人們需要了解什么是超級自動化，以及人工智能驅動的自動化在改進產品流程以實現更快交付方面所起的作用。

盡管“自動化”的核心含義保持不變，但隨著時間的推移，這一術語的用法確實發生了變化。從手動打開吊扇開關到隨處可見的自動控制空調溫度，人們走了很長一段路。而在幾年前人們認為可以實現“自動化”的東西，如今都已經實現自動化，使用起來也變得更加方便。這主要歸功于多年來技術的進步。

在以往，人們可能從未想過有一天可以通過采用Alexa這樣的自動語音識別設備下訂單，并通過可穿戴設備進行即時支付或使用自動駕駛汽車。自動化給了人們一種新的自由感，無論在是工作是還是在生活中，這反過來又會導致人們所做或想做的一切事情取得更大的進步。

什么是超自動化

調研機構Gartner公司最近將“超自動化”列為最重要的戰略趨勢之一。這暗示著任何可以實現自動化的東西如今都可以采用超自動化。它是關于使用多種工具和技術來自動化端到端的業務流程和操作，而不僅僅是任務級別的自動化。任何過程都涉及到某種程度的人工決策，超自動化旨在減少業務流程中的人為干預，并將其完全自動化以優化效率和生產力。智能流程自動化最重要的要素是人工智能、機器人流程自動化、物聯網和業務流程管理。

大多數企業專注于發展自動化文化。在這種文化中，鼓勵將人工完成的任何事情實現自動化。新的思維方式認為任何必須經常做的事情都不值得人工去做。因此，企業需要集思廣益，投入時間和精力實現自動化。企業并不缺乏自動化特定任務的工具，而且通常會提高生產率。用戶如今只需通過一個界面簡單地點擊一個按鈕就可以完成大多數事情。自動化系統中的各種任務會創建自動化系統，而自動化一整套過程會創建不需要人工干預且獨立運行的自治系統。

將自動化系統轉變為自治系統的過程被稱為超自動化。

人工智能在超自動化中的作用

人工智能為整個自動化過程提供了正確的推動力，它有效地用于以合理的準確度模擬人類決策。自然語言處理、計算機視覺和機器學習算法通常與OCR、RPA等相結合，以創建可以查看、讀取和處理圖像、視頻、文檔中的信息并執行所需工作的數字工作者。人工智能在過去幾年的進步確實有助于釋放巨大的自動化機會。因此，人工智能被認為是實現超自動化的強大基礎。

產品工程中的超自動化

超自動化正在迅速被各行各業采用，軟件行業以多種方式利用超自動化的力量。許多產品工程團隊專注于自動化構建過程來編譯、部署和測試代碼，而無需任何人工干預。還集成了安全測試、性能基準測試、預定的自動化部署。這對大多數企業來說并不新鮮，但在當今的情況下還有很多事情可以做。

決策是任何軟件開發過程中固有的，這些決策主要取決于人類的經驗和直覺。開發人員、經理、測試人員協作采取多項決策來管理交付風險。因此，他們必須對與資源可用性、技能、成本、交付時間和利益相關者需求相關的各種限制有良好的背景和理解。為了踏上自動化決策的旅程，它需要使用人工智能來訪問與過去做出的決策相關的數據。

在“DevOps管道”的每個階段，都會反復生成大量數據。每天都會完成多個代碼構建。執行多個測試循環。人工或自動執行測試用例，并分別記錄錯誤和相關詳細信息。開發人員修復錯誤/缺陷，并提供更多關于缺陷修復的數據。這些數據可以存儲起來，以后用于訓練多個人工智能模型。

可以訓練人工智能模型以增強人類的決策能力。最終，準確的人工智能模型將開始為過去發生的常見問題提供解決方案。他們可以建議首先修復哪些缺陷以及由誰修復，開始估算修復缺陷所需的工作量。推薦由于高缺陷密度而需要緊急關注的區域。他們可以根據更改代碼的影響，推薦自動化測試套件執行的測試用例并確定其優先級。建議需要重構的安全性需要加強的領域，或確定可能的性能瓶頸。

人工智能模型甚至可以用于分析部署后的趨勢，以監控系統的行為，并在需要時發出警報。他們可以預測系統中的關鍵功能何時開始表現不佳。它們可以提供重要業務流程的信息，具體取決于最終用戶使用這些流程的頻率。他們甚至可以創建與系統相關的必要文檔。在過去的幾十年，軟件行業的部分工作都消耗了大量的人工?？紤]到項目的限制，自動化可以實現自動化的事物才有意義。

在軟件開發的背景下，超自動化進程的下一個階段肯定是創建更多自治系統，這些系統是自我修復、自我監控、自我測試、自我部署、自我記錄的，但更重要的是，是自我進化的。

結論

具有超自動化的未來是必然的。技術進步的“超高速”為“超自動化”創造了更多機會。人們可以更有創造力并創新自動化的新方法。有人可能想知道超自動化之旅的最終目的地是什么?什么時候應該結束?什么時候應該假設事情是完全自動化的，沒有任何進一步的自動化范圍?

那么最好的猜測是——永遠不會。