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大語言模型時(shí)代到來,生成式AI會(huì)成為超自動(dòng)化蓬勃發(fā)展的催化劑嗎?

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大語言模型時(shí)代到來,生成式AI會(huì)成為超自動(dòng)化蓬勃發(fā)展的催化劑嗎?

超自動(dòng)化領(lǐng)域的玩家們,必須要加快速度迎頭趕上了。

文|王吉偉

3月7日,有個(gè)名為Kognitos智能RPA廠商拿到了675萬美元融資,自送綽號(hào)“生成式AI自動(dòng)化”先驅(qū)。其主要業(yè)務(wù),是提供類似ChatGPT的對(duì)話式功能,為客戶提供更人性化的智能自動(dòng)化服務(wù)。

對(duì)于Kognitos的綽號(hào),業(yè)內(nèi)人士看后呵呵一笑。

誰不知道,微軟早已將ChatGPT融合到RPA產(chǎn)品中,也在同一天宣布已將ChatGPT技術(shù)擴(kuò)展到Power Platform(包含RPA產(chǎn)品Power Automate)平臺(tái)上,允許其用戶在很少甚至不用編寫代碼就能開發(fā)自己的應(yīng)用程序。

論引入GPT的速度,自然沒人能夠比得過近水樓臺(tái)先得月的微軟Power Automate,畢竟微軟是OpenAI的大東家。

打定LLM主意的初創(chuàng)公司不止這一家,比如國內(nèi)也有一家名為瀾碼科技的公司,成立于ChatGPT發(fā)布之前,并已在2月份成立之初拿到了上千萬元融資。這也是一家基于大語言模型的自動(dòng)化平臺(tái)公司,致力于人機(jī)協(xié)同、人機(jī)融合、人機(jī)共生等領(lǐng)域的研究和探索。

這些初創(chuàng)公司瞄準(zhǔn)了超自動(dòng)化與LLM融合的賽道,顯然是要借助新技術(shù)和新風(fēng)口打造全新交互模式的新型超自動(dòng)化產(chǎn)品,以更靈活的方式快速切入細(xì)分或者專長市場。

RPA廠商現(xiàn)在基本都已完成相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)品布局,晉級(jí)成為超自動(dòng)化廠商。超自動(dòng)化(hyperautomation)技術(shù)合集下的低代碼、流程挖掘、BPM、BPA等技術(shù)及產(chǎn)品所涉及的很多廠商,也都在快速完善自身并蛻變成為超自動(dòng)化廠商。

相對(duì)于初創(chuàng)公司看中AI大模型(LLM,Large Language Model)在超自動(dòng)化領(lǐng)域的機(jī)會(huì),包括巨頭科技公司和已經(jīng)走上B、C、D輪的國內(nèi)外超自動(dòng)化廠商們,在ChatGPT發(fā)布之初就開始積極探索與研究LLM與超自動(dòng)化的融合應(yīng)用,到現(xiàn)在都已有了一些成果。

單是RPA廠商,國內(nèi)外已有幾十家廠商引入了生成式AI。

在低代碼/無代碼領(lǐng)域,生成式AI技術(shù)也已經(jīng)成了各平臺(tái)的必需,越來越多的廠商都發(fā)布了基于LLM的產(chǎn)品及解決方案。

在流程挖掘領(lǐng)域,這幾天超自動(dòng)化廠商Pega推出了深度融合ChatGPT功能的全新流程挖掘產(chǎn)品Pega Process Mining,使得用戶通過自然語言對(duì)話就能使用流程挖掘功能,相信以后流程挖掘產(chǎn)品都會(huì)集成GPT。

至于老牌的BPM、BPA等廠商,幾乎都與servicenow、Mulesoft等一樣步調(diào)一致的快速引入了GPT。

國內(nèi)的一些廠商,更是打造出了AIxRPA、AIGCxRPA、生成式RPA等諸多概念,在這背后都是LLM與RPA或者超自動(dòng)化的深度融合。

整體而言,目前大部分超自動(dòng)化廠商都已經(jīng)引入、集成并部署了基于LLM的生成式AI技術(shù)。

那么,都有哪些廠商引入了生成式AI?生成式AI在超自動(dòng)化中有哪些應(yīng)用?對(duì)超自動(dòng)化有什么影響?本文,王吉偉頻道就跟大家聊聊這些。

再談超自動(dòng)化

王吉偉頻道在2020年寫過一篇關(guān)于超自動(dòng)化的文章,也是國內(nèi)最早介紹超自動(dòng)化的文章之一。但幾年發(fā)展下來,你會(huì)發(fā)現(xiàn)超自動(dòng)化的概念與內(nèi)涵已經(jīng)有了很大的變化及完善。

擴(kuò)展閱讀:數(shù)字化轉(zhuǎn)型具體落地有著落,超自動(dòng)化開啟RPA紅利時(shí)代

所以,這里有必要再跟大家聊一聊。

自Gartner于2019年發(fā)布這項(xiàng)技術(shù)后,現(xiàn)在超自動(dòng)化已經(jīng)成為人所共知的概念。

超自動(dòng)化一詞最早由Gartner在2019年提出,它是一個(gè)以交付工作為目的的集合體,是機(jī)器人流程自動(dòng)化、流程挖掘、智能業(yè)務(wù)流程管理等多種技術(shù)能力與軟件工具的組合,是智能流程自動(dòng)化、集成自動(dòng)化等概念的進(jìn)一步延伸。

超自動(dòng)化本身涉及到的關(guān)鍵步驟即發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計(jì)、自動(dòng)化、測量、監(jiān)視和重新評(píng)估等均囊括在內(nèi),突出以人為中心,實(shí)現(xiàn)人、應(yīng)用、服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)、組合以及協(xié)調(diào)的重要性。

2021年,Gartner對(duì)超級(jí)自動(dòng)化做了進(jìn)一步的定位細(xì)化,認(rèn)為超級(jí)自動(dòng)化作為韌性交付的一部分,保障了企業(yè)服務(wù)交付的靈活性,強(qiáng)調(diào)一切可以而且應(yīng)該被自動(dòng)化的事物都需要轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化方式。

譬如,現(xiàn)在許多企業(yè)被一些遺留的業(yè)務(wù)流程拖累,這套流程由一系列技術(shù)拼湊而成,而這些技術(shù)是并未經(jīng)過優(yōu)化、精簡、連接、明確或一致的,這為企業(yè)帶來了非常昂貴和復(fù)雜的成本。隨著數(shù)字業(yè)務(wù)的加速發(fā)展,企業(yè)需要一套高效、高速、高包容性以及民主化的流程,需要關(guān)注效率、性能和業(yè)務(wù)敏捷性。

到2022年,Gartner認(rèn)為超級(jí)自動(dòng)化是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑變革的重要組成部分。

超級(jí)自動(dòng)化是一種業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的方法,也被認(rèn)為是多種先進(jìn)技術(shù)、工具或平臺(tái)的協(xié)調(diào)使用。發(fā)展到現(xiàn)在,超自動(dòng)化的概念已經(jīng)超越技術(shù)本身,而成為廣大組織在自動(dòng)化戰(zhàn)略層面的重要組成部分。

在更高的企業(yè)經(jīng)營維度上,超自動(dòng)化是一種利用技術(shù)最大限度地提高業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化的方法,也是一種業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的方法,其目標(biāo)是通過提高彈性、可擴(kuò)展性和節(jié)省的成本實(shí)現(xiàn)數(shù)字加速。也被認(rèn)為是多種先進(jìn)技術(shù)、工具或平臺(tái)的協(xié)調(diào)使用。

它通過多種技術(shù)、工具和平臺(tái)同步工作,以自動(dòng)化每個(gè)可能的業(yè)務(wù)流程。其所包含的工具、軟件、平臺(tái)以及技術(shù)包括:

  • 事件驅(qū)動(dòng)軟件架構(gòu);
  • RPA;
  • 低代碼/無代碼工具;
  • 打包軟件;
  • 機(jī)器學(xué)習(xí);
  • 業(yè)務(wù)流程管理(BPM)和智能業(yè)務(wù)流程管理套件(iBPMS);
  • 集成平臺(tái)即服務(wù)(iPaaS);
  • 人工智能(AI通用技術(shù),現(xiàn)包含生成式AI);
  • 其他類型的決策、流程和任務(wù)自動(dòng)化工具。

