Zrozumieć automatyzację procesów biznesowych – kluczowe terminy i definicje

# Autonomous Enterprise

Zrozumieć automatyzację procesów biznesowych – kluczowe terminy i definicje

11.10.2023

W tym artykule dowiesz się:

Czym są API, workflow i proces biznesowy w kontekście automatyzacji
Z jakimi pojęciami spotkasz się, chcąc skorzystać z RPA przy automatyzacji procesów
Dlaczego OCR, NLP, AI czy uczenie maszynowe to ważne pojęcia przy wdrażaniu robotyzacji
Jakie narzędzia będą pomocne przy modelowaniu biznesowym

Automatyzacja procesów biznesowych z każdym dniem przybiera na sile. Aby skutecznie wdrażać ją w środowisku pracy, trzeba jednak znać związane z nią podstawowe terminy.

Podstawowe pojęcia związane z automatyzacją biznesową

Automatyzacja biznesowa to proces wykorzystywania technologii i narzędzi do automatycznego wykonywania powtarzalnych zadań, procesów lub operacji w firmie. Służy ona do zwiększenia efektywności, poprawy jakości pracy i obniżania kosztów. Najważniejsze pojęcia z tego zakresu to:

Proces biznesowy – sekwencja zadań i operacji wykonywanych w firmie, żeby osiągnąć określony cel.
Workflow – struktura i sekwencja kroków określających sposób wykonania zadania lub procesu.
API (Application Programming Interface) – zestaw reguł i protokołów, które pozwalają na komunikację między różnymi aplikacjami i systemami. Wykorzystywane są do integracji systemów i umożliwiają automatyzację przesyłania danych między nimi.

Znajomość terminów i definicji dotyczących automatyzacji pozwala orientować się m.in. we współczesnej gospodarce. Choć dane spływające ze świata dowodzą, że żyjemy w czasach trudności gospodarczych, to dowodzą one, że implementacja automatyzacji w środowisku pracy pozwala sobie z nimi poradzić. Przykładowo, z badań Deloitte wynika, że 94% organizacji, które zdecydowały się wdrożyć rozwiązania i technologie wpisujące się w koncepcję przemysłu 4.0, poradziło sobie z kryzysem gospodarczym spowodowanym pandemią COVID-19.

Kluczowe definicje z zakresu robotyzacji procesów

Robotyzacja procesów, znana również jako RPA to technologia i strategia automatyzacji, która polega na wykorzystaniu oprogramowania (zwanych robotami lub botami) do wykonywania powtarzalnych zadań i procesów biznesowych, które normalnie wykonywane są przez ludzi. Jest to jedna z najchętniej stosowanych metod zwiększania efektywności operacyjnej – z raportu Deloitte wynika, że 35% firm wdrożyło RPA, żeby móc ciągle się rozwijać. Oto kilka kluczowych definicji związanych z robotyzacją procesów:

Bot – oprogramowanie skonfigurowane do wykonywania konkretnych zadań lub procesów biznesowych zgodnie z określonymi regułami. Działa na podstawie skryptów i może pracować 7 dni bez przerwy.
Skryptowanie – proces tworzenia instrukcji lub skryptów, które definiują, jak bot ma reagować na konkretne sytuacje i dane wejściowe.
Zadanie powtarzalne – czynność lub operacja, która występuje regularnie i charakteryzuje się małą zmiennością w czasie.
BPM (Business Process Management) – podejście do zarządzania procesami biznesowymi, które może być integrowane z RPA w celu lepszej optymalizacji i zarządzania procesami.

Robotyzacja procesów pozwala automatyzować rutynowe zadania i procesy, co prowadzi do oszczędności czasu, poprawy efektywności i redukcji błędów ludzkich. Jest to kluczowa technologia w kontekście rozwijających się, średniej wielkości przedsiębiorstw. Współcześnie, w gospodarce, która kładzie duży nacisk na automatyzację i działanie na podstawie danych, technologie takie jak RPA i ERP stają się konieczne w utrzymaniu konkurencyjności.

Terminologia związana z inteligentnymi systemami wspomagającymi procesy biznesowe

Inteligentne systemy wspomagające procesy biznesowe często oparte są na zaawansowanych technologiach. Do najczęściej używanych należą:

Sztuczna inteligencja (AI) – ogólny termin odnoszący się do systemów komputerowych, które są w stanie wykonywać zadania normalnie wymagające ludzkiej inteligencji.
Uczenie maszynowe – dziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu algorytmów i modeli pozwalających systemom komputerowym na naukę i dostosowywanie się do danych, co umożliwia podejmowanie decyzji i wykonywanie zadań bez konieczności programowania ich ręcznie.
Uczenie głębokie – rodzaj uczenia maszynowego, który wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do przetwarzania i analizy danych.
NLP (Natural Language Processing, przetwarzanie języka naturalnego) – dziedzina AI zajmująca się rozumieniem, przetwarzaniem i generowaniem tekstu i mowy w języku naturalnym.
OCR (Optical Character Recognition, optyczne rozpoznawanie znaków) – umożliwia konwersję obrazów i skanów tekstowych na edytowalny tekst.

