Koneoppimisessa yksittäisen toiminnon tarvitsemaa logiikkaa ei perinteiseen tyyliin määritellä ja konfiguroida järjestelmään, vaan toiminto opetetaan oppimaan itse ja mukautumaan edelleen muuttuviin tilanteisiin suurten tietomäärien avulla. Näin järjestelmä voi oppia esimerkiksi, mitkä sähköpostiviestit tai dokumenttipäivitykset ovat todennäköisesti tärkeitä kenellekin.
Työn automatisoinnissa uutta on kunkin työntekijän mahdollisuus yhä helpommin automatisoida itse yksittäisiä tehtäviä ja työnkulkuja. Office 365 -ympäristössä tätä voi tehdä tällä hetkellä vielä preview-vaiheessa olevan Flow-sovelluksen avulla, jossa on mukana valmiit komponentit esimerkiksi Salesforcen tai Dynamics CRM:n hyödyntämiseksi.
Niin käyttäjän itse tekemän kuin keskitetysti toteutetunkin automaation suuri haaste on ylläpito. Kuinka varmistaa automaation toiminta ja hyödyllisyys ympäristön muuttuessa? Laajassa mittakaavassa työtä siirtyy niin fyysisille kuin ohjelmistoroboteillekin, mutta samalla kasvatetaan työmääriä robottien ohjelmoinnissa ja ylläpidossa.
Koneoppiminen auttaa mukauttamaan automaatiologiikkaa muuttuvissa ympäristöissä. Edellytyksenä on toki jo toimiva automaatio eli perustan täytyy olla ensin kunnossa. Mukauttamisen lisäksi koneoppiminen voi nostaa työn tuottavuutta kohdentamalla paremmin automaatiota. Kohdennus voi perustua esimerkiksi yksittäisten käyttäjien käyttäytymiseen ja tarpeisiin, jolloin saavutetaan parempaa käyttökokemusta ja osuvampaa viestintää. Vastaavasti asiakasjärjestelmien ja markkinointiautomaation tiedolla tehostetaan myyntiä ja markkinointia. Tuotekehityksessä taas voidaan saavuttaa kustannussäästöjä ja parantaa laatua kohdistamalla testiautomaatiota tarkemmin.
Analysoimalla tietoa automatisoidusti ja innovatiivisesti ja hyödyntämällä koneoppimisen välineitä on mahdollisuus viedä automaatiota kauas nykyisiä ratkaisuja pidemmälle. Tärkeintä on tiedostaa mahdollisuudet, päättää tavoitteista ja lähteä rohkeasti liikkeelle!