在AIGC的浪潮中，生成式AI的崛起给各行各业带来了前所未有的冲击。从Midjourney的AI绘图工具到ChatGPT的语言模型，它们正重塑设计、电商、艺术等领域的生态。Midjourney以其跨界融合能力，不仅能替代原画设计师，还能胜任摄影师、模特等多种角色，令业界咋舌。同时，Stable Diffusion、DALL-E等开源模型及科技巨头的AI绘图模型也如雨后春笋般涌现，加剧了行业竞争。

　　AI绘画的兴起在设计、电商、艺术等领域掀起了巨浪，极大提升了工作效率，降低了成本，优化与裁员话题也备受关注。ChatGPT的推出更是将变革推向高潮，其能生成多种形式内容，并在各行业场景中展现出惊人效果与效率。

　　在此背景下，研究者们积极探索ChatGPT和Midjourney的潜力，通过Prompt输出、角色等方式挖掘其更多功能。企业大佬们在体验后，被其强大能力所震撼，纷纷将“ChatGPT+Midjourney+相应插件”作为前沿技术应用的“新标配”。

　　这种技术组合不仅提升了效率、降低了成本，还改变了SaaS市场的用户订阅习惯。ChatGPT插件商店的推出进一步提升了其易用性和适应性，使开发者感受到AI技术重构系统和人机交互的时代已来临。

　　然而，生成式AI的快速发展也引发了一些争议和担忧。OpenAI的激进策略及GPT-4等强大系统的推出引起了业界的广泛讨论，甚至有人呼吁暂停训练更强大的AI系统。同时，生成式AI对技术、架构、产品、生态等方面的影响也在深入探讨中。

　　以RPA行业为例，其基于UI界面的自动化软件在生成式AI带来的自然语言交互趋势下，面临着巨大挑战。智能自动化和超自动化等概念也将受到深刻影响。

　　从早期的ERP、CRM系统到云服务市场，API历经了多个时代的变迁，推动了RPA从UI自动化向更广泛、高效的自动化服务的转变。随着技术的成熟和市场的普及，API变得亲民实用，RPA厂商不再满足于单一的UI自动化，而是积极探索API集成，以提升产品的集成能力和自动化水平。UiPath等领先厂商通过推出集成服务功能和收购API集成平台等举措，为行业树立了榜样，推动了RPA在API集成方面的发展。

　　超自动化的兴起更是将RPA与API的集成推向新高度，API的稳定性和高效性在超自动化平台中得到了充分发挥，与UI自动化共同构成了平台的核心能力。

　　根据Gartner的预测，2024年绝大部分RPA供应商将通过API与UI集成提供自动化服务，这反映了市场对集成RPA的强烈需求。为满足这一需求，RPA厂商纷纷通过自研、收购和生态合作等方式积极布局UI与API的集成。展望未来，随着技术的不断进步和市场的持续扩大，RPA在API方面的进化将持续深化，为企业提供更智能、高效和灵活的自动化解决方案。

　　生成式AI正对各行业带来深刻变革，特别是在业务流程的革新上。传统的多节点流程正被简化为紧凑的少数节点，导致原有的自动化需求减少，RPA等技术的应用场景受限。然而，这一转变并非一蹴而就。

　　ChatGPT等生成式AI的崛起，预示着企业技术架构的新变革。AI模型层驱动的自动化应用正逐步替代RPA技术，同时AI操作系统带来的新型人机交互方式也在逐步取代传统UI。但我们必须认识到，这一变革需要时间。基于RPA、低代码、BI等技术的复杂自动化流程，短期内难以被生成式AI完全取代。此外，生成式AI短期内还难以撼动ERP、CRM等核心数字化系统。

　　RPA的兴起得益于其强大的连接与粘结功能。面对企业复杂的业务与数据管理系统，单纯依赖API解决集成与自动化问题显得力不从心。而且，开发API需要综合考虑技术投入与回报比。相比之下，RPA以更经济的成本和更稳定的性能解决问题，因此受到企业青睐。特别是中小型企业，RPA产品提供的API服务已能满足其需求。

