Компании видят реальную ценность гиперавтоматизации и инвестируют в ее ключевые строительные блоки, такие как RPA, Low-code и искусственный интеллект, пишет на портале eWeek Арт Харрисон, соучредитель компании Daylight.
Предприятия по всему миру удваивают масштабы автоматизации, даже в условиях борьбы с последствиями пандемии. Их цель — оптимизировать существующие бизнес-процессы, продолжая при этом обеспечивать ценность для своих клиентов.
Но ИТ-лидерам необходимо убедиться, что они выбрали правильные технологии, которые будут выполнять функции, которые они хотят оптимизировать, и именно здесь на помощь приходит внедрение гиперавтоматизации.
Строительные блоки гиперавтоматизации
Гиперавтоматизация, согласно Gartner, — это «бизнес-ориентированный, упорядоченный подход, который организации используют для быстрого определения, проверки и автоматизации как можно большего количества бизнес- и ИТ-процессов».
Он включает срежиссированное использование нескольких инструментов, технологий или платформ, в том числе:
- роботизация процессов (RPA);
- инструменты Low-code/No-code;
- искусственный интеллект;
- другие типы инструментов автоматизации решений, процессов и задач.
Многие организации уже внедрили инструменты гиперавтоматизации, что меняет способ выполнения работы — по данным Gartner, 56% организаций используют от четырех до десяти инициатив одновременно.
В ближайшие годы все более широкое внедрение механизмов гиперавтоматизации станет важной частью технологического ландшафта. Ниже представлены строительные блоки, которые обеспечивают гиперавтоматизацию и отражают основополагающие тенденции, на которые следует обратить внимание в 2022 г.
Роботизация процессов
ПО RPA впервые приобрело популярность в начале
Это связано с тем, что бумажные процессы или унаследованные системы не предоставляют пригодных для использования данных, необходимых для правильного функционирования решений RPA. С ростом стремления к сквозной автоматизации ценность RPA действительно была перенесена на перспективу, и это лишь один из фрагментов более масштабной истории. Тем не менее, RPA является важным компонентом, в который стоит инвестировать при условии наличия надлежащих интеграций, надежных данных и хорошо определенных процессов.
Искусственный интеллект
ИИ в наши дни практически обрел самостоятельную жизнь, почти каждая организация заявляет о своих «огромных возможностях, усиленных ИИ». Однако эта слишком часто упоминаемая технология действительно может стать еще одним незаменимым строительным блоком масштабной автоматизации, если ее правильно внедрить.
Как и в случае с RPA, ИИ может достичь пика оптимизации только при наличии огромного количества хороших данных. У большинства предприятий данные есть, хотя большая их часть существует в неструктурированном виде или имеет низкое качество, поскольку они были собраны с помощью бумажных форм, допускающих ошибки.
Но доступ к структурированным данным является важнейшим требованием для эффективного использования технологий ИИ. Например, имея структурированные и машиночитаемые данные, страховая компания может протестировать платформы ИИ в нескольких областях своей деятельности, чтобы сначала убедиться в их ценности, а затем внедрить их и распространить на большее количество объектов.
Синтетические данные
Учитывая, что технологии RPA и ИИ хороши лишь настолько, насколько хороши данные, которыми они снабжены, как предприятия могут воспользоваться машиночитаемыми структурированными данными, если они часто хранятся в непригодных для использования форматах или защищены законами о конфиденциальности? Ответ кроется в относительно новой тенденции — синтетических данных.
Синтетические данные — это информация, которая создана искусственно, а не порождена реальными событиями. Ее нельзя отследить до реального клиента, и она может быть использована для обучения ИИ и моделей машинного обучения.
Например, в сфере здравоохранения синтетические данные можно использовать для преодоления проблем, связанных с защитой данных пациентов и законами о конфиденциальности. Вводя синтетические данные в алгоритмы ИИ, отрасль здравоохранения может улучшить процесс поиска новых лекарств, диагностики и медицинской визуализации, а также ускорить общую цифровую трансформацию.
Однако для того, чтобы легко получить доступ к данным, на основе которых могут быть созданы синтетические данные, предприятиям необходимо в первую очередь обеспечить оцифровку своих данных.
Платформы автоматизации процессов Low-code
Если у предприятия есть некоторые из начальных строительных блоков гиперавтоматизации, платформы автоматизации процессов Low-code могут связать все воедино, разблокировав и собрав структурированные данные.
Действуя поверх существующего технологического стека, некоторые из этих платформ могут оптимизировать рабочие процессы сбора данных. Например, бумажные процессы могут быть быстро преобразованы в цифровой опыт, часто с участием гражданских разработчиков (без формального ИТ-образования).
Используя цифровой опыт, организации могут обеспечить сбор безошибочных данных и их передачу системам на последующих этапах, при этом минимизируя временные и финансовые затраты на масштабную реализацию системы гиперавтоматизации.
Объединенные команды
Наконец, система и ее процессы хороши лишь настолько, насколько хороши люди, которые их контролируют; именно здесь на помощь приходят междисциплинарные команды (fusion teams), которые сочетают знания в области технологий, аналитики и бизнеса и которые разделяют ответственность за результаты работы бизнеса и технологий. Они являются еще одним структурным элементом для предприятий, обеспечивающим успех развертывания проектов.
Подобно agile-командам, fusion-команды состоят из сотрудников различных отделов и располагают широким спектром знаний. Это позволяет команде быть более гибкой и автономной, а также ускорить процессы внедрения цифровых технологий.
По этой причине наличие объединенной команды может стать фактором, определяющим успех масштабирования автоматизации в организации.
Никаких признаков замедления
Гиперавтоматизация приведет к значительным изменениям в бизнесе в 2022 г, и нет никаких признаков ее замедления. Согласно Gartner, в этом году 80% руководителей компаний увеличивают расходы на цифровые инициативы, а 72% ожидают сокращения сроков их реализации, поэтому внедрение некоторых из этих строительных блоков является важным шагом в принятии более эффективных, быстро меняющихся бизнес-решений, подкрепленных оптимальными данными.
