Automatyzacja jest jednym z najgorętszych tematów w działalności biznesowej. Wielu liderów przedsiębiorstw zastanawia się, w jaki sposób mogą wykorzystać automatyzację do uzyskania przewagi konkurencyjnej, a inni zastanawiają się, jak automatyzacja zmieni siłę roboczą.
W tym przewodniku zagłębiamy się w temat intelligent automation, omawiając kluczowe tematy, przykłady i najlepsze praktyki, aby pomóc kadrze kierowniczej zrozumieć i wykorzystać tę okazję.
Weź dobry ciepły napój, usiądź i ciesz się! ☕
Czym jest intelligent automation?
Intelligent automation to wykorzystanie technologii takich jak sztuczna inteligencja (AI) i robotic process automation (RPA) do automatyzacji przyziemnych, powtarzalnych zadań. Intelligent automation usprawnia procesy, obniża koszty i poprawia wydajność operacji biznesowych.
Podczas gdy interpretacje intelligent automation różnią się znacznie między ekspertami i organizacjami, można uznać, że IA obejmuje różne operacje biznesowe, które są możliwe dzięki sztucznej inteligencji lub uczeniu maszynowemu. Przykłady mogą obejmować:
- Inteligencja procesów i zadań oparta na sztucznej inteligencji.
- Robotic process automation (RPA).
- Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
- Konwersacyjna sztuczna inteligencja i chat boty.
- Inteligentne integracje danych oparte na API (iPaaS).
Korzenie inteligentnej automatyzacji procesów
W dużej mierze intelligent automation wyłonił się z dziedziny business process management - ustrukturyzowany i skoncentrowany na wydajności sposób zarządzania operacjami biznesowymi. Sam termin został ukuty w 2017 r. przez firmę analityczną Forrester w ramach badań nad ramami automatyzacji przedsiębiorstw.
IA można uznać za zaawansowaną formę inteligentnej automatyzacji procesów - gdzie głównym celem jest opracowanie procesów i przepływów pracy, które poprawiają sposób wykonywania pracy za pomocą zaawansowanej technologii i oprogramowania.
Intelligent automation vs hiperautomatyzacja
Intelligent automation jest czasami określana jako hiperautomatyzacja - termin ukuty przez firmę Gartner. Zgodnie z definicją Gartnera, hiperautomatyzacja to "zdyscyplinowane podejście biznesowe, które organizacje wykorzystują do szybkiej identyfikacji, weryfikacji i automatyzacji jak największej liczby procesów biznesowych i IT".
Według firmy Gartner, hiperautomatyzacja obejmuje zorganizowane wykorzystanie wielu technologii, narzędzi lub platform, w tym: sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego, architektury oprogramowania sterowanej zdarzeniami, robotic process automation (RPA), business process management (BPM) i inteligentnych pakietów business process management (iBPMS), platformy integracyjnej jako usługi (iPaaS), narzędzi o niskim kodzie / bez kodu, oprogramowania pakietowego i innych rodzajów narzędzi do automatyzacji decyzji, procesów i zadań ".
Czy intelligent automation jest częścią cyfryzacji?
Intelligent automation jest głównym motorem transformacji cyfrowej, ponieważ ma duży wpływ na wszystkie trzy elementy pracy cyfrowej: ludzi, procesy i technologię.
Bardziej szczegółowo można zobaczyć intelligent automation umożliwiający sześć kluczowych czynników sukcesu transformacji cyfrowej:
- Strategia - osiągnięcie przewagi konkurencyjnej poprzez wykorzystanie strategii cyfrowej.
- Organizacja - umożliwienie przyszłości pracy poprzez zwiększenie nowoczesnej siły roboczej.
- Kultura - demokratyzacja danych i spostrzeżeń - tworzenie wartości na wszystkich poziomach organizacji przedsiębiorstwa.
- Technologia - połączenie tego, co najlepsze w ludzkiej i sztucznej inteligencji, gdzie technologia wzbogaca doświadczenie.
- Ludzie - zapewnienie ludziom bardziej znaczącej pracy bez marnowania talentów na zasadzie "kopiuj-wklej".
- Doświadczenie klienta - usprawnienie i poprawa w pełni zdigitalizowanego doświadczenia klienta.
Dlaczego warto automatyzować procesy biznesowe?
Procesy są siłą napędową operacji biznesowych. Każda organizacja składa się z tysięcy lub milionów zadań, przepływów pracy i procesów, w których różne zespoły i zasoby współdziałają w celu tworzenia produktów lub usług i dostarczania wartości klientom.
