组建小而精的 RPA 专家团队是成功关键。该团队需负责研究商业案例、计算 ROI 并跟踪进度。专家团队规模应与自动化流程数量匹配，以验证行业价值。
RPA人工智能如何使用？
糟糕的设计和管理会导致灾难性后果。许多公司为了求快而忽略机器人间的交互规划，这会阻碍自动化进程。CIO 需提前理清运营模式，避免业务中断。
不要将 RPA 局限为数据处理工具。银行案例显示，过度依赖数据录入会导致项目变成单纯的机器学习，偏离自动化初衷。需明确 RPA 的定位，避免陷入数据陷阱。
引入 RPA 时需尽早让 IT 人员介入。虽然非技术人员也能搭建流程，但往往会在执行中碰壁。由 IT 主导组织能更好地管理“居民开发者”，避免技术混乱。
合规性管理不容忽视，机器人数量增加会放大管理难题。即使是机器人性别设定这样的小问题，也涉及人力资源和商业伦理。企业需建立完善的合规框架。
使用 RPA 首先要正确管理期望，虽然它能快速见效，但规模化运作需要谨慎。很多项目失败源于供应商夸大宣传，CIO 应保持乐观但务实的心态，只有合理预期才能让结果令人满意。
RPA 不仅用于降本增效，更应关注提升客户体验。比如航空公司利用智能对话机器人减少高峰期的顾客排队等待，这种全天候、态度好的虚拟客服能显著提升服务满意度。
应用 RPA 时不能忽视对人的影响。技术引入常导致员工恐慌，认为工作被取代。企业必须以人为本，做好人力资源管理和沟通，减少新技术带来的冲击。
RPA 需融入整个研发生命周期才能发挥最大效果。企业应制定长期规划，明确自动化场景和流程，从而提升质量并扩大自动化规模，而非仅仅解决局部问题。
项目管理至关重要，缺乏应对规划易导致数据丢失等事故。例如密码策略变更未及时更新机器人程序。CIO 必须建立监测警报系统，对 RPA 系统进行持续指挥和控制。