Automatisering is een van de meest besproken onderwerpen op het gebied van bedrijfsvoering. Veel bedrijfsleiders denken na over hoe ze automatisering kunnen inzetten om een concurrentievoordeel te behalen en anderen denken na over hoe automatisering het personeelsbestand zal veranderen.
In deze gids gaan we dieper in op het onderwerp intelligente automatisering en behandelen we de belangrijkste onderwerpen, voorbeelden en best practices om leidinggevenden te helpen deze kans te begrijpen en te benutten.
Pak een lekker warm drankje, ga zitten en geniet! ☕
Wat is intelligente automatisering?
Intelligente automatisering is het gebruik van technologie zoals kunstmatige intelligentie (AI) en robotische procesautomatisering (RPA) om alledaagse, repetitieve taken te automatiseren. Intelligente automatisering stroomlijnt processen, verlaagt kosten en verbetert de efficiëntie van bedrijfsactiviteiten.
Hoewel de interpretaties van intelligente automatisering sterk verschillen tussen experts en organisaties, kun je IA beschouwen als verschillende bedrijfsactiviteiten die mogelijk worden gemaakt door kunstmatige intelligentie of machine learning. Voorbeelden kunnen zijn:
- AI-gestuurde proces- en taakintelligentie.
- Robotische procesautomatisering (RPA).
- Intelligente documentverwerking (IDP) en natuurlijke taalverwerking (NLP).
- Gespreks-AI en chatbots.
- API-gebaseerde intelligente data-integraties (iPaaS).
Wortels in intelligente procesautomatisering
Intelligente automatisering is in grote mate voortgekomen uit business process management - een gestructureerde en op efficiëntie gerichte manier om bedrijfsactiviteiten te beheren. De term zelf werd in 2017 bedacht door het analistenbureau Forrester als onderdeel van hun onderzoek naar automatiseringsframeworks voor bedrijven.
Je kunt IA beschouwen als een geavanceerde vorm van intelligente procesautomatisering - waarbij het belangrijkste doel is om processen en workflows te ontwikkelen die de manier waarop werk wordt gedaan verbeteren met behulp van geavanceerde technologie en software.
Intelligente automatisering vs hyperautomatisering
Intelligente automatisering wordt ook wel hyperautomatisering genoemd - een term van Gartner. In de definitie van Gartner is hyperautomatisering "een bedrijfsgedreven, gedisciplineerde aanpak die organisaties gebruiken om snel zoveel mogelijk bedrijfs- en IT-processen te identificeren, door te lichten en te automatiseren".
Volgens Gartner omvat hyperautomatisering het georkestreerde gebruik van meerdere technologieën, tools of platforms, waaronder: kunstmatige intelligentie (AI), machine learning, event-driven softwarearchitectuur, robotische procesautomatisering (RPA), business process management (BPM) en intelligente business process management suites (iBPMS), integratieplatform as a service (iPaaS), low-code/no-code tools, verpakte software en andere soorten beslissings-, proces- en taakautomatiseringstools."
Maakt intelligente automatisering deel uit van digitalisering?
Intelligente automatisering is een belangrijke drijvende kracht achter digitale transformatie omdat het een grote invloed heeft op alle drie de componenten van digitaal werken: mensen, processen en technologie.
Dieper kun je zien dat intelligente automatisering de zes belangrijkste succesfactoren van digitale transformatie mogelijk maakt:
- Strategie - een concurrentievoordeel behalen door gebruik te maken van een digital-first strategie.
- Organisatie - de toekomst van werk mogelijk maken door het moderne personeelsbestand uit te breiden.
- Cultuur - gegevens en inzichten democratiseren - waarde creëren op alle niveaus van de bedrijfsorganisatie.
- Technologie - het beste van menselijke en kunstmatige intelligentie verbinden waarbij technologie de ervaring verbetert.
- Mensen - mensen zinvoller werk geven zonder talentverspilling.
- Klantervaring - stroomlijnen en verbeteren van de volledig gedigitaliseerde klantervaring.
Waarom bedrijfsprocessen automatiseren?
Processen zijn de levensader van bedrijfsactiviteiten. Elke organisatie is opgebouwd uit duizenden of miljoenen taken, workflows en processen waarbij verschillende teams en middelen samenwerken om producten of diensten te creëren en waarde te leveren aan klanten.