Wraz z rozwojem i dojrzewaniem operacji biznesowych, doskonałość procesów stała się źródłem przewagi konkurencyjnej. Wiele organizacji zwróciło się w stronę cyfrowego zarządzania procesami i technologii, aby wyprzedzić konkurencję.
Cyfryzacja to nie tylko błogosławieństwo, ale także wiele wyzwań dla pracowników. Pracownicy wykonujący powtarzalne zadania w różnych systemach cyfrowych zmagają się z procesami na krześle obrotowym, podczas gdy duża liczba nowych aplikacji i nowych narzędzi doprowadziła do wzrostu liczby procesów w tle. Ostatecznie cyfryzacja to nowy zasób, który musi być systematycznie dokumentowany, analizowany i wykorzystywany - i tu właśnie wkracza automatyzacja.
Intelligent automation można postrzegać jako przyjęcie koncepcji linii montażowej do procesów biznesowych, dzieląc zadania na powtarzalne kroki i procesy cyfrowe. Zamiast zatrudniać wykwalifikowanych pracowników zarządzających każdym krokiem, intelligent automation obejmuje tworzenie cyfrowej siły roboczej, w której niektóre zadania są wykonywane za pomocą technologii automatyzacji.
Korzyści z intelligent automation
Każda organizacja lub firma znajdzie unikalne korzyści z automatyzacji swoich procesów biznesowych. Niektóre z najczęstszych celów intelligent automation obejmują:
- Zwiększenie produktywności. Intelligent automation pomaga zautomatyzować przyziemne, powtarzalne zadania, uwalniając pracowników przedsiębiorstwa, którzy mogą skupić się na ważniejszych i bardziej strategicznych zadaniach.
- Poprawa dokładności. Intelligent automation może pomóc zmniejszyć liczbę błędów poprzez wyeliminowanie ręcznych procesów i dokładne wprowadzanie informacji.
- Redukcja kosztów. Automatyzacja ręcznych procesów może pomóc obniżyć koszty związane z pracą i innymi kosztami ogólnymi.
- Szybsze przepływy pracy. Zautomatyzowane procesy mogą pomóc przyspieszyć i usprawnić operacje, skutkując szybszym przetwarzaniem zadań i danych.
- Lepsze podejmowanie decyzji. Zautomatyzowane procesy mogą pomóc w zapewnieniu wglądu i analiz, które pomogą w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.
- Mniej zmarnowanych talentów. Intelligent automation pozwala wykwalifikowanym pracownikom skupić się na zadaniach wymagających większej wiedzy.
Czy intelligent automation zastępuje pracowników?
Czy intelligent automation zastąpi ludzką siłę roboczą? W skrócie: nie.
Nie możemy w pełni przewidzieć przyszłości pracy, ale jedno jest pewne. Chociaż automatyzacja nie zastąpi wszystkich miejsc pracy, to w ciągu następnej dekady wpłynie na 100% miejsc pracy.
Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja jest postrzegana jako szansa na zwiększenie ludzkiej inteligencji wśród pracowników, gdzie może ona skutecznie wykonywać przyziemne, powtarzalne zadania, uwalniając pracowników od bardziej kreatywnych elementów ich pracy.
Innym sposobem jest to, że intelligent automation nie zastępuje człowieka, ale usuwa robota z człowieka.
Z drugiej strony istnieje wiele stanowisk, na które automatyzacja ma bezpośredni wpływ. W raporcie Future of Jobs Światowe Forum Ekonomiczne szacuje, że sama sztuczna inteligencja zastąpi 85 milionów miejsc pracy na całym świecie do 2025 roku. W tabeli zidentyfikowano przykłady miejsc pracy, które zostały już zastąpione przez automatyzację w Stanach Zjednoczonych.
6 przykładów intelligent automation
Intelligent automation może być wykorzystywana przez wszelkiego rodzaju operacje i organizacje - od sektora publicznego po przedsiębiorstwa. Oto przykłady zastosowań w różnych branżach:
1. Opieka zdrowotna: Wykorzystanie chatbotów opartych na sztucznej inteligencji do odpowiadania na zapytania pacjentów oraz robotic process automation (RPA) do automatyzacji zadań administracyjnych.
2. Handel detaliczny: Wykorzystanie zautomatyzowanych systemów inwentaryzacji do lepszego zarządzania zapasami i obsługi klienta.
