CTO Blue Prism в регионе EMEA Питер Уокер выделяет на портале Information Age четыре критерия, которые позволяют сделать правильный выбор решения для интеллектуальной автоматизации.

Автоматизация все чаще преподносится как едва ли не чудодейственное средство для цифровой трансформации. Но по-настоящему ее реальная ценность может быть раскрыта только тогда, когда она позволит бизнес-лидерам перепроектировать и привести в цифровой вид работу фронт-офиса, мидл-офиса и бэк-офиса, так чтобы все эти службы и процессы работали намного быстрее, умнее, эффективнее и в требуемом масштабе.

Звучит многообещающе, однако в связи с популярностью решений для роботизации процессов (RPA, robotic process automation) и продуктов для интеллектуальной автоматизации на рынок все чаще выходят недобросовестные поставщики, которые не придерживаются своих обещаний или их продукция заведомо вводит в заблуждение. Чтобы не попасться на маркетинговые уловки, нужно проявлять осмотрительность при выборе поставщика — это позволит оценить его реальные технические возможности. Клиенту потребуются убедительные доказательства, чтобы обезопасить себя от серьезных технических ограничений, с которыми он может столкнуться после фазу проверки концепции, находясь на этапе расширения собственной программы интеллектуальной автоматизации.

Gartner также признает эту проблему, утверждая следующее: «К 2021 г. 40% предприятий могут разочароваться в продуктах RPA из-за несогласованного, разрозненного применения и невозможности масштабирования».

Ниже приводятся четыре ключевых критерия, которыми следует руководствоваться при выборе продукта и оценке возможностей поставщика, чтобы избежать серьезных последствий.

1. Сравните возможности роботов

Возможности программных роботов RPA и роботов для интеллектуальной автоматизации существенно различаются. Фактически речь идет о разнице между достижением краткосрочных тактических преимуществ при потенциально больших усилиях и рисках и стратегическим преобразованием рабочих процессов в масштабе предприятия при меньших усилиях и минимальном риске.

На одном крае спектра решений стоят продвинутые высокотехнологичные программные роботы, бизнес-пользователи могут обучать их и управлять ими при помощи платформ для безопасной совместной работы под полным контролем ИТ-отдела. Эти роботы постоянно совершенствуются, чтобы они могли выполнять работу, которую делают люди. Они могут взаимодействовать друг с другом, объединяться для разделения рабочих нагрузок и в целом работать как цифровая команда — быстро, точно и с полной самоотдачей.

Речь идет об «умных», многозадачных роботах, которые все чаще становятся основой для стратегий цифровой трансформации. Это связано с тем, что они без особых усилий выполняют работу с данными в нескольких сложных или разрозненных операционных средах, среди которых могут быть трудно поддающиеся модификации унаследованные системы и ручные рабочие процессы. В отличие от других типов роботов, интеллектуальные роботы выполняют работу без перерывов, автоматически корректируя работу в зависимости от препятствий, которыми могут оказаться различные экраны, макеты или шрифты, версии приложений, системные настройки, разрешения и даже язык. Эти роботы также уникальны в плане того, что они позволяют решить давнюю проблему совместимости систем — они умеют считывать с экрана приложений информацию и распознавать ее так же, как это делают люди.

Фактически они ретранслируют пригодный для понимания человеком интерфейс в машинный API, причем не затрагивая основную логику системного программирования. «Универсальная возможность подключения» (universal connectivity) означает, что все имеющиеся и будущие технологии смогут применяться роботами без необходимости в слое API или других форм системной интеграции. Таким образом, интеллектуальные роботы позволяют продолжить активную работу с унаследованными системами, и при этом не требуется значительного изменения процессов или массовой миграции данных. Это дает предприятию возможность вдохнуть новую жизнь в любую технологию вне зависимости от возраста, постоянно расширять функционал роботов за счет новейших облачных технологий, ИИ, машинного обучения и когнитивных функций, просто «перетаскивая» их в новые рабочие процессы.

На другом крае спектра решений стоят роботы, которые умеют нажимать клавиши, запускать сценарии и взаимодействовать с другими частями ПО, что хорошо для базовой автоматизации задач. К ним также относятся роботы, которые действуют в соответствии с разбитым на шаги процессом для выполнения задач в десктопных средах. Но роботы, предназначенные для считывания и развертывания, не могут приспособиться к внезапным изменениям в постоянно меняющейся цифровой среде, что ограничивает производительность, продуктивность и устойчивость работы.

Рассмотрим на примере. В идеале программный робот должен перемещаться в виртуальной среде так же, как автомобиль в физическом мире. Представьте, что вы «записываете» поездку на работу и полагаетесь на эту запись, чтобы на следующий день совершить ее повторно. Очевидно, что такая поездка может закончиться аварией, поскольку на другой день ее условия наверняка будут совсем другими. Точно такая же ситуация возникнет с роботом в виртуальном мире — он не выполнит работу, сломается, и все это добавит много хлопот для ИТ-команды.

