Как оценить возможности трансформации интеллектуальной автоматизации

Внедрение такой технологии требует тщательного рассмотрения, если она действительно дополняет процесс трансформации.

Автоматизация все чаще рекламируется как потенциальная панацея от цифровой трансформации. Но его реальная ценность может быть по-настоящему реализована только тогда, когда он позволит бизнес-руководителям изменить дизайн и повысить цифровую эффективность работы во фронт-, мидл- и бэк-офисе; поэтому он выполняется намного быстрее, умнее, эффективнее и в значимом масштабе.

И это здорово, но с появлением на рынке все большего количества поставщиков, предлагающих роботизированную автоматизацию процессов (RPA) и интеллектуальную автоматизацию, возникает ажиотаж и путаница, которые маскируют их способность предоставлять то, что они заявляют. Поэтому при выборе поставщика вам потребуется дальновидность, чтобы оценить его реальные технические возможности. Вам понадобится ясность, потому что серьезные технические ограничения возникают только после подтверждения концепции при попытке масштабирования вашей программы интеллектуальной автоматизации.

Gartner также признает эту проблему, утверждая:«В течение 2021 года 40% предприятий будут испытывать угрызения совести покупателей RPA из-за несогласованного, разрозненного использования и невозможности масштабирования». Итак, чтобы помочь вам лучше оценить возможности поставщика и избежать больших сожалений, вот четыре ключевых критерия выбора, которые следует учитывать.

1. Сравните и сопоставьте возможности роботов

Существуют значительные различия между возможностями RPA и программных роботов поставщиков интеллектуальной автоматизации. На самом деле, они могут показать разницу между получением краткосрочных тактических выгод с потенциально большими усилиями и риском и стратегической трансформацией работы в масштабе предприятия с меньшими усилиями и минимальным риском.

На одном конце спектра находятся высокотехнологичные программные роботы, обученные и управляемые бизнес-пользователями через платформу для совместной работы, со встроенными возможностями для безопасной работы в рамках полного управления ИТ-отделом. Эти роботы постоянно совершенствуются, чтобы выполнять работу как люди. Они могут общаться друг с другом для совместной работы, объединяться для совместного выполнения рабочих задач и работать в непревзойденном темпе как единая цифровая команда — с полной целостностью и точностью.

Мы говорим об умных, многозадачных роботах, которые все чаще становятся надежными катализаторами в основе стратегий цифровой трансформации труда. Это связано с тем, что они легко выполняют объединенную работу на основе данных в нескольких операционных средах сложных, разрозненных, трудно модифицируемых устаревших систем и ручных рабочих процессов. И в отличие от любого другого робота они выполняют работу без перерыва, автоматически внося коррективы в соответствии с препятствиями — разными экранами, макетами или шрифтами, версиями приложений, системными настройками, разрешениями и даже языком.

Эти роботы также уникальным образом решают извечную проблему совместимости систем, читая и понимая экраны приложений так же, как это делают люди. Они переназначают человеческий интерфейс как машинный API, что особенно важно, не затрагивая базовую логику системного программирования. Эта «универсальная возможность подключения» также означает, что все текущие и будущие технологии могут использоваться роботами — без необходимости использования API или какой-либо формы системной интеграции. Устаревшие системы не удаляются, не требуются серьезные изменения процессов или массовый перенос данных.

Эта возможность вдохнет новую жизнь в любой век технологий и позволит постоянно дополнять этих роботов новейшими облачными технологиями, искусственным интеллектом, машинным обучением и когнитивными возможностями, которые просто «перетаскиваются» в новые рабочие процессы. В конечном счете это означает, что цифровая трансформация, которая традиционно требовала больших затрат и ресурсов, внезапно становится достижимой. На самом деле работа, которую сейчас можно выполнить за месяцы, потребовала бы для ИТ-программ и огромных групп людей годы.

На другом конце спектра находятся роботы, которые нажимают клавиши, запускают сценарии и выполняют действия против других частей программного обеспечения, что подходит для автоматизации основных задач. Существуют также роботы, которые полагаются на записанные шаги процесса для выполнения задач в настольных средах, и это тоже нормально. Но роботы для записи и развертывания не могут приспособиться к любым незапланированным изменениям в постоянно меняющейся цифровой среде, что действительно ограничивает производительность труда, производительность и отказоустойчивость.

Например, программный робот должен перемещаться в виртуальной среде так же, как автономный автомобиль перемещается в физической среде. Представьте, что вы «записываете» свое путешествие на работу и полагаетесь на эту запись, чтобы на следующий день пройти такое же гладкое путешествие. Это закончилось бы автомобильной аварией, так как «окружающие» условия были бы совершенно другими. Точно так же в виртуальном мире это приведет к поломке робота, невыполненному рабочему процессу и дополнительной работе для ИТ-команды.