3. Bankowość i finanse: Wykorzystanie opartego na sztucznej inteligencji wykrywania oszustw i zautomatyzowanych procesów zatwierdzania pożyczek.
4. Produkcja: Wykorzystanie robotów do automatyzacji linii produkcyjnych lub automatyzacji realizacji zamówień.
5. Logistyka i transport: Wykorzystanie systemów opartych na sztucznej inteligencji do optymalizacji tras.
6. Ubezpieczenia: Wykorzystanie process intelligence do usprawnienia lub zautomatyzowania procesów związanych z roszczeniami.
Intelligent automation & RPA
Robotic process automation (RPA) to wykorzystanie robotów programowych do automatyzacji jasno określonych i powtarzalnych zadań. RPA może pomóc w ograniczeniu pracy fizycznej, zwiększeniu produktywności i usprawnieniu operacji. Intelligent automation Z drugiej strony, jest to szerszy termin obejmujący technologie wspomagające procesy biznesowe lub przepływy pracy.
RPA również dobrze pasuje do różnych aspektów IA. Na przykład powszechnym zastosowaniem oprogramowania process intelligence jest odkrywanie i uruchamianie projektów automatyzacji. W ten sposób dwa oddzielne komponenty intelligent automation wzajemnie się uzupełniają.
Intelligent automation & AI
Innym częstym źródłem nieporozumień jest rozróżnienie między IA i AI. Algorytmy i platformy sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane w ramach intelligent automation, ale AI jest również dostosowywana do wielu innych przypadków użycia poza business process management. Ogólnie rzecz biorąc, te dwa terminy nie powinny być używane zamiennie.
Wiele rozwiązań intelligent automation ma wbudowaną sztuczną inteligencję w postaci algorytmów uczenia maszynowego (ML). Można myśleć o uczeniu maszynowym jako o pracy nadzorowanej lub nienadzorowanej, w której maszyny dostosowują się i uczą się samodzielnie, aby wprowadzać ulepszenia w oparciu o dostępne dane. Nie zawsze można zobaczyć uczenie maszynowe w akcji, ale warto zapytać sprzedawców, gdzie jest ono wykorzystywane. Podobnie jak w przypadku intelligent automation , uczenie maszynowe jest zwykle stosowane w przyziemnych, rutynowych zadaniach, których ludzie nie chcą wykonywać.
Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)
Inteligentne przetwarzanie dokumentów to wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) do automatycznego wyodrębniania danych i informacji z nieustrukturyzowanych dokumentów, takich jak faktury, umowy, formularze podatkowe i inne dokumenty biznesowe.
IDP może obejmować zarówno technologie rozpoznawania znaków obiektów (OCR) do konwersji obrazów na formaty nadające się do odczytu maszynowego, jak i algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) do podsumowywania treści dokumentów tekstowych w celu przekształcenia nieustrukturyzowanych danych w dokumenty cyfrowe.
Cyfrowe bliźniaki w automatyce
Cyfrowy bliźniak to cyfrowa kopia procesu biznesowego, którą można analizować i ulepszać za pomocą strony robotic process automation lub symulacji procesu. Cyfrowe bliźniaki są najbardziej powszechne w procesach produkcyjnych, ale coraz częściej rozprzestrzeniają się na inne funkcje, takie jak operacje biznesowe, ubezpieczenia i opieka zdrowotna. Kluczową zaletą cyfrowego bliźniaka jest projektowanie i wdrażanie optymalizacji procesów, takich jak reengineering procesów w formie cyfrowej przed skalowaniem do operacji na dużą skalę.
Cyfrowy bliźniak organizacji (DTO) rozszerza koncepcję cyfrowego bliźniaka procesu na cyfrową kopię organizacji biznesowej, w tym produktów, struktur i wzajemnie połączonych działów. DTO można wykorzystać do symulacji i oceny wpływu na biznes dużych zmian operacyjnych, na przykład przejścia na system ERP oparty na chmurze.
Konwersacyjna sztuczna inteligencja i chatboty
Jednym z bardziej powszechnych obszarów dla intelligent automation jest konwersacyjna sztuczna inteligencja - technologia ostatnio spopularyzowana przez technologie takie jak ChatGBT. W swej istocie są to technologie wykorzystujące sztuczną inteligencję, takie jak rozumienie języka naturalnego (NLU), do rozumienia i reagowania na dane wejściowe oraz interakcji z ludźmi w sposób konwersacyjny.
