企業自動化的未來趨勢是什么？科技巨頭們普遍認為，由生成性AI驅動的AI Agent將成為下一個重大發展方向。盡管“AI Agent”這一術語尚無統一定義，但它通常指的是那些能夠根據指令通過模擬人類互動，在軟件和網絡平臺上執行復雜任務的生成性AI工具。

例如，AI Agent能在航空公司和酒店連鎖的網站上填寫客戶信息，并制定行程；或者，它可以自動在各個軟件中比較價格，幫助用戶預訂到目的地的最經濟的打車服務。

供應商們已經意識到這一機會。據報道，ChatGPT的開發者OpenAI正在深入研究AI Agent系統。此外，Google也在今年四月的Cloud Next年度大會上展示了一系列類似AI Agent的產品。

波士頓咨詢集團的分析師在最近的一份報告中指出：“企業應當立即開始準備廣泛采用自主AI Agent。”他們引用了專家的預測，認為自主AI Agent預計將在未來三至五年內成為主流。

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傳統RPA的處境

機器人流程自動化（RPA）已經流行了十多年，這種技術幫助企業加強數字化轉型的同時，有效減少了成本。與AI Agent相似，RPA也致力于推動工作流程的自動化。然而，RPA采用的是基于“如果-那么”預設規則的僵硬形式，僅適用于那些能夠被明確定義且步驟離散的流程。

Gartner的副總裁分析師Saikat Ray表示：“RPA可以模仿人類的動作，如點擊、打字或復制粘貼，執行任務的速度和準確度都超過了人類。” 但他也表示：“在處理需要自然語言處理或推理技能的復雜、創造性或動態任務時，RPA機器人的性能受到限制。”

這種僵硬性不僅使得RPA的構建成本居高不下，而且嚴重限制了其適用范圍。

根據2022年RPA供應商Robocorp進行的調查，聲稱已采用RPA的組織中有69%的組織每周至少一次遇到自動化工作流中斷，修復這些問題往往需要數小時。因此，已經有專門的企業成立，幫助其他公司管理他們的RPA系統并防止系統故障。

RPA供應商對這些挑戰并不陌生。他們清楚地意識到這些問題，并堅信生成性AI能夠解決許多問題，而不會導致他們的平臺過早衰退。在RPA供應商的眼中，RPA與由生成性AI驅動的AI Agents可以和諧共存，未來甚至有可能互為補充。

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生成式AI的崛起

RPA市場的主要參與者之一，UiPath，擁有超過10,000家客戶，其中包括Uber、施樂和CrowdStrike，最近推出了一系列新的生成性AI功能，專注于文件和消息處理，以實現UiPath首席執行官Bob Enslin所說的“一鍵數字化轉型”。

Enslin表示：“這些功能為客戶提供了專為其特定任務訓練的生成性AI模型。” “我們的生成性AI工作負載包括電子郵件文本完成、分類、圖像檢測、語言翻譯、過濾個人識別信息以及基于內部數據快速回答任何有關人的問題。”

UiPath在生成性AI領域的最新探索之一是Clipboard AI，它將UiPath的平臺與來自OpenAI、Google等第三方的模型結合起來，正如Enslin所述，“為那些需要復制/粘貼的人帶來自動化的力量”。Clipboard AI讓用戶能夠從一個表格中突出顯示數據，并利用生成性AI確定復制數據應放置的正確位置，指向另一個表格、應用程序、電子表格或數據庫。

Enslin說：“UiPath意識到將行動與AI結合在一起的重要性——這是創造價值的關鍵所在。我們相信，最佳性能將來自于結合生成性AI和人類判斷的系統，我們稱之為‘人在循環中’，可以貫穿端到端的流程。”

UiPath的主要競爭對手，Automation Anywhere，也在努力將生成性AI整合進其RPA技術中。

去年，Automation Anywhere推出了一系列基于生成性AI的工具，這些工具能夠從自然語言創建工作流、總結內容、從文檔中提取數據，甚至適應那些通常會導致RPA自動化失敗的應用程序更改。

“我們的生成性AI模型是基于開放的大型語言模型之上開發的，并利用來自數千個企業應用的超過150萬個自動化流程的匿名元數據進行訓練，”Automation Anywhere的企業AI和自動化高級副總裁Peter White解釋道。他補充說：“我們繼續為平臺內的特定任務構建定制的機器學習模型，現在也在我們的自動化數據集基礎上，針對基礎生成性AI模型開發定制模型。”

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下一代自動化產品

隨著企業自動化的未來趨勢向著由生成性AI驅動的AI Agent發展，RPA（機器人流程自動化）平臺也在逐步演進，以適應更復雜、更動態的任務需求。Gartner的副總裁分析師Saikat Ray指出，雖然生成性AI帶來了創新的自動化可能性，但同時也伴隨著偏見和幻覺的風險。盡管如此，他認為通過整合生成性AI，RPA平臺能夠極大增強其功能，改變工作方式，并拓展其應用范圍。

Ray強調：“生成性AI能讓RPA平臺理解和生成自然語言，自動化內容創作，改善決策制定，甚至生成代碼。這種技術整合不僅提升了RPA的生產力和效率，也使得平臺能夠為客戶提供更廣泛的價值。”

與此同時，Forrester的首席分析師Craig Le Clair 觀察到，隨著自主AI Agent和生成性AI技術的融合，RPA平臺已經成熟到可以支持這些先進技術。Le Clair預見，RPA將發展成為全方位的自動化工具集，支持RPA和相關生成性AI技術的部署。

他補充說：“RPA平臺具備管理成千上萬個任務自動化的能力，這為中央管理AI Agent提供了理想的架構。許多企業已經在這些平臺上建立了牢固的基礎，并準備利用生成性AI進一步拓展自動化的深度和廣度。”

在具體實施方面，UiPath已經推出了名為Context Grounding的新功能，這一功能通過優化格式轉換業務數據，提高了生成性AI模型的準確性和效率。UiPath的首席技術官Enslin解釋說：“通過從特定的數據集中提取信息，Context Grounding能夠創建更準確、更具洞察力的自動化響應。”

面對市場競爭和技術挑戰，RPA供應商正在努力保持平臺的開放性和靈活性。Le Clair指出，維持技術的中立性并提供可配置的工具至關重要，這些工具需要能夠與當前及未來的企業系統和工作流程兼容。這一策略將使企業能夠更自信地使用各種AI技術，推動自動化向更高層次發展。

隨著智能自動化技術如RPA融入生成性AI，企業面臨的操作成本降低，生產力提升的潛力顯著。未能采用這些技術的公司將面臨與那些已經采用并成功實施生成性AI和自動化技術的企業的激烈競爭。

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