Кроме того, фиксированные процессы менее неэффективны. Вернемся к аналогии с автомобилем. Во время поездки «по сценарию» было прописано, что автомобилю нужно остановиться на красный цвет и ждать две минуты, но на следующий день свет может оказаться зеленым, что опять же приведет к аварийной ситуации. Именно поэтому роботы, предназначенные для записи и развертывания, не являются целевыми системами, которые могут работать в проактивном режиме.

2. Оцените трудозатраты по кодированию роботов

Задачи интеллектуальной автоматизация сводятся к тому, чтобы бизнес-пользователи могли быстро реагировать на запросы рынка, но при этом не тратили избыточное время и силы на создание роботов. В качестве альтернативы она предлагает автоматизировать выполнение рабочих задач при помощи интуитивно понятной операционной системы для обучения роботов и управления ими. Речь идет о простом рисовании блок-схем, генерирующих код для описания рабочих процессов, который понимают как роботы, так и люди, что избавляет от необходимости ручного написания кода и исключает связанные с этим риски.

Нужно иметь в виду, что если решение поставщика требует написания кода для автоматизации каждого процесса, то развертывание проекта будет привязано к большому объему кода, что выльется в дополнительные усилия по отладке и высокие накладные расходы. Кроме того, из-за растущей нехватки программистов такие проекты автоматизации ложатся дополнительным бременем на ИТ-отдел, что лишает бизнес-подразделения оперативной гибкости. Надлежащая роль ИТ-службы в интеллектуальной автоматизации состоит в том, чтобы поддерживать необходимые требования к управлению, безопасности и комплаенсу, а не обременять себя еще большим техническим долгом.

3. Определите потенциал масштабируемости и сотрудничества

Добиться успеха в плане масштабной интеллектуальной автоматизации можно только за счет централизации и сотрудничества. Лучший способ для этого — применение роботов везде, где они необходимы, чтобы автоматизация стала приоритетом для всего бизнеса компании. Поэтому попросите поставщиков продемонстрировать, как пользователи могут не только централизованно разрабатывать, рисовать блок-схемы и «публиковать» новые способы автоматизации работы, но и совместно применять, улучшать и повторно задействовать эти автоматизированные рабочие ресурсы в любое время и в любом месте.

К сожалению, когда технология автоматизации приходит на рабочие места и используется в индивидуальном порядке, она больше приносит пользу отдельному сотруднику, но не всей организации. Такой «разрозненный» подход естественным образом ограничивает любой потенциал масштабирования и малоэффективен в нынешних условиях, когда сотрудники разбросаны по домашним офисам.

4. Оцените безопасность и степень аудируемости роботов

Все действия по интеллектуальной автоматизации независимо от корпоративной среды должны выполняться максимально безопасно, согласованно и прозрачно, иначе она станет теневым ИТ. Чтобы не допустить этого, выбор должен пасть на операционную систему, которая генерирует централизованный неопровержимый аудиторский след всех процессов автоматизации, предоставляет детальную картину действий робота и историю обучения. Еще лучше дать пользователям возможность создавать автоматизированные процессы в виде документа, который фактически и является процессом. Если изменить документ, то это изменение затронет и сам процесс, и всем этим будет безопасно управлять в центральной системе. Такой подход лучше всего защищает бизнес от неконтролируемых действий сотрудников и роботов.

Автоматизация рабочего стола имеет недостатки, потому что как робот, так и человек имеют общий логин, что не позволяет установить, кто же несет ответственность за процесс. Как следствие, это ставит под удар безопасность и качество аудита в компании. Другая проблема заключается в том, что когда одному сотруднику предоставляется автономия в отношении записи каждого процесса, действия робота теряют прозрачность, а этапы процесса перестают быть видимыми. С течением времени такой подход к автоматизации станет потенциальной угрозой безопасности, потому что он плохо сочетается с соблюдением требований и управлением. Кроме того, если решение поставщика не может обходиться без кодирования, клиент неизбежно столкнется с теневыми ИТ — с непроверенными моделями процессов, которые обладают уязвимостями, усложняют процедуры аудита и открывают дорогу шпионским программам.

Выводы

В конечном счете, выбор неправильной технологии смарт-автоматизации не только ограничивает потенциал цифровой трансформации, но и может привести к цифровому хаосу. Лучший способ интеллектуальной автоматизации — это разумное, безопасное и масштабное внедрение совместной работы. Применяя этот подход, более 2000 крупных организаций в мире уже добились значительного повышения производительности за счет улучшения методов работы.