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自动化并非“即插即用”的解决方案：简单地购买技术，打开机器开关，让机器人运行业务，而无需人员干预，这是做不到的。在现实中，运用智能机器要复杂得多，不可能毕其功于一役。成功采用智能自动化的企业可以从技术投资和实施所建立的强大基础中获益良多。诸如云计算、移动和物联网技术等构建块是部署机器学习的重要先决条件，约有半数的受访企业正在努力搭建技术基础。人们对构建块或基础技术的推广和关注程度，可能有助于解释为什么一些行业处于人工智能/机器学习自动化的早期采用阶段，而大多数行业尚未准备好大规模实现复杂决策自动化。而坚实的IT基础只是智能自动化的起点。企业还必须重新思考员工需要具备的技能，并优化业务流程，以便为实现自动化做好准备。智能自动化的主要目的是丰富员工的技能、经验和专业知识，拓宽员工的思路，从而提高他们的工作效率，帮助他们创造性地解决问题，打造更富有吸引力的工作方式。在奥斯纳布吕克大学的认知科学研究所，研究人员正在开展一个项目，旨在预测和管理流感爆发。他们发现，社交媒体讨论中包含诸多潜在线索，他们需要找到一种方法，高效地分析讨论内容，帮助做出预测。在认为机器人和其他智能机器在提高决策速度方面带来价值的受访者中，来自政府、银行、医疗保健和保险行业的企业最多。石油化工、政府和保险行业的高管则表示，机器人或智能机器能够拓展人类的能力。汽车企业在制造、质量控制、产品优化和供应链管理方面收获了积极的影响。电子品企业也在制造、质量控制和供应链管理方面获得了回报。