Wymienione rozwiązania są stosowane np. w automatycznym podejmowaniu decyzji, w którym systemy AI mogą działać na podstawie analizy danych i reguł biznesowych. Stosuje się je też w predykcyjnej analizie danych, żeby przewidywać przyszłe zdarzenia i trendy, co może pomóc w podejmowaniu decyzji biznesowych. Warto też podkreślić, że inteligentne systemy są podstawą hiperautomatyzacji. Łączy ona RPA z AI, uczeniem maszynowym i NLP, aby umożliwić botom wykonywanie bardziej zaawansowanych zadań.

Inteligentne systemy wspomagające procesy biznesowe stają się coraz bardziej popularne w dzisiejszym biznesowym środowisku, pomagając firmom w efektywnym zarządzaniu danymi, podejmowaniu decyzji i automatyzacji rutynowych zadań. Co ważne, tego typu systemy są z reguły elastyczne i skalowalne, więc można je dostosować do rosnącej ilości danych i zadań.

Wprowadzenie do analizy procesów i modelowania biznesowego

Analiza procesów i modelowanie biznesowe stanowią niezastąpione narzędzia i techniki wykorzystywane w zarządzaniu oraz optymalizacji operacji biznesowych. Analiza procesów biznesowych pozwala zrozumieć, jakie operacje zachodzą w organizacji, w jaki sposób przepływają dane, kto jest odpowiedzialny za każdy krok oraz jaka jest efektywność i jakość procesów.

W celu lepszego zrozumienia i wizualizacji procesów często wykorzystuje się diagramy przepływu pracy, które przedstawiają kroki, decyzje, role i interakcje między nimi. Na tej podstawie można dokonać analizy, co pozwala identyfikować błędy, opóźnienia i inne problemy. Dzięki temu można opracować strategie i rozwiązania mające na celu poprawę procesów biznesowych.

Z kolei modelowanie biznesowe to proces tworzenia abstrakcyjnych reprezentacji rzeczywistych procesów biznesowych i ich komponentów, takich jak role, zadania, dane i reguły. Istnieje wiele rodzajów modeli biznesowych – procesów, danych, organizacyjne, decyzyjne, itd. każdy nich może być używany do badania różnych aspektów działalności firmy. Modele biznesowe pomagają organizacjom lepiej zarządzać swoją działalnością oraz są użyteczne w analizie, planowaniu i projektowaniu procesów.

W dzisiejszych czasach istnieje wiele narzędzi komputerowych do tworzenia modeli biznesowych, takich jak Microsoft Visio, Bizagi, Lucidchart czy ARIS. Często stanowią one podstawę do projektowania i wdrażania rozwiązań automatyzacji procesów biznesowych, takich jak systemy BPM lub RPA.

Krytyczne elementy zrozumienia procesów automatyzacyjnych w organizacji

Zrozumienie procesów automatyzacyjnych w organizacji stanowi fundamentalny krok przed przystąpieniem do wdrożenia jakiejkolwiek automatyzacji. Pierwszym etapem jest identyfikacja procesów do automatyzacji – nie każdy proces się do tego nadaje, więc należy indywidualnie ocenić przewidywane korzyści. Kolejne kroki to analiza i dokumentacja każdego aspektu istniejących procesów. Należy określić wykonywane kroki, odpowiedzialność za poszczególne etapy, rodzaje przetwarzanych danych i cele procesów.

Ważnym etapem jest wybór odpowiedniej technologii, ponieważ różne procesy mogą wymagać różnych narzędzi. Ponadto należy pamiętać, że procesy w organizacji są ze sobą powiązane, więc automatyzacja jednego może wpływać na inne. Nie można też zapominać o zarządzaniu danymi oraz ocenie ryzyk i zabezpieczeń.

Jednym z najistotniejszych etapów automatyzacji jest zrozumienie potrzeb użytkowników. Uwzględnienie opinii i potrzeb osób, które docelowo mają korzystać z nowych systemów, eliminuje problemy w postaci np. sceptycznego nastawienia do technologii oraz pozwala usprawnić codzienną pracę. Równie ważne są szkolenia oraz zaangażowanie i komunikacja z interesariuszami, w tym z kadrą zarządzającą, pracownikami i dostawcami technologii.

Po wdrożeniu nie można zapominać o regularnym monitorowaniu wskaźników efektywności czy postępów w realizacji celów. Co ważne, w miarę rozwoju organizacji procesy automatyzacyjne mogą wymagać skalowania. Automatyzacja to długotrwały, wymagający staranności, planowania i wnikliwej analizy proces, w którym nie można pomijać żadnego aspektu, ponieważ może to prowadzić do fiaska całego projektu.