自动化是当下最被大伙儿看重的核心本领，网络上到处都是各种教程在那儿宣传, 说什么自动化能搞定办公室里所有的活儿, 还喊着要一键解放双手、让人彻底告别那些重复劳动, 这就导致很多人脑子一热, 产生了错误的认知, 以为只要是重复干的活儿, 都能靠自动化来解决。

可现实里真正动手做起来的时候就会发现, 自动化并不是什么万能钥匙, 很多看起来属于重复性质的工作, 要是硬交给电脑脚本去处理, 反而会因为耗时耗力、稳定性也不咋地, 让人觉得得不偿失, 这时候如果还盲目地去搞自动化, 那就是在全身上下一心一意地做无用功了。

只有对自动化能够适用的具体场景做到非常清晰的界定, 从而让那些本来就不应该用自动化去处理的无效任务被成功地避开, 这才能够切实地把工作效率给提升到应有的水平上去。

首先, 像那些频次很低、零零散散的、只重复做了一次的任务, 是完全不合适的去做自动化处理的。很多人, 只要他们是遇到了重复的操作, 他们就会想着去写脚本呢去实现自动化的这个目标, 可是, 他们却忽略了核心的那个成本方面的对比情况。

编写脚本, 调试脚本, 优化脚本, 这些过程是需要花费一定的时间成本的。对于那些一年里头只用到几次的任务, 还有那种单次操作耗时比较短的任务, 以及那种零零散散、没有规律可循的任务来说, 手动完成的效率那是明显是要高于开发脚本的。

打个比方说, 像是对月度内容进行简单的表格整理、给单次出现的文件进行重命名操作、或者是针对临时状态下的数据进行筛选动作, 在这种情况下, 人们花费了一两个小时的时间去编写脚本, 其目的只是为了节省那十几分钟的手动时间, 这属于典型的无效自动化行为, 而且投入的产出比是极低的。

此外, 对于那些规则界定得不是很清楚、变化得非常快、并且不存在固定逻辑流程的任务来说, 采用自动化脚本来处理是不适合的情况。进行自动化的一个最核心的前提条件是什么? 就是任务必须拥有固定的规则, 是能够被量化的, 其逻辑必须是清晰的, 而且是可以在不同场合反复使用的。

在大家的印象之中, 很多办公室里的日常工作内容似乎是存在着大量的重复操作, 但实际上呢，每一次动手去进行操作的时候, 其中所存在着的细微差异是显而易见的, 这些规则处于一种动态多变的状态当中, 因此完全无法将其标准化。

比如进行人工审核主观性的内容, 又或是灵活地排版文档, 还要根据具体的场景去调整数据的格式, 以及去应对突发状况下的异常业务处理。这类任务本身就没有固定的逻辑可言, 所以没办法用代码来制定统一的规则。要是强行编写脚本的话, 一定会出现大量的漏洞情况。

这样一来就必须要频繁地进行人工干预, 以此来做出修正的动作, 最后的结果反而是增加了工作量。

第三, 那些具有高容错特点、高安全要求以及高精准度的核心业务任务, 是不适合让新手用自动化去处理的, 因为像企业核心财务数据、客户隐私信息、交易流水还有涉密文件处理等这些个任务, 对精准度、安全性、稳定性都提出了极高的要求, 而一旦出错了, 就会造成严重的损失, 不过新手编写的自动化脚本呢, 大多数时候缺乏完善的异常处理、数据校验、日志记录这几种机制, 所以存在漏处理、错处理、数据丢失以及隐私泄露这些风险。

在进行这些核心任务的时候, 我们要优先考虑去选用那些已经比较成熟的、可以用来商业化的工具, 而不要去自己制作那种简单的脚本程序, 从而避免因为使用不够稳定而给业务带来的一些风险。

除此之外, 流程简单、工具替代成本更低的任务, 不需要使用自动化。很多重复工作, 通过Excel函数或者办公插件以及系统自带的工具就可以一键实现。

这些操作非常简单并且零代码零调试效果。这样做远比编写脚本高效。例如简单数据求和或者排序去重和格式统一等情况无需费大力气学习编程。现有的工具就能起到完美的替代作用。

自动化的核心价值这个东西, 其实就是去服务那些工作频率非常高、工作流程非常固定、总工作量巨大以及机械性重复的标准化任务。像批量文件处理、海量数据清洗、周期性报表统计以及固定流程的批量操作, 这些场景才是自动化能够发挥最大作用的最好赛道。

我们要学会做取舍, 不要去盲目地搞自动化, 要精准地去匹配使用场景, 要让技术服务于效率的提升, 而不是反过来给工作制造负担, 这才是进行自动化工作的最正确的方法。