导语：如果你企业的自动化流程因为网页按钮右移了几个像素就彻底瘫痪，那么你正在缴纳高昂的“脆弱税”。在2026年的前夜，IT战略不应止步于“上线AI”，而是要利用大模型（LLM）将企业从“铺设轨道”的火车模式，升级为“全地形越野”的智能自动化模式。
许多企业在RPA（机器人流程自动化）上投入了数百万，却换来了高昂的维护成本。行业经验表明，每花1美元购买许可证，就要花3美元去维护。
原因：传统RPA是“盲目”的。它依赖固定的坐标（x,y）和硬编码的脚本。一旦UI更新、供应商发票格式微调，甚至第三方平台出现异常，机器人就会崩溃。
案例：即便是OpenAI这样的巨头，其X（推特）账号被劫持发布诈骗信息时，如果企业的自动化机器人设定为“转发所有官方推文”，那么这种盲目的确定性连接就会让企业成为诈骗的帮凶。
要摆脱脆弱性，我们需要从“任务自动化”（模仿手）转向“决策自动化”（模仿脑）。
新旧范式对比：
旧范式（火车）：依赖昂贵且固定的轨道，遇到障碍物（变化）就会脱轨。
新范式（越野车）：基于传感器感知环境，遇到障碍物能识别并绕行。
技术栈的演变：智能自动化（IA）不再只是工作流引擎，而是三大组件的协同：
2.1 工作流引擎：执行动作的“手”。
2.2 LLM（推理层）：实时推演逻辑的“大脑”。
2.3 向量数据库：存储上下文与经验的“记忆”，减少幻觉。
企业80%的数据（PDF、邮件、聊天记录）是非结构化的，传统RPA对此束手无策。 智能自动化引入了多模态理解：
OCR读取手写笔记；
计算机视觉分析事故照片；
LLM解读保险条款。
新座右铭：数据录入已终结，理解才是新标准。
引入AI并不意味着盲目放权。我们需要建立基于置信度的路由机制：
场景A（高置信度）：发票信息匹配、语义一致 → AI自动执行。
场景B（低置信度）：信息模糊、语义偏离（如加密货币骗局） → 转人工审批。 这种模式解决了“黑箱”问题，让AI处理枯燥的高频任务，让人类处理复杂的边缘案例。
不要急着采购新软件，先进行审计。找出那些技术上还活着、但需要不断人工修补才能运行的“僵尸机器人”。它们的维护成本远超其节省的劳动力。停止修补，用具备自我修复能力的智能自动化架构取而代之。
作者：Hari Om Garg
想想你们组织里最脆弱的员工：他们从不喝咖啡、24小时连轴转并且招聘成本非常高；可只要网页上的按钮向右移动几像素，这位员工就会彻底“精神崩溃”并完全停止工作。
我说的当然就是你的RPA（机器人流程自动化）数字员工。
在过去的几年里，我观察到IT领导者、首席信息官和商业领导者们将数百万投入我们所称的自动化项目。我们雇佣了大批顾问来绘制架构图并规划每一个可能的情景；我们建立了严格的数字轨道，坚信只要铺设足够的铁轨，效率就会随之而来。
然而我们建的不是韧性，而是脆弱性。
作为一名AI解决方案架构师，我每天都能看到这个基础上的裂缝。2026年的战略不该只是“上线AI”，而是要直指传统自动化的脆弱命门。基于确定性规则的时代正在终结，我们正见证“决定论”的死亡与“概率论”系统的崛起——我称之为“从静态工作流到智能自动化”的跃迁。
我们必须直面一个残酷事实：您目前的机器人组合可能是一个负担。
在我的经验以及建筑实践中，我经常遇到我所谓的脆弱性税。这是在动态世界中维护确定性机器人所隐藏的成本，行业经验法则（不断在预算表上被验证）是：每花1美元买BPA许可证，就要再掏3美元去维护。
为什么？因为传统的BPA是盲目的。它看不懂屏幕，只认得坐标(x,y)；它读不懂邮件，只会抓关键词；当用户界面更新或供应商更改发票格式时，机器人就会崩溃。
我曾亲历一场“灾难”：某企业客户的自动化客户互动流程是旗舰项目，运行得非常完美，直到第三方系统厂商更新方案，提交按钮从绿色变成了蓝色。机器人被硬编码成在特定坐标寻找绿色像素，因此项目失败了。
但脆弱性远不止像素颜色，更在于对外部平台信任的脆弱性。
我们常常以为脆弱性只存在于糟糕的代码中，其实它同样潜伏在我们的外部依赖中。即便是行业先锋也难逃一劫：2024年9月，OpenAI在X（原Twitter）上的官方新闻账号被骗子劫持，用来推广一个加密货币。
