简单地讲，生成式AI是一种利用现有的数据，如文本，图像，音频等，来创建新的内容的技术。生成式AI可以在各个领域，如广告，娱乐，新闻等，提供创新和有价值的内容。

因此，把生成式AI技术接入到超自动化的任何技术子集比如RPA、低/无代码平台中，都能极大的提升作业效率、降低使用难度及维护成本，并能够有效改善用户体验。

从超自动化在组织数字化的应用层面来看，生成式AI的应用可以为超自动化带来以下几个改变。

1、助力超自动化更好地实施自动化流程

生成式AI可以用来生成业务流程的文档和说明，比如根据业务需求和规则，自动生成流程图、步骤描述和执行条件等，从而减少人工编写的时间和错误。

还可以用来生成业务流程的测试用例和数据，提高测试的覆盖率和质量。例如，根据业务流程的逻辑和边界条件，自动生成测试场景、输入数据和预期输出等。

此外生成式AI还能用来生成业务流程的优化建议和改进方案，比如根据业务流程的运行数据和评估指标，自动生成优化目标、策略和措施等，以实现提高业务流程的性能和效果。

通过生成式AI，可以让超自动化更好地实施自动化流程，提升业务价值和竞争力。

2、赋能超自动化助力企业自动化决策

生成式AI可以为超自动化提供更多的数据源和内容形式，增加超自动化的覆盖范围和应用场景。比如根据用户的需求和偏好，生成个性化的广告文案和创意，帮助超自动化实现更精准的营销策略。

能够为超自动化提供更多的智能和创造力，增加超自动化的灵活性和适应性。根据不同的情境和目标，生成不同风格和语气的文本内容，帮助超自动化实现更多样化和人性化的交互方式。

还能为超自动化提供更多的反馈和优化，增加超自动化的效果和质量。比如根据用户的反馈和行为数据，生成评估报告和改进建议，帮助超自动化实现更快速和精准的决策调整。

集成生成式AI技术的超自动化，可以帮助企业更好地进行自动化决策，提升企业的竞争力和价值。

3、助力超自动化进行数据分析和预测

数据分析和预测，已经成为超自动化实施后监管与运营的重要组成部分。生成式AI是一种强大而灵活的AI技术，它可以助力超自动化进行数据分析和预测，实现更智能、更高效、更灵活的数据驱动业务。

具体作用主要有以下几点：

数据清洗和整理。根据数据的特点和目标，自动生成合适的数据清洗和整理规则，例如去除异常值、填补缺失值、转换数据格式等，进而节省人工编写规则的时间和精力，提高数据质量和一致性。

数据探索和可视化。根据数据的特点和目标，自动生成有意义的数据探索和可视化报告，比如生成描述性统计、相关性分析、聚类分析等，帮助用户快速了解数据的概况和特征，发现数据中的规律和洞察。

数据建模和预测。根据数据的特点和目标，自动生成合适的数据建模和预测方案，比如选择合适的机器学习算法、调整合适的参数、评估模型性能等，快速构建高效准确的预测模型，实现数据驱动的决策。

数据解释和呈现。根据数据的特点和目标，自动生成易于理解和传达的数据解释和呈现内容，例如生成摘要、推荐、建议等，用户能够更好地理解数据分析和预测的结果，提高数据沟通和利用的效果。

以上只是讲了几种应用，生成式AI在超自动化中的应用远不止这些。随着这项技术更多的融入到超自动化各技术子集中，生成式AI也将从整体上改变与影响超自动化的交互方式、运行效率以及未来发展。