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自动化软件
【观点】事实：数据、人工智能和自动化永远不会取代人类！
我们都听过这样的观点。无穷无尽的数据将使组织减少对人力的依赖。人工智能（AI）将比人类更聪明。自动化将夺走我们的很多工作。不过，这其中有多少是真的？尽管这些技术取得了进步，比如对话式人工智能，但它们只是用来让我们的生活更轻松、工作更高效的工具。但是，即使是具有对话功能的工具也无法提供我们都渴望和钦佩的人情味和真正独创性的独特灵活性。
这就引出了一个问题，我们如何才能在工作和生活中继续充分利用人工智能？答案在于利用它们来赋予我们权力。通过这样做，人工智能将帮助我们节约更多时间去做我们最擅长的事情。沟通，与人联系，并最终解决问题。人工智能可以解决我们能想到的任何问题，但它想不出我们可以解决的任何问题。换句话说，我们需要利用它们提供数据驱动和技术驱动的服务，而不是取代我们。
要实现这一目标，领导者需要关注三件事。首先，他们需要了解哪些数据能够供他们使用。其次，他们必须弄清楚如何通过人工智能和机器学习（ML）来理解相关问题。最后，他们应该研究如何使用自动化来处理一些简单任务。
了解可用数据
授权的第一步很简单，只需了解需要哪些信息，信息在企业中的位置，谁可以访问它以及是否存在任何限制其有效性的漏洞。要确定哪些数据具有最大价值，一个好的起点是确定组织面临的最大挑战。例如，由于通信发生在不同的渠道上，因此很难获得单一的客户视图？
了解问题是解决问题的第一步。
一旦企业明确了自己正在面临哪些挑战，它就需要找到解决方案并整理和分析需要准备的数据。最后，企业需要通过创建适当的假设来提出正确的问题，数据分析将支持这些假设。在这一旅程的每一步中，人类参与的重要性都不可低估。
为了大规模地解决相关挑战，组织必须创建从上到下以数据为中心的文化。这听起来可能有点像管理层的说法，但实际上，它只是意味着确保每个人都知道基于数据的相关见解，并据此做出最佳决策。组织还需要对一系列专业角色进行投资，例如数据工程师、数据可视化人员和数据分析师，因为他们能够识别、收集、组织、研究和提供来自不同系统的数据报告，以提高业务洞察力。这些资源必须与运营中的业务团队集成，这样才能够是业务变更和流程自动化更加有效。
理解数据的事实
数据是不容易理解的，即使数据分析师也是如此。此外，如今大多数企业都会生成数百万个实时数据点，没有人希望花费过多时间理解这些数据点。这就是AI和ML的用武之地。这些算法可用于筛选数据并以易于理解的方式呈现数据。正如业内任何人都了解的那样，该软件的运行速度非常快。从理论上讲，最新的技术允许人工智能以光速进行学习和行动。在广泛使用的人工智能软件中，我们可能还没有这种速度，但它运行的速度是惊人的。
为了进一步解释这一点，想象一下在大型企业工作的客户服务团队。代理将一直在创建大量数据。有些是客户数据，有些是关于他们自己的数据。后者可能包括有关他们自己的工作模式或绩效的信息，以及客户何时联系和通过哪些渠道进行联系的信息。有了正确的工具，人工智能几乎可以立即筛选所有内容，并通过相关数据了解行业发展的趋势，比如工作中的和低谷，是否有人需要休息，或者他们是否需要一些额外的帮助或培训。
自动执行重复性的任务
因此，清楚如何查找、理解和呈现数据能够帮助人们做出更好的决策。下一步是将自动化添加到组合中。此前，人事经理们或许可以花一整天的时间看图表，整理相关数据并给出解决意见。而现在自动化软件可以使用从数据和人工智能中来做到这一点。自动化可以自动执行一系列支持操作，例如制定进修培训计划或有针对性的辅导课程。
自动化几乎可以承担任何手动任务，应用程序是无穷无尽的。它可以帮助财务团队处理发票。它可以将客户引导至最合适的代理。它可以收集信息并将其放入报告。或者将电子邮件分发到各个部门。再加上人工智能，这就像让数字助理承担耗时和重复的活动。
未来仍是以人为本
虽然这些技术并不是什么新鲜事，但它们仍在继续快速发展。它们能够帮助我们解决在社会和商业中面临的一些巨大挑战。但是，只有当我们是技术的主人，而不是仆人时，我们才会成功。使用人工智能和自动化来赋予人们权力，而不是取代人类。组织应该努力向数据驱动型、技术支持和以人为本靠近。
这是完全有道理的。因为总会有一个关键时刻，人类必须在关键时刻参与其中。自动化过程可能会帮助我们完成75%的工作，但仍然需要一个人完成其余的工作。最终，那些试图将人从等式中移除的组织注定要失败。因为就我们的本性而言，我们都希望有人情味，而人永远是任何组织拥有的最关键的资源。这就是为什么数据、人工智能和自动化永远不会取代人类。
本文作者：MATT RUMINS
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