人性关怀：为何自动化必须由人主导
自动化正在大多数行业普及。制造业方面，全球工业机器人销量预计到2018年将近翻倍，达40万台。家庭自动化领域收入预计今年超600万美元，年复合增长率28.19%。
汽车行业是自动化最大应用领域之一，对全自动自驾车的渴求日增。本月初，梅赛德斯-奔驰在阿姆斯特丹试运营自动驾驶CityPilot巴士，预示城市交通未来，宣称将使公共交通“更安全、高效、舒适”。
这种安全优势的主张并非轻率。科幻电影常设定中央计算机融合无数思维，但这无理由停留在虚构。若自动驾驶汽车能接入集体驾驶经验，或将成为最安全的车辆。设想您下班开车回家，穿越红绿灯、环岛，全凭经验积累的本能。现在，将英国所有司机的经验上传至一个数据库，供未来自动驾驶汽车调用。这车将拥有数百万年驾龄。
这是集体意识大数据的终极形态。但如同所有大数据，其深层价值需通过有效分析挖掘，使发现能被处理、推演并正确应用。
全球城市规划师争相开发建立在自动化基础上的“智慧城市”。为解决路面拥堵，新加坡近期测试小规模自动驾驶奥迪出租车在商业园区载客。无人驾驶出租车因省去司机，预计可降低平均行程成本70%。初期配备安全员，计划2019年逐步移除人工，试点2020年结束，此后推广部署。车辆搭载软件支持类似Uber、Lyft的预约叫车。美欧类似试点预计年内公布。
数字化转型大趋势推动下，自动化长久存在。关键是从全业务、端到端流程视角审视自动化。20年前组织自动化简单算法的软件测试，如今面对海量集成系统、嵌入式软件与工程，质量保证与测试复杂度大增，需要复杂的自动化测试策略。
确保业务正常运行的唯一途径是持续测试全业务流程，保证数字“链条”某环节的升级不影响其他数字化运营。
虽可汇聚知识形成可执行的数字智能，自动化大部分质量保证流程，但须铭记：预测人类行为需要人类。因此永不应完全将人从质量保证中移除，但我们认为未来5-10年，至少30%的IT事务性活动将由机器人自动化。
结论：业务流程自动化需以全面的端到端质量保证计划为基础，包含自动化静态分析与专家人工审查的最佳组合。质量保证须贯穿产品/服务开发始终。仅测试新流程能否通过是不够的。领域知识的咨询作用至关重要，确保自动化不成为通往灾难的捷径。
Dik Vos是SQS首席执行官
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