在超自動(dòng)化技術(shù)合集中,所有的工具與技術(shù)等都可以視作超自動(dòng)化的技術(shù)子集。

需要說明的是,超自動(dòng)化技術(shù)合集仍在吸納更多的自動(dòng)化相關(guān)技術(shù),以保證端到端自動(dòng)化的高效穩(wěn)定運(yùn)行。比如最新的生成式AI技術(shù),現(xiàn)在也已經(jīng)成為超自動(dòng)化的重要技術(shù)之一。

Gartner認(rèn)為,“超自動(dòng)化”一詞與自動(dòng)化不同,因?yàn)樗粌H與產(chǎn)品和服務(wù)有關(guān)。他們將超自動(dòng)化定義為包括公司從IT基礎(chǔ)設(shè)施到業(yè)務(wù)流程和決策設(shè)計(jì)方法的重大變化,因此,超自動(dòng)化是一種整體自動(dòng)化方法。

超自動(dòng)化不僅為政府等機(jī)構(gòu)提供了有效、無縫連接公共服務(wù)的機(jī)會(huì),更專注于跨領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)端到端業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化,以大幅度提升組織的工作效率。

廠商們重視這項(xiàng)技術(shù),當(dāng)然更因?yàn)樗木薮笫袌鰸摿Α,F(xiàn)在,超自動(dòng)化的未來市場規(guī)模已經(jīng)得到眾多行業(yè)及組織的認(rèn)同。根據(jù)Gartner數(shù)據(jù),到2024年,全球65%的大型組織將部署某種形式的超自動(dòng)化。

還有相關(guān)研究報(bào)告顯示,全球超自動(dòng)化市場規(guī)模/份額在2022年的價(jià)值為365億美元,預(yù)計(jì)到2032年將達(dá)到1670.2億美元,在預(yù)測期內(nèi)的復(fù)合年增長率為16.4%。

超自動(dòng)化引入生成式AI

了解了超自動(dòng)化這個(gè)技術(shù)合集的組成后,再說生成式AI與它的關(guān)系就容易理解了。

自從ChatGPT發(fā)布以來,超自動(dòng)化領(lǐng)域的多家廠商都在積極嘗試并引入GPT,國內(nèi)廠商也會(huì)同時(shí)引入文心一言、星火認(rèn)知等國產(chǎn)AI大模型。對(duì)于生成式AI如何應(yīng)用于超自動(dòng)化架構(gòu),從目前廠商的應(yīng)用案例來看,在某種工具中集成或者通過部署相關(guān)大模型以實(shí)現(xiàn)生成式AI的應(yīng)用是比較通用的引入方式。

下面,我們以RPA和低/無代碼為例,看看超自動(dòng)化引入生成式的情況。

RPA中引入生成式AI。王吉偉頻道已經(jīng)在這篇文章中做過盤點(diǎn),目前國內(nèi)外RPA廠商已經(jīng)有幾十家都已經(jīng)引入GPT或者相關(guān)技術(shù)。

擴(kuò)展閱讀:多家廠商引入ChatGPT,集成與融合生成式AI成為RPA技術(shù)新趨勢

從今年1月開始,智能自動(dòng)化廠商N(yùn)ICE就率先宣布了與ChatGPT的技術(shù)集成。此后Automation Anywhere、UiPath、三星SDS、Appian、SAP、Pega 、Salesforce、微軟(Power Automate)等多家廠商都官宣或者發(fā)布了GPT插件,并在博客或視頻平臺(tái)上線了相關(guān)教程與視頻。

保守估計(jì),國外市場引入GPT的RPA廠商已經(jīng)不下20家。

在國內(nèi)市場,九科信息引入了ChatGPT,來也科技開通了微軟國際版Azure OpenAI訂閱服務(wù),影刀引入Azure OpenAI服務(wù)并接入了文心一言,實(shí)在智能推出對(duì)基于AI大模型的話式文檔審閱產(chǎn)品“Chat-IDP”,弘璣CyClone已經(jīng)發(fā)布了多個(gè)AIxGPT應(yīng)用demo,達(dá)觀數(shù)據(jù)自研“曹植”大語言模型,藝賽旗推出深度融合GPT超自動(dòng)化產(chǎn)品iS-RPA,金智維也已在RPA+ AutoGPT結(jié)合方面做了很多探索。

此外,壹沓科技、云鈉科技、中關(guān)村科金、科大訊飛、自然機(jī)器人等一眾廠商也都發(fā)布了相應(yīng)的產(chǎn)品以及應(yīng)用demo。

國內(nèi)主流超自動(dòng)化(RPA\IA)廠商,都已經(jīng)引入了GPT等大模型。

低代碼/無代碼與生成式AI。低/無代碼廠商同樣對(duì)生成式AI保持了足夠的關(guān)注,畢竟生成式AI可以進(jìn)一步賦能低/無代碼平臺(tái)。

比如西門子幾個(gè)月來一直致力于在其低代碼平臺(tái)中添加生成式 AI 功能,預(yù)計(jì)在年底前將此功能開放給用戶。該公司甚至在OpenAI發(fā)布ChatGPT之前就已獲得 GPT (生成預(yù)訓(xùn)練變壓器)技術(shù),并且一直在對(duì)該技術(shù)進(jìn)行試驗(yàn),以更好地將其整合到其低代碼平臺(tái)中。

再如低代碼平臺(tái)K2,已經(jīng)推出了最新功能,可以使用戶無需編寫任何代碼即可構(gòu)建自定義業(yè)務(wù)應(yīng)用程序。該平臺(tái)使用生成式 AI 來自動(dòng)化軟件開發(fā)過程的各個(gè)方面,例如工作流自動(dòng)化和數(shù)據(jù)分析。K2的AI還有助于預(yù)測分析,使用戶能夠在沒有任何編碼知識(shí)的情況下做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

軟件測試平臺(tái)Sofy推出的SofySense ,也是由生成式AI驅(qū)動(dòng)的無代碼移動(dòng)應(yīng)用程序測試解決方案,它結(jié)合了 GPT 集成的智能軟件測試 AI 技術(shù),以提供質(zhì)量保證 (QA) 協(xié)助。該平臺(tái)智能生成AI聊天機(jī)器人Sofybot,可以對(duì)特定的測試查詢提供及時(shí)準(zhǔn)確的響應(yīng)。

最近企業(yè)級(jí)人工智能公司Moveworks也推出了Creator Studio,這是一個(gè)無代碼、生成式人工智能平臺(tái),可在幾分鐘內(nèi)構(gòu)建任何對(duì)話人工智能的應(yīng)用。該平臺(tái)利用先進(jìn)大型語言模型(LLM)和生成式人工智能(Generative AI)來提供一個(gè)自然語言界面,員工可以在本企業(yè)范圍內(nèi)使用。

公開資料顯示,Retool、Bubble等國外低/無代碼平臺(tái)都已經(jīng)引入生成式AI技術(shù),并推出了相關(guān)功能。

至于已經(jīng)推出LLM或與合作伙伴深度合作的微軟、谷歌等云廠商,早已將生成式AI技術(shù)融合到了各自的低/無代碼平臺(tái)。

在國內(nèi),網(wǎng)易數(shù)帆也在4月25日的低代碼業(yè)務(wù)戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)上推出了CodeWav 智能開發(fā)平臺(tái)。該平臺(tái)以網(wǎng)易自研智能大模型為底座,以低代碼為開發(fā)工具,開發(fā)者只需編寫少量代碼,通過自然語言描述和可視化拖拉拽即可快速開發(fā)應(yīng)用。

事實(shí)上,就像網(wǎng)易一樣,已經(jīng)推出大模型的阿里云、華為云、百度云、騰訊云等多家云廠商,都已將生成式AI技術(shù)部署到了各自的低/無代碼平臺(tái)。

可以看到,引入大模型和生成式AI同樣成為了低代碼/無代碼領(lǐng)域的流行趨勢,從海外到國內(nèi)的廠商都在積極引入生成式AI。

RPA和低代碼,僅是超自動(dòng)化技術(shù)組合中引入生成式AI的兩個(gè)技術(shù)子集。到現(xiàn)在為止,RPA廠商、低/無代碼廠商、BPM廠商、iPaaS廠商、BI廠商以及流程挖掘廠商等所推出的最新產(chǎn)品都以某種方式引入了生成式AI。

了解這些之后,你會(huì)發(fā)現(xiàn)在整個(gè)超自動(dòng)化技術(shù)合集中,好像都在或者已經(jīng)集成了生成式AI,超自動(dòng)化技術(shù)中的生成式AI已經(jīng)無處不在了。

