Homepage Wiedza Hiperautomatyzacja – przyszłość rozwoju Twojego biznesu

Inteligentna automatyzacja i AI

Hiperautomatyzacja – przyszłość rozwoju Twojego biznesu

@mindbox

Zespół Mindbox

8 minut

Spis treści

Świat nakreślony piórem Stanisława Lema w „Powrocie z gwiazd” widać już za progiem. Zmiany jakie się dokonują w technologiach informacyjnych i przemyśle prowadzą prostą drogą do realizacji wizji społeczeństwa pełnego robotów, sztucznej inteligencji i maszyn autonomicznych. Wskazuje na to także raport Gartner Group na temat strategicznych trendów technologicznych w najbliższych latachi. Wnioski płynące z tego opracowania dowodzą, że hiperautomatyzacja (hyperautomation) stanie się jednym z najważniejszych czynników napędzających biznes i redukujących koszty operacyjne w ciągu kolejnych pięciu lat.  Będzie to szczególnie ważne w branżach otwartych, gotowych do samodoskonalenia się i czerpania wiedzy z popełnianych błędów, bo właśnie błędy i porażki są motorem innowacji. Inteligentne urządzenia połączone w jedną sieć świetnie zastąpią człowieka i zredukują znaczenie słabości ludzkiego intelektu, o czym można przeczytać w fascynującej książce Matthew Syed’a „Metoda czarnej skrzynki”.    

Czym jest hiperautomatyzacja? 

  Hiperautomatyzacja to ekosystem różnych zaawansowanych technologii zintegrowanych w bardzo konkretnym celu: automatyzacji, przekształcania i tworzenia nowych procesów biznesowych, które przy użyciu tradycyjnych metod byłoby niewykonalne. Dzięki niemu możemy zautomatyzować praktycznie każde powtarzalne zadanie, każdy w miarę stabilny i regularny proces. Tylko wyobraźnia nas ogranicza.     

Jakie technologie łączy hiperautomatyzacja? 

  Steve Jobs, mistrz scalania koncepcji, powiedział kiedyś: „Kreatywność to tylko łączenie rzeczy”. Realizacja zadań stawianych przed hiperautomatyzacją wymaga właśnie umiejętnego połączenia i opanowania narzędzi do klasycznej i inteligentnej robotyzacji procesów biznesowych (RPA – Robotic Process Automation i cRPA – Cognitive Robotic Process Automation), metod inteligentnego zarządzania procesami biznesowymi (iBPMS – Intelligent Business Process Management Systems), a także całego spektrum technik rozpoznawania tekstu OCR (Optical Character Recogntion), VR (Voice Recognition), uczenia maszynowego (ML – Machine Learning), NLP (Natural Language Processing), Data & Process Mining oraz systemów interakcji z klientami w postaci najprzeróżniejszych chatbotów, voicebotów, czy taskbotów. Do tej listy trzeba dodać BI (Business Intelligence), oraz techniki budowania aplikacji bez kodowania lub z niewielką ilością kodu (No Code/LowCode). Efektywna praca tych narzędzi wymaga spoiwa w postaci algorytmów sztucznej inteligencji (AI – Artifical Intellegence), które potrafią twórczo naśladować działanie umysłu człowieka. Na szczycie tej piramidy znajdują się metody HITL (Human-In-The-Loop), bo systemy uczące się nie mogą działać bez wkładu człowieka – algorytm sam z siebie nie może nauczyć się wszystkiego, czego potrzebuje, aby dojść do prawidłowego wniosku.     

Czym różni się hiperautomatyzacja od automatyzacji? 

  Automatyzacja to rozwiązania wykonujące głównie powtarzalne czynności, skoncentrowane na wąskim zestawie zadań. Celem jest przyśpieszenie i optymalizacja istniejących procesów, a wykorzystywane narzędzia bazują na technologii RPA albo łączą w sobie kilka relatywnie prostych technologii w jedno narzędzie.  Hiperautomatyzacja przede wszystkim nie jest narzędziem. To spójna strategia nakierowana na kompleksowe przekształcanie, optymalizację oraz tworzenie nowych procesów, niedostępnych dla aktualnych metod. Ostatecznym celem jest generowanie nowych możliwości biznesowych i wspieranie cyfrowej transformacji całego przedsiębiorstwa.     

Dlaczego warto inwestować w hiperautomatyzację? 

  Warto, bo rośnie produktywność pracowników – zamiast zajmować się tym, co powtarzalne i czasochłonne, mogą oni skupić swoją uwagę i twórczy potencjał na rzeczach niestandardowych, generując dodatkową wartość dla organizacji. Zwiększa się elastyczność operacyjna firmy oraz skraca czas wprowadzania nowych usług i produktów. Dzięki hiperautomatyzacji firmy mogą integrować technologie cyfrowe w aktualnych i starszych procesach. Poprawia się także jakość dostępu do danych i komunikacja wewnętrzna na każdym szczeblu zarządzania. Nie można zapomnieć o tym, że hiperautomatyzacja to większy zwrot z inwestycji  –  jak twierdzi wspomniany już raport Gartner Group, do 2024 r. firmy mogą obniżyć swoje koszty operacyjne nawet o 30%. Dzięki bardzo wydajnym i inteligentnym narzędziom analitycznym można zoptymalizować wykorzystanie zasobów własnych, chociażby poprzez identyfikację opóźnień i przestojów, wdrażanie zmian zapobiegających awariom, czy odkrywanie nowych możliwości automatyzacyjnych.   Często po wprowadzeniu hiperautomatyzacji powstaje cyfrowy bliźniak organizacji (DTO – Digital Twin of the Organization), dostarczający w czasie rzeczywistym ciągłej informacji o organizacji, wizualizujący interakcje funkcji i procesów oraz pokazujący kluczowe wskaźniki wydajności. Otwiera to nowe możliwości biznesowe oraz oferuje potencjalnie nieograniczone korzyści.     

Wdrożenie hiperautomatyzacji – schemat działania? 

  Ponieważ hiperautomatyzacja to kreatywne połączenie technologii IT na poziomie strategicznym, to najważniejszą decyzją jest wybór odpowiedniego zestawu narzędzi. Zanim jednak do tego dojdzie należy wykonać kilka niezbędnych kroków.   Po pierwsze, należy zoptymalizować wszystkie ścieżki procesowe. Nieracjonalne jest automatyzowanie działań zbędnych, nadmiernie skomplikowanych lub przestarzałych. Wymaga to rzetelnego i obiektywnego spojrzenia na całą organizację, bez względu na partykularne interesy poszczególnych działów. Konieczny jest także przegląd dostępnej infrastruktury IT i niezbędnych inwestycji w tym zakresie. Analizie należy poddać wszystkie zbiory danych, aplikacje i procedury bezpieczeństwa, które decydują o zachowaniu ciągłości biznesu.   W kolejnym kroku dokonuje się wyboru zestawu konkretnych i niezbędnych technologii, które oprócz narzędzi RPA muszą obejmować sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. W ramach podstawowych działań konieczne może się okazać np. uruchomienie hurtowni danych, czy zautomatyzowanie czynności administracyjnych w dziale IT.   Końcowy etap wdrożenia hiperautomatyzacji rozpoczyna się w momencie rozpoczęcia orkiestracji wybranego zestawu narzędzi, czyli jego dostrojenia i dopasowania przepływów pracy do działania całej organizacji, zespołów operacyjnych i środowisk IT.   Oczywiście w organizacjach typu otwartego olbrzymie znaczenie mają wszystkie popełniane w trakcie wdrożenia błędy, bo są one okazją do realizacji kolejnej pętli iteracji i dostarczania nowych informacji do algorytmów maszynowego uczenia, zgodnie z techniką HITL.      

Czy Twoje przedsiębiorstwo jest gotowe na hiperautomatyzację? 

