Theodore Bergqvist 是 Turbotic 的 CEO，一位在 AI 驱动转型领域的连续创业者和思想领袖。他为企业提供自动化策略和未来工作的建议。
Theo 拥有超过 25 年在科技领域建立成功公司的经验。凭借强大的创业背景，他曾在 Ericsson 担任过多个领导职位，包括 Ericsson 集团数据总监和 AI 创新总监。除了他的企业经验之外，Theo 还是 Handelsbanken Fonder 全球数字化倡议的顾问委员会成员，在那里他专注于新兴技术和 AI。
重新想象的自动化承诺几十年来，自动化一直承诺解放人类从重复的工作中，以便我们可以专注于创造力和策略。然而，这个承诺往往受到技术障碍、脆弱的工具和长期的IT积压的限制。从早期的宏到机器人流程自动化（RPA），从工作流平台到无代码工具，每一代自动化都扩大了访问权限，但从未完全实现民主化。现在，随着大型语言模型（LLM）、代理AI和无处不在的API的融合，一个新的范式正在出现：Vibe自动化。用户不再需要配置机器人或在工作流画布上拖动框，而是使用自然语言描述他们想要自动化的内容，AI就会完成其余的工作。可以将其视为从“编程机器”转变为“委托给智能同事”。这是一个根本性的新类别的自动化，它可能会改变企业的运营方式、谁可以构建自动化以及组织如何扩展。通往Vibe的道路：从脚本到自建系统自动化的故事是一个抽象的故事。 脚本和宏：在早期，只有那些能够编写代码的人才能自动化任务。强大，但却很脆弱。 RPA和工作流工具：在2000年代，RPA供应商如UiPath和Blue Prism推广了模拟屏幕的机器人，而iPaaS平台如MuleSoft连接了企业系统。有用，但仍然脆弱和技术化。分析师指出，机器人在甚至小的变化时也会破裂。 无代码民主化：像Zapier这样的平台在2010年代降低了这一门槛。突然，数百万“公民自动化者”可以在无需编码的情况下连接应用程序。然而，复杂性、可扩展性和可维护性仍然是挑战。 超自动化：在2020年代，Gartner创造了超自动化的概念，以描述编排多种工具（RPA、AI/ML、分析）以自动化端到端流程。雄心勃勃，但也很重，并且仍然依赖于专家。 生成式AI：LLM的到来改变了游戏规则。到2023年，GitHub Copilot展示了AI可以从自然语言中生成工作代码。到2025年，Andrej Karpathy推广了“氛围编码”的概念——告诉AI你想要什么，让它编写软件（https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding#：~：text=The%20concept%20of%20vibe%20coding，8）。 Vibe自动化延伸了这一飞跃：如果AI可以生成代码，为什么不自动化工作流？什么是Vibe自动化？在其核心，Vibe自动化颠倒了自动化的范式： 你描述什么（“每当我收到订单确认电子邮件时，更新我的预算预测并提醒CFO”）。 AI弄清楚如何做到：构建工作流、调用API、编写胶水代码、测试、执行，甚至在事情出错时自我修复。 这是一个可以自己构建和维护自己的自动化。与其手动配置步骤，不如让AI与你交谈，澄清模糊之处，并交付可以随时间演变的工作自动化。使其成为可能的关键特征 自然语言接口：Vibe自动化的“编程语言”是英语（或任何人类语言），由LLM提供支持。 2. 动态集成：AI不仅仅依赖于预建的连接器——它可以自动生成新的连接器。 3. 自我修复和自适应工作流：如果API发生变化或布局发生变化，AI会自动调整。 4. 自主运行，人类在环节：AI运行端到端，但可以在需要时升级。 5. 连续测量：透明的仪表板显示已完成的任务、节省的时间和ROI。 6. 云原生可扩展性：工作流以弹性的方式扩展——如果需求激增，可以同时执行数百个执行。 换句话说：这不仅仅是RPA带有更好的UX。这是自主的、代理的自动化。 现实世界场景：Vibe在行动...
