Будущее автоматизации: 4 ключевых прогноза на 2017 год и далее

Примечание редактора: эта статья была опубликована в 2017 году. Для более свежей статьи о прогнозах автоматизации см. Шесть предсказаний для RPA, ИИ и автоматизации в 2021 году.

Оригинальный пост:

2016 год, названный «годом робота» Институтом роботизированной автоматизации процессов, был большим для развивающегося развития и внедрения технологий автоматизации, таких как роботизированная автоматизация процессов (RPA). В то время как RPA внедрялась компаниями по всему миру, значительное количество из них были BPO и исходили из производства, страхования и финансовых услуг. Технология также увидела надежный рост в регионе EMEA (Европа, Ближний Восток и Африка) и Северной Америке.

Согласно данным 2016 года исследовательской и консультационной фирмы Gartner, «спрос на инструменты RPA растет быстро, примерно на 20–30 процентов каждый квартал». И этот рост ожидается продолжаться на протяжении 2017 года. Фактически, автоматизация ожидается быть одной из топовых технологических тенденций этого года.

Некоторые прогнозы на новый год уже предполагали, что все рабочие места будут затронуты автоматизацией, что больше процессов станут полностью автоматизированными и что персональные ассистенты искусственного интеллекта растут в популярности. Этим прогнозам наперекор, давайте рассмотрим факты, мнения и истины за топовыми проекциями для автоматизации в 2017 году, чтобы понять, куда направляется автоматизация в следующем году.

Прогноз №1: Внедрение технологий автоматизации, таких как RPA, значительно увеличится в ближайшем году во широком спектре отраслей.

Внедрение автоматизации не совсем ново, но 2017 год имеет способность сдвинуть паттерны внедрения. В настоящее время внедрение технологий автоматизации все еще несколько оппортунистическим актом компаний-ранних пользователей. Этот тренд, однако, скоро приведет к более широкому, системному внедрению. Внедрение растет среди отраслей, уже видящих выгоды от RPA, и все больше и больше отраслей внедряют RPA в первый раз. Этот прогноз, например, отмечается как справедливый для производственных и цепочек поставок компаний.

В отчете 2016 года, опросившем внедрение восьми новых технологий — включая робототехнику и автоматизацию — профессиональная сервисная фирма Deloitte предполагает, что больше компаний «увеличивают инвестиции в эти технологии. Новые технологические инвестиции более чем на 1 миллион долларов увеличились… [и некоторые компании планируют] потратить как минимум 100 миллионов долларов на новые технологии в ближайшие два года».

Вместо того чтобы быть просто способом для компаний оптимизировать свои бизнес-операции, RPA и другие платформы автоматизации становятся неизбежными. Чтобы иметь конкурентное преимущество и оставаться актуальными среди лидеров отрасли, все больше и больше компаний будут вынуждены использовать RPA в своих рабочих пространствах.

Прогноз №2: Технологии автоматизации будут способствовать еще большему росту Big Data и Интернета вещей.

Интернет вещей состоит из различных подключенных устройств — мобильных телефонов и планшетов, промышленного оборудования, носимых устройств — и позволяет увеличенную генерацию неструктурированных данных, также называемых Big Data. Forbes предсказывает, что «Интернет всего в потребительском и B2B рынках будет продолжать расти, особенно в Северной Америке, соединяя данные, вещи, процессы и людей. Интеллектуальные системы будут расти быстро в 2017 году».

Как часть Интернета вещей, технологии автоматизации были значительным катализатором в появлении этих Big Data. Программные роботы RPA генерируют большие объемы данных о клиентах и бизнес-операциях, потому что они записывают и мониторят свои собственные шаги при выполнении автоматизированных рабочих процессов.

