臨床醫(yī)生和管理人員花費大量時間在不同的文檔和數(shù)據(jù)庫之間傳輸文本，以滿足各種法律要求。該慈善機構的首席信息官阿里克·希爾(Arik Hill)將數(shù)據(jù)輸入的繁瑣工作歸咎于當時的年度員工流動率為42%。希爾說：“我們不是一個非常光彩的行業(yè)。” “我們實際上只是從紙質(zhì)臨床記錄上繼續(xù)前進。”

自那時以來，紐約基金會已使用所謂的軟件機器人來自動化許多繁瑣的工作，這些軟件是手工制作的簡單程序，可以執(zhí)行沉悶的任務。通常，通過記錄和模仿用戶的擊鍵來構建程序，例如從一個數(shù)據(jù)庫中復制文本字段并將其粘貼到另一個數(shù)據(jù)庫中，從而消除了重復性壓力的工作。

希爾說：“這真是令人難以置信。”他說營業(yè)額下降到了17%。

為了使這項工作自動化，紐約基金會從所謂的機器人過程自動化公司UiPath獲得了幫助。該項目不需要任何真正的機器智能。

但是在一月份，UiPath開始升級其軟件機器人大軍，以使用功能強大的新型人工智能算法。它認為這將使他們能夠在更多辦公室承擔更復雜和更具挑戰(zhàn)性的任務，例如轉錄或圖像排序。最終，該公司希望軟件機器人能夠逐步學習如何自動執(zhí)行重復性工作。

換句話說，如果人工智能將破壞白領工作，那么這可能就是開始的方式。

“與機器人流程自動化相結合，人工智能極大地擴展了軟件機器人可以執(zhí)行的任務的數(shù)量和類型，” 巴布森學院研究信息技術和管理的教授湯姆·達文波特說。

考慮一家需要總結冗長的手寫筆記的公司。在軟件機器人將文本輸入到網(wǎng)站之前，執(zhí)行字符識別和自然語言處理的AI算法可以讀取草書并匯總文本。UiPath軟件的最新版本包括一系列現(xiàn)成的機器學習工具。用戶現(xiàn)在也可以將自己的機器學習模型添加到機器人流程中。

在所有AI大肆宣傳的情況下，值得注意的是，進入現(xiàn)代辦公室的方式很少。但是，僅重復一個人的點擊和鍵入操作的自動化仍然有用。該技術主要用于，電信公司，保險公司和其他具有舊系統(tǒng)的公司。市場研究機構Gartner 估計，該行業(yè)在2019年產(chǎn)生了約13億美元的收入。