RPA和软件机器人将引领未来数字劳动力的发展

2014年和2015年，随着IBM和微软(Microsoft)等科技巨头的巨额投资，以及随之而来的大量宣传，人工智能和机器学习在人们的视野中一炮走红。弗雷斯特研究公司(Forrester Research)分析师克雷格•勒•克莱尔(Craig Le Claire)表示，如今，人工智能/ML市场似乎正在“后退”。

Le Claire在一个由Automation Anywhere赞助的活动上发表讲话时指出，智能软件机器人正越来越多地接受企业自动化挑战。

事实上，所有形式的智能自动化的驱动需要一点时间才能被企业接受和采用。在接受毕马威会计事务所（KPMG）调查的600名首席信息官中，只有17%的人承认他们的公司拥有全面运行的智能自动化技术，30%的人甚至不知道从哪里开始。问题在于缺乏人员和技术资源，以及缺乏组织支持和责任担当。

big-bang AI和机器学习(machine learning)项目可能还停留在试验阶段和概念验证阶段，但一种不那么光鲜的智能自动化形式可能正在企业间的流程和渠道中渗透——与机器人流程自动化(robotic process automation, RPA)相关的软件机器人(software bots)。

这些机器人通常执行单一目的的任务，比如提取采购订单的数据，或发送一封确认交易的电子邮件。德勤去年调查的大多数企业(53%)表示，他们已经实施了RPA, 72%的企业预计在未来两年内实施RPA。

Le Claire在他的新书《Invisible Robots in the Quiet of the Night》中写道:“在无人关注的数据中心运行的软件，将改变或取代小隔间员工、协调员、甚至知识型员工的工作。”

这些“数字工人”是RPA平台正在建造的隐形机器人。简单地说，这些平台构建的机器人可以模仿人类在计算机上的行为。重复的任务，比如向金融应用程序提交数据，很容易被编入机器人程序。与许多可能需要数据科学家参与的机器学习项目不同，RPA易于部署。

Le Claire说:“最具破坏性的人工智能形式将是软件机器人。有些将结合机器人过程自动化和不同的人工智能组件。其他将简化运行在机器上的算法，这些机器做出的决定是人类过去常常做出的。还有一些是聊天机器人，帮助解决客户问题。到2025年，大多数工人将拥有个人机器人，他们可以通过文本自行配置，使用新兴的自配置机器学习形式。”

随着各种形式的智能自动化的实现，物理、机械机器人以及人工智能计划受到了最多的关注，而RPA和相关的软件机器人已经逐渐被企业采用。

德勤的研究发现，RPA的好处是切实可见的。据报道，机器人的投资回报不到12个月，平均相当于全职(FTE)产能的20%。提到的好处包括改进遵从性(92%)、改进质量/准确性(90%)、改进生产力(86%)和降低成本(59%)。

Le Claire预测，人工智能与软件机器人的结合使用正在增加，但这些努力仍处于萌芽阶段。

无论从什么角度看，这些软件机器人都是新兴的“数字劳动力”的一部分，它们将承担当今办公室和知识型员工的大量繁重工作，因此应该得到相应的对待。Le Claire在他的书中写道:“即使在今天，软件机器人专家建议我们管理数字工人，即为人类执行工作的软件机器人，就像管理人类工人一样。”这意味着跟踪他们的雇佣日期(软件创建工作)，并指派一个上司(负责设计、培训和保护机器人的密码访问)。每个老板甚至会有一个绩效考核和离职日期(当他们被解雇时)。通过这种方式，数字员工和人力员工的治理和管理正在融合。”