Более важно, однако, RPA может способствовать анализу этих Big Data и раскрывать ценные бизнес-инсайты и тренды. RPA может, например, раскрывать времена обработки транзакций, а также количество обработанных и все еще ожидающих активностей автоматизации. Из этой информации RPA может информировать финансовые прогнозы и бюджеты и раскрывать узкие места в бизнес-операциях. По мере того как Интернет вещей, Big Data и RPA становятся более широко распространенными в 2017 году, эти технологии имеют способность драйвить улучшенное управление данными, оптимизированные внутренние работы и позитивные бизнес-операции.

Прогноз №3: Автоматизация заменит больше ответственностей, но не обязательно рабочие места, на рабочем месте.

Появление автоматизации недавно вызвало определенную степень паники по поводу возможности, что эти технологии могут заменить потребность в человеческих сотрудниках на рабочем месте. Эти опасения, однако, в основном безосновательны. Автоматизация определенно имеет способность поместить определенные задачи, особенно те, которые утомительны, повторяются и затратны по времени: в самом деле, это то, что она предназначена делать. Однако это не означает, что вся рабочая сила будет заменена роботами.

Публикация 2017 года McKinsey Global Institute предполагает вместо этого, что «Правильный уровень детализации, на котором анализировать потенциальное влияние автоматизации, — это индивидуальные активности вместо целых профессий… Учитывая 현재 демонстрируемые технологии, очень мало профессий — менее 5 процентов — являются кандидатами для полной автоматизации. Однако почти у каждой профессии есть потенциал частичной автоматизации».

Этот вид автоматизации рисует надежную картину для будущего, где люди и работают бок о бок. Вперед, человеческие сотрудники смогут фокусироваться на задачах более высокого уровня, которые значимы и интересны, а технологии автоматизации смогут заботиться о остальном.

Прогноз №4: Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, с помощью RPA, смогут развиваться еще быстрее.

Давно обсуждалось, как интеллектуальные технологии, такие как искусственный интеллект, когнитивные вычисления и машинное обучение, ожидают развиваться в ближайшие годы и десятилетия. В обсуждении с Forbes, Аш Ашутош, основатель и CEO Actifio, предсказывает, что «Точно так же, как большинство компаний эволюционировали, чтобы включить облачные возможности и функции, 2017 год принесет машинное обучение почти в каждый аспект IT… [эти технологии] введут новую эру понимания и анализа данных». Менее часто рассматривается, однако, как решения RPA будут комбинироваться с интеллектуальными технологиями для доставки еще большего потенциала автоматизации.

Интеллектуальные технологии способны обучаться и принимать решения за пределами своего первоначального программирования. Это означает, что они способны обучаться на предыдущих действиях и иметь дело с непредвиденными исключениями в бизнес-процессе. Потому что RPA способен быстро генерировать и собирать данные, комбинация RPA с интеллектуальными технологиями означает, что процесс «обучения» может происходить на ускоренных темпах. Пока эти две технологии только начинают использоваться вместе, умная автоматизация, которую они могут произвести, означает, что компании смогут способствовать как увеличенной продуктивности, так и креативности вперед.

RPA в 2017: факт или вымысел?

Мы не можем знать наверняка, что именно произойдет в сфере технологий автоматизации в ближайшие несколько лет, не говоря уже о ближайших месяцах. Только время скажет. Тем не менее, эти прогнозы помогают раскрыть, что возможно для будущего технологий автоматизации — сейчас в 2017 году и далее. Пока раскладка этих прогнозов может сталкиваться с препятствиями в ходе развития автоматизации, технологии автоматизации позиционированы для того, чтобы иметь большое влияние на рабочие пространства по всему миру, в конечном счете даже становясь реальностью в самых маленьких компаниях.

На данный момент только самые пионерские и трендовые компании полностью используют полные выгоды этих технологий. Однако, по мере того как автоматизация становится более широко распространенной, вызовы внедрения будут утихать, а выгоды будут как увеличиваться, так и диверсифицироваться, что мы сможем увидеть начало уже в 2017 году.