Naarmate bedrijfsactiviteiten geavanceerder en volwassener worden, is proces-excellence een bron van concurrentievoordeel geworden. Veel organisaties hebben zich gewend tot digitaal procesbeheer en technologie om de concurrentie voor te blijven.
Digitalisering is niet alleen een zegen, maar brengt ook veel uitdagingen met zich mee voor het personeel. Werknemers die repetitieve taken uitvoeren in verschillende digitale systemen worstelen met draaistoelprocessen, terwijl het grote aantal nieuwe apps en nieuwe tools tot een toename van schaduwprocessen heeft geleid. Uiteindelijk is digitalisering een nieuwe bron die systematisch moet worden gedocumenteerd, geanalyseerd en gebruikt - en dat is waar automatisering om de hoek komt kijken.
Intelligente automatisering kan worden gezien als de toepassing van een lopendebandconcept op bedrijfsprocessen, waarbij taken worden opgedeeld in repetitieve stappen en digitale processen. In plaats van geschoolde werknemers elke stap te laten beheren, houdt intelligente automatisering in dat er een digitaal personeelsbestand wordt gecreëerd waarbij sommige taken worden uitgevoerd door middel van automatiseringstechnologie.
Voordelen van intelligente automatisering
Elke organisatie of elk bedrijf vindt unieke voordelen in het automatiseren van hun bedrijfsprocessen. Enkele van de meest voorkomende doelen van intelligente automatisering zijn:
- Productiviteit verhogen. Intelligente automatisering helpt bij het automatiseren van alledaagse, repetitieve taken, waardoor medewerkers van bedrijven zich kunnen richten op belangrijkere en strategischere taken.
- Nauwkeurigheid verbeteren. Intelligente automatisering kan fouten helpen verminderen door handmatige processen te elimineren en informatie nauwkeurig in te voeren.
- Kosten verlagen. Het automatiseren van handmatige processen kan helpen om de kosten voor arbeid en andere overheadkosten te verlagen.
- Snellere workflows. Geautomatiseerde processen kunnen helpen om activiteiten te versnellen en te stroomlijnen, wat resulteert in een snellere verwerking van taken en gegevens.
- Betere besluitvorming. Geautomatiseerde processen kunnen inzichten en analyses opleveren die helpen om betere zakelijke beslissingen te nemen.
- Minder verspilling van talent. Intelligente automatisering maakt geschoolde werknemers vrij om zich te richten op kennisintensievere taken.
Vervangt intelligente automatisering werknemers?
Zal intelligente automatisering de menselijke beroepsbevolking vervangen? In het kort: nee.
We kunnen de toekomst van werk niet volledig voorspellen, maar één ding is duidelijk. Hoewel automatisering niet alle banen zal vervangen, zal het in de komende tien jaar wel invloed hebben op 100% van de banen.
Over het algemeen wordt IA gezien als een mogelijkheid om de menselijke intelligentie in het personeelsbestand te vergroten, waarbij het op efficiënte wijze alledaagse, repetitieve taken kan overnemen, zodat werknemers meer creatieve elementen van hun werk kunnen overnemen.
Een andere manier om het te zien is dat intelligente automatisering de mens niet vervangt, maar de robot uit de mens haalt.
Aan de andere kant zijn er veel banen die direct beïnvloed worden door automatisering. In het Future of Jobs Report schat het World Economic Forum dat alleen al kunstmatige intelligentie tegen 2025 wereldwijd 85 miljoen banen zal vervangen. In de tabel geven ze voorbeelden van banen die in de Verenigde Staten al zijn vervangen door automatisering.
6 voorbeelden van intelligente automatisering
Intelligente automatisering kan worden ingezet door allerlei soorten activiteiten en organisaties - van de publieke sector tot ondernemingen. Hier volgen voorbeelden van toepassingen in verschillende sectoren:
1. Gezondheidszorg: Het gebruik van AI-gestuurde chatbots om vragen van patiënten te beantwoorden en robotische procesautomatisering (RPA) om administratieve taken te automatiseren.
