人工智能(AI)如今已完全进入应用主流。无论是自动驾驶汽车还是支持语音控制的音乐系统，自动化技术已经成为令人兴奋的文化接触点，有时人们甚至无法分辨哪些是自动化过程。例如，用户办理银行业务，通过虚拟助手沟通并进行付款;消费者采用自动化选择应该观看哪些电影或购买哪些服装。在某些业务中，工作人员甚至与数字同事一起工作，以帮助每天完成日常管理任务。
虽然许多组织仍然掌握着自动化系统渗透人们生活的方式，但IPsoft等科技公司已经开始关注人工智能的下一个前沿领域。这项创新技术开发的下一阶段是研究设计自动化技术的能力，从而创建自己的自动化装置。
自主解决业务问题
那么，这在实践中意味着什么呢?如今有了认知人工智能，它已经开发出以人脑为模型的解决问题的能力，软件现在可以自动化推荐自动化的过程，旨在使流程更快、更高效。
通过在工作场所应用此功能，企业可以考虑简化流程，提高员工的工作效率，并发展更好的业务成果。以一家汽车制造公司为例，该公司采用机器人和自动化技术来生产和制造汽车。工程师对自动化机器进行编程，不仅可以执行实际构建组件所需的任务，还可以同时将更有效的汽车制造方法应用于未来的任务。
采用“虚拟工程师”分析流程
一种看待这种情况的方法是工程师编写人工智能解决方案以创建自己的“虚拟工程师”。与后台办公功能或呼叫中心的虚拟同事一样，“虚拟工程师”代表了自动化的下一步发展，旨在承担工作人员的重复性任务。
一些用户已经通过IPsoft的全自动平台1Desk实现了这一目标，该平台由虚拟工程师和一个名为Amelia的虚拟同事组成。采用两个系统以观察工作人员执行和研究任务，并建议如何最好地将此任务转变为自动化过程。在复杂的IT运营环境中，这些自动化工作流程跨越多个系统，然后可以执行复杂的任务，例如拖拽数据以获取通常会使工作人员更有价值的洞察力，而在这种情况下，可以分析其洞察力本身。
自动观察学习
例如，如果IT工程师想要在与事件相关的SQL服务器上运行诊断程序，则他们必须分析所有日志和数据文件，并将其添加到事件日志中，这既耗时又可能由于人为错误导致不一致。虚拟工程师可以通过观察其执行方式，并推荐如何将其转换为自动化来掌握此过程。如果工程师同意，则可以将该过程添加到虚拟工程师的知识库中。展望未来，如果发生类似事件，虚拟工程师就会学习自主技能，并可以完成所有“繁重”的数据工作，从而更快、更准确地创建驱动结果。
虚拟工程师和人类工程师开展合作
这并不像将所有工作交给虚拟工程师那么简单。并非每项任务都可以完全自动化，因为某些任务需要人工协助，例如，如果虚拟工程师遇到以前没有遇到的无法预料的情况。当这种情况发生并且自动化停止工作时，虚拟工程师将要求人工协助，然后记录人为响应，以便知道将来如何应对。
一种可以想象的方法是使用人力资源团队为新员工实现入职流程自动化的例子。虚拟工程师以前已经运行过数百次这个精确的过程，他们处理端到端的入职计划，其中包括处理所有的法律文件、保险、薪资信息、福利，甚至组织新设备的设置，例如笔记本电脑和移动设备。
该过程完成了95%，但采用虚拟工程师处理这种情况陷入了僵局。例如这家公司计划在澳大利亚招聘员工，而这一过程只在英国招聘过员工。由于虚拟工程师没有在英国境外招聘入职的程序，因此需要寻求工作人员的帮助。人工智能的智能学习能力意味着可以监控工作人员解决问题所需的步骤，吸收这些信息，现在要求人力资源团队将国际设备采购添加到其自动化技能集。简而言之，自动化已经创建了自己的自动化。
谁能做出决定?
人们想知道的第一件事是“如果人工智能变得如此聪明，以至于学会技术并超越人类控制那该怎么办?”人工智能被编程为通过遵循为其精确设置的既定程序来保证不会发生这种情况，而创建的人工智能永远不会偏离其编程的严格参数。
在银行业务的环境中，人工智能已经发展到虚拟工程师可以根据客户的活动批准和拒绝信用卡付款、提供抵押贷款建议或推荐新产品的程度。但是，他们无法在对话中自动向消费者透露信用卡数据，客户为此可以放心。而如果没有得到客户的批准，并且经过彻底的安全检查，人工智能系统将无法提供信用卡的支付功能。
收回控制权
所创建的负责任的人工智能，或者某些人所指的道德人工智能，是人为控制的：意味着当它学习一项新任务时，它总是会询问人类是否可以将其应用于未来的过程。从本质上讲，自动化只有在获得批准后才能创建自动化。如果拒绝，那么这种自动化创建将会被拒绝。然而，在人类批准的情况下，人工智能系统很快就会学会如何创建自动化，为企业的运营带来新的速度、效率和创新水平。
大多数企业已经将某种形式的自动化应用于他们所做的工作。随着越来越多的企业采用人工智能技术，员工和客户都会发现，这些自主行动对于他们在工作场所和日常生活中的支持将会越来越有用。
