随着企业将自主式AI与较早的技术相结合以重塑业务流程，RPA将不断发展。

RPA正加速走向一个十字路口，IT领导者和专家们对该技术的未来展开了越来越多的辩论。一些IT领导者认为，更强大、更自主的智能体最终将取代这项已有二十年历史的AI前体技术，而另一些人则预测，智能体和RPA将携手合作，实现更高水平的自动化。

RPA仍在制造业、医疗保健和金融等多个行业广泛使用，随着企业开始部署智能体和其他下一代AI工具，未来几年RPA可能会被重新审视，但如果供应商和IT领导者能够通过连接RPA和智能体来创造新的业务流程自动化方式，这项技术可能不会走向末路。

此外，一些IT领导者认为RPA将继续存在，并已在关键企业领域占据一席之地。

“RPA在自动化基于规则、重复且冗余的任务方面仍然具有相关性，尤其是在银行、保险和医疗保健等出错成本高昂的行业，”Rocket Mortgage的数据科学家Arjun Bali表示，“它尚未被取代，而是通过AI得到增强，能够在工作流程中做出更明智的决策。”

适应性与成本
虽然智能体为自动化提供了一种强大、适应性强且自主的方法，但古老而可靠的RPA，凭借其可预测的结果，仍然占有一席之地，IBM MIT AI Lab的AI研究科学家Shae Khan表示。

Khan补充说，AI工具最终可能会取代一些RPA部署，但RPA的部署成本更低、速度更快，且比大多数AI工具更不容易出错。

不过，许多企业很快将使用AI来增强传统RPA，并在某些情况下取代它，他指出。智能体将用于处理需要决策能力的复杂和动态任务，而RPA将继续用于重复性的、基于规则的流程。

“与遵循预定义规则的RPA机器人不同，智能体能够从数据中学习、做出决策并适应不断变化的业务逻辑，”Khan说，“智能体被用于更灵活的任务，如客户交互、欺诈检测和预测分析。”

Kahn认为，随着智能体变得越来越普遍，RPA的角色将在未来三到五年内发生变化，许多企业将采用超自动化，即利用包括RPA和AI在内的多种技术来自动化业务流程。

“RPA的使用案例很可能会被集成到更广泛的AI驱动的工作流程中，而不是作为独立解决方案运行。”他说。

RPA增长仍在继续
像UiPath这样的RPA供应商已经转向在其产品组合中添加智能体，但他们仍然看到了RPA的未来，即使他们也在宣传新技术的优势。UiPath在1月份发布的一份报告中指出，由于旧技术的效率和可靠性，智能体将连接到RPA流程中。报告指出，IDC预测，到2028年，RPA支出将比2024年增长一倍以上，达到82亿美元。

UiPath的公共部门首席技术官Chris Radich表示，该公司的大多数客户仍然高度依赖RPA。他补充说，虽然有一种新兴的说法认为AI将取代RPA，但做出这种预测的人并不了解这两种技术之间的根本差异。

“RPA并未消亡——它正在进化，”他说，“我们已经测试了各种用于流程自动化的AI解决方案，但当你需要某样东西每次都以相同的方式工作——没有例外，没有解释——时，RPA仍然无可匹敌。”

Radich和其他自动化专家认为，智能体最终将控制RPA机器人，并将各种机器人流程作为工具箱供智能体选择。

“今天，我们为不同的场景构建单独的RPA工作流程，”Radich说，“明天，借助我们的智能体能力，智能体将评估传入请求，并确定是否需要RPA进行数据处理、API调用进行系统集成，或人工转接进行复杂决策。”

企业需要采用编排方法来解决自动化泛滥的主要问题，他补充说。

“我们有数十个RPA机器人、各种API集成和处理异常的手动流程，”他说，“一个编排的智能体可以通过了解可用能力的全景并适当地路由工作来管理这种复杂性。”

基础层
会话式AI平台供应商SleekFlow的首席技术官Lei Gao表示，目前RPA的主要应用案例是在结构化的后台流程中，如处理发票、核对数据和生成报告。

“这些流程不会一夜之间消失，特别是在遗留系统较多的行业中，”他补充说，“但随着更多企业采用AI优先的工作流程，我们将看到这些任务的新RPA实施数量稳步下降。”

Gao预见RPA在未来三到五年内的使用方式将发生变化。“RPA很可能将成为基础层——仍然有价值，但越来越不可见，嵌入在AI驱动的编排系统中，”他声称。

CIO和其他IT领导者需要关注这些自动化变化，因为AI和RPA之间不断增长的关系将影响自动化基础设施的维护、适应性和控制，Gao说。

“适应能力反过来创造了新的可能性——但也有权衡，”他说，“智能体增加了新的抽象层次，这可能使行为更难跟踪或调试，特别是在需要解释决策的受监管领域。”

向更强大的AI驱动自动化环境转变将要求CIO具备深厚的领域知识和稳健的战略判断力，Gao说。

“更高层次的问题是，‘我们希望在自动化层中拥有多大程度的自主权和适应性——以及为了获得速度和规模，我们愿意牺牲多少透明度?’”他说，“这种转变不仅仅是工具的更换，它是重新思考AI时代的自动化理念。”

文章来自：51CTO