在考慮人工智能可以在哪些方面對IT運營產生直接影響時，有一個應用程序會比其他的應用更為重要：智能的超大規模自動化。

人工智能（AI）被譽為是所有IT問題的解決方案，包括消除可怕的技能差距、提高生產力、保護網絡安全和保持競爭力。它的潛力似乎是無限的，沒有人愿意落在后面。

然而，盡管圍繞著人工智能的炒作周期依然在進行當中，而且基本上是合理的，但是商業領袖們還是必須要消除噪音，去了解人工智能應該如何應用于他們的業務，以及人工智能的哪些應用在目前最具前景，而不是明年或者是未來十年。

當考慮人工智能在哪些方面可以對IT運營產生重大影響時，有一個應用程序在提供當前推動效率和生產率大幅提升的能力方面遙遙領先于其他應用程序：智能的超大規模自動化。

它是如何工作的

首先，讓我們詳細分析一下什么是超大規模自動化，它是如何工作的，以及它會對組織產生什么影響。超大規模自動化是通過結合流程自動化軟件和人工智能來增加業務流程中的認知能力，以及第三種被稱為“流程挖掘”的技術來實現的，該技術旨在發現和呈現可能未知的業務流程。一旦實施，它將提供對業務流程的全面發現、映射和度量，然后是原本在短期內不可能實現的大規模自動化。

這項技術的實際影響是，它使企業能夠最大限度地提高運營效率和容量，使它們能夠在市場上提供差異化的能力，而這種原本是不可能實現的。如果應用得當，它還可以通過超自動化和人工智能增強人的能力，從根本上改變每個員工能夠達到的能力極限，從而對業務成果產生指數級的影響。

超大規模自動化如何有效增強人類能力的一個主要例子是，它可以快速地試錯并最終糾正錯誤。例如，在完成特定手工業務的流程時，人可能會在一小時內犯1到2次錯誤，從而增加工作流的延遲并導致不必要的結果。相比之下，超大規模自動化可以在幾秒鐘內犯同樣的流程錯誤，更快地進行糾正，并重新評估錯誤的決策，以便不會重蹈覆轍。

其結果是，在自動化的情況下，錯誤、糾正和學習在幾秒鐘內就會發生，從而釋放出人類的天賦來專注于更復雜的任務。

在市場上

此外，超大規模的自動化不僅可以提高效率，還可以提供變革性的預測能力。一個很好的例子是我們的合作伙伴英特爾公司與一家可再生能源公司合作實施的解決方案。

在美國，當公司能夠高度準確地估計他們將在輸電線上投入多少能量時，回購能源市場是最有利可圖的。對于傳統的能源生產商來說，這項任務可以很簡單--煤炭生產商需要估計他們要把多少鏟煤放在火上，而核能生產商則需要知道他們要在反應堆中放入多少根鈾棒。確切地知道他們能在輸電線路上投入多少能量，能使他們盡可能在最高水平上運行。

對于可再生能源--尤其是風力渦輪機--則很難預測需要在輸電線路上投入多少能量，因為這些能量是在動態條件下產生的。因此，企業最終會在產量上非常保守，因為如果他們在輸電線路上投入的能源和他們所說的不一致，后果可能會很嚴重，包括失去運營許可證。

Intelygenz的可再生能源客戶會問他們，他們的技術是否可以提前預測他們網絡的發電量。使用超大規模自動化，他們能夠從每個風力渦輪機和該領域的合作伙伴那里獲取所有的數據，包括氣象數據，從而使他們能夠提前準確預測其輸出功率，從而對承諾的電力輸送計劃和電力的交付更有信心。

部署時面臨的挑戰

如前所述，超大規模自動化是人工智能的一個強大應用，現在已經可以用來改變業務流程，實現新的能力和發揮競爭優勢了。然而，組織在部署它時需要克服的主要挑戰不是技術挑戰，而是來自人的挑戰。

我們一再看到，采用超大規模自動化的最大障礙是組織內部的文化阻力，一些員工將這種強大的人工智能視為了對他們生計的威脅。但超大規模自動化非但不是一個工作的替代者，反而是一個人才擴充器。它并不是要取代人類，而是需要與人類智能合作以最有效地進行部署，而能夠將這種動態內化的組織將會是這項技術的主要受益者。

真正的成果，就在現在

雖然人工智能肯定會在未來幾年取得巨大進步，但它已經在自動化流程和增加人才方面對各行各業的企業和組織產生了變革性的影響。對于希望進行數字化轉型的企業來說，人工智能的承諾已經不再是一年后的事情了--它現在就在這里，并且正在推動真正的成果。

責任編輯：PSY