盡管“自動(dòng)化”的核心含義保持不變，但隨著時(shí)間的推移，這一術(shù)語(yǔ)的用法確實(shí)發(fā)生了變化。從手動(dòng)打開(kāi)吊扇開(kāi)關(guān)到隨處可見(jiàn)的自動(dòng)控制空調(diào)溫度，人們走了很長(zhǎng)一段路。而在幾年前人們認(rèn)為可以實(shí)現(xiàn)“自動(dòng)化”的東西，如今都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，使用起來(lái)也變得更加方便。這主要?dú)w功于多年來(lái)技術(shù)的進(jìn)步。
在以往，人們可能從未想過(guò)有一天可以通過(guò)采用Alexa這樣的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別設(shè)備下訂單，并通過(guò)可穿戴設(shè)備進(jìn)行即時(shí)支付或使用自動(dòng)駕駛汽車。自動(dòng)化給了人們一種新的自由感，無(wú)論在是工作是還是在生活中，這反過(guò)來(lái)又會(huì)導(dǎo)致人們所做或想做的一切事情取得更大的進(jìn)步。
什么是超自動(dòng)化
調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司最近將“超自動(dòng)化”列為最重要的戰(zhàn)略趨勢(shì)之一。這暗示著任何可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的東西如今都可以采用超自動(dòng)化。它是關(guān)于使用多種工具和技術(shù)來(lái)自動(dòng)化端到端的業(yè)務(wù)流程和操作，而不僅僅是任務(wù)級(jí)別的自動(dòng)化。任何過(guò)程都涉及到某種程度的人工決策，超自動(dòng)化旨在減少業(yè)務(wù)流程中的人為干預(yù)，并將其完全自動(dòng)化以優(yōu)化效率和生產(chǎn)力。智能流程自動(dòng)化最重要的要素是人工智能、機(jī)器人流程自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng)和業(yè)務(wù)流程管理。
大多數(shù)企業(yè)專注于發(fā)展自動(dòng)化文化。在這種文化中，鼓勵(lì)將人工完成的任何事情實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。新的思維方式認(rèn)為任何必須經(jīng)常做的事情都不值得人工去做。因此，企業(yè)需要集思廣益，投入時(shí)間和精力實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。企業(yè)并不缺乏自動(dòng)化特定任務(wù)的工具，而且通常會(huì)提高生產(chǎn)率。用戶如今只需通過(guò)一個(gè)界面簡(jiǎn)單地點(diǎn)擊一個(gè)按鈕就可以完成大多數(shù)事情。自動(dòng)化系統(tǒng)中的各種任務(wù)會(huì)創(chuàng)建自動(dòng)化系統(tǒng)，而自動(dòng)化一整套過(guò)程會(huì)創(chuàng)建不需要人工干預(yù)且獨(dú)立運(yùn)行的自治系統(tǒng)。
將自動(dòng)化系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾蜗到y(tǒng)的過(guò)程被稱為超自動(dòng)化。
人工智能在超自動(dòng)化中的作用
人工智能為整個(gè)自動(dòng)化過(guò)程提供了正確的推動(dòng)力，它有效地用于以合理的準(zhǔn)確度模擬人類決策。自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常與OCR、RPA等相結(jié)合，以創(chuàng)建可以查看、讀取和處理圖像、視頻、文檔中的信息并執(zhí)行所需工作的數(shù)字工作者。人工智能在過(guò)去幾年的進(jìn)步確實(shí)有助于釋放巨大的自動(dòng)化機(jī)會(huì)。因此，人工智能被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)超自動(dòng)化的強(qiáng)大基礎(chǔ)。
產(chǎn)品工程中的超自動(dòng)化
