通过更高级别的自动化将GenAI带入主流

尽管生成式人工智能(GenAI)这一术语早在20世纪60年代就已出现，但直到去年，该应用才真正进入主流意识。从商业用途到个人生活，GenAI可以带来无数好处。

事实上，IDC预测，到2026年，欧洲、中东和非洲地区85%的联网人口将在日常生活中积极受益于GenAI，身体健康和心理健康等方面的生活质量将得到改善。但为了让企业从投资中获得必要的影响并确保所有人都能获得积极的体验，GenAI需要以正确的方式采用。

人工智能真正发挥作用的例子和应用不胜枚举。通过允许用户编写提示来创建流程、自动化和其他组件，组织可以更快地实现自动化并加快流程发现和开发。人工智能可以通过使访问和分析数据变得更容易来促进决策的改善。通过将更复杂和细微的用例无缝集成到现有流程中，可以降低自动化的复杂性，同时最大限度地减少对质量的干扰或影响。

但成功的背后必须始终有强大的数据治理、安全和问责制。任何采用GenAI的企业无论在何种流程中都需要确保信任和透明度放在首位，并且是“设计好的”，而不是事后才想到的。这就是智能自动化(IA)与GenAI的融合成为成功组合的地方。

新一代人工智能需要可追溯和可审计。它需要接受指导并学习可以检索哪些信息。将其与IA相结合是有效数据治理的关键，可提高数据在整个生命周期中的准确性、安全性和可追溯性。

简而言之，通过将GenAI与IA封装在一起，企业可以更好地控制数据和自动化工作流程，管理数据的处理、保护(防止未经授权的更改)和存储方式。正是这种“流程封装”概念让组织能够有效且负责任地部署GenAI。

随着创新的持续快速发展，现在采用和透明化GenAI势在必行。过去12个月，语言学习模型(LLM)和GenAI取得了重大创新，简化了处理复杂且难以自动化的流程的自动化。据IDC称，这包括依赖AI注入流程来提高资产效率、简化供应链和提高客户满意度的大型企业。

五年前，人工智能工具和模型相当有限，应用范围狭窄，但现在有了现成的学习模型和对技能要求较低的应用程序，限制新一代人工智能应用的唯一障碍就是数据质量。

80%的技术领导者计划在三年内采用GenAI(Gartner)，各行各业的组织都迫不及待地想在其业务流程中利用这些令人兴奋的新技术。维护数据安全性和合规性至关重要。

无论您是制造业巨头还是全球金融机构，汇总大量非结构化数据对于高管和收入团队来说都是一项挑战。Forrester的AIPulse调查强调，随着GenAI给系统带来压力，测量变得不可预测，使洞察交付变得复杂。

管理安全、隐私和同意又增加了一层复杂性。机器学习的随机性要求实时数据集进行测量和监控，缺乏将GenAI模型与源数据联系起来的标准，增加了不确定性和风险——这是B2B企业采用GenAI的最大障碍。

在实施任何类型的新自动化技术之前，组织必须建立其业务独有的用例并进行风险管理评估，以避免潜在的不合规、数据泄露和其他严重问题。

通过IA等流程包装器设置正确的护栏来控制数据输入、输出和训练模型，GenAI可以改变企业自动化流程的方式。通过将GenAI与IA结合作为流程包装器，组织可以确保其数据管理的安全性和透明度。

随着供应商产品数量的激增，客户需要筛选炒作并实现实际的商业价值。云、数据、人工智能和自动化软件将继续突破界限并与其他软件重叠以创建独特的应用程序。IA和GenAI的结合代表着强大的协同作用，通过促进有效的数据治理，并在整个生命周期内提高数据的准确性、安全性和可追溯性。领导者现在可以自信地充分利用GenAI的全部潜力来推动业务发展。

随着企业继续对这些技术和数字化劳动力进行投资，他们不仅可以确保其数据管理的未来发展，而且还通过使用IA作为流程包装器，确保他们能够做出明智的决策，同时保持运营中的信任和透明度。