自动化流程中的旅程带来了明显的挑战，尤其是在数据质量、治理和信任方面。 数据质量是关键，因为它是自动化过程的燃料。然而，以干净和结构化的方式获取所需的数据量本身就是一项任务。尤其在风险很高的制造业和金融业，公司必须在自动化中实施 AI 之前确保其数据基础设施的稳健性。
三. 迈向AI驱动的自动化
曾经能够以预编程和僵化方式自动化流程的系统现在能够处理以前只能由人工操作员才能完成的复杂数据驱动任务，这种 AI 环境的产生，十分令人兴奋。未来自动化也将朝着优化高质量体验发展，“人在回路” 概念愈发重要，企业应制定明确 AI 战略，专注验证技术，为 AI 驱动的自动化奠定基础，以充分发挥其潜力。
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一. AI自动化行业现状
随着企业看到提高效率和生产力的潜力，AI 在自动化中的作用正在迅速扩大。AI 驱动的自动化有助于优化人类工作流程，支持提高生产力和降低运营成本的决策。 这种转变不仅提高了业务流程的速度; 它正在培养一种变革性方法，将日常运营提升为战略计划，与敏捷性和可扩展性的业务目标保持一致。
尽管AI自动化有其好处，但正是将 AI 集成到自动化流程中的旅程带来了明显的挑战，尤其是在数据质量、治理和信任方面。 数据质量是关键，因为它是自动化过程的燃料。然而，以干净和结构化的方式获取所需的数据量本身就是一项任务。尤其在风险很高的制造业和金融业，公司必须在自动化中实施 AI 之前确保其数据基础设施的稳健性。
三. 迈向AI驱动的自动化
曾经能够以预编程和僵化方式自动化流程的系统现在能够处理以前只能由人工操作员才能完成的复杂数据驱动任务，这种 AI 环境的产生，十分令人兴奋。未来自动化也将朝着优化高质量体验发展，“人在回路” 概念愈发重要，企业应制定明确 AI 战略，专注验证技术，为 AI 驱动的自动化奠定基础，以充分发挥其潜力。