大多数企业都很难最终实现全面的数字化转型。 与此同时，整个软件行业也在苦苦思索如何最好地加速转型。 数字化转型项目失败的原因非常复杂，难以掌握。 一种解释可能在于科技行业采用的方法。
数字化转型：内在问题
作为人类，我们知道我们想要实现什么。我们的大脑告诉我们任何事情都是可行的。但是，当面对构建软件的终极解决方案以及我们需要快速应对事物的异构性时，我们很快就会遇到流沙。
随后的成本、时间和资源损失，更不用说对组织信心的影响，简直是巨大的。例如，在数字化转型项目上花费数亿美元却陷入困境的情况并不罕见。据 TechTarget 称，波士顿咨询集团已在数字化转型项目上投资了 1 万亿美元，估计到 2021 年 3 月，这些举措中至少有 70% 远未达到最初的目标。 CEO 在关于数字化转型的财报电话会议中回避分析师的问题。
那么，本质问题是什么？对建筑充满热情的人往往也喜欢三件事：
- 复杂
- 独创性
- 没有时钟在后台滴答作响
然而，也许更重要的问题不是构建无法从根本上处理事物复杂性的软件，为什么不走捷径，专注于事物的集成呢？
我的职业生涯始于软件行业，在 1990 年代构建网络管理系统，随后是云软件和物联网平台，等等。我始终承认，我久经考验且值得信赖的工程同事总是最了解这一点。平心而论，工程师们确实最了解，但是当他们面临挑战时，他们很难思考他们所面临的计算机科学挑战的绝对复杂性，以及事情是如何变得指数级复杂的。
然后，我真的开始对解决数字化转型所面临的艰巨挑战的方法非常好奇。不仅考虑到所需的业务逻辑建模复杂性的巨大飞跃，而且还考虑到一种新的软件方法，可以将人类创造性思维的愿望反映到实际可行的解决方案中。
因此，考虑到这个目标，我开始研究自动化引擎来解决数字化转型问题。
数字化转型的未来
在 1980 年代和 90 年代，随着操作系统 (OS) 的引入，计算发生了重大转变。因此，为什么不寻找一个功能类似于操作系统的自动化引擎呢？它的作用是实时协调来自不同数据源的软件工作流程，并建立在用户/设计人员需求的基础上，即低代码甚至更好的无代码。
一个易于使用的可视化画布连接到预先存在的“任何对任何”应用程序/记录系统，自动化关键任务工作流并通过超快速规则引擎加速操作可能是必要的。对于数据科学家来说，实时自动化操作系统更具体地支持从任何系统和设备或数据记录到任何其他系统的低代码编排部署，可以带来令人难以置信的最终客户体验。许多行业评论员认为，运营与对人工智能的大规模投资之间存在缺失的联系。我也相信自动化。
今天，自动化行业正在全面发展机器人过程自动化 (RPA) 软件公司，其中“超自动化”是新的流行语。市场上出现了全新的自动化技术，其中 RPA 是解决更简单的数字化转型问题的最常见技术。
收获自动化的好处
随着世界为非常艰难的经济背景做好准备，最值得关注的胜利是在全球软件技能短缺创纪录的情况下，自动化将带来巨大的节省。从自动化操作系统中寻找的其他目标指标是上市时间加快 10 倍、代码减少 100 倍、开发时间减少 15 倍，以及高达 20 倍的运营费用 (OPEX) 和资本支出 (CAPEX)成本节省。最后，在九个月或更短的时间内实现收支平衡的投资回报率。