超自動(dòng)化正在迅速被各行各業(yè)采用，軟件行業(yè)以多種方式利用超自動(dòng)化的力量。許多產(chǎn)品工程團(tuán)隊(duì)專注于自動(dòng)化構(gòu)建過(guò)程來(lái)編譯、部署和測(cè)試代碼，而無(wú)需任何人工干預(yù)。還集成了安全測(cè)試、性能基準(zhǔn)測(cè)試、預(yù)定的自動(dòng)化部署。這對(duì)大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)并不新鮮，但在當(dāng)今的情況下還有很多事情可以做。
決策是任何軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中固有的，這些決策主要取決于人類的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。開(kāi)發(fā)人員、經(jīng)理、測(cè)試人員協(xié)作采取多項(xiàng)決策來(lái)管理交付風(fēng)險(xiǎn)。因此，他們必須對(duì)與資源可用性、技能、成本、交付時(shí)間和利益相關(guān)者需求相關(guān)的各種限制有良好的背景和理解。為了踏上自動(dòng)化決策的旅程，它需要使用人工智能來(lái)訪問(wèn)與過(guò)去做出的決策相關(guān)的數(shù)據(jù)。
在“DevOps管道”的每個(gè)階段，都會(huì)反復(fù)生成大量數(shù)據(jù)。每天都會(huì)完成多個(gè)代碼構(gòu)建。執(zhí)行多個(gè)測(cè)試循環(huán)。人工或自動(dòng)執(zhí)行測(cè)試用例，并分別記錄錯(cuò)誤和相關(guān)詳細(xì)信息。開(kāi)發(fā)人員修復(fù)錯(cuò)誤/缺陷，并提供更多關(guān)于缺陷修復(fù)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)起來(lái)，以后用于訓(xùn)練多個(gè)人工智能模型。
可以訓(xùn)練人工智能模型以增強(qiáng)人類的決策能力。最終，準(zhǔn)確的人工智能模型將開(kāi)始為過(guò)去發(fā)生的常見(jiàn)問(wèn)題提供解決方案。他們可以建議首先修復(fù)哪些缺陷以及由誰(shuí)修復(fù)，開(kāi)始估算修復(fù)缺陷所需的工作量。推薦由于高缺陷密度而需要緊急關(guān)注的區(qū)域。他們可以根據(jù)更改代碼的影響，推薦自動(dòng)化測(cè)試套件執(zhí)行的測(cè)試用例并確定其優(yōu)先級(jí)。建議需要重構(gòu)的安全性需要加強(qiáng)的領(lǐng)域，或確定可能的性能瓶頸。
人工智能模型甚至可以用于分析部署后的趨勢(shì)，以監(jiān)控系統(tǒng)的行為，并在需要時(shí)發(fā)出警報(bào)。他們可以預(yù)測(cè)系統(tǒng)中的關(guān)鍵功能何時(shí)開(kāi)始表現(xiàn)不佳。它們可以提供重要業(yè)務(wù)流程的信息，具體取決于最終用戶使用這些流程的頻率。他們甚至可以創(chuàng)建與系統(tǒng)相關(guān)的必要文檔。在過(guò)去的幾十年，軟件行業(yè)的部分工作都消耗了大量的人工?？紤]到項(xiàng)目的限制，自動(dòng)化可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的事物才有意義。
在軟件開(kāi)發(fā)的背景下，超自動(dòng)化進(jìn)程的下一個(gè)階段肯定是創(chuàng)建更多自治系統(tǒng)，這些系統(tǒng)是自我修復(fù)、自我監(jiān)控、自我測(cè)試、自我部署、自我記錄的，但更重要的是，是自我進(jìn)化的。
結(jié)論
具有超自動(dòng)化的未來(lái)是必然的。技術(shù)進(jìn)步的“超高速”為“超自動(dòng)化”創(chuàng)造了更多機(jī)會(huì)。人們可以更有創(chuàng)造力并創(chuàng)新自動(dòng)化的新方法。有人可能想知道超自動(dòng)化之旅的最終目的地是什么?什么時(shí)候應(yīng)該結(jié)束?什么時(shí)候應(yīng)該假設(shè)事情是完全自動(dòng)化的，沒(méi)有任何進(jìn)一步的自動(dòng)化范圍?
那么最好的猜測(cè)是——永遠(yuǎn)不會(huì)。
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