2. Detailhandel: Geautomatiseerde inventarisatiesystemen gebruiken voor beter voorraadbeheer en een betere klantervaring.
3. Bankieren en financiën: Met behulp van AI-gestuurde fraudedetectie en geautomatiseerde workflows voor goedkeuring van leningen.
4. Productie: Robots gebruiken om productielijnen te automatiseren of om bestellingen te verwerken.
5. Logistiek en transport: AI-gestuurde systemen gebruiken voor routeoptimalisatie.
6. Verzekeringen: process intelligence gebruiken om claimprocessen te stroomlijnen of te automatiseren.
Intelligente automatisering & RPA
Robotic Process Automation (RPA) is het gebruik van softwarerobots om duidelijk gedefinieerde en repetitieve taken te automatiseren. RPA kan helpen om handmatige arbeid te verminderen, de productiviteit te verhogen en activiteiten te stroomlijnen. Intelligente automatisering daarentegen is een bredere term voor technologische hulpmiddelen voor bedrijfsprocessen of workflows.
RPA sluit ook goed aan bij verschillende aspecten van IA. Een veelgebruikte toepassing van process intelligence software is bijvoorbeeld het ontdekken en opstarten van automatiseringsprojecten. Op deze manier vullen twee afzonderlijke componenten van intelligente automatisering elkaar aan.
Intelligente automatisering & AI
Een andere veel voorkomende bron van verwarring is die tussen IA en AI. Kunstmatige intelligentie-algoritmen en -platforms kunnen worden gebruikt binnen intelligente automatisering, maar AI wordt ook toegepast in veel andere gebruikssituaties buiten het beheer van bedrijfsprocessen. Over het algemeen moeten de twee termen niet door elkaar worden gebruikt.
Veel intelligente automatiseringsoplossingen hebben kunstmatige intelligentie ingebouwd in de vorm van algoritmen voor machinaal leren (ML). Je kunt machine learning zien als supervised of un-supervised werk waarbij machines zich aanpassen en zelf leren om verbeteringen aan te brengen op basis van beschikbare gegevens. Je ziet machine learning misschien niet altijd in actie, maar het is nuttig om verkopers te vragen waar het wordt gebruikt. Net als bij intelligente automatisering in het algemeen, wordt ML meestal toegepast bij alledaagse, routinematige taken die mensen niet willen doen.
Intelligente documentverwerking (IDP)
Intelligente documentverwerking is het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) technologieën om automatisch gegevens en informatie te extraheren uit ongestructureerde documenten zoals facturen, contracten, belastingformulieren en andere zakelijke documenten.
IDP kan zowel OCR-technologieën (Object Character Recognition) omvatten om afbeeldingen om te zetten in machinaal leesbare formaten, als NLP-algoritmen (Natural Language Processing) om de inhoud van op tekst gebaseerde documenten samen te vatten en zo ongestructureerde gegevens om te zetten in gedigitaliseerde documenten.
Digitale tweeling in automatisering
Een digitale tweeling is een digitale kopie van een bedrijfsproces dat kan worden geanalyseerd en verbeterd door middel van robotische procesautomatisering of processimulatie. Digital twins komen het meest voor in productieprocessen, maar breiden zich steeds meer uit naar andere functies zoals bedrijfsvoering, verzekeringen en gezondheidszorg. Het belangrijkste voordeel van een digitale tweeling is het ontwerpen en implementeren van procesoptimalisaties, zoals proces re-engineering in een digitale vorm voordat het wordt opgeschaald naar grootschalige activiteiten.
Een digital twin van een organisatie (DTO) breidt het concept van een proces digital twin uit naar een digitale kopie van een bedrijfsorganisatie, inclusief producten, structuren, onderling verbonden afdelingen. Een DTO kan worden gebruikt om de bedrijfsimpact van grote operationele veranderingen te simuleren en te evalueren, bijvoorbeeld de overstap naar een cloudgebaseerd ERP-systeem.
Gespreks-AI en chatbots
Een meer algemeen gebied voor intelligente automatisering is conversational AI - een technologie die onlangs populair is gemaakt door technologieën zoals ChatGBT. In de kern zijn dit technologieën die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie, zoals Natural Language Understanding (NLU), om input te begrijpen en erop te reageren en op een conversationele manier met mensen te communiceren.