W przedsiębiorstwie chat boty wykorzystujące konwersacyjną sztuczną inteligencję można zobaczyć zarówno w funkcjach wewnętrznych (np. boty zakupowe i rekwizycyjne), jak i w działaniach skierowanych do klientów (np. chat boty obsługi klienta na stronach internetowych).
Przypadki użycia dla intelligent automation
Zaawansowana automatyzacja może być wykorzystywana we wszystkich jednostkach biznesowych i funkcjach w organizacjach korporacyjnych. Niektóre z najczęstszych przypadków użycia obejmują powtarzalne, ręczne zadania.
- Finanse - automatyzacja lub usprawnienie zatwierdzeń lub miesięcznych raportów.
- Zakupy - automatyzacja procesów o dużej objętości, takich jak zatwierdzanie faktur lub kompleksowe rozliczenia zobowiązań.
- Obsługa klienta - wdrażanie nowych klientów lub wspieranie obsługi klienta.
- Technologia informacyjna - wykrywanie zagrożeń lub naruszeń bezpieczeństwa w organizacji.
- Zasoby ludzkie - automatyzacja i usprawnienie powtarzalnych procesów, takich jak lista płac.
- Sprzedaż - identyfikacja i ustalanie idealnych cen w oparciu o dynamikę rynku i trendy.
- Marketing - poprawa poziomu lub jakości danych o klientach lub potencjalnych klientach.
Chociaż przypadki użycia można znaleźć w każdej funkcji biznesowej lub dziale, powszechnym błędnym przekonaniem jest to, że intelligent automation został opracowany w celu zastąpienia wykwalifikowanej siły roboczej. Największe zalety intelligent automation pojawiają się, gdy jest on połączony z wiedzą ekspertów merytorycznych. Rzadko działa to bez aktywnego inwestowania i wsparcia ludzi - a nawet szerzej, można postrzegać intelligent automation jako rozszerzenie ludzkiej inteligencji w miejscu pracy.
6-stopniowa struktura dla intelligent automation
Podczas budowania strategii intelligent automation ważne jest, aby zdawać sobie sprawę z czasu i zasobów wymaganych do skutecznego wdrożenia. IA powinna być traktowana jako podróż, a nie cel - wymagająca znacznego planowania strategicznego. Możesz wykorzystać tę sześciostopniową strukturę, aby rozpocząć.
- Wyjaśnij swój model operacyjny IA - dobrym punktem wyjścia jest jasne zrozumienie ogólnej strategii. Zacznij od opisania celu i kroków potrzebnych do jego osiągnięcia.
- Wykorzystaj process discovery - dla wielu organizacji pierwszym punktem wyjścia do automatyzacji jest process discovery - gdzie identyfikuje się największe obszary wymagające poprawy.
- Projektowanie z myślą o wdrożeniu na szeroką skalę - wiele organizacji przyjmuje podejście do IA oparte na testowaniu i uczeniu się. Chociaż dobrze jest udowodnić nowe koncepcje, należy zidentyfikować przypadki testowe o wymiernym wpływie na kluczowe cele biznesowe.
- Ustal realistyczne oczekiwania - wszelkie zmiany w procesach biznesowych będą miały wpływ na pracowników i kulturę organizacyjną. Zainwestuj w solidną komunikację w zakresie zarządzania zmianą.
- Zbudowanie minimalnego produktu (MVP) - intelligent automation może wymagać znacznego wysiłku i zasobów. Rozważ opracowanie MVP, aby udowodnić wyniki przed wdrożeniem na dużą skalę.
- Wychwytywanie i komunikowanie wartości - automatyzacja sama w sobie nie usprawnia procesów biznesowych. Zidentyfikuj i zmierz konkretne sposoby, w jakie IA poprawia kluczowe wskaźniki biznesowe. Po osiągnięciu mety czas zacząć od nowa!
Współpraca biznesu i IT w zakresie automatyzacji
Liderzy biznesowi i dział IT powinni współpracować przy wdrażaniu intelligent automation , aby zapewnić pomyślne i zgodne z przepisami wdrożenie. Specjaliści IT mogą zapewnić wiedzę techniczną, aby pomóc w konfiguracji i utrzymaniu niezbędnej infrastruktury, podczas gdy liderzy biznesowi mogą zapewnić wiedzę biznesową i spostrzeżenia, aby zapewnić, że technologie są wykorzystywane w najbardziej efektywny i wydajny sposób.
