人工智能(AI)如今已完全進入應用主流。無論是自動駕駛汽車還是支持語音控制的音樂系統,自動化技術已經成為令人興奮的文化接觸點,有時人們甚至無法分辨哪些是自動化過程。
人工智能(AI)如今已完全進入應用主流。無論是自動駕駛汽車還是支持語音控制的音樂系統,自動化技術已經成為令人興奮的文化接觸點,有時人們甚至無法分辨哪些是自動化過程。例如,用戶辦理銀行業務,通過虛擬助手溝通并進行付款;消費者采用自動化選擇應該觀看哪些電影或購買哪些服裝。在某些業務中,工作人員甚至與數字同事一起工作,以幫助每天完成日常管理任務。
雖然許多組織仍然掌握著自動化系統滲透人們生活的方式,但IPsoft等科技公司已經開始關注人工智能的下一個前沿領域。這項創新技術開發的下一階段是研究設計自動化技術的能力,從而創建自己的自動化裝置。
自主解決業務問題
那么,這在實踐中意味著什么呢?如今有了認知人工智能,它已經開發出以人腦為模型的解決問題的能力,軟件現在可以自動化推薦自動化的過程,旨在使流程更快、更高效。
通過在工作場所應用此功能,企業可以考慮簡化流程,提高員工的工作效率,并發展更好的業務成果。以一家汽車制造公司為例,該公司采用機器人和自動化技術來生產和制造汽車。工程師對自動化機器進行編程,不僅可以執行實際構建組件所需的任務,還可以同時將更有效的汽車制造方法應用于未來的任務。
采用“虛擬工程師”分析流程
一種看待這種情況的方法是工程師編寫人工智能解決方案以創建自己的“虛擬工程師”。與后臺辦公功能或呼叫中心的虛擬同事一樣,“虛擬工程師”代表了自動化的下一步發展,旨在承擔工作人員的重復性任務。
一些用戶已經通過IPsoft的全自動平臺1Desk實現了這一目標,該平臺由虛擬工程師和一個名為Amelia的虛擬同事組成。采用兩個系統以觀察工作人員執行和研究任務,并建議如何最好地將此任務轉變為自動化過程。在復雜的IT運營環境中,這些自動化工作流程跨越多個系統,然后可以執行復雜的任務,例如拖拽數據以獲取通常會使工作人員更有價值的洞察力,而在這種情況下,可以分析其洞察力本身。
自動觀察學習
例如,如果IT工程師想要在與事件相關的SQL服務器上運行診斷程序,則他們必須分析所有日志和數據文件,并將其添加到事件日志中,這既耗時又可能由于人為錯誤導致不一致。虛擬工程師可以通過觀察其執行方式,并推薦如何將其轉換為自動化來掌握此過程。如果工程師同意,則可以將該過程添加到虛擬工程師的知識庫中。展望未來,如果發生類似事件,虛擬工程師就會學習自主技能,并可以完成所有“繁重”的數據工作,從而更快、更準確地創建驅動結果。
虛擬工程師和人類工程師開展合作
這并不像將所有工作交給虛擬工程師那么簡單。并非每項任務都可以完全自動化,因為某些任務需要人工協助,例如,如果虛擬工程師遇到以前沒有遇到的無法預料的情況。當這種情況發生并且自動化停止工作時,虛擬工程師將要求人工協助,然后記錄人為響應,以便知道將來如何應對。
一種可以想象的方法是使用人力資源團隊為新員工實現入職流程自動化的例子。虛擬工程師以前已經運行過數百次這個精確的過程,他們處理端到端的入職計劃,其中包括處理所有的法律文件、保險、薪資信息、福利,甚至組織新設備的設置,例如筆記本電腦和移動設備。
該過程完成了95%,但采用虛擬工程師處理這種情況陷入了僵局。例如這家公司計劃在澳大利亞招聘員工,而這一過程只在英國招聘過員工。由于虛擬工程師沒有在英國境外招聘入職的程序,因此需要尋求工作人員的幫助。人工智能的智能學習能力意味著可以監控工作人員解決問題所需的步驟,吸收這些信息,現在要求人力資源團隊將國際設備采購添加到其自動化技能集。簡而言之,自動化已經創建了自己的自動化。
誰能做出決定?
人們想知道的第一件事是“如果人工智能變得如此聰明,以至于學會技術并超越人類控制那該怎么辦?”人工智能被編程為通過遵循為其精確設置的既定程序來保證不會發生這種情況,而創建的人工智能永遠不會偏離其編程的嚴格參數。
在銀行業務的環境中,人工智能已經發展到虛擬工程師可以根據客戶的活動批準和拒絕信用卡付款、提供抵押貸款建議或推薦新產品的程度。但是,他們無法在對話中自動向消費者透露信用卡數據,客戶為此可以放心。而如果沒有得到客戶的批準,并且經過徹底的安全檢查,人工智能系統將無法提供信用卡的支付功能。
收回控制權
所創建的負責任的人工智能,或者某些人所指的道德人工智能,是人為控制的:意味著當它學習一項新任務時,它總是會詢問人類是否可以將其應用于未來的過程。從本質上講,自動化只有在獲得批準后才能創建自動化。如果拒絕,那么這種自動化創建將會被拒絕。然而,在人類批準的情況下,人工智能系統很快就會學會如何創建自動化,為企業的運營帶來新的速度、效率和創新水平。
大多數企業已經將某種形式的自動化應用于他們所做的工作。隨著越來越多的企業采用人工智能技術,員工和客戶都會發現,這些自主行動對于他們在工作場所和日常生活中的支持將會越來越有用。
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原文標題:人工智能的下一個前沿:自動化創造自己的自動化
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