  Trudno oczywiście wskazać idealny moment do rozpoczęcia wdrożenia hiperautomatyzacji, ale jest kilka kluczowych zagadnień, na które trzeba zwrócić uwagę przed podjęciem takiej decyzji. Do kluczowych kwestii należy przygotowanie danych do trenowania algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Dane na poziomie treningowym i walidacyjnym muszą być odpowiednio zanonimizowane, zgodnie w wymaganiami RODO. Trzeba się upewnić, że algorytmy sztucznej inteligencji nie zawierają niechcianych uprzedzeń, stronniczości lub nieścisłości, które mogą potem rzutować na działanie poszczególnych procesów. Znaczenie takich analiz zostało świetnie opisane w książce „Jak być człowiekiem w epoce maszynii.  Kolejny punkt kontrolny na drodze do wdrożenia hiperautomatyzacji to pełny wgląd w aktualną dokumentację procesów i rozumienie połączeń między nimi. Jest to bardzo poważne wyzwanie w praktycznie każdej organizacji. Pierwsze procesy do wdrożenia można wybrać za pomocą odpowiedniego narzędzia do modelowania procesów.   Nie bez znaczenia jest także środowisko biznesowe i specyficzne wymagania klientów. Satysfakcja i lojalność kontrahentów są oczywiście bardzo ważne, ale wiele uwagi wymaga uzyskanie balansu pomiędzy spełnianiem ich potrzeb, a złożonością procesów do ich obsługi. Czasami nadmiernie rozbudowane wymagania jednego klienta mogą stanąć na drodze do automatyzacji znormalizowanych procesów działania na rzecz innych nabywców. Czy nie lepiej wtedy zrezygnować z tego klienta? To, niestety, nie są proste decyzje.   Uzyskanie sensownego zwrotu z inwestycji wymaga odpowiedniego tempa wdrożenia. Najczęściej w roli hamulca działają brak odpowiedniej koordynacji oraz pracownicy i zespoły pozbawieni narzędzi do eksperymentowania w środowiskach testowych. Oznacza to, że warunkiem koniecznym do rozpoczęcia wdrożenia jest pełne zaangażowanie działu IT, zapewnienie odpowiednich narzędzi do zarządzania zmianą oraz przekonanie wszystkich pracowników, że jest to zmiana korzystna tak dla nich, jak i całej organizacji. Bez tego będzie trudno wykorzystać pełny potencjał tkwiący w hiperautomatyzacji.     

Hiperautomatyzacja – studium przypadku 

  Świetny przykład kompleksowej hiperautomatyzacji przy wykorzystaniu narzędzi RPA i sztucznej inteligencji można znaleźć w firmie SCANIA, gdzie Mindbox zautomatyzował 21 procesów, głównie księgowych. Analizując to wdrożenie warto się przyjrzeć automatycznemu księgowaniu faktur zakupowych przy pomocy technik OCR, uczenia maszynowego oraz robota unattended UiPath tzw. Wirtualnego Księgowego. Wprowadzenie nowych technologii skróciło czas przetwarzania faktur z pięciu dni do dwóch godzin. Przy 4 tysiącach faktur miesięcznie inwestycja zwróciła się po niespełna roku.      

Hiperautomatyzacja – podsumowanie 

  Kluczową cechą hiperautomatyzacji jest jej olbrzymi potencjał do naśladowania ludzkich zdolności kognitywnych w procesach digitalizacji. Dzięki niej pracownicy cyfrowi działają obok ludzi, zapewniając wyjątkową wydajność organizacji. Co więcej, hiperautomatyzacja usuwa ograniczenia, pozwalając wyjść poza granice poszczególnych procesów i zautomatyzować więcej niż tylko żmudne i skalowalne zadania. 

@mindbox

Zespół Mindbox

Zobacz także

Artykuł

Architecture

Architekt systemów IT – jak nim zostać? Obowiązki, zarobki i droga rozwoju

@mindbox

Zespół Mindbox

Artykuł

DevOps & Platform Engineering

DevOps Engineer i SysOps – różnice w rolach, zarobki i kultura pracy

@mindbox

Zespół Mindbox

Artykuł

Cloud

Data Engineer i Programista Baz Danych – która ścieżka ma dziś sens zawodowy?

@mindbox

Zespół Mindbox

Artykuł

Architecture

AWS vs Azure vs Google Cloud – jaką platformę chmurową wybrać dla firmy i zespołów IT

@mindbox

Zespół Mindbox

Artykuł

Cloud

Czy warto zostać Cloud Engineerem? Zarobki, obowiązki i realna ścieżka wejścia do chmury

@mindbox

Zespół Mindbox

Newsletter

Zapisz się do newslettera Mindbox

Newsletter (PL)