生成式AI在超自動(dòng)化中的應(yīng)用

簡單地講,生成式AI是一種利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù),如文本,圖像,音頻等,來創(chuàng)建新的內(nèi)容的技術(shù)。生成式AI可以在各個(gè)領(lǐng)域,如廣告,娛樂,新聞等,提供創(chuàng)新和有價(jià)值的內(nèi)容。

因此,把生成式AI技術(shù)接入到超自動(dòng)化的任何技術(shù)子集比如RPA、低/無代碼平臺(tái)中,都能極大的提升作業(yè)效率、降低使用難度及維護(hù)成本,并能夠有效改善用戶體驗(yàn)。

從超自動(dòng)化在組織數(shù)字化的應(yīng)用層面來看,生成式AI的應(yīng)用可以為超自動(dòng)化帶來以下幾個(gè)改變。

1、助力超自動(dòng)化更好地實(shí)施自動(dòng)化流程

生成式AI可以用來生成業(yè)務(wù)流程的文檔和說明,比如根據(jù)業(yè)務(wù)需求和規(guī)則,自動(dòng)生成流程圖、步驟描述和執(zhí)行條件等,從而減少人工編寫的時(shí)間和錯(cuò)誤。

還可以用來生成業(yè)務(wù)流程的測試用例和數(shù)據(jù),提高測試的覆蓋率和質(zhì)量。例如,根據(jù)業(yè)務(wù)流程的邏輯和邊界條件,自動(dòng)生成測試場景、輸入數(shù)據(jù)和預(yù)期輸出等。

此外生成式AI還能用來生成業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化建議和改進(jìn)方案,比如根據(jù)業(yè)務(wù)流程的運(yùn)行數(shù)據(jù)和評(píng)估指標(biāo),自動(dòng)生成優(yōu)化目標(biāo)、策略和措施等,以實(shí)現(xiàn)提高業(yè)務(wù)流程的性能和效果。

通過生成式AI,可以讓超自動(dòng)化更好地實(shí)施自動(dòng)化流程,提升業(yè)務(wù)價(jià)值和競爭力。

2、賦能超自動(dòng)化助力企業(yè)自動(dòng)化決策

生成式AI可以為超自動(dòng)化提供更多的數(shù)據(jù)源和內(nèi)容形式,增加超自動(dòng)化的覆蓋范圍和應(yīng)用場景。比如根據(jù)用戶的需求和偏好,生成個(gè)性化的廣告文案和創(chuàng)意,幫助超自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的營銷策略。

能夠?yàn)槌詣?dòng)化提供更多的智能和創(chuàng)造力,增加超自動(dòng)化的靈活性和適應(yīng)性。根據(jù)不同的情境和目標(biāo),生成不同風(fēng)格和語氣的文本內(nèi)容,幫助超自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)更多樣化和人性化的交互方式。

還能為超自動(dòng)化提供更多的反饋和優(yōu)化,增加超自動(dòng)化的效果和質(zhì)量。比如根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù),生成評(píng)估報(bào)告和改進(jìn)建議,幫助超自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)更快速和精準(zhǔn)的決策調(diào)整。

集成生成式AI技術(shù)的超自動(dòng)化,可以幫助企業(yè)更好地進(jìn)行自動(dòng)化決策,提升企業(yè)的競爭力和價(jià)值。

3、助力超自動(dòng)化進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測

數(shù)據(jù)分析和預(yù)測,已經(jīng)成為超自動(dòng)化實(shí)施后監(jiān)管與運(yùn)營的重要組成部分。生成式AI是一種強(qiáng)大而靈活的AI技術(shù),它可以助力超自動(dòng)化進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測,實(shí)現(xiàn)更智能、更高效、更靈活的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。

具體作用主要有以下幾點(diǎn):

數(shù)據(jù)清洗和整理。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和目標(biāo),自動(dòng)生成合適的數(shù)據(jù)清洗和整理規(guī)則,例如去除異常值、填補(bǔ)缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等,進(jìn)而節(jié)省人工編寫規(guī)則的時(shí)間和精力,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。

數(shù)據(jù)探索和可視化。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和目標(biāo),自動(dòng)生成有意義的數(shù)據(jù)探索和可視化報(bào)告,比如生成描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、聚類分析等,幫助用戶快速了解數(shù)據(jù)的概況和特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和洞察。

數(shù)據(jù)建模和預(yù)測。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和目標(biāo),自動(dòng)生成合適的數(shù)據(jù)建模和預(yù)測方案,比如選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、調(diào)整合適的參數(shù)、評(píng)估模型性能等,快速構(gòu)建高效準(zhǔn)確的預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

數(shù)據(jù)解釋和呈現(xiàn)。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和目標(biāo),自動(dòng)生成易于理解和傳達(dá)的數(shù)據(jù)解釋和呈現(xiàn)內(nèi)容,例如生成摘要、推薦、建議等,用戶能夠更好地理解數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的結(jié)果,提高數(shù)據(jù)溝通和利用的效果。

以上只是講了幾種應(yīng)用,生成式AI在超自動(dòng)化中的應(yīng)用遠(yuǎn)不止這些。隨著這項(xiàng)技術(shù)更多的融入到超自動(dòng)化各技術(shù)子集中,生成式AI也將從整體上改變與影響超自動(dòng)化的交互方式、運(yùn)行效率以及未來發(fā)展。

幾個(gè)生成式AI與超自動(dòng)化結(jié)合應(yīng)用的案例

超自動(dòng)化集成生成式AI的應(yīng)用案例已經(jīng)有很多,這里舉幾個(gè)有代表性的例子。

UiPath是對(duì)生成式AI探索比較早的超自動(dòng)化廠商之一,很早之前就有了相關(guān)的應(yīng)用案例。

UiPath集成ChatGPT的一個(gè)典型應(yīng)用,就是用于分析客戶反饋。ChatGPT的一個(gè)重要用途,就是分析文本并評(píng)估客戶對(duì)特定產(chǎn)品的反饋情緒。通過向 ChatGPT 提供一組從客戶收到的產(chǎn)品反饋,并輸入類似提示:“請(qǐng)確定此反饋的情緒,將其分配為正面、負(fù)面或混合?!盋hatGPT 將做出響應(yīng),一致且準(zhǔn)確地識(shí)別消息的語氣。

同時(shí),還可以將自動(dòng)化添加到組合中。機(jī)器人可以向 ChatGPT 發(fā)送反饋列表、共享提示、接收每條消息的答案并計(jì)算肯定、否定和混合答案。這些用戶情緒反饋,可以自動(dòng)定向到產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)。

在3月底召開的AI峰會(huì)上,UiPath還推出了Clipboard AI,該產(chǎn)品是與Open AI進(jìn)行技術(shù)結(jié)合,通過ChatGPT打造的全新問答式自動(dòng)化產(chǎn)品,可為用戶提供跨應(yīng)用程序端到端的自動(dòng)粘貼、復(fù)制,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢,貨幣轉(zhuǎn)換等功能。

國內(nèi)RPA廠商,也在積極探索如何融合GPT等生成式AI,并且有些廠商已經(jīng)放出了應(yīng)用demo。

比如弘璣Cyclone最近就發(fā)布了多個(gè)應(yīng)用demo。其中一個(gè)demo是GPT結(jié)合RPA實(shí)現(xiàn)周報(bào)自動(dòng)書寫和發(fā)送,GPT通過分析RPA自動(dòng)獲取的項(xiàng)目日?qǐng)?bào)和項(xiàng)目管理系統(tǒng)中的信息,通過與用戶多輪對(duì)話生成具有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持的精確項(xiàng)目周報(bào)。這種全新的對(duì)話式流程創(chuàng)建,令人耳目一新。

來也科技通過在內(nèi)部舉辦大語言模型黑客馬拉松,一連推出了多個(gè)GPT應(yīng)用。其中有個(gè)應(yīng)用是在一分鐘內(nèi)創(chuàng)建自己的AI 客服機(jī)器人,只需在聊天框中選定任一品牌或公司,在大語言模型和聊天機(jī)器人共同搭建的支持下即可開始創(chuàng)建自己的AI 客服,無需構(gòu)建與維護(hù)成本,且可以直接在WhatsApp上免費(fèi)使用。

