程序问题自动化

当问题的复杂度或创新性有限，逐渐不再需要知识密集型的团队来解决时，团队创造价值的重点开始由效果向效率转移。转移的方式是根据问题的情境来制定算法化的策略，目的是把解决问题的过程分解为颗粒度足够细的工序，让工序足够简单，可以由较为初级的专业人员完成，并且对于其中重复的部分，利用技术手段实现自动化或半自动化处理。

一个场景是利用技术提高专业人员的能力。在象棋对战实验中，人与人工智能合作的一方大概率会击败各自独立参战的人或机器。类似地，技术能够帮助专业人员获得远超自身的计算思考速度和能够直接使用的数据信息，完成单凭人力难以完成的任务。传统咨询业务中有相当多的工作量都放在了数据的收集、处理和分析环节，知识图谱这样的技术和工具能够显著加速这部分工作的完成速度，改善数据覆盖的全面性。我们看到，已经有领先的管理咨询公司正在为其分布在全球的顾问打造一个自助式的人工智能平台，期望以此让顾问像拥有了智能管家贾维斯的钢铁侠那般如虎添翼。

软件交付过程中也存在着可以自动化的环节。例如用自动化测试的手段来完成单元、功能、集成，以及性能、安全等各级各类质量保障活动。但在自动化之前，产品的质量保障策略，以及各级各类的测试策略，都需要“白头发”预先设计，并在交付过程中，不断迭代、调整、改进。