최근 들어 스마트 자동화 기술혁신이 비약적으로 발전하면서 그동안 연구자들 사이에서 로봇이나 인공지능에 의해 대체되기 어렵다는 영역에서도 변화가 감지되고 있다. 자료에 기초한 계량화 알고리즘으로 필체 인식이 가능해지고 있고, 종양의사는 IBM사의 수퍼컴퓨터인 왓슨(Watson)을 활용하여 진단하고 있다. 법률 분야에서도 핵심어와 알고리즘에 기초해 판례 검색을 지원하는 프로그램을 활용하면서 법률보조사무원과 계약 및 특허사무원 업무가 대체되고 있다. 정보를 수집하는 인간의 감각 기관에 견줄 수 있는 센싱(Sensing) 기술이 발전하면서 오류 및 이상탐지 알고리즘에 관한 기계학습을 통해 장비의 결함을 검사하는 폐쇄회로(CCTV) 조작원과 집중 치료가 필요한 환자를 점검하는 의료 보좌진 업무의 일부가 대체되고 있다. 금융이나 스포츠와 같이 수량화된 데이터를 입력하면 자동으로 스트레이트 기사를 작성하는 이른바 ‘내러티브사이언스’와 같은 로봇기자가 활동하기 시작한 것은 벌써 10년도 넘었다. 심지어 인공지능의 발전된 기술을 적용하면 소프트웨어 프로그램의 일부 오류(bugs)도 자동적으로 탐지하여 해결하고 있다. 이러한 혁신적 변화가 가능해진 이면에는 자료 생성에 기초가 되는 센싱 기술의 발전과 빅데이터 분석이 가능한 컴퓨터 처리 속도의 획기적 개선 및 기계학습을 비롯한 인공지능 기술의 상호 보완적 발전이 자리하고 있다.
스마트 자동화 혁신이 발달하면서 로봇과 인공지능이 개입하기 어렵다고 여겼던 분야에 변화가 생겼다. 필체 인식, 종양의사, 법률 보조 업무, 계약 및 특허사무 업무, cctv 조작원, 의료 보좌원 업무, 로봇 신문기자, 소프트웨어 오류 탐지 등이 그렇다. 이런 변화에는 혁신적인 컴퓨터 속도 개선과 인공지능 기술의 상호 보완 발전이 있다.