實(shí)在智能推出的首款能和文檔對(duì)話的產(chǎn)品Chat-IDP,在IDP(文檔審閱)中嵌入基于大型語言模型LLM的強(qiáng)大語義理解、多輪對(duì)話、邏輯推演和文本生成能力。用戶登錄Chat-IDP后,只需要把Word、PDF、掃描件等多種格式的文件上傳,就能在原文上劃選內(nèi)容,并直接進(jìn)行提問交流,實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵信息查找、改寫續(xù)寫、邏輯運(yùn)算、糾錯(cuò)翻譯等功能,減少在文檔和其他AI功能平臺(tái)之間來回跳轉(zhuǎn)的割裂感。

還有更多廠商都已經(jīng)發(fā)布了生成式AI相關(guān)的產(chǎn)品,并已經(jīng)有了落地的應(yīng)用案例,從反饋來看應(yīng)用效果非常顯著,已獲得很多用戶青睞。

隨著更多用戶接受通過對(duì)話式交互處理各種業(yè)務(wù)流程的操作方式,生成式AI與超自動(dòng)化的融合也將會(huì)進(jìn)一步加深。

生成式AI對(duì)超自動(dòng)化的影響

基于前文對(duì)超自動(dòng)化技術(shù)及相關(guān)案例的分析和理解,我們可以將生成式AI對(duì)超自動(dòng)化的影響總結(jié)為提高效率和準(zhǔn)確性、減少人工干預(yù)、提高決策質(zhì)量、增強(qiáng)智能化等幾個(gè)方面。

這幾點(diǎn)都很好理解,限于篇幅這里就不展開敘述了。

事實(shí)上,組織一旦將生成式AI引入超自動(dòng)化的某個(gè)技術(shù)子集,也會(huì)影響到到其他技術(shù)子集,因此所帶來是整個(gè)超自動(dòng)化架構(gòu)下各種業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化的高效運(yùn)營。

下面,我們可以從RPA角度,看看生成式AI對(duì)超級(jí)自動(dòng)化的影響。

目前,基于GPT的生成式AI應(yīng)用正在蓬勃發(fā)展,各類跨界領(lǐng)域技術(shù)和GPT大模型的結(jié)合應(yīng)用也不斷涌現(xiàn),AutoGPT也是其中之一。

AutoGPT是由GPT-4驅(qū)動(dòng)的一個(gè)實(shí)驗(yàn)性的開源應(yīng)用程序,可以自主實(shí)現(xiàn)用戶設(shè)定的任何目標(biāo),它賦予了GPT模型自動(dòng)化執(zhí)行和自我優(yōu)化的能力。

金智維創(chuàng)始人&CEO廖萬里認(rèn)為,從AutoGPT開始,AI根據(jù)用戶設(shè)定的目標(biāo)可以自主地提出計(jì)劃,然后執(zhí)行計(jì)劃,進(jìn)行結(jié)果評(píng)估和優(yōu)化;AutoGPT還具有互聯(lián)網(wǎng)訪問、內(nèi)存管理、基于GPT-4和GPT-3.5模型實(shí)例的文件存儲(chǔ)和生成摘要等功能。

在此基礎(chǔ)上,再結(jié)合RPA機(jī)器人流程自動(dòng)化能力的輔助,AutoGPT能夠進(jìn)一步根據(jù)用戶設(shè)定的目標(biāo),在用戶完全不插手的情況下自主執(zhí)行任務(wù),包括日常的事件分析、營銷方案撰寫、代碼編程等場景,都能夠?qū)崿F(xiàn)工作全流程的自動(dòng)化。

作為基于GPT-4大模型完全自主運(yùn)行的應(yīng)用實(shí)驗(yàn)之一,AutoGPT突破了ChatGPT在用戶提示信息交互方面的局限性。

當(dāng)用戶提出一個(gè)需求或任務(wù)時(shí),AutoGPT不會(huì)著急給出答案,而是會(huì)通過 AI THOUGHTS(思考)、REASONING(推理)、PLAN(規(guī)劃)、CRITICISM(評(píng)估) 四個(gè)模塊分析問題,并且給出執(zhí)行目標(biāo)和具體任務(wù),然后在項(xiàng)目執(zhí)行過程中自主調(diào)整和優(yōu)化。

AutoGPT自己會(huì)提出新的問題并回答,這種自我迭代和優(yōu)化使得 AutoGPT能夠在項(xiàng)目進(jìn)行中不斷進(jìn)步,避免了頻繁的人工干預(yù)。

RPA+ AutoGPT的結(jié)合,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)現(xiàn)有的任務(wù)進(jìn)行深度分析,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)一些未被注意到的問題,并且給出最佳答案。

可以說,AutoGPT會(huì)讓RPA在超級(jí)自動(dòng)化方面的探索實(shí)踐能力實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步提升。

再從低/無代碼領(lǐng)域,感受一下生成式AI對(duì)對(duì)它的巨大影響。

生成式AI可以自動(dòng)生成代碼和程序,這一顛覆性體驗(yàn)將大幅降低開發(fā)門檻、提升效率,從而極大降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型難度。不僅如此,平臺(tái)還提供智能檢查和修復(fù)、智能補(bǔ)全等輔助工具,幫助完善編程成果,AI 測試機(jī)器人也能自動(dòng)完成低代碼應(yīng)用的測試,保證應(yīng)用正常運(yùn)行。

幾乎所有的IT領(lǐng)域?qū)<叶颊J(rèn)為,生成式AI將徹底改變低代碼和無代碼開發(fā)環(huán)境的使用。同時(shí)將生成式AI添加到低代碼和無代碼平臺(tái)已經(jīng)成為趨勢,廣大組織可以通過降低采用這些系統(tǒng)的障礙,并進(jìn)一步授權(quán)業(yè)務(wù)用戶創(chuàng)建應(yīng)用程序,可以加快開發(fā)進(jìn)度。

低代碼/無代碼供應(yīng)商的產(chǎn)品將結(jié)合可視化開發(fā)界面和生成式AI模型的優(yōu)勢,讓用戶通過自然語言或采用可視化組件來優(yōu)化開發(fā)結(jié)果。

比如微軟已經(jīng)在低代碼產(chǎn)品PowerApps中添加了Copilot,提供了基于ChatGPT的功能,包括非開發(fā)人員在內(nèi)的用戶,都可以通過聊天交互輕松創(chuàng)建簡單的應(yīng)用程序,應(yīng)用程序還可以為其用戶提供ChatGPT實(shí)例。

一般而言,將生成式AI添加到Copilot中有兩個(gè)實(shí)際用途:一是幫助加快開發(fā)周期,二是將生成式AI添加到已創(chuàng)建的應(yīng)用程序中。

在超自動(dòng)化中集成生成式AI這種形式,接下來將會(huì)成為低代碼/無代碼的主流產(chǎn)品形態(tài),更多廠商正在引入生成式AI技術(shù)。

不管是在超自動(dòng)化的技術(shù)子集中引入生成式AI,還是基于生成式AI從整體上重塑和優(yōu)化超自動(dòng)化,都會(huì)影響到超自動(dòng)化運(yùn)行的多個(gè)子流程,并通過數(shù)據(jù)等內(nèi)容生成以及跨系統(tǒng)訪問交互來實(shí)現(xiàn)更好效果。

所以,如何將生成式AI與超自動(dòng)化深度融合,將會(huì)是廠商們接下來重點(diǎn)研究的課題。

后記:共建企業(yè)經(jīng)營LLM時(shí)代

最后再多說幾句。

某種程度上,配備了代碼解釋器插件的ChatGPT已經(jīng)成為了一個(gè)對(duì)話式程序創(chuàng)建平臺(tái),OpenAI已經(jīng)發(fā)布的70款插件則讓ChatGPT的開發(fā)能力與自動(dòng)化能力進(jìn)一步加強(qiáng),以后面向各領(lǐng)域的執(zhí)行類插件將會(huì)更多,很多簡單應(yīng)用場景的自動(dòng)化都將逐步實(shí)現(xiàn)。

雖然加上各種插件的ChatGPT目前還無法影響到廣大組織構(gòu)建了多年企業(yè)核心數(shù)據(jù)運(yùn)營系統(tǒng),但在不遠(yuǎn)的將來,對(duì)話式AI重新構(gòu)建企業(yè)管理軟件系統(tǒng)已是不可避免。

LLM即將一統(tǒng)天下的情況下,超自動(dòng)化引入生成式AI早已是大勢所趨。與其等著ChatGPT等生成式AI去顛覆企業(yè)已有的數(shù)字化系統(tǒng),不如積極加入共建企業(yè)經(jīng)營管理的LLM時(shí)代,不是嗎?

