長期以來，自動化一直是IT工作的命脈。在整個組織中，對自動化流程的需求一直是IT議程的關鍵驅動因素，無論是對銷售或者是營銷職能內、還是IT自身目標流程的徹底改革。
但是，AI和機器人過程自動化等數字能力的興起，以及通過數字化轉型推動整個企業數字化運營的動力，已經將一些IT組織的自動化議程推向了超速發展，預示著一個「超級自動化」的新時代到來，在業務運營的方方面面，從日常任務到產品開發，再到製造，都被視為可以實現自動化收益的互聯流程。
擁抱雲20多年的豐田汽車北美公司，就是這樣一家追求超級自動化的企業。在過去的三到四年中，豐田汽車北美公司越來越依賴AWS以及很多獨立的自動化工具來加速自動化議程，現在他們幾乎所有的業務運營都在雲端實現了自動化，公司首席技術和數據官（CTDO）、數字技術集團副總裁Brian Kursar這樣表示。
Kursar在豐田公司管理著大約2500名IT專業人員，他說：「現在最大的變化就是這種超級自動化，我會告訴我的團隊，自動化可以拯救我們。」
這似乎起作用了。豐田聲稱，到目前為止，超級自動化已經為公司節省了1000萬美元，每年大約節省500萬美元。據稱，通過超級自動化，一個團隊可以節省6周的勞動力，相當於節省了250000美元，僅在數千個資料庫ETL平台上的調度程序方面，就至少運行了100000個自動化腳本。
「這絕對是一項全公司範圍的倡議，」Kursar說。
通過超級自動化提高效率
十年前，Gartner提出了「超級自動化」一詞來指代所有業務部門的自動化。
Gartner傑出分析師副總裁Frances Karamouzis表示，雖然超過80%的企業採用了某種程度的自動化，但實現超級自動化的企業相對較少，只有不到五家企業（其中包括愛立信和強生公司）通過全球範圍實施超級自動化計劃節省資金超過1億美元。
Karamouzis說，超級自動化「是一種有原則的方法，可以做到三件事：快速識別、審查和自動化儘可能多的流程，可以是業務流程或者IT流程。為此，人們使用了無數的技術。他們使用了AI，使用了RPA，使用了iPaaS，使用了低代碼。」
豐田公司還沒有完全做到這一點，儘管豐田不斷強化的自動化議程涵蓋了業務、開發和製造流程。Kursar專注於豐田的雲工程和開發實踐，讓所有業務部門能夠以易於實施的方式利用雲自動化功能來滿足他們的需求。
例如，通過實施Backstage等AWS基礎服務，開發人員和最終用戶可以編寫Python腳本和構建應用，而不必擔心「他們是否關閉了正確的埠，是否在容器中設置了正確的權限，」他補充說，內置的開發平台安全性讓許多員工開啟了自動化方面的工作。
業務分析師和開發人員還可以使用各種開發工具來創建自動化的工作流程，從面向非開發人員的低代碼平台，到高端RPA和AI機器學習模型自動化工具。開發人員還可以獲取汽車行業的工作集開發工具包Chauffeur。
Kursar說，除了顯著節省成本外，豐田IT的雲端超級自動化還為業務部門提供了更多的數據和投資，用於分析、創建模型和解鎖數據洞察力。
他指出：「很早以前，我們把重點都放在了保持運轉和搭建平台上。如果企業太忙於經營業務，我們就沒有錢用於分析，[來自超級自動化的]再投資已經投資於數據科學家上了，他們可以創建非常複雜的機器學習模型，從而推動更多的成本節約和更高的價值。」
Kursar說，這是「這種超級自動化最偉大的成就之一，這些聰明的工程師可以專注於推動洞察力，為我們的業務提供決策支持。」
採用自動化優先的方法
Kursar證實，產品工程師也在豐田公司的製造過程中使用了自動化。豐田公司（其他所有汽車製造商）正在遠離自造汽車，但許多公司正在把自動化整合到設計、規格和質量保證流程中。
豐田汽車其中一項製造測試是熱成像，用於測試車架的焊接情況。他說，這個流程「非常耗時」，但自動化的實施不僅為公司節省了數百萬美元，而且帶來了更高質量的輸出——現在每輛車都是以這種方式進行測試的。
豐田在北美經營著大約15家製造工廠，目前正在與松下在北卡羅來納州建設一家新工廠，以支持電動汽車（EV）電池的生產。Kursar補充說：「那裡的一切都是以數據為先、自動化為先[這一藍圖]展開的。」
IDC認為，在2017年至2021年期間，有超過1500億美元被用於自動化。然而，只有大約三分之一的企業在基本軟體開發、IT和業務流程（例如索賠處理）等目標流程中的自動化程度達到了50%以上，IDC在3月一份最新的報告「IDC Directions 2023」中進行了詳細說明。
IDC副總裁Dave McCarthy表示：「對於許多公司來說，自動化始於他們已經完全了解的那些流程。然而，機器學習和AI能讓工程師更好地理解操作參數中的細微差別如何對業務成果產生巨大影響。」
許多最高管理層現在關注IDC所謂的企業自動化2.0，也就是「一種統一的閉環自動化方法，其中AI持續支持決策制定和自動化行動，主動優化和豐富結果，以最大限度上提高自動化的業務價值，」IDC人工智慧和自動化集團副總裁Ritu Jyoti介紹說。
IDC的報告指出，下一代自動化2.0將跨越整個組織，包括生成式AI和業務流程，例如流程和任務挖掘、RPA、工作流自動化、BPM、應用集成、API管理、數據集成和事件代理。
其中大部分（包括機器學習模型的創建）目前正處於Gartner的Hyperautomation 100 Club 中。但專家預測，很快，隨著企業繼續利用數字化轉型流程來節省資金和體現他們產品的差異化，這將在數千家企業中變得無處不在。
Kursar說：「自動化是我們超越競爭對手的一種方式，通過儘可能多地自動化流程，我們可以真正專注在高價值上。」
