生成式AI与工作负载自动化(WLA)正深度融合,推动企业自动化新发展
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生成式AI与工作负载自动化(WLA)正深度融合,推动企业自动化新发展
自20世纪70年代以来,WLA一直是企业IT环境的关键技术,最初用于管理批处理任务,如今已发展为协调复杂业务和IT流程的解决方案,适用于当今混合IT环境中的多样化生态系统。
WLA充当着各种自动化和编排技术的“管理者”,确保端到端的业务流程协调一致,并确保数据处理的完整性和合规性。它可以协调并监控跨主机、企业资源规划(ERP)、数据管道、云服务提供商等关键技术的数百或数千个任务依赖的流程。如今,随着AI的快速发展,WLA将赋予企业更强大的能力。
机器学习(ML)是人工智能的一个应用领域,它利用算法从数据中提取知识,使生成式AI(GenAI)能够模拟人类的学习方式。
任何AI系统的可靠性都依赖于其数据质量。如果训练数据质量不佳,AI会产生误导性结果或错误信息。获取干净、准确、可信的训练数据至关重要。如果AI训练不当,企业可能会遭受内部损失,并面临公众曝光、声誉损害和财务损失的风险。
在许多组织中,训练AI所需的信息被分散在不同的、专业化的或遗留的系统中。WLA能够协调这些系统中的数据管道,确保用于ML的数据以可信、安全和合规的方式传递。
此外,生成式AI能够根据上下文生成文本、图像、视频、合成数据等多种内容。将生成式AI与WLA结合,可以将战略转化为行动,并加速创新项目的实施。
将战略和新想法转化为业务成果,需要快速创建和管理自动化流程,以获得并保持竞争优势。要实现规模化自动化,非专业用户也能参与自动化流程设计,而不必掌握自动化技术的细节。生成式AI可以通过自然语言界面引导用户创建自动化流程,甚至基于对话自动执行步骤。这样的系统能够显著提高创新项目的实施速度,使企业能够迅速获得成效。随着人工智能(AI)的引入,WLA与AI的结合将会带来更加显著的业务成效。
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4
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