Współpraca może również pomóc zidentyfikować najlepsze możliwości automatyzacji i zapewnić pełne wykorzystanie potencjału technologii.
Znaczenie kultury danych
Większość firm wdrażających intelligent automation stoi w obliczu wyzwań związanych z jakością danych, ale równie ważną lub nawet ważniejszą kwestią jest poziom kultury danych.
Kultura danych to zbiorowe zachowania i przekonania ludzi, którzy wykorzystują dane w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji. Organizację można uznać za opartą na danych, gdy dane są osadzone w procesie podejmowania decyzji, operacjach, sposobie myślenia i tożsamości organizacji.
Wiele organizacji napotyka opór wobec kultury danych, gdy zakłóca się istniejące sposoby pracy lub wdraża nowe narzędzia, procesy lub przepływy pracy. Posiadanie silnej kultury danych pomaga organizacji skutecznie dostosowywać się do zmian w sposób wykorzystujący umiejętności i doświadczenie pracowników.
Dobra kultura danych poprawia poziom znajomości danych i umożliwia pracownikom zadawanie właściwych pytań, znajdowanie spostrzeżeń, poprawę sposobów pracy, a także doświadczenia pracowników poprzez eliminację nieefektywności i marnowania pracy.
Intelligent automation narzędzia i oprogramowanie
Istnieje wiele rozwiązań programowych i narzędzi dla przedsiębiorstw, które umożliwiają dostosowanie strony intelligent automation. Typowe przykłady obejmują:
- Process mining oprogramowanie
- Robotic process automation narzędzia
- Hybrydowe oprogramowanieprocess intelligence
- Platformy integracyjne jako usługa, iPaas
- Inteligentne przetwarzanie dokumentów
Rzadko jedno oprogramowanie jest wykorzystywane do wszystkich potrzeb intelligent automation . W większości przypadków organizacje korporacyjne rozwijają nowoczesny stos inteligencji i automatyzacji, jak widać na poniższej infografice.
W stosie inteligencji i automatyzacji intelligent automation znajdują się cztery podstawowe obszary: wgląd w koszty, zarządzanie, automatyzacja i zarządzanie. Same dane mogą przepływać między różnymi systemami, ale główny podział przebiega między warstwą danych roboczych a warstwą danych systemowych.
Warstwa danych roboczych - koncentruje się na danych operacyjnych, takich jak aktywność procesów i zadań mierzona, zarządzana i zautomatyzowana w operacjach biznesowych.
Warstwa danych systemowych - koncentruje się na eksploracji danych i zarządzaniu danymi przedsiębiorstwa przechwyconymi z systemów informatycznych przedsiębiorstwa, na przykład systemów ERP lub CRM, takich jak SAP, Oracle lub Salesforce.
Godne uwagi nowoczesne firmy programistyczne w każdej kategorii obejmują:
Zarządzanie operacyjne - Workfellow
Zarządzanie realizacją - Celonis
Business process management - Bizagi, Nintex, Appian i Camunda
Zarządzanie danymi - Snowflake, Databricks, Amazon Redshift i Azure Synapse Analytics
Rozwiązania do automatyzacji - UiPath, ABBYY, Expert.ai i Nice
Rozwiązania Intelligence - Alteryx, ThougtSpot, Tableau i SiSense
Zarządzanie przepływem pracy - Mulesoft, Turbotic
Zarządzanie danymi - Splunk, Datadog
Wielu liderów IT i operacyjnych przedsiębiorstw buduje swoją architekturę korporacyjną w oparciu o starsze rozwiązania ERP lub CRM. Narzędzia Intelligent automation uzupełniają tę strategię. Większość nowoczesnych rozwiązań intelligent automation integruje się z lub uzupełnia podstawowe systemy danych przedsiębiorstwa, takie jak SAP lub Oracle ERP, lub zapewnia łatwe sposoby eksportowania danych z jednego systemu do drugiego poprzez eksport danych, integracje lub interfejsy API.
Powiązane artykuły i badania
-> Co to jest intelligent automation?
-> Kluczowe wyzwania dla intelligent automation
-> Ponad 60 narzędzi i oprogramowania intelligent automation
-> Robotic Process Automation ( RPA) narzędzia i przykłady
-> Jak dostosować się do automatyzacji w przedsiębiorstwie i nie stracić pracy?
-> Automatyzacja przedsiębiorstw - usprawnianie procesów biznesowych z myślą o przyszłości