In het bedrijfsleven zijn chatbots die gebruikmaken van conversational AI zowel te zien in interne functies (bijvoorbeeld inkoop- en aanvraagbots) als in klantgerichte activiteiten (bijvoorbeeld chatbots voor klantenservice op websites).
Gebruikssituaties voor intelligente automatisering
Geavanceerde automatisering kan worden gebruikt in alle bedrijfsonderdelen of functies binnen bedrijfsorganisaties. Enkele van de meest voorkomende use-cases hebben betrekking op repetitieve, handmatige taken.
- Financiën - automatiseren of stroomlijnen van goedkeuringen of maandelijkse rapportage.
- Inkoop - automatiseren van processen met hoge volumes, zoals goedkeuringen van facturen of end-to-end crediteurenadministratie.
- Klantenservice - nieuwe klanten aannemen of klantenservice ondersteunen.
- Informatietechnologie - detectie van risico's of beveiligingslekken binnen een organisatie.
- Personeelszaken - automatiseren en stroomlijnen van repetitieve processen, zoals salarisadministratie.
- Verkoop - identificeren en vaststellen van ideale prijzen op basis van marktdynamiek en trends.
- Marketing - het niveau of de kwaliteit van gegevens over klanten of prospects verbeteren.
Hoewel use-cases kunnen worden gevonden in elke bedrijfsfunctie of afdeling, is een veel voorkomende misvatting dat intelligente automatisering wordt ontwikkeld om geschoolde arbeidskrachten te vervangen. De grootste voordelen van intelligente automatisering komen wanneer deze wordt gecombineerd met de expertise van materiedeskundigen. Zelden werkt dit zonder de actieve investering en ondersteuning van mensen - en nog breder kun je intelligente automatisering zien als de uitbreiding van menselijke intelligentie op de werkplek.
6-stappenplan voor intelligente automatisering
Bij het uitwerken van je intelligente automatiseringsstrategie is het belangrijk om te weten hoeveel tijd en middelen nodig zijn voor een effectieve implementatie. IA moet worden beschouwd als een reis en niet als een bestemming - het vereist een aanzienlijke strategische planning. Je kunt dit raamwerk van zes stappen gebruiken om op weg te gaan.
- Verduidelijk je IA besturingsmodel - Een goed startpunt is een duidelijk begrip van de algemene strategie. Begin met het beschrijven van het doel en de stappen die nodig zijn om dat doel te bereiken.
- process discovery benutten - voor veel organisaties is het eerste startpunt voor automatisering process discovery - waar je de grootste verbeterpunten vaststelt.
- Ontwerp voor grootschalige implementatie - veel organisaties kiezen voor een test-en-leer benadering van IA. Hoewel het goed is om nieuwe concepten te bewijzen, moet je testcases identificeren met een meetbare impact op belangrijke bedrijfsdoelstellingen.
- Stel realistische verwachtingen - elke verandering in bedrijfsprocessen zal gevolgen hebben voor uw personeel en cultuur. Investeer in robuuste communicatie over verandermanagement.
- Bouw een minimum levensvatbaar product (MVP) - intelligente automatisering kan aanzienlijke inspanningen en middelen vergen. Overweeg om een MVP te ontwikkelen om de resultaten te bewijzen voordat je overgaat tot een grote implementatie.
- Waarde vastleggen en communiceren - automatisering alleen maakt bedrijfsprocessen niet beter. Identificeer en meet concrete manieren waarop IA je belangrijkste bedrijfsprocessen verbetert. Als je de finish hebt bereikt, is het tijd om opnieuw te beginnen!
Samenwerking tussen bedrijf en IT in automatisering
Zakelijke leiders en IT moeten samenwerken bij de invoering van intelligente automatisering om een succesvolle en conforme implementatie te garanderen. IT-professionals kunnen de technische expertise leveren om te helpen bij het opzetten en onderhouden van de benodigde infrastructuur, terwijl bedrijfsleiders de zakelijke kennis en inzichten kunnen leveren om ervoor te zorgen dat de technologieën op de meest effectieve en efficiënte manier worden gebruikt.
Samenwerking kan ook helpen om de beste kansen voor automatisering te identificeren en ervoor te zorgen dat de technologieën optimaal worden benut.
