自动化技术已成为业务运营的重要组成部分，它们正在继续加速并渗透到各种行业中的所有级别 。医疗保健 ，金融服务和运输行业中的公司都开始迅速确定软件 ，表面和过程测试自动化的增加，以及没有代码应用程序的开发 。
但是 ，由于大量的自动化流程和开发项目 ，导航自动化市场可能令人生畏。然而，随着新流程和AI工具的出现 ，企业有机会尝试软件 ，表面操作和应用程序开发中的自动化 。
SS＆C Blue Prism产品管理高级总监 。
软件的软件自动化
想象一下自动化套件，可以使整个企业的整个流程开发生命周期自动化。这些技术可以自动发现过程 ，任务和用户界面 ，生成测试数据，创建测试用例并部署经过测试的过程，从而导致自动化共同开发或开发人员 。
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自动化在实现可持续性目标中的作用
生成AI：业务转型的催化剂
近年来 ，自动化流程的自动发现相对较快 。以前 ，流程发现相对耗时，导致公司与几个业务用户进行研讨会 ，以识别流程 ，业务规则和有效的运营流。因此定义了过程编排，并将业务规则插入了该过程 。一旦将流程编排定义并纳入了更广泛的价值链中 ，企业便开始确保所有企业的彻底文档 。
如今 ，现代过程智能工具可以通过分析和了解这些过程的流动来自动提出如何自动提出某些过程和规则。然后，该过程模型可以成为较短的持续研讨会的基础 ，以批准流量并开发基础过程或重新设计 ，从而使自动化更快。工艺文档也可以使用自然语言工具（又称Genai/llms自动生成） 。
随着技术的继续发展，可以部署自动重新工程的流程 ，并将在一定的时间内执行 。在执行过程中 ，可以与人工工人合作以审查数据和结果，然后再完成该过程。这进一步加强了这样一个想法，即自动化和人类员工可以同时工作 ，补充彼此的工作以增强其业务的自动化功能 。
表面自动化
以前 ，基于RPA软件构建自动化需要自动化开发人员手动识别表单元素并将其脚本脚本在自动化过程中 。随着AI种族的发展，人工智能（AI）的最新进步使基于AI的表面自动化能够智能捕获屏幕元素 ，从而自动生成机器人过程。这导致更快的自动化过程 。将来的自动化堆栈很快将能够通过计算机视觉 ，自动定义几个工作流程的编排以及自治任务配置来生成机器人流程 。这将使开发人员能够采用自动发现流程，从而腾出时间专注于更复杂的编排和配置过程。
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无代码应用程序开发和表单片段
在快速应用程序开发之前 ，创建应用程序意味着花了几个月的时间收集企业的要求 ，记录批准和具有特定业务需求的登机开发人员 。然后，开发人员必须在开始部署之前安排资源，编写和测试代码。当资源分配 ，不明确要求或技能短缺中发生延迟时 ，这些发展的交付可能会进一步扩展 。
如今，企业用户可以使用无代码应用程序开发工具自己生成应用程序 ，并在几个小时或几天内部署它们 。但是 ，业务用户仍然需要进一步的应用程序治理和管理。
因此，在此处没有代码应用程序开发的情况下 ，业务用户将开始看到基于自然语言的 ，基于语音的，基于计算机的基于计算机或基于文本的表单。例如 ，企业用户说：“生成一个可以将输入作为索赔编号和索赔表格的索赔处理的表格 ” ，然后表格设计以适当的数据类型和变量关联进行闪烁 。
作为企业用户作为公民开发人员双重的，自动化开发人员可以通过获得领域知识并建立可以重复使用的资产基础库来利用进度 ，包括数据模型以利用表格 。开发人员还具有实现自动测试和部署的能力 ，并在企业内建立对自动化和AI平台的治理和法规。
过程测试自动化
测试操作过程以前是手动活动，通过数千条路径重复，提供相关的测试数据 ，并在每个过程中手动通过测试用例进行迭代 。这项漫长而耗时的活动通常可能需要数小时的工作 ，而现在，可以自动生成测试用例 。开发人员可以从第一次手动迭代中捕获测试数据 ，然后可以在升级过程中重复进行测试。因此 ，自动化开发人员将不再需要专门的测试自动化技能，并且可以验证其业务技能的覆盖范围和测试报告 。
将来可以生成合成测试数据 ，以模拟和测试过程并验证配置精度 。这将使自动化开发人员能够进入循环以验证测试报告并注意仅需要修复的故障测试用例。开发人员很快会发现自己的角色转变为开发测试的自动化开发人员的角色 ，强调复杂的解决问题的任务 。这包括调查故障测试案例背后的原因，并确定必要的过程调整或适应以纠正它们 。
Dev-Test-ops的自动化
自动化开发人员以前曾被大量的手动任务困扰。开发人员必须手动将过程从一个环境迁移到另一个环境 ，有时甚至重新进行一些配置 。移动这些过程的规模通常非常耗时 ，并且涉及几个小时的工作，从而减少了更复杂的任务的时间 。
如今 ，开发人员进行了一键式自动测试和部署 ，从而可以更快地向客户发布功能，从而使公司的投资回报率更快。
尽管自动化开发测试可以加快手动流程的加快，但自动化行业很快将根据流程需求而通过动态计费会看到自动缩放和尺寸的增加。过程遥测和过程或采矿数据可能会导致自学过程 ，从而使自动化平台在开发过程中学习 。这将使开发人员能够获得与利益相关者和领域语言合作之类的技能 ，并准备成为多方面的广义自动化开发人员 。
此外，这些过程可以随着业务的需求变化和波动而不断适应和增长的观念表明 ，自动化如何推动业务进入未来的灵活性。
我们列出了最好的DevOps工具 。
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