2014年和2015年，隨著IBM和微軟(Microsoft)等科技巨頭的巨額投資，以及隨之而來的大量宣傳，人工智能和機器學習在人們的視野中一炮走紅。弗雷斯特研究公司(Forrester Research)分析師克雷格?勒?克萊爾(Craig Le Claire)表示，如今，人工智能/ML市場似乎正在“后退”。

Le Claire在一個由Automation Anywhere贊助的活動上發(fā)表講話時指出，智能軟件機器人正越來越多地接受企業(yè)自動化挑戰(zhàn)。

事實上，所有形式的智能自動化的驅動需要一點時間才能被企業(yè)接受和采用。在接受畢馬威會計事務所（KPMG）調查的600名首席信息官中，只有17%的人承認他們的公司擁有全面運行的智能自動化技術，30%的人甚至不知道從哪里開始。問題在于缺乏人員和技術資源，以及缺乏組織支持和責任擔當。

big-bang AI和機器學習(machine learning)項目可能還停留在試驗階段和概念驗證階段，但一種不那么光鮮的智能自動化形式可能正在企業(yè)間的流程和渠道中滲透——與機器人流程自動化(robotic process automation, RPA)相關的軟件機器人(software bots)。

這些機器人通常執(zhí)行單一目的的任務，比如提取采購訂單的數據，或發(fā)送一封確認交易的電子郵件。德勤去年調查的大多數企業(yè)(53%)表示，他們已經實施了RPA, 72%的企業(yè)預計在未來兩年內實施RPA。

Le Claire在他的新書《Invisible Robots in the Quiet of the Night》中寫道:“在無人關注的數據中心運行的軟件，將改變或取代小隔間員工、協(xié)調員、甚至知識型員工的工作?！?/p>

這些“數字工人”是RPA平臺正在建造的隱形機器人。簡單地說，這些平臺構建的機器人可以模仿人類在計算機上的行為。重復的任務，比如向金融應用程序提交數據，很容易被編入機器人程序。與許多可能需要數據科學家參與的機器學習項目不同，RPA易于部署。

Le Claire說:“最具破壞性的人工智能形式將是軟件機器人。有些將結合機器人過程自動化和不同的人工智能組件。其他將簡化運行在機器上的算法，這些機器做出的決定是人類過去常常做出的。還有一些是聊天機器人，幫助解決客戶問題。到2025年，大多數工人將擁有個人機器人，他們可以通過文本自行配置，使用新興的自配置機器學習形式。”

隨著各種形式的智能自動化的實現(xiàn)，物理、機械機器人以及人工智能計劃受到了最多的關注，而RPA和相關的軟件機器人已經逐漸被企業(yè)采用。

德勤的研究發(fā)現(xiàn)，RPA的好處是切實可見的。據報道，機器人的投資回報不到12個月，平均相當于全職(FTE)產能的20%。提到的好處包括改進遵從性(92%)、改進質量/準確性(90%)、改進生產力(86%)和降低成本(59%)。

Le Claire預測，人工智能與軟件機器人的結合使用正在增加，但這些努力仍處于萌芽階段。

無論從什么角度看，這些軟件機器人都是新興的“數字勞動力”的一部分，它們將承擔當今辦公室和知識型員工的大量繁重工作，因此應該得到相應的對待。Le Claire在他的書中寫道:“即使在今天，軟件機器人專家建議我們管理數字工人，即為人類執(zhí)行工作的軟件機器人，就像管理人類工人一樣。”這意味著跟蹤他們的雇傭日期(軟件創(chuàng)建工作)，并指派一個上司(負責設計、培訓和保護機器人的密碼訪問)。每個老板甚至會有一個績效考核和離職日期(當他們被解雇時)。通過這種方式，數字員工和人力員工的治理和管理正在融合?！?/p>