Исполнительный председатель Blue Prism Джейсон Кингдон исследует быстрый рост RPA

RPA принимается на растущих темпах. Джейсон Кингдон впервые вовлечился с Blue Prism в 2007 году. Тринадцать лет позже, после пары периодов отсутствия от компании, он вернулся как исполнительный председатель именно тогда, когда начался RPA-бум.

Восемь лет назад термина RPA не существовало и компании не покупали идею роботизированной автоматизации процессов. Это не الحال сейчас — Blue Prism, UiPath, Automation Anywhere и AntWorks — всего четыре члена растущего RPA-рынка.

В случае Blue Prism, после его IPO в 2016 году, компания выросла с 60 сотрудников до более 1000 человек. «У нас клиенты в 170 странах, работаем с 20% компаний Fortune 2000 и активны в более 70 коммерческих секторах, купивших продукт», — сказал Кингдон.

Взрыв RPA

Было определенно взрывное увеличение интереса к RPA и всей идее автоматизации — извлечения утомительных ручных процессов прошлого из рук сотрудника.

«Между нами [лидерами RPA-рынка] мы представили миру потенциал автоматизации и его применение к различным бизнес-процессам и функциям», — продолжил он.

Кингдон не ошибается. Выручка RPA-софта выросла на 63,1% в 2018 году до $846 млн, делая его самым быстрорастущим сегментом глобального рынка энтерпрайз-софта, согласно Gartner.

RPA только в начале

RPA, несмотря на невероятный рост софта, все еще на очень ранних стадиях своего применения и внедрения.

Есть две области, которые Кингдон видит как значительные зоны роста:

1. Автоматизация предприятий процессов для более широкого бизнеса.

2. Интеллектуальная автоматизация, помогающая отдельным лицам в их ежедневных задачах.

«Это два рынка, наложенных друг на друга, но принадлежащие RPA-рынку.

Первый похож на модель типа Alexa, где автоматизация создает ярлыки для пользователя на рабочем месте, а вторая — больше похожа на ERP-модель, где автоматизация используется для помощи организации бизнеса и его процессов», — объяснил он.

Хорошая аналогия для этого — когда робототехника была внедрена в производство — она полностью перевернула этот сектор в большом масштабе.

«С RPA, эта же способность достижима для сервисной индустрии», — продолжил Кингдон. — «Каждый бизнес-процесс, что-то, что повторяемо и может доставить результат, способен быть автоматизированным».

---

RPA — это не IT

На ранних стадиях RPA клиенты спрашивают провайдеров — вроде Blue Prism — ряд вопросов: как я могу использовать эту технологию? Как я могу масштабировать её в своей организации? Как она становится ключевой частью того, что делает моя организация? В чем разница между этим и IT?

IT предоставляет ядро инфраструктуры, массовую обработку данных, хранение данных и упаковку вокруг больших задач автоматизации в отделах вроде HR, Payroll и Logistics. На вершине этого ядра IT, процессы запускаются и это они могут быть автоматизированы.

Эти программные роботы должны интероперировать с любой системой или процессом и цель — для них стать цифровым работником, который работает так, как если бы он был человеком.

---

За пределами хайпа

Организации могут измерить ROI инвестиций в RPA. И, осязаемые результаты, которые технология представила, предполагают, что она за пределами хайпа других технологий, где результаты менее осязаемы.

В 2015 году London School of Economics обнаружила, что RPA дает трехлетний ROI 800%, основанный на кейс-стади с Telefônica O2.

Этот трансформационный 영향 привел организации к принятию технологии в их стадах, так как она меняет основные правила в терминах того, что они могут делать внутри организаций — оптимизировать, инновировать и отбивать срыв.

«Именно поэтому RPA представляет вызов для оффшоринга. Это позволяет организациям смотреть на их инфраструктуру полностью по-другому и в том, как они исполняют бизнес-процессы», — добавил Кингдон.

Цифровой работник, технологический энейблер

С RPA, каждая система интероперабельна с каждой другой системой. Эти цифровые работники должны иметь возможность работать с другими цифровыми работниками, так же как люди взаимодействуют друг с другом.

«Распределение задач похоже на динамику людей, взаимодействующих друг с другом. Если задача отстает от графика, цифровые работники могут роя к этой задаче, работать над ней и вернуть её на дедлайн.

Если совершенно новое приложение будет произведено в следующем году, бизнес-пользователи могут обучить этих цифровых работников, как использовать это новое приложение, точно так же, как вы бы с человеком.

Это привело к массивному шагу в терминах интероперабельности систем, которая исторически не была доступна организациям», — сказал Кингдон.

Эта способность обучать цифровых работников означает, что организации смогут успешно принимать новые технологии на гораздо более быстрой скорости.

Как пример этого в практике, Кингдон сослался на компанию, с которой работала Blue Prism, BigMedilytics, которая использует глубокую нейронную сеть для сканирования изображений сетчатки на возможные признаки диабета.

Он сказал: «Компания состояла из врачей и PhD визуальной обработки и они хотели продать эту способность NHS.

Проблема в том, что NHS имеет более 265 разных систем администрирования пациентов, ни одна из которых не говорит с другой.

BigMedilytics могли бы потратить остаток своего времени на построение интерфейсов для этих различных систем в разных NHS Trusts, но вместо этого они использовали RPA, чтобы открыть свою технологию ко всей экосистеме разных систем внутри NHS. Технология компании мгновенно стала доступной».

В этом примