RPA正加速走向一個十字路口，IT領導者和專家們對該技術的未來展開了越來越多的辯論。一些IT領導者認為，更強大、更自主的智能體最終將取代這項已有二十年歷史的AI前體技術，而另一些人則預測，智能體和RPA將攜手合作，實現更高水平的自動化。

RPA仍在制造業、醫療保健和金融等多個行業廣泛使用，隨著企業開始部署智能體和其他下一代AI工具，未來幾年RPA可能會被重新審視，但如果供應商和IT領導者能夠通過連接RPA和智能體來創造新的業務流程自動化方式，這項技術可能不會走向末路。

此外，一些IT領導者認為RPA將繼續存在，并已在關鍵企業領域占據一席之地。

“RPA在自動化基于規則、重復且冗余的任務方面仍然具有相關性，尤其是在銀行、保險和醫療保健等出錯成本高昂的行業，”Rocket Mortgage的數據科學家Arjun Bali表示，“它尚未被取代，而是通過AI得到增強，能夠在工作流程中做出更明智的決策。”

適應性與成本

雖然智能體為自動化提供了一種強大、適應性強且自主的方法，但古老而可靠的RPA，憑借其可預測的結果，仍然占有一席之地，IBM MIT AI Lab的AI研究科學家Shae Khan表示。

Khan補充說，AI工具最終可能會取代一些RPA部署，但RPA的部署成本更低、速度更快，且比大多數AI工具更不容易出錯。

不過，許多企業很快將使用AI來增強傳統RPA，并在某些情況下取代它，他指出。智能體將用于處理需要決策能力的復雜和動態任務，而RPA將繼續用于重復性的、基于規則的流程。

“與遵循預定義規則的RPA機器人不同，智能體能夠從數據中學習、做出決策并適應不斷變化的業務邏輯，”Khan說，“智能體被用于更靈活的任務，如客戶交互、欺詐檢測和預測分析。”

Kahn認為，隨著智能體變得越來越普遍，RPA的角色將在未來三到五年內發生變化，許多企業將采用超自動化，即利用包括RPA和AI在內的多種技術來自動化業務流程。

“RPA的使用案例很可能會被集成到更廣泛的AI驅動的工作流程中，而不是作為獨立解決方案運行。”他說。

RPA增長仍在繼續

像UiPath這樣的RPA供應商已經轉向在其產品組合中添加智能體，但他們仍然看到了RPA的未來，即使他們也在宣傳新技術的優勢。UiPath在1月份發布的一份報告中指出，由于舊技術的效率和可靠性，智能體將連接到RPA流程中。報告指出，IDC預測，到2028年，RPA支出將比2024年增長一倍以上，達到82億美元。

UiPath的公共部門首席技術官Chris Radich表示，該公司的大多數客戶仍然高度依賴RPA。他補充說，雖然有一種新興的說法認為AI將取代RPA，但做出這種預測的人并不了解這兩種技術之間的根本差異。

“RPA并未消亡——它正在進化，”他說，“我們已經測試了各種用于流程自動化的AI解決方案，但當你需要某樣東西每次都以相同的方式工作——沒有例外，沒有解釋——時，RPA仍然無可匹敵。”

Radich和其他自動化專家認為，智能體最終將控制RPA機器人，并將各種機器人流程作為工具箱供智能體選擇。

“今天，我們為不同的場景構建單獨的RPA工作流程，”Radich說，“明天，借助我們的智能體能力，智能體將評估傳入請求，并確定是否需要RPA進行數據處理、API調用進行系統集成，或人工轉接進行復雜決策。”

企業需要采用編排方法來解決自動化泛濫的主要問題，他補充說。

“我們有數十個RPA機器人、各種API集成和處理異常的手動流程，”他說，“一個編排的智能體可以通過了解可用能力的全景并適當地路由工作來管理這種復雜性。”

基礎層

會話式AI平臺供應商SleekFlow的首席技術官Lei Gao表示，目前RPA的主要應用案例是在結構化的后臺流程中，如處理發票、核對數據和生成報告。

“這些流程不會一夜之間消失，特別是在遺留系統較多的行業中，”他補充說，“但隨著更多企業采用AI優先的工作流程，我們將看到這些任務的新RPA實施數量穩步下降。”

Gao預見RPA在未來三到五年內的使用方式將發生變化。“RPA很可能將成為基礎層——仍然有價值，但越來越不可見，嵌入在AI驅動的編排系統中，”他聲稱。

CIO和其他IT領導者需要關注這些自動化變化，因為AI和RPA之間不斷增長的關系將影響自動化基礎設施的維護、適應性和控制，Gao說。

“適應能力反過來創造了新的可能性——但也有權衡，”他說，“智能體增加了新的抽象層次，這可能使行為更難跟蹤或調試，特別是在需要解釋決策的受監管領域。”

向更強大的AI驅動自動化環境轉變將要求CIO具備深厚的領域知識和穩健的戰略判斷力，Gao說。

“更高層次的問題是，‘我們希望在自動化層中擁有多大程度的自主權和適應性——以及為了獲得速度和規模，我們愿意犧牲多少透明度?’”他說，“這種轉變不僅僅是工具的更換，它是重新思考AI時代的自動化理念。”