Gartner最新发布“2024年企业机构需要探索的十大战略技术趋势”报告中的半壁江山，均被AI相关技术占领。
而 Gartner 列出的前十项战略技术趋势不是按重要性排名的列表。相反，这些趋势之间相互关联，且它们的重要性主要取决于企业的成熟度，同时也受到行业、业务需求和企业之前制定的战略计划的影响。但在这份给企业决策者参考的重大战略技术趋势报告中，几近一半的战略技术趋势都落进了AI范畴，这绝非偶然，而是AI相关技术发展到相对成熟阶段的必然结果。
关于全民化的生成式AI， Gartner的最新预测表明：
到 2026 年，超过80%的企业将使用生成式AI的API或模型，或在生产环境中部署支持生成式AI的应用，而在2023年初这一比例不到5%。
GenAI是人工智能模型生成新内容变体的能力，包括图像、视频、音频和文本。GenAI应用具有自动化广泛任务的潜力，从而提高生产力，降低成本并为增长提供新机会。
GenAI平台已在全球范围内推出，使每个工作者都能具备生成能力。信息和技能的普惠化将涵盖广泛的角色和业务功能。这使得GenAI成为2020年代最具颠覆性的趋势之一。虽然人工智能已存在几十年，但ChatGPT于2022年11月的问世使得大众能够接触到这项技术，并有可能改变几乎所有企业的竞争和工作方式。
GenAI本身正在因云计算和开源的融合而普及化，使工作者在全球范围内可以使用这些模型。最近的快速创新为数百万缺乏传统AI技术编程技能的用户提供了便利。
GenAI应用可以通过自然语言对话界面（例如聊天机器人）使大量内部和外部信息对企业用户可访问和可用。这意味着快速采用GenAI将显著普惠企业中的知识和技能。大型语言模型使企业能够通过富有语义理解的对话方式将工作者与知识相连接。业务利益相关者和部门将从这种丰富的知识中受益。
而实在智能凭借其自创业初就深深扎根在AI领域强大的自研能力和帮助大中型企业客户获取丰富的自动化落地解决方案的经验，率先将RPA技术与大语言模型（LLM）结合，于2023年强势推出“你说 PC做 大模型TARS Agent，带给用户听得懂更能看得见，动起来的机器人！”
实在智能以其自研大模型“塔斯（TARS）”为例，推出行业首个基于大模型的TARS-RPA-Agent，将数字员工应用门槛进一步降低，实现了“所说即所得，你说，PC做”的理念。这是业界首款计算机视觉与大模型结合的智能体产品。在文本生成、语言理解、知识问答、代码生成等主流能力上表现优异，驾轻就熟。
实在智能融合了AI技术，将传统拖拉拽式的RPA，升级为实在IPA模式，从专家模式到小白模式，人人可用RPA走进现实；发展到今年大模型的技术加持下，为RPA数字员工注入“TARS+ISSUT”双模引擎，前者提供自然语言理解及逻辑知识的归纳泛化能力（大脑），后者提供识别屏幕一切元素的自动化能力（眼睛），双模互动构成TARS-RPA-Agent，实现对屏幕上一切元素的自动化操作，为行业带来全新的布置工作方式：你说，PC做，实现“所说即所得。”
AI的全民化使得对AI信任、风险和安全管理（TRiSM）的需求变得更加迫切和明确。而Gartner预测：
到2026年，采用AI TRiSM控制措施的企业将通过筛除多达80%的错误和非法信息来提高决策的准确性。
在对AI相关工具在企业内部普及的过程中，技术厂商首当其冲要帮企业客户解决的问题就是，数据安不安全，数据是否会存在敏感信息泄漏的风险，数据的安全性如何在使用AI相关的工具中能够得以有效的把控？在没有护栏的情况下，AI模型可能会迅速产生脱离控制的多重负面效应，抵消AI所带来的一切正面绩效和社会收益。
AI TRiSM提供用于模型运维（ModelOps）、主动数据保护、AI特定安全、模型监控（包括对数据漂移、模型漂移和/或意外结果的监控）以及第三方模型和应用输入与输出风险控制的工具。
在大模型领域，数量庞大的数据和领域知识储备变得愈发重要。实在智能选择垂直大模型的方向，体现了其对专业化驱动全面拓展的战略思考：构建自研、有效、安全、可信任、可落地的垂直领域大语言模型，实在智能让人人拥有一个智能助理成为可能。”
其次，实在智能在其最新推出的大语言模型结合RPA的最新产品中嵌入了能够有效帮助客户对其企业内部敏感数据进行过滤的数据防护网，真正在源头上确保了客户侧敏感数据不会外泄，并从工具的原始设定中帮助客户实现对数据的主动保护。
AI增强开发指使用生成式AI、机器学习等AI技术协助软件工程师进行应用设计、编码和测试。AI辅助软件工程提高了开发人员的生产力，使开发团队能够满足业务运营对软件日益增长的需求。这些融入了AI的开发工具能够减少软件工程师编写代码的时间，使他们有更多的时间开展更具战略意义的活动，比如设计和组合具有吸引力的业务应用等。
据Gartner 最新预测：
到2028年，企业软件工程师中有75%将使用人工智能编码助手，而这个比例在2023年初还不到10%。
这些具有前瞻性的预测无疑不在告诉我们，AI增强开发在人力资源持续接受到挑战的今天乃至是以后，对于企业来说都会是提高生产率，节约成本跟在人力资源紧张的情况下破局的关键。
而同时Gartner的分析师观察到，一个拥有约12,000名开发人员的大型企业通过使用AI辅助代码生成工具GitHub CoPilot提高了5%的生产力，每年甚至还节省了200万美元的成本。
增强型人工智能开发工具应该关注提高软件工程组织的生产力、质量和体验。麦肯锡数字对其自己的软件工程师进行的一项研究支持了这一观点。该研究测量了完成常见开发任务所需的时间。结果显示，代码生成的时间减少了35%至45%，代码文档化的时间减少了45%至50%。
传统ChatGPT及类GPT式下你问我答的形式虽各有特色但难免千篇一律，距离自动化执行仍有距离。我们可以看到，大模型的兴起也引发了“怎么能用起来”的落地难题。在喧嚣之后，实在智能选择了务实的落地策略：将TARS-RPA-Agent的应用与实际业务场景相结合，从客户场景入手，在“听得懂”之后，让大模型“看得见、动起来”。
实在智能深耕千行百业，从客户场景入手。因为对客户来说，他们最关心的是能否解决问题，而不是RPA工具本身。而当产品交付后，如果不多花些时间，做行业know-how的沉淀和积累。长此以往，就无法扩展出更深的应用场景，只能解决简单、表面的问题，效率还很低，最终也无法为客户提供更高的价值。2023年8月，实在智能围绕TARS大模型，除了金融，还应用于数字员工、智能办公、电商场景等方面，对实在智能超级自动化平台的产品矩阵进行全面智能升级，将再一次提升用户体验。
TARS-RPA-Agent的核心工作流程主要包括：自主拆解任务、感知当前环境、执行并且反馈、记忆历史经验等。能够通过文本指令或对话聊天的方式直接生成数字员工，操作PC电脑自主完成工作任务。这里面自然包含了AI增强的开发相关的能力。能够让企业内部有相关需求的部门和员工，通过大语言模型多轮对话模式，轻松开启AI增强开发之旅。
智能应用包括智能功能，被”定义为自主做出适当响应的习得性适应能力。在许多用例中，这种智能被用于更好地增强工作或提高工作的自动化程度。
作为一种基础能力，应用中的智能包含各种基于AI的服务，如机器学习、向量存储和连接数据等。因此，智能应用能够提供不断适应用户的体验。
而据Gartner最新预测显示：
到2026年，30%的新应用程序将使用人工智能来驱动个性化的自适应用户界面，而2023年这一比例还不到5%。
实在智能凭借自己对人工智能相关技术的敏锐嗅觉和夯实的RPA与GEN-AI融合能力，成功将大模型与RPA（Robotic Process Automation）相结合，为企业提供了更广泛的应用场景。同时还将大模型作为信息查询和分析的工具，并将其嵌入到TARS-RPA-Agent产品中，使其能够执行更加复杂的任务。
这种融合不仅降低了数字员工的应用门槛，还提高了工作效率，释放了人力资源，从而实现了“所说即所得，你说，PC做”的愿景。实在智能通过自研双模型技术底座，即将大语言模型与视觉模型相结合，进一步提升了RPA的能力。这种技术底座不仅可以处理复杂的文本数据，还能够分析图像、视频等多媒体信息。通过视觉模型的支持，RPA能够更好地理解和应对多样化的任务，实现更高程度的自动化。
实在智能在为客户提供智能应用的努力还会继续下去，凭借其强大的产品自研能力，轻松实现RPA产品三大阶段核心能力的跨越。实在智能会继续为客户提供技术门槛低，高智能，易操作，对用户友好的智能应用产品。
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