因此,超自動(dòng)化領(lǐng)域的玩家們,必須要加快速度迎頭趕上了。

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大語言模型時(shí)代到來,生成式AI會(huì)成為超自動(dòng)化蓬勃發(fā)展的催化劑嗎?

超自動(dòng)化領(lǐng)域的玩家們,必須要加快速度迎頭趕上了。

文|王吉偉

3月7日,有個(gè)名為Kognitos智能RPA廠商拿到了675萬美元融資,自送綽號(hào)“生成式AI自動(dòng)化”先驅(qū)。其主要業(yè)務(wù),是提供類似ChatGPT的對(duì)話式功能,為客戶提供更人性化的智能自動(dòng)化服務(wù)。

對(duì)于Kognitos的綽號(hào),業(yè)內(nèi)人士看后呵呵一笑。

誰不知道,微軟早已將ChatGPT融合到RPA產(chǎn)品中,也在同一天宣布已將ChatGPT技術(shù)擴(kuò)展到Power Platform(包含RPA產(chǎn)品Power Automate)平臺(tái)上,允許其用戶在很少甚至不用編寫代碼就能開發(fā)自己的應(yīng)用程序。

論引入GPT的速度,自然沒人能夠比得過近水樓臺(tái)先得月的微軟Power Automate,畢竟微軟是OpenAI的大東家。

打定LLM主意的初創(chuàng)公司不止這一家,比如國內(nèi)也有一家名為瀾碼科技的公司,成立于ChatGPT發(fā)布之前,并已在2月份成立之初拿到了上千萬元融資。這也是一家基于大語言模型的自動(dòng)化平臺(tái)公司,致力于人機(jī)協(xié)同、人機(jī)融合、人機(jī)共生等領(lǐng)域的研究和探索。

這些初創(chuàng)公司瞄準(zhǔn)了超自動(dòng)化與LLM融合的賽道,顯然是要借助新技術(shù)和新風(fēng)口打造全新交互模式的新型超自動(dòng)化產(chǎn)品,以更靈活的方式快速切入細(xì)分或者專長市場。

RPA廠商現(xiàn)在基本都已完成相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)品布局,晉級(jí)成為超自動(dòng)化廠商。超自動(dòng)化(hyperautomation)技術(shù)合集下的低代碼、流程挖掘、BPM、BPA等技術(shù)及產(chǎn)品所涉及的很多廠商,也都在快速完善自身并蛻變成為超自動(dòng)化廠商。

相對(duì)于初創(chuàng)公司看中AI大模型(LLM,Large Language Model)在超自動(dòng)化領(lǐng)域的機(jī)會(huì),包括巨頭科技公司和已經(jīng)走上B、C、D輪的國內(nèi)外超自動(dòng)化廠商們,在ChatGPT發(fā)布之初就開始積極探索與研究LLM與超自動(dòng)化的融合應(yīng)用,到現(xiàn)在都已有了一些成果。

單是RPA廠商,國內(nèi)外已有幾十家廠商引入了生成式AI。

在低代碼/無代碼領(lǐng)域,生成式AI技術(shù)也已經(jīng)成了各平臺(tái)的必需,越來越多的廠商都發(fā)布了基于LLM的產(chǎn)品及解決方案。

在流程挖掘領(lǐng)域,這幾天超自動(dòng)化廠商Pega推出了深度融合ChatGPT功能的全新流程挖掘產(chǎn)品Pega Process Mining,使得用戶通過自然語言對(duì)話就能使用流程挖掘功能,相信以后流程挖掘產(chǎn)品都會(huì)集成GPT。

至于老牌的BPM、BPA等廠商,幾乎都與servicenow、Mulesoft等一樣步調(diào)一致的快速引入了GPT。

國內(nèi)的一些廠商,更是打造出了AIxRPA、AIGCxRPA、生成式RPA等諸多概念,在這背后都是LLM與RPA或者超自動(dòng)化的深度融合。

整體而言,目前大部分超自動(dòng)化廠商都已經(jīng)引入、集成并部署了基于LLM的生成式AI技術(shù)。

那么,都有哪些廠商引入了生成式AI?生成式AI在超自動(dòng)化中有哪些應(yīng)用?對(duì)超自動(dòng)化有什么影響?本文,王吉偉頻道就跟大家聊聊這些。

再談超自動(dòng)化

王吉偉頻道在2020年寫過一篇關(guān)于超自動(dòng)化的文章,也是國內(nèi)最早介紹超自動(dòng)化的文章之一。但幾年發(fā)展下來,你會(huì)發(fā)現(xiàn)超自動(dòng)化的概念與內(nèi)涵已經(jīng)有了很大的變化及完善。

擴(kuò)展閱讀:數(shù)字化轉(zhuǎn)型具體落地有著落,超自動(dòng)化開啟RPA紅利時(shí)代

所以,這里有必要再跟大家聊一聊。

自Gartner于2019年發(fā)布這項(xiàng)技術(shù)后,現(xiàn)在超自動(dòng)化已經(jīng)成為人所共知的概念。

超自動(dòng)化一詞最早由Gartner在2019年提出,它是一個(gè)以交付工作為目的的集合體,是機(jī)器人流程自動(dòng)化、流程挖掘、智能業(yè)務(wù)流程管理等多種技術(shù)能力與軟件工具的組合,是智能流程自動(dòng)化、集成自動(dòng)化等概念的進(jìn)一步延伸。

超自動(dòng)化本身涉及到的關(guān)鍵步驟即發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計(jì)、自動(dòng)化、測量、監(jiān)視和重新評(píng)估等均囊括在內(nèi),突出以人為中心,實(shí)現(xiàn)人、應(yīng)用、服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)、組合以及協(xié)調(diào)的重要性。

2021年,Gartner對(duì)超級(jí)自動(dòng)化做了進(jìn)一步的定位細(xì)化,認(rèn)為超級(jí)自動(dòng)化作為韌性交付的一部分,保障了企業(yè)服務(wù)交付的靈活性,強(qiáng)調(diào)一切可以而且應(yīng)該被自動(dòng)化的事物都需要轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化方式。

譬如,現(xiàn)在許多企業(yè)被一些遺留的業(yè)務(wù)流程拖累,這套流程由一系列技術(shù)拼湊而成,而這些技術(shù)是并未經(jīng)過優(yōu)化、精簡、連接、明確或一致的,這為企業(yè)帶來了非常昂貴和復(fù)雜的成本。隨著數(shù)字業(yè)務(wù)的加速發(fā)展,企業(yè)需要一套高效、高速、高包容性以及民主化的流程,需要關(guān)注效率、性能和業(yè)務(wù)敏捷性。

到2022年,Gartner認(rèn)為超級(jí)自動(dòng)化是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑變革的重要組成部分。

超級(jí)自動(dòng)化是一種業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的方法,也被認(rèn)為是多種先進(jìn)技術(shù)、工具或平臺(tái)的協(xié)調(diào)使用。發(fā)展到現(xiàn)在,超自動(dòng)化的概念已經(jīng)超越技術(shù)本身,而成為廣大組織在自動(dòng)化戰(zhàn)略層面的重要組成部分。

在更高的企業(yè)經(jīng)營維度上,超自動(dòng)化是一種利用技術(shù)最大限度地提高業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化的方法,也是一種業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的方法,其目標(biāo)是通過提高彈性、可擴(kuò)展性和節(jié)省的成本實(shí)現(xiàn)數(shù)字加速。也被認(rèn)為是多種先進(jìn)技術(shù)、工具或平臺(tái)的協(xié)調(diào)使用。

它通過多種技術(shù)、工具和平臺(tái)同步工作,以自動(dòng)化每個(gè)可能的業(yè)務(wù)流程。其所包含的工具、軟件、平臺(tái)以及技術(shù)包括:

  • 事件驅(qū)動(dòng)軟件架構(gòu);
  • RPA;
  • 低代碼/無代碼工具;
  • 打包軟件;
  • 機(jī)器學(xué)習(xí);
  • 業(yè)務(wù)流程管理(BPM)和智能業(yè)務(wù)流程管理套件(iBPMS);
  • 集成平臺(tái)即服務(wù)(iPaaS);
  • 人工智能(AI通用技術(shù),現(xiàn)包含生成式AI);
  • 其他類型的決策、流程和任務(wù)自動(dòng)化工具。