Het belang van gegevenscultuur
De meeste bedrijven die intelligente automatisering implementeren worden geconfronteerd met uitdagingen op het gebied van gegevenskwaliteit, maar een even belangrijke of zelfs nog belangrijkere kwestie is het niveau van de gegevenscultuur.
Een datacultuur is het collectieve gedrag en de overtuigingen van mensen die data gebruiken om de besluitvorming te verbeteren. Je kunt een organisatie als datagedreven beschouwen als data is ingebed in de besluitvorming, bedrijfsvoering, mindset en de identiteit van een organisatie.
Veel organisaties krijgen te maken met weerstand tegen de datacultuur wanneer je bestaande manieren van werken verstoort of nieuwe tools, processen of workflows implementeert. Een sterke datacultuur helpt een organisatie om zich effectief aan te passen aan veranderingen op een manier die gebruik maakt van de vaardigheden en ervaringen van het personeel.
Een goede datacultuur verbetert het niveau van datageletterdheid en stelt werknemers in staat om de juiste vragen te stellen, inzichten te vinden, werkwijzen en de werkervaring van werknemers te verbeteren door inefficiëntie en verspild werk uit te bannen.
Intelligente automatiseringstools en software
Er zijn veel softwareoplossingen en tools voor bedrijven om intelligente automatisering aan te passen. Bekende voorbeelden zijn:
- Software voor procesmijnbouw
- Hulpmiddelen voor robotische procesautomatisering
- Hybride process intelligence software
- Integratieplatforms als dienst, iPaas
- Intelligente documentverwerking
Zelden wordt één software gebruikt voor alle intelligente automatiseringsbehoeften. In de meeste gevallen ontwikkelen bedrijfsorganisaties een moderne intelligentie- en automatiseringsstack, zoals te zien is in de onderstaande infographic.
In de intelligentie- en automatiseringsstapel zijn er vier kerngebieden: opex-inzichten, beheer, automatisering en governance. De gegevens zelf kunnen door elkaar stromen tussen verschillende systemen, maar de kern van de scheiding wordt gevormd door de laag met werkgegevens en de laag met systeemgegevens.
Werkgegevenslaag - richt zich op operationele gegevens, zoals de gemeten, beheerde en geautomatiseerde proces- en taakactiviteiten in de bedrijfsvoering.
Systeemdatalaag - richt zich op datamining en beheer van bedrijfsgegevens uit IT-systemen van de onderneming, bijvoorbeeld ERP- of CRM-systemen zoals SAP, Oracle of Salesforce.
Opmerkelijke moderne softwarebedrijven in elke categorie zijn onder andere:
Operationeel beheer - Workfellow
Uitvoeringsbeheer - Celonis
Beheer van bedrijfsprocessen - Bizagi, Nintex, Appian en Camunda
Gegevensbeheer - Snowflake, Databricks Amazon Redshift en Azure Synapse Analytics
Automatiseringsoplossingen - UiPath, ABBYY, Expert.ai en Nice
Intelligence-oplossingen - Alteryx, ThougtSpot, Tableau en SiSense
Beheer van workflows - Mulesoft, Turbotic
Gegevensbeheer - Splunk, Datadog
Veel IT- en operationele leiders bouwen hun bedrijfsarchitectuur bovenop legacy ERP- of CRM-oplossingen. Intelligente automatiseringstools vullen deze strategie aan. De meeste moderne intelligente automatiseringsoplossingen integreren met of vullen de kerngegevenssystemen van de onderneming aan, zoals de gegevensbasis van SAP of Oracle ERP, of bieden eenvoudige manieren om gegevens van het ene systeem naar het andere te exporteren via gegevensexports, integraties of API's.
Verwante artikelen en onderzoek
-> Wat is intelligente automatisering?
-> Belangrijkste uitdagingen voor intelligente automatisering
-> 60+ intelligente automatiseringstools en software
-> Robotic Process Automation (RPA) tools en voorbeelden
-> Hoe je aan te passen aan bedrijfsautomatisering en je baan niet te verliezen
-> Bedrijfsautomatisering - bedrijfsprocessen stroomlijnen voor de toekomst