想想其中的讽刺——这家正在打造人类史上最强智能的公司，瞬间失守不是因为神经网络失灵，而是因为第三方平台的脆弱性，这就是“脆弱税”的活案例。当你把企业流程建立在对不可控外部平台的确定性连接上时，你也一并继承了它们的脆弱性。倘若你有一个标准机器人被设定为“转发@OpenAINewsroom的每条推文”，它就会自动把骗局扩散到你的全部客户群。
旧的脚本式自动化根本无法应对这种波动。我们曾花多年时间试图预测未来，并将这些预测硬编码进脚本。但世界对于脚本来说太混乱了，我们需要能够自我修复的架构。
要真正释放IA（智能自动化）的价值，必须把它视为一次架构范式的跃迁，而非简单的软件升级。我们正在从“任务自动化”（模仿手）走向“决策自动化”（模仿脑）。
当我设计这类系统时，关注的不再是密密麻麻的规则，而是清晰定义的目标。
旧范式里，我们给计算机的是脚本：先点按钮A，再输入文本B，然后等待5秒；新范式里，我们使用认知编排器，只给AI一个目标：完成这个目标。
差异是深刻的。如果提交按钮变成了蓝色，一个使用LLM（大语言模型）和视觉能力的目标系统仍会看到这个按钮。它明白颜色虽变，功能仍是提交，于是自行调整路径以达成目标。
可以把这比作火车与越野车的区别：火车快且高效，却依赖昂贵轨道，遇到线路上的石头只能脱轨；智能自动化就是越野车，靠传感器感知环境，看见石头就绕过去，不会翻车。
这不是魔法，而是一种可落地的架构模式。支撑它的技术栈与大多数首席信息官的现有系统截然不同——它不再只是工作流引擎，而是三大组件协同工作：
工作流引擎：执行动作的“手”。
LLM（推理层）：实时推演步骤、处理逻辑的“大脑”。
向量数据库：存储上下文、历史经验和嵌入数据的“记忆”，减少幻觉。
三者结合，让脆弱的脚本转向有弹性的代理。
旧方式最大的局限性是无法处理非结构化数据。企业约80%的数据都是非结构化形态，锁在PDF、邮件、Slack、Teams聊天记录和通话日志里。传统的业务流程自动化只能处理行列分明的结构化输入。
多模态理解的智能自动化改变了架构，我敦促你们采用一个新的座右铭：数据录入已终结，理解才是新标准。
我目前正在设计系统架构，该系统不仅仅是将PDF从文件夹A移动到文件夹B，它会读取PDF。它会理解附件电子邮件的情感，还会从页脚引用的通话记录中提取意图。
以复杂理赔的情景为例：过去，人工需逐字阅读手写事故报告，将其与保险政策PDF进行交叉验证，并检查损坏的照片。确定性机器人在这里毫无用武之地，因为每次输入都不相同。
智能自动化改写了规则：它可以读取手写笔记（使用OCR）、分析照片（使用计算机视觉）和阅读保险政策（使用LLM）。它将这些不同的、混乱的输入合成到一个结构化的索赔对象中——化混沌为秩序。
这就是“数字化”与“数字智能化”的区别。
每当我们向客户展示“自动驾驶”企业概念，对方第一反应往往是“你希望一个大语言模型与我们的客户对话？”这是一个合理的担忧，但答案不是禁止使用AI，而是架构“基于置信度的路由”。
我们不盲目交钥匙，而是把治理写进代码：AI先自评置信度，再决定是否行动。
这也回到验证的重要性。为什么我们需要人类参与其中？因为受信任的端点并不总是保持受信任的状态。
重新审视我之前提到的安全事件：若你部署的是全自主闭环，一旦经过验证的合作伙伴账号被黑，企业就会跟着面临风险。
确定性机器人：信号来自可信源 → 执行。
概率化治理代理：信号虽来自可信源，但内容与其语义基线偏离99%（加密骗局vs科技新闻），置信分低 → 拉人介入。
这就是我们需要的架构转变：
场景A：AI对发票99%确信，供应商与主数据匹配，语义与历史行为一致 → 自动执行。
场景B：AI仅70%确信，地址略有差异、图片模糊或请求异常（如被黑推文） → 转人工审批。
这将自动化变成了一种合作伙伴关系：AI处理高频、枯燥的任务，人工处理边缘案例，这解决了让合规官失眠的“黑箱”问题。
如果想为这场转变做准备，别急着明天就采购新软件，你需要从审计开始。
盘点您当前的自动化项目组合，找出僵尸机器人——那些技术上还活着，却需要不断干预才能继续移动的脚本。每当供应商更新其软件时，这些机器人就会失败，它们所造成的脆弱性成本比节省的劳动力成本还要高。
停止尝试修补它们，它们正是智能自动化的头号替换对象。
未来属于概率论，属于能够通过不确定性进行推理、处理无序混乱并在世界变化时自我纠正的架构。作为领导者，我们要停止造火车，开始造越野车。
技术已准备就绪，问题是：你准备好松开方向盘了吗？