在超自動(dòng)化技術(shù)合集中,所有的工具與技術(shù)等都可以視作超自動(dòng)化的技術(shù)子集。

需要說明的是,超自動(dòng)化技術(shù)合集仍在吸納更多的自動(dòng)化相關(guān)技術(shù),以保證端到端自動(dòng)化的高效穩(wěn)定運(yùn)行。比如最新的生成式AI技術(shù),現(xiàn)在也已經(jīng)成為超自動(dòng)化的重要技術(shù)之一。

Gartner認(rèn)為,“超自動(dòng)化”一詞與自動(dòng)化不同,因?yàn)樗粌H與產(chǎn)品和服務(wù)有關(guān)。他們將超自動(dòng)化定義為包括公司從IT基礎(chǔ)設(shè)施到業(yè)務(wù)流程和決策設(shè)計(jì)方法的重大變化,因此,超自動(dòng)化是一種整體自動(dòng)化方法。

超自動(dòng)化不僅為政府等機(jī)構(gòu)提供了有效、無縫連接公共服務(wù)的機(jī)會(huì),更專注于跨領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)端到端業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化,以大幅度提升組織的工作效率。

廠商們重視這項(xiàng)技術(shù),當(dāng)然更因?yàn)樗木薮笫袌鰸摿Α,F(xiàn)在,超自動(dòng)化的未來市場規(guī)模已經(jīng)得到眾多行業(yè)及組織的認(rèn)同。根據(jù)Gartner數(shù)據(jù),到2024年,全球65%的大型組織將部署某種形式的超自動(dòng)化。

還有相關(guān)研究報(bào)告顯示,全球超自動(dòng)化市場規(guī)模/份額在2022年的價(jià)值為365億美元,預(yù)計(jì)到2032年將達(dá)到1670.2億美元,在預(yù)測期內(nèi)的復(fù)合年增長率為16.4%。

超自動(dòng)化引入生成式AI

了解了超自動(dòng)化這個(gè)技術(shù)合集的組成后,再說生成式AI與它的關(guān)系就容易理解了。

自從ChatGPT發(fā)布以來,超自動(dòng)化領(lǐng)域的多家廠商都在積極嘗試并引入GPT,國內(nèi)廠商也會(huì)同時(shí)引入文心一言、星火認(rèn)知等國產(chǎn)AI大模型。對(duì)于生成式AI如何應(yīng)用于超自動(dòng)化架構(gòu),從目前廠商的應(yīng)用案例來看,在某種工具中集成或者通過部署相關(guān)大模型以實(shí)現(xiàn)生成式AI的應(yīng)用是比較通用的引入方式。

下面,我們以RPA和低/無代碼為例,看看超自動(dòng)化引入生成式的情況。

RPA中引入生成式AI。王吉偉頻道已經(jīng)在這篇文章中做過盤點(diǎn),目前國內(nèi)外RPA廠商已經(jīng)有幾十家都已經(jīng)引入GPT或者相關(guān)技術(shù)。

擴(kuò)展閱讀:多家廠商引入ChatGPT,集成與融合生成式AI成為RPA技術(shù)新趨勢

從今年1月開始,智能自動(dòng)化廠商N(yùn)ICE就率先宣布了與ChatGPT的技術(shù)集成。此后Automation Anywhere、UiPath、三星SDS、Appian、SAP、Pega 、Salesforce、微軟(Power Automate)等多家廠商都官宣或者發(fā)布了GPT插件,并在博客或視頻平臺(tái)上線了相關(guān)教程與視頻。

保守估計(jì),國外市場引入GPT的RPA廠商已經(jīng)不下20家。

在國內(nèi)市場,九科信息引入了ChatGPT,來也科技開通了微軟國際版Azure OpenAI訂閱服務(wù),影刀引入Azure OpenAI服務(wù)并接入了文心一言,實(shí)在智能推出對(duì)基于AI大模型的話式文檔審閱產(chǎn)品“Chat-IDP”,弘璣CyClone已經(jīng)發(fā)布了多個(gè)AIxGPT應(yīng)用demo,達(dá)觀數(shù)據(jù)自研“曹植”大語言模型,藝賽旗推出深度融合GPT超自動(dòng)化產(chǎn)品iS-RPA,金智維也已在RPA+ AutoGPT結(jié)合方面做了很多探索。

此外,壹沓科技、云鈉科技、中關(guān)村科金、科大訊飛、自然機(jī)器人等一眾廠商也都發(fā)布了相應(yīng)的產(chǎn)品以及應(yīng)用demo。

國內(nèi)主流超自動(dòng)化(RPA\IA)廠商,都已經(jīng)引入了GPT等大模型。

低代碼/無代碼與生成式AI。低/無代碼廠商同樣對(duì)生成式AI保持了足夠的關(guān)注,畢竟生成式AI可以進(jìn)一步賦能低/無代碼平臺(tái)。

比如西門子幾個(gè)月來一直致力于在其低代碼平臺(tái)中添加生成式 AI 功能,預(yù)計(jì)在年底前將此功能開放給用戶。該公司甚至在OpenAI發(fā)布ChatGPT之前就已獲得 GPT (生成預(yù)訓(xùn)練變壓器)技術(shù),并且一直在對(duì)該技術(shù)進(jìn)行試驗(yàn),以更好地將其整合到其低代碼平臺(tái)中。

再如低代碼平臺(tái)K2,已經(jīng)推出了最新功能,可以使用戶無需編寫任何代碼即可構(gòu)建自定義業(yè)務(wù)應(yīng)用程序。該平臺(tái)使用生成式 AI 來自動(dòng)化軟件開發(fā)過程的各個(gè)方面,例如工作流自動(dòng)化和數(shù)據(jù)分析。K2的AI還有助于預(yù)測分析,使用戶能夠在沒有任何編碼知識(shí)的情況下做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

軟件測試平臺(tái)Sofy推出的SofySense ,也是由生成式AI驅(qū)動(dòng)的無代碼移動(dòng)應(yīng)用程序測試解決方案,它結(jié)合了 GPT 集成的智能軟件測試 AI 技術(shù),以提供質(zhì)量保證 (QA) 協(xié)助。該平臺(tái)智能生成AI聊天機(jī)器人Sofybot,可以對(duì)特定的測試查詢提供及時(shí)準(zhǔn)確的響應(yīng)。

最近企業(yè)級(jí)人工智能公司Moveworks也推出了Creator Studio,這是一個(gè)無代碼、生成式人工智能平臺(tái),可在幾分鐘內(nèi)構(gòu)建任何對(duì)話人工智能的應(yīng)用。該平臺(tái)利用先進(jìn)大型語言模型(LLM)和生成式人工智能(Generative AI)來提供一個(gè)自然語言界面,員工可以在本企業(yè)范圍內(nèi)使用。

公開資料顯示,Retool、Bubble等國外低/無代碼平臺(tái)都已經(jīng)引入生成式AI技術(shù),并推出了相關(guān)功能。

至于已經(jīng)推出LLM或與合作伙伴深度合作的微軟、谷歌等云廠商,早已將生成式AI技術(shù)融合到了各自的低/無代碼平臺(tái)。

在國內(nèi),網(wǎng)易數(shù)帆也在4月25日的低代碼業(yè)務(wù)戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)上推出了CodeWav 智能開發(fā)平臺(tái)。該平臺(tái)以網(wǎng)易自研智能大模型為底座,以低代碼為開發(fā)工具,開發(fā)者只需編寫少量代碼,通過自然語言描述和可視化拖拉拽即可快速開發(fā)應(yīng)用。

事實(shí)上,就像網(wǎng)易一樣,已經(jīng)推出大模型的阿里云、華為云、百度云、騰訊云等多家云廠商,都已將生成式AI技術(shù)部署到了各自的低/無代碼平臺(tái)。

可以看到,引入大模型和生成式AI同樣成為了低代碼/無代碼領(lǐng)域的流行趨勢,從海外到國內(nèi)的廠商都在積極引入生成式AI。

RPA和低代碼,僅是超自動(dòng)化技術(shù)組合中引入生成式AI的兩個(gè)技術(shù)子集。到現(xiàn)在為止,RPA廠商、低/無代碼廠商、BPM廠商、iPaaS廠商、BI廠商以及流程挖掘廠商等所推出的最新產(chǎn)品都以某種方式引入了生成式AI。

了解這些之后,你會(huì)發(fā)現(xiàn)在整個(gè)超自動(dòng)化技術(shù)合集中,好像都在或者已經(jīng)集成了生成式AI,超自動(dòng)化技術(shù)中的生成式AI已經(jīng)無處不在了。