Кроме того, записанные процессы неэффективны во время работы. Вернемся к аналогии с автомобилем. В записанной поездке сигнал светофора горел красным в течение двух минут, поэтому машина остановилась и ждет, но на следующий день горит зеленый свет, а в «записанной» поездке указано «подождите две минуты». Точно так же роботы для записи и развертывания сидят и ждут целевых систем, когда они могли бы активно работать.

2. Оценивайте общие усилия по кодированию

Интеллектуальная автоматизация должна позволить бизнес-пользователям быстро реагировать на требования рынка, чтобы они не тратили время и усилия на создание роботов. Гораздо лучше быстро выполнять автоматизированную работу, используя интуитивно понятную операционную систему для обучения и управления роботами. Мы говорим о простом рисовании блок-схем рабочего процесса, которые организуют базовый язык «определения процесса», понятный как роботам, так и людям, что также устраняет необходимость кодирования и любые связанные с этим риски.

Любой поставщик, которому требуется опыт программирования для автоматизации каждого процесса, фактически создаст развертывание с большим количеством кода, обширными усилиями по отладке и высокими накладными расходами. Кроме того, из-за растущей нехватки навыков кодирования эти проекты автоматизации должны быть поставлены в очередь ИТ, что противоречит обещанию интеллектуальной автоматизации об «оперативной гибкости». Надлежащая роль ИТ-сообщества в интеллектуальной автоматизации состоит в том, чтобы поддерживать необходимые требования к управлению, безопасности и соответствию требованиям, а не обременять себя еще большим техническим долгом.

3. Обеспечьте масштабируемость и потенциал для совместной работы

Масштабная интеллектуальная трансформация, основанная на автоматизации, достигается только централизованными усилиями, поэтому настаивайте на сотрудничестве. Лучший способ масштабировать и еще больше увеличить ценность интеллектуальной автоматизации — это иметь свободу использовать роботов везде, где они необходимы, для совместного выполнения автоматизированной работы, поэтому она распределяется и приумножается в разных компаниях. Поэтому попросите поставщиков продемонстрировать, как пользователи могут не только централизованно проектировать, рисовать и «публиковать» новые способы автоматизированной работы, но и делиться, улучшать и повторно использовать эти автоматизированные рабочие ресурсы — в любое время и в любом месте.

К сожалению, когда какая-либо технология автоматизации распределяется между рабочими столами и используется в отдельных контекстах, она может помочь этому человеку, но не поможет преобразовать работу всей организации. Этот «разрозненный» подход, естественно, ограничивает любой потенциал масштабирования и, очевидно, неэффективен в нынешних условиях ограниченных и удаленных сотрудников.

4. Оцените возможности безопасности и аудита

В любой корпоративной среде все интеллектуальные действия по автоматизации должны выполняться максимально безопасно, в соответствии с требованиями и прозрачно, иначе они станут теневыми ИТ.

Вам явно понадобится поставщик с операционной системой, которая создает централизованный неопровержимый контрольный журнал всех процессов автоматизации, предоставляя подробные сведения обо всех действиях робота и всю историю обучения. Еще лучше позволить пользователям создавать автоматизированные процессы, которые они публикуют в виде документа, который «является» фактическим процессом. Измените документ, и процесс мгновенно изменится, и все это надежно управляется в центральной системе. Это лучше всего защищает бизнес от мошеннических сотрудников и мошеннических роботов.

Автоматизация рабочего стола имеет недостатки, поскольку робот и человек используют один и тот же логин, поэтому никто не знает, кто отвечает за процесс, и это создает брешь в безопасности и аудите. Другая проблема заключается в том, что когда одному пользователю-человеку предоставляется автономия в отношении записи каждого процесса, это затемняет прозрачность робота и скрывает этапы процесса. Дублируйте это со временем, и это станет потенциальной угрозой безопасности, поскольку почти нет ясности в целях соответствия и управления. Кроме того, любое неизбежное кодирование приводит к появлению теневых ИТ — моделей процессов без аудита, представляющих собой «черные ходы», бреши в системе безопасности и сбои аудита.

Заключительные мысли

В конечном счете, выбор неправильной технологии интеллектуальной автоматизации может ограничить любой потенциал цифровой трансформации и фактически создать риск цифрового хаоса. Лучший способ интеллектуальной автоматизации — внедрить интеллектуальную, безопасную и масштабируемую совместную работу под руководством бизнеса. Фактически, применяя этот подход, более 2000 крупных организаций по всему миру добились значительного повышения производительности за счет улучшения методов работы, поэтому они остаются гибкими, безопасными и впереди.