对于希望提高效率并节约成本的企业而言，，，RPA扮演了重要角色。。。然而，，，，还必须克服几个关键挑战，，，，才能真正发挥潜力。。本文详解了这些挑战并探讨了未来的机遇。。。
随着企业的数字化转型和智能化升级的不断深入，，，机器人流程管理自动化(RPA)已经不是一个新想法。。RPA，，，，即通过使用软件机器人实现人工任务的自动化，，，完成快速且显著的成本节约。。事实上，，，，普华永道预测：“45%的工作活动可以实现自动化，，这种自动化将节省2万亿美元的全球劳动力成本。。”
今天，，，有数以千计的软件机器人可以自动执行所有任务，，包括订单输入和发票准备等简单任务，，以及问题解决和客户服务等复杂交互任务。。但是，，许多急于部署机器人的企业面临着以下挑战：
1.云基础设施挑战：
首先，，，是云的问题。。在RPA出现之前，，，，这些企业正忙于追求云计算红利。。将IT迁移到云，，拥有诱人的成本优势；但这是一个长期项目，，且需要大量新技术参与。。
趣玩在设备、、、编排、、、、微服务和服务网格架构等方面进行了大量投资，，，为趣玩无服务器、、无数据中心的未来奠定了基础。。。。但是，，，，RPA仍然局限于桌面——准确地说是Windows桌面。。。。目前部署的大多数软件机器人都是“有人值守”类型的，，，，存在于Windows桌面上，，，，就像过去版本的MicrosoftOffice中的小“Clippy”助手一样，，，，它们在其中执行诸如将数据行从后台数据库移动到电子表格之类的操作，，以便使用者可以专注于更重要的工作。。。
近年来，，，，RPA已经发展到让“无人值守”机器人能够在Windows服务器上、、、、在幕后操纵企业数据。。。。这是朝着云方向迈出的一步，，但与云原生机器人的概念相去甚远，，，，后者可以在混合云中巡游并修复任何需要修复的问题。。
2.成本挑战：
希望节省劳动力成本的RPA用户面临的第二个挑战是，，今天的机器人并不那么聪明。。。当某些部分结果略有不同时，，他们在寻找完成工作方法的能力方面，，，无法与人类同行相提并论。。。。一些机器人是简单的宏，，一遍又一遍地重复相同的一系列步骤；其他机器人可能有更多的智能成分，，，，也许是处理复杂场景的规则引擎，，，，但很少有接近实际智能的部分。。
AI和ML的世界目前与RPA是分开的，，尽管IBMWatson等机器人可能利用AI服务，，但它们没有从过去的经验中学习、、、使下一次做得更好的内置能力。。。因此，，，机器人可能仅限于高度结构化和重复性的任务。。像云一样，，，，它也有发展的机会。。。。趣玩预计RPA和AI/ML可能很快就会实现结合，，并将为自动化业务开辟新的可能性。。。。
3.实施挑战：
最后，，，还有实施挑战——如何部署RPA技术，，，，以便它支持而非阻碍IT战略。。。RPA承诺的快速解决方案很吸引人，，，但如果只解决问题的症状而不是解决根本原因，，那么这些机器人部署就好比“创可贴”，，，，只是缓解了半自动化的瓶颈流程。。
如果真正的问题是老化的基础设施无法满足新的业务需求，，，，RPA也许会解决眼前的问题，，，，但会随着操作流程、、应用程序或基础设施的变化再次中断。。。。部分原因在于部署RPA机器人的难易程度，，，，为什么要为关键应用程序创建API？？？
答案是，，这个问题只是IT基础设施中更大问题的一个症状，，，，RPA并不能解决应用程序、、数据和集成策略的纠缠问题。。。。有此问题的企业需要首先专注于构建云原生基础，，否则，，，，如果团队继续在每个新业务请求时使用机器人，，，，整个数据中心最终将因难以管理而崩溃。。
当RPA用于自动化人工工作而不是修补IT系统和应用程序中的漏洞时，，，，它才是一项有价值的技术。。。。当它能够有效地集成到现代应用程序环境中时，，，，它就会变得更加强大——监控事件、、、使用云服务收集信息并通过API与应用程序交互。。。
自动化的机会巨大，，，，但支持IT基础设施至关重要。。我相信那些能够将现代云原生应用环境与开源、、智能、、云原生机器人相结合的企业将拥有显著的竞争优势。。
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