超自动化的下一个前沿 – 企业如何保持领先

尽管超自动化在企业中尚未广泛流行，但它已经迅速从简单的过程自动化演变为一个由人工智能、机器学习（ML）和机器人过程自动化（RPA）驱动的智能生态系统。这种趋势是否会激励企业实施这些解决方案？很可能会。

根据 Gartner 的预测，到 2026 年，近三分之一的企业将自动化超过半数的运营——这比 2023 年的 10% 有了显著的飞跃。然而，尽管超自动化有望革新各个行业，采用它的企业数量也在增长，但许多组织仍然难以有效地扩大其规模。不到 20% 的公司已经掌握了超自动化的流程。

因此，在这篇文章中，让我们探讨为什么超自动化正在演变，实施超自动化的关键挑战，以及企业如何在避免常见陷阱的同时为未来做好准备。

从基本自动化到智能系统

超自动化——正如其名称所示——通过将人工智能、机器学习、机器人过程自动化和其他技术相结合，将自动化提升到下一个层次。它使企业能够自动化复杂的任务，分析大量的数据，并实时做出决策。因此，虽然传统的自动化专注于个别任务，但超自动化创建了能够持续学习和改进的系统。

如前所述，并非很多企业已经整合了超自动化，这可能是因为它们并不真正理解其必要性——它们需要超自动化来在数字化世界中保持竞争力。为什么？实际上，这个列表相当长：它降低了成本，提高了效率，减少了人为错误，简化了运营，帮助遵守法规，并增强了客户体验。

然而，正如我们从 Gartner 的预测中看到的，到 2026 年，近三分之一的企业将自动化超过半数的运营，这一转变表明企业不仅仅需要自动化任务——他们需要能够分析、学习和实时调整的系统。

例如，企业正在使用智能自动化（IA）来改善决策。这涉及将生成式人工智能（GenAI）与自动化平台集成，通过这种方式，企业可以减少手动工作并提高效率。像空中客车公司和 Equinix, Inc. (EQIX ) 这样的公司已经成功地 实施 了基于人工智能的超自动化来处理财务流程，显著减少了工作量并加快了流程。

随着数据量的增长和实时决策的重要性，超自动化在企业成功中发挥着关键作用。

执行超自动化的挑战

虽然全面的自动化听起来很有吸引力，但其实际采用率仍然很低。除了无法定义超自动化的目标外，资源不足和对变化的抵制 可能 是一个巨大的瓶颈。此外，集成新技术与现有系统的复杂性以及对人员培训的重大投资也带来了显著的挑战。考虑到这些障碍，大多数公司仍然严重依赖手动流程和过时的运营工作流程。

不幸的是，障碍并没有就此结束。另一个大原因是，为什么只有少数组织能够有效地实施自动化，是由于糟糕的数据文化。没有结构化的数据政策和文档化的流程，企业难以精确地映射其工作流程，这导致了自动化无法解决的低效率。缺乏强大的数据治理方案也可能导致数据质量问题，使得确保自动化系统以准确性和可靠性运行变得困难，从而难以推动有意义的变化。

还有这样一个事实：IT 团队经常与企业基础设施的其他部分分开运作，导致的观点差异使得自动化难以执行。弥合这一差距需要强大的使能者，无论是外部顾问还是内部团队成员，他们相信自动化并且对其实施有个人利益。例如，员工可以将他们的工资（或奖金）与可衡量的结果挂钩，这样推动自动化直接关系到更高的效率和经济补偿。

明确的截止日期和成功指标也至关重要，因为没有明确的时间表，自动化努力可能会停滞不前，难以产生有意义的结果。而且，即使初始实施成功，自动化的持续维护也是必要的。软件更新通常非常频繁，您需要跟上这些更新，以确保您使用的 AI 模型与您的系统正确集成。

在这方面，我建议最小化公司依赖的软件供应商的数量。平台越多，维护对所有这些相互连接的产品的监督就越困难。超自动化在运营简单、更新和维护自动化系统有明确协议的公司中效果更好。

超自动化的未来：初创企业将引领潮流

超自动化对那些从零开始建设一切的公司最为有效。成熟的企业虽然常常被遗留系统所阻碍，但具有更大的预算，可以雇佣大量团队，这使得它们能够以小公司无法匹敌的方式应对挑战。因此，我相信初创企业将越来越多地推动超自动化作为降低运营成本的一种手段。

然而，两方都需要注意客户的反应。如果自动化对客户体验产生负面影响——无论是由于糟糕的实施还是简单的需求不足——都需要考虑这一点。目前，客户对 AI 聊天机器人、自动化答案和现代客户服务可以提供的许多其他东西持怀疑态度。因此，在不需要自动化的地方强加自动化可能会造成更多的危害而不是益处。

最后，我建议企业应该将超自动化视为一个跨部门的计划，涉及所有部门，以确保与实际业务需求的最佳对齐。在较小的初创企业中，有更多的实验空间，但对于较大的企业，这意味着建立结构化的监督以防止昂贵的错误。

需要记住，超自动化不仅仅是关于技术——它是关于创建一个适应性强的商业流程方法，并且那些在这方面成功的企业将在竞争中获得显著的优势。超自动化是不可避免的，但如果没有正确的策略，它可能会带来比解决的问题更多的问题。