　　当前，RPA厂商推出的企业级端到端自动化解决方案稳定性高，企业更倾向于采用API与UI融合的解决方案。这反映了市场的实际需求，也是Gartner预测RPA厂商将通过API与UI集成提供自动化的重要原因。

　　从数据看，RPA市场潜力巨大。Gartner预测，到2022年，全球90%的大型组织将采用RPA。到2024年，这些组织的RPA产品组合容量将翻倍。超级自动化市场的规模预计到2025年将达到8600亿美元。尽管API技术不断进步，但要完全取代UI自动化或RPA，仍需时日。在未来几年，企业数字化系统可能仍将维持UI与API交互并存的状态。因此，RPA市场地位稳固，前景广阔。

　　从人机交互新视角看，随着简化自动化技术崭露头角，RPA等流程自动化催生了基于自动化的全新人机交互层，使人机关系更紧密，智能化水平显著提升。欧美领先企业积极运用RPA、低代码等先进技术，与企业管理软件深度集成，构建了业务中台的自动化操作层，即超自动化层。在自动化优先思维下，企业应用开发均融入自动化基因，如微软、谷歌推出的集成RPA的低代码平台，将自动化深植于业务流程各环节。

　　自动化的普及推动了业务流程自动化进程，助力组织实现数字化转型。国内组织也逐渐认识到自动化层的重要性，引入超自动化、RPA卓越中心等策略。RPA在连接方面发挥重要作用，生成式AI尚无法替代。从成本效益看，RPA技术简单、低成本，更适合中小型企业，且易于本地部署，无需微调AI模型。

　　当前生成式AI存在不稳定性和版权问题，企业多持观望态度。但RPA技术不断创新，已集成GPT等先进技术，与ChatGPT的协同应用成为趋势，为企业提供高效解决方案。融合生成式AI的RPA使企业能更简便、经济地利用先进技术。总之，RPA已超越简单UI自动化工具，成为企业数字化转型和智能化升级的关键推手。

　　当代RPA已非单纯UI自动化工具，AI技术彻底改变了其产品逻辑。NLP和OCR的应用拓展了RPA场景，IDP提升了文档处理能力。AI厂商从技术角度构建RPA产品，催生创新产品。这些产品集数据处理、标注、模型开发于一体，与RPA联动实现智能化。

　　有些厂商甚至重塑了RPA架构，如实在智能推出的实在Agent（智能体）具备强大的智能化能力，它能够像人一样理解和分析复杂业务场景，根据上下文进行灵活决策，并自动执行相应的操作。这种能力使得RPA不再局限于简单的流程操作，而是能够深入到业务的核心，实现真正的智能化。

　　此外，实在Agent智能体还能将业务用户的指令转化为自动化流程执行，用户只需简单指令，它便能自主拆解任务，成为“生成式，懂业务的智能数字员工”，减轻工作负担，提升工作效率和准确性。

　　在实际应用中，AI Agent与RPA的结合为企业实现业务智能化和自动化提供了强大的支持，实在智能的TARS-RPA-Agent已成功应用于多个行业场景，实现了从单纯的人工操作向智能化自动化的转变。结合具体案例来看，实在AGI大模型+超自动化打造的Agent数字员工，将有效助力山东建筑钢市场“领头羊”山东万事达控股有限公司实现各类业务流程自动化，使得业务人员可将更多时间和精力投入到对公司带来更高价值，同时也对个人成长和职业发展更有意义的工作当中。

　　部分RPA产品基于AI和API技术构建，如容智信息的0代码RPA和自然机器人的AutoPaaS模式产品。现在，RPA普遍采用超自动化架构，包含对话机器人、流程挖掘等产品，都是AI技术的产物。超自动化集成了多种技术，为用户提供高效自动化服务。

　　随着生成式AI的兴起，RPA厂商迅速引入。生成式AI的自动化和灵活性弥补了RPA的不足，两者结合为组织提供更直接、高效的流程自动化方案。当代RPA已成为融合AI的自动化新物种，AI不断对其进行重构和优化。