生成式AI在超自動(dòng)化中的應(yīng)用

簡單地講,生成式AI是一種利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù),如文本,圖像,音頻等,來創(chuàng)建新的內(nèi)容的技術(shù)。生成式AI可以在各個(gè)領(lǐng)域,如廣告,娛樂,新聞等,提供創(chuàng)新和有價(jià)值的內(nèi)容。

因此,把生成式AI技術(shù)接入到超自動(dòng)化的任何技術(shù)子集比如RPA、低/無代碼平臺(tái)中,都能極大的提升作業(yè)效率、降低使用難度及維護(hù)成本,并能夠有效改善用戶體驗(yàn)。

從超自動(dòng)化在組織數(shù)字化的應(yīng)用層面來看,生成式AI的應(yīng)用可以為超自動(dòng)化帶來以下幾個(gè)改變。

1、助力超自動(dòng)化更好地實(shí)施自動(dòng)化流程

生成式AI可以用來生成業(yè)務(wù)流程的文檔和說明,比如根據(jù)業(yè)務(wù)需求和規(guī)則,自動(dòng)生成流程圖、步驟描述和執(zhí)行條件等,從而減少人工編寫的時(shí)間和錯(cuò)誤。

還可以用來生成業(yè)務(wù)流程的測試用例和數(shù)據(jù),提高測試的覆蓋率和質(zhì)量。例如,根據(jù)業(yè)務(wù)流程的邏輯和邊界條件,自動(dòng)生成測試場景、輸入數(shù)據(jù)和預(yù)期輸出等。

此外生成式AI還能用來生成業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化建議和改進(jìn)方案,比如根據(jù)業(yè)務(wù)流程的運(yùn)行數(shù)據(jù)和評(píng)估指標(biāo),自動(dòng)生成優(yōu)化目標(biāo)、策略和措施等,以實(shí)現(xiàn)提高業(yè)務(wù)流程的性能和效果。

通過生成式AI,可以讓超自動(dòng)化更好地實(shí)施自動(dòng)化流程,提升業(yè)務(wù)價(jià)值和競爭力。

2、賦能超自動(dòng)化助力企業(yè)自動(dòng)化決策

生成式AI可以為超自動(dòng)化提供更多的數(shù)據(jù)源和內(nèi)容形式,增加超自動(dòng)化的覆蓋范圍和應(yīng)用場景。比如根據(jù)用戶的需求和偏好,生成個(gè)性化的廣告文案和創(chuàng)意,幫助超自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的營銷策略。

能夠?yàn)槌詣?dòng)化提供更多的智能和創(chuàng)造力,增加超自動(dòng)化的靈活性和適應(yīng)性。根據(jù)不同的情境和目標(biāo),生成不同風(fēng)格和語氣的文本內(nèi)容,幫助超自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)更多樣化和人性化的交互方式。

還能為超自動(dòng)化提供更多的反饋和優(yōu)化,增加超自動(dòng)化的效果和質(zhì)量。比如根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù),生成評(píng)估報(bào)告和改進(jìn)建議,幫助超自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)更快速和精準(zhǔn)的決策調(diào)整。

集成生成式AI技術(shù)的超自動(dòng)化,可以幫助企業(yè)更好地進(jìn)行自動(dòng)化決策,提升企業(yè)的競爭力和價(jià)值。

3、助力超自動(dòng)化進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測

數(shù)據(jù)分析和預(yù)測,已經(jīng)成為超自動(dòng)化實(shí)施后監(jiān)管與運(yùn)營的重要組成部分。生成式AI是一種強(qiáng)大而靈活的AI技術(shù),它可以助力超自動(dòng)化進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測,實(shí)現(xiàn)更智能、更高效、更靈活的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。

具體作用主要有以下幾點(diǎn):

數(shù)據(jù)清洗和整理。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和目標(biāo),自動(dòng)生成合適的數(shù)據(jù)清洗和整理規(guī)則,例如去除異常值、填補(bǔ)缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等,進(jìn)而節(jié)省人工編寫規(guī)則的時(shí)間和精力,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。

數(shù)據(jù)探索和可視化。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和目標(biāo),自動(dòng)生成有意義的數(shù)據(jù)探索和可視化報(bào)告,比如生成描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、聚類分析等,幫助用戶快速了解數(shù)據(jù)的概況和特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和洞察。

數(shù)據(jù)建模和預(yù)測。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和目標(biāo),自動(dòng)生成合適的數(shù)據(jù)建模和預(yù)測方案,比如選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、調(diào)整合適的參數(shù)、評(píng)估模型性能等,快速構(gòu)建高效準(zhǔn)確的預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

數(shù)據(jù)解釋和呈現(xiàn)。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和目標(biāo),自動(dòng)生成易于理解和傳達(dá)的數(shù)據(jù)解釋和呈現(xiàn)內(nèi)容,例如生成摘要、推薦、建議等,用戶能夠更好地理解數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的結(jié)果,提高數(shù)據(jù)溝通和利用的效果。

以上只是講了幾種應(yīng)用,生成式AI在超自動(dòng)化中的應(yīng)用遠(yuǎn)不止這些。隨著這項(xiàng)技術(shù)更多的融入到超自動(dòng)化各技術(shù)子集中,生成式AI也將從整體上改變與影響超自動(dòng)化的交互方式、運(yùn)行效率以及未來發(fā)展。

幾個(gè)生成式AI與超自動(dòng)化結(jié)合應(yīng)用的案例

超自動(dòng)化集成生成式AI的應(yīng)用案例已經(jīng)有很多,這里舉幾個(gè)有代表性的例子。

UiPath是對(duì)生成式AI探索比較早的超自動(dòng)化廠商之一,很早之前就有了相關(guān)的應(yīng)用案例。

UiPath集成ChatGPT的一個(gè)典型應(yīng)用,就是用于分析客戶反饋。ChatGPT的一個(gè)重要用途,就是分析文本并評(píng)估客戶對(duì)特定產(chǎn)品的反饋情緒。通過向 ChatGPT 提供一組從客戶收到的產(chǎn)品反饋,并輸入類似提示:“請(qǐng)確定此反饋的情緒,將其分配為正面、負(fù)面或混合?!盋hatGPT 將做出響應(yīng),一致且準(zhǔn)確地識(shí)別消息的語氣。

同時(shí),還可以將自動(dòng)化添加到組合中。機(jī)器人可以向 ChatGPT 發(fā)送反饋列表、共享提示、接收每條消息的答案并計(jì)算肯定、否定和混合答案。這些用戶情緒反饋,可以自動(dòng)定向到產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)。

在3月底召開的AI峰會(huì)上,UiPath還推出了Clipboard AI,該產(chǎn)品是與Open AI進(jìn)行技術(shù)結(jié)合,通過ChatGPT打造的全新問答式自動(dòng)化產(chǎn)品,可為用戶提供跨應(yīng)用程序端到端的自動(dòng)粘貼、復(fù)制,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢,貨幣轉(zhuǎn)換等功能。

國內(nèi)RPA廠商,也在積極探索如何融合GPT等生成式AI,并且有些廠商已經(jīng)放出了應(yīng)用demo。

比如弘璣Cyclone最近就發(fā)布了多個(gè)應(yīng)用demo。其中一個(gè)demo是GPT結(jié)合RPA實(shí)現(xiàn)周報(bào)自動(dòng)書寫和發(fā)送,GPT通過分析RPA自動(dòng)獲取的項(xiàng)目日?qǐng)?bào)和項(xiàng)目管理系統(tǒng)中的信息,通過與用戶多輪對(duì)話生成具有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持的精確項(xiàng)目周報(bào)。這種全新的對(duì)話式流程創(chuàng)建,令人耳目一新。

來也科技通過在內(nèi)部舉辦大語言模型黑客馬拉松,一連推出了多個(gè)GPT應(yīng)用。其中有個(gè)應(yīng)用是在一分鐘內(nèi)創(chuàng)建自己的AI 客服機(jī)器人,只需在聊天框中選定任一品牌或公司,在大語言模型和聊天機(jī)器人共同搭建的支持下即可開始創(chuàng)建自己的AI 客服,無需構(gòu)建與維護(hù)成本,且可以直接在WhatsApp上免費(fèi)使用。

實(shí)在智能推出的首款能和文檔對(duì)話的產(chǎn)品Chat-IDP,在IDP(文檔審閱)中嵌入基于大型語言模型LLM的強(qiáng)大語義理解、多輪對(duì)話、邏輯推演和文本生成能力。用戶登錄Chat-IDP后,只需要把Word、PDF、掃描件等多種格式的文件上傳,就能在原文上劃選內(nèi)容,并直接進(jìn)行提問交流,實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵信息查找、改寫續(xù)寫、邏輯運(yùn)算、糾錯(cuò)翻譯等功能,減少在文檔和其他AI功能平臺(tái)之間來回跳轉(zhuǎn)的割裂感。

還有更多廠商都已經(jīng)發(fā)布了生成式AI相關(guān)的產(chǎn)品,并已經(jīng)有了落地的應(yīng)用案例,從反饋來看應(yīng)用效果非常顯著,已獲得很多用戶青睞。

隨著更多用戶接受通過對(duì)話式交互處理各種業(yè)務(wù)流程的操作方式,生成式AI與超自動(dòng)化的融合也將會(huì)進(jìn)一步加深。

生成式AI對(duì)超自動(dòng)化的影響

基于前文對(duì)超自動(dòng)化技術(shù)及相關(guān)案例的分析和理解,我們可以將生成式AI對(duì)超自動(dòng)化的影響總結(jié)為提高效率和準(zhǔn)確性、減少人工干預(yù)、提高決策質(zhì)量、增強(qiáng)智能化等幾個(gè)方面。

這幾點(diǎn)都很好理解,限于篇幅這里就不展開敘述了。

事實(shí)上,組織一旦將生成式AI引入超自動(dòng)化的某個(gè)技術(shù)子集,也會(huì)影響到到其他技術(shù)子集,因此所帶來是整個(gè)超自動(dòng)化架構(gòu)下各種業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化的高效運(yùn)營。

下面,我們可以從RPA角度,看看生成式AI對(duì)超級(jí)自動(dòng)化的影響。

目前,基于GPT的生成式AI應(yīng)用正在蓬勃發(fā)展,各類跨界領(lǐng)域技術(shù)和GPT大模型的結(jié)合應(yīng)用也不斷涌現(xiàn),AutoGPT也是其中之一。

AutoGPT是由GPT-4驅(qū)動(dòng)的一個(gè)實(shí)驗(yàn)性的開源應(yīng)用程序,可以自主實(shí)現(xiàn)用戶設(shè)定的任何目標(biāo),它賦予了GPT模型自動(dòng)化執(zhí)行和自我優(yōu)化的能力。

金智維創(chuàng)始人&CEO廖萬里認(rèn)為,從AutoGPT開始,AI根據(jù)用戶設(shè)定的目標(biāo)可以自主地提出計(jì)劃,然后執(zhí)行計(jì)劃,進(jìn)行結(jié)果評(píng)估和優(yōu)化;AutoGPT還具有互聯(lián)網(wǎng)訪問、內(nèi)存管理、基于GPT-4和GPT-3.5模型實(shí)例的文件存儲(chǔ)和生成摘要等功能。

在此基礎(chǔ)上,再結(jié)合RPA機(jī)器人流程自動(dòng)化能力的輔助,AutoGPT能夠進(jìn)一步根據(jù)用戶設(shè)定的目標(biāo),在用戶完全不插手的情況下自主執(zhí)行任務(wù),包括日常的事件分析、營銷方案撰寫、代碼編程等場景,都能夠?qū)崿F(xiàn)工作全流程的自動(dòng)化。

作為基于GPT-4大模型完全自主運(yùn)行的應(yīng)用實(shí)驗(yàn)之一,AutoGPT突破了ChatGPT在用戶提示信息交互方面的局限性。

當(dāng)用戶提出一個(gè)需求或任務(wù)時(shí),AutoGPT不會(huì)著急給出答案,而是會(huì)通過 AI THOUGHTS(思考)、REASONING(推理)、PLAN(規(guī)劃)、CRITICISM(評(píng)估) 四個(gè)模塊分析問題,并且給出執(zhí)行目標(biāo)和具體任務(wù),然后在項(xiàng)目執(zhí)行過程中自主調(diào)整和優(yōu)化。

AutoGPT自己會(huì)提出新的問題并回答,這種自我迭代和優(yōu)化使得 AutoGPT能夠在項(xiàng)目進(jìn)行中不斷進(jìn)步,避免了頻繁的人工干預(yù)。

RPA+ AutoGPT的結(jié)合,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)現(xiàn)有的任務(wù)進(jìn)行深度分析,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)一些未被注意到的問題,并且給出最佳答案。

可以說,AutoGPT會(huì)讓RPA在超級(jí)自動(dòng)化方面的探索實(shí)踐能力實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步提升。

再從低/無代碼領(lǐng)域,感受一下生成式AI對(duì)對(duì)它的巨大影響。

生成式AI可以自動(dòng)生成代碼和程序,這一顛覆性體驗(yàn)將大幅降低開發(fā)門檻、提升效率,從而極大降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型難度。不僅如此,平臺(tái)還提供智能檢查和修復(fù)、智能補(bǔ)全等輔助工具,幫助完善編程成果,AI 測試機(jī)器人也能自動(dòng)完成低代碼應(yīng)用的測試,保證應(yīng)用正常運(yùn)行。

幾乎所有的IT領(lǐng)域?qū)<叶颊J(rèn)為,生成式AI將徹底改變低代碼和無代碼開發(fā)環(huán)境的使用。同時(shí)將生成式AI添加到低代碼和無代碼平臺(tái)已經(jīng)成為趨勢,廣大組織可以通過降低采用這些系統(tǒng)的障礙,并進(jìn)一步授權(quán)業(yè)務(wù)用戶創(chuàng)建應(yīng)用程序,可以加快開發(fā)進(jìn)度。

低代碼/無代碼供應(yīng)商的產(chǎn)品將結(jié)合可視化開發(fā)界面和生成式AI模型的優(yōu)勢,讓用戶通過自然語言或采用可視化組件來優(yōu)化開發(fā)結(jié)果。

比如微軟已經(jīng)在低代碼產(chǎn)品PowerApps中添加了Copilot,提供了基于ChatGPT的功能,包括非開發(fā)人員在內(nèi)的用戶,都可以通過聊天交互輕松創(chuàng)建簡單的應(yīng)用程序,應(yīng)用程序還可以為其用戶提供ChatGPT實(shí)例。

一般而言,將生成式AI添加到Copilot中有兩個(gè)實(shí)際用途:一是幫助加快開發(fā)周期,二是將生成式AI添加到已創(chuàng)建的應(yīng)用程序中。

在超自動(dòng)化中集成生成式AI這種形式,接下來將會(huì)成為低代碼/無代碼的主流產(chǎn)品形態(tài),更多廠商正在引入生成式AI技術(shù)。

不管是在超自動(dòng)化的技術(shù)子集中引入生成式AI,還是基于生成式AI從整體上重塑和優(yōu)化超自動(dòng)化,都會(huì)影響到超自動(dòng)化運(yùn)行的多個(gè)子流程,并通過數(shù)據(jù)等內(nèi)容生成以及跨系統(tǒng)訪問交互來實(shí)現(xiàn)更好效果。

所以,如何將生成式AI與超自動(dòng)化深度融合,將會(huì)是廠商們接下來重點(diǎn)研究的課題。

后記:共建企業(yè)經(jīng)營LLM時(shí)代

最后再多說幾句。

某種程度上,配備了代碼解釋器插件的ChatGPT已經(jīng)成為了一個(gè)對(duì)話式程序創(chuàng)建平臺(tái),OpenAI已經(jīng)發(fā)布的70款插件則讓ChatGPT的開發(fā)能力與自動(dòng)化能力進(jìn)一步加強(qiáng),以后面向各領(lǐng)域的執(zhí)行類插件將會(huì)更多,很多簡單應(yīng)用場景的自動(dòng)化都將逐步實(shí)現(xiàn)。

雖然加上各種插件的ChatGPT目前還無法影響到廣大組織構(gòu)建了多年企業(yè)核心數(shù)據(jù)運(yùn)營系統(tǒng),但在不遠(yuǎn)的將來,對(duì)話式AI重新構(gòu)建企業(yè)管理軟件系統(tǒng)已是不可避免。

LLM即將一統(tǒng)天下的情況下,超自動(dòng)化引入生成式AI早已是大勢所趨。與其等著ChatGPT等生成式AI去顛覆企業(yè)已有的數(shù)字化系統(tǒng),不如積極加入共建企業(yè)經(jīng)營管理的LLM時(shí)代,不是嗎?

因此,超自動(dòng)化領(lǐng)域的玩家們,必須要加快速度迎頭趕上了。

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