在我们尝试解释自动化和人工智能如何有效地集成之前，定义它们的差异可能会有所帮助。许多人无疑将两者混淆了，而媒体经常将两者混为一谈也无济于事。

首先，“自动化”涉及应用技术以最少的人为干预来执行流程。机器人和软件是自动化的形式，但它们不一定包括人工智能。

人工智能是机器对人类智能的模拟。有些人将“人工智能”视为一个整体，但它实际上是对几种不同功能的统称。

例如，狭义人工智能(ANI) 是高度专业化的，就像国际象棋程序可以打败人类但永远无法操作电灯开关。现在有一些很好的 ANI 示例可用于自然语言处理和机器学习中的商业用途。通用人工智能 (AGI) 是“强大的”人工智能，就像 IBM 的 Blue Brain 项目一样，它模拟了人类解决问题和学习的过程，但仍以有限的方式进行。人工超级智能 (ASI) 是电影噩梦中的 Ultron 或 HAL 9000 级别的东西，目前还不存在，也没有人知道它是否会存在。

两者结合的好处

当自动化和人工智能在当今的使用中结合在一起时，会产生很大的好处。那么让我们来看看它们相互补充的一些方式。

1. 就像我们说的：AI 是一种自动化形式，但某些类型的自动化完全没有 AI。例如，工作流自动化可以在没有人工智能的情况下填写文档并提出建议。但是，当将 AI 添加到工作流解决方案中时，可以从等式中减去人工贡献者或看门人，从而可以在零时间内完成 AI 赋能的一个或多个步骤。

2. 非 AI 软件可以自动执行任务，这些任务非常确定人类会做什么或应该做什么，例如转发文档以供审查。它通过条件逻辑做到这一点：在某个领域捕获的结构化数据将决定软件下一步做什么。但是，通过添加 AI，自动化可以解决更复杂的情况，其中涉及非结构化数据(在大多数组织中占数据的 80-90%)。例如，人工智能风险管理平台将能够分析非结构化数据以识别风险，然后推荐缓解措施。非 AI 软件无法做到这一点，或者需要人类用户填写大量字段。

3. AI 可以自我训练，这要归功于机器学习。通过分析非结构化数据和重复流程，它可以磨练自己的能力和效率，进而优化它所支持的自动化流程。

4.自然语言处理(NLP) 是人工智能的另一个方面，它可以使自动化系统受益。一个例子是NPS 响应的情绪分析，其中人工智能工具将读取这些响应并确定存在潜在问题的位置，或提取可用于您的目的的见解。例如，像 Q andai这样的平台可以自动化审查销售电话的过程，以便从这些电话中找出见解。

5. 此外，经过训练的人工智能工具可以实时监控数据，以比依赖用户参与的仪表板更快地检测风险或不良趋势。通过提醒用户注意潜在问题，甚至触发响应自动化，可以更主动地降低这些风险。

6. 人工智能和自动化在用于解决问题或承担大批量和中低复杂度的任务时最有效，这些任务非常耗时和乏味，但如果没有人类，则风险很高小心; 不幸的是，“乏味”通常意味着“人为错误的可能性更高”。大量任务还意味着有更多历史数据可用于训练 AI。这种有针对性的人工智能嵌入式自动化方法为组织提供了重要价值的一个例子是用于审查复杂法律合同的软件，其中风险条款或语言可能会被标记为红色以引起注意。

7. AI 和基于软件的自动化在迭代开发时效果最佳，这意味着软件架构师和设计人员应与组织内的历史数据和主题专家合作，开发初始版本以进行部署，可能仅适用于您的运营的有限区域. 一旦您将这些试点版本投入使用，您就可以对 AI 模型或软件进行迭代更新，以推动稳步改进和更广泛的实施。

8. 如果实施得当，自动化和人工智能可以推动快速实现价值和投资回报率，并进一步提升。例如，您可能会部署一个无代码工作流自动化解决方案来快速创建、简化和加速业务流程，然后使用有针对性的 AI 来消除您自动化流程中的更多人为干预。