Топ-4 тренда интеллектуальной автоматизации, формирующие 2021 год: инсайты и возможности

Новые способы использования этой технологии станут возможными. С пандемий-драйвенным спросом на роботизацию процессов (RPA) и инструменты интеллектуальной автоматизации, готовым к экспоненциальному росту в 2021 году, вендоры подчиняются соответственно. С более чем 150 RPA и инструментами интеллектуальной автоматизации, теперь доступными и всеми делающими большие претензии, но значительно варьирующимися в качестве дизайна, технических возможностях и подходе к доставке, организации сталкиваются с риском сделать неверный выбор.

Проблема в том, что значительные различия технических возможностей вендоров докажут разницу между достижением краткосрочных тактических выгод с потенциально большими усилиями и риском, или стратегической трансформации работы в предприятийном масштабе с меньшими усилиями и минимальным риском. Большая дифференциация вендоров автоматизации и более четкое разграничение этих важных технических нюансов, надеемся, начнут появляться в этом году. Вот что ждать впереди.

1. Более изощренные критерии отбора

В 2021 году будет задержанный пересмотр того, как организации выбирают RPA и технологии интеллектуальной автоматизации. Мы увидим больший ригор отбора, топливащий более информированные оценки способностей этих технологий успешно оперировать и масштабироваться в больших, требовательных, фронт-ту-бэк-офис предприятийных средах, где требуются производительность, безопасность, гибкость, устойчивость, usability и управление. Это означает, что критерии отбора вендоров RPA и интеллектуальной автоматизации должны учитывать значимые, реальные инсайты и требовать демонстрацию следующего:

• Общий уровень кодирования, необходимый для создания и обучения роботов; от нуля — к высоким усилиям. Это потому что для бизнес-пользователей быстро реагировать на рыночные спросы, они не хотят тратить время и ресурсы на кодирование и вводить ассоциированные риски.
• Доказательство ценности «после» proof of concept. Только после proof of concept, когда программа автоматизации масштабируется, любые серьезные технические ограничения начинают появляться.
• Способности коллаборации для централизованного разделения и повторного использования автоматизированных активов. Это потому что трансформация работы в масштабе достигается только через совместные усилия.
• Встроенные возможности роботов. Измерьте производительность, продуктивность, операционную устойчивость и системную интероперабельность.
• Общая прозрачность, безопасность и аудируемость процессных автоматизаций. В любой предприятийной среде эти возможности ключевы, или будет введен shadow IT и цифровой хаос.
• Потенциал успеха программы. Вопросите, станут ли достигнутые результаты заметными в ежегодном отчете — прямо или косвенно.

Эти инсайты станут важнее чем когда-либо для обеспечения того, что организации видят сквозь рыночный хайп для де-риска отбора и избегания долгосрочных проблем провала программы, цифрового хаоса и технического долга.

2. Лучшие измерения ценности

Для программы RPA или интеллектуальной автоматизации, чтобы по-настоящему доставить, нужна стратегия и цель. Это может быть улучшение качества данных, операционной эффективности, качества процесса и расширения возможностей сотрудников, или улучшение опыта стейкхолдеров через предоставление более быстрых, более точных ответов. Изучая опыт и доказанные результаты, переживаемые теми организациями с зрелыми программами автоматизации, мы увидим более значимые методы измерения влияния RPA и интеллектуальной автоматизации. Эти могут включать:

• Новые сервисы и продуктовые предложения — те активности, которые теперь доставляются, что невозможно для людей единственно выполнять, или выполнять в безопасном, комплаентном способе.
• Повышение продуктивности — сколько времени и ресурсов генерируется обратно в бизнес.
• Улучшение клиентского опыта — те сервисы, которые теперь доставляются быстрее, без ошибок и без сниженных рисков, ассоциированных с более длинными временами ответа.
• Улучшение опыта сотрудников — сколько людей освобождается для работы на более интеллектуально сложных, исполнительных, ценности-генерирующих работах в их новых ролях.
• Майнинг процессных данных — как инсайт от автоматизированных транзакционных данных процесса используется для оптимизации или реинвенции рабочих процессов, улучшающих опыт стейкхолдеров и создающих долгосрочную ценность.

3. Энейблер цифровой трансформации

В этом году также будет большее понимание того, какой вендорский софтверный робот по-настоящему обладает способностью быть «тем» катализатором для цифровой трансформации. Эти роботы обычно предварительно построены, умны, высокопродуктивны и самоорганизующиеся ресурсы обработки, выполняющие joined up, data-driven работу по множественным операционным средам сложных, разрозненных, трудных к модификации легаси-систем и ручных рабочих процессов.

Эти роботы также уникально решают старую проблему системной интероперабельности, читая и понимая экраны приложений так же, как люди делают — критически не касаясь базовой системной программной логики. Эта способность «универсальной коннективности» означает, что все текущие и будущие технологии могут быть использованы роботами — без необходимости API или любой формы системной интеграции. Никакие легаси-системы не вырваны, и никакая мажорная смена процесса или массовая миграция данных не требуется.

Мы увидим эти роботов становящихся фаворитным маршрутом для тестирования и развертывания любого возраста технологий — они могут быть постоянно усилены последними облачными, ИИ, машинным обучением и когнитивными возможностями, которые просто «перетаскиваются и сбрасываются» в ново спроектированные потоки рабочих процессов. В конечном счете, это означает, что цифровая трансформация, которая традиционно была стоимостно и ресурсно запретительной, внезапно становится достижимой. Фактически, работа, которая теперь может быть достигнута за месяцы, заняла бы ИТ-программы и огромные команды людей годы для завершения.

4. Более стратегический подход к доставке программы

Пандемия не магически масштабировала программы автоматизации, но это главный агент изменений, помогающий кристаллизовать предприятийные приоритеты, в то время как позволяя более широкое признание автоматизации-возможенного цифрового прогресса. В конечном счете, для трансформации работы доставки крупной ценности, организации должны думать стратегически, а не тактически, о том, как они применяют интеллектуальную автоматизацию.

Поэтому мы увидим большее использование Роботизированной Операционной Модели (ROM), которая является промышленным золотым стандартом методологии доставки, предоставляющей идеально хореографированную, шаг-за-шагом, экспертизу внедрения. Созданная много лет назад, ROM все еще эволюционирует; будучи постоянно обогащенной инсайтами, полученными от мировых развертываний интеллектуальной автоматизации, чтобы помочь другим лучше запускать, поддерживать, масштабировать и удерживать цифрово-улучшенную работу.

Наряду с технологией, ROM, вероятно, единственный крупнейший детерминант успеха или провала программы автоматизации. Она включает постановку структуры за тем, как идентифицировать процессы, как их проектировать, как их тестировать и как их автоматизировать. За годы мы открыли, что используя ROM, организации могут достичь до восьми раз больше успеха в терминах их развертывания.

Финальные мысли

Большой вызов для организаций в этом году будет — как расти в климате глобальной неопределенности, постоянных изменений и постоянно эволюционирующих требований стейкхолдеров — с все более ограниченными и разрозненными ресурсами. Одно решение будет включать энейблинг forward-thinkers через C-suite для редизайна новых способов работы лучше, применяя наиболее продвинутые, доверенные возможности интеллектуальной автоматизации через фронт, мидл и бэк-офис операции.

Мы станем свидетелями новой эры «цифрово-улучшенной» работы, выполняемой гораздо быстрее, умнее, эффективнее и безопасно — без лимитов и те организации, правильно принимающие этот потенциал, будут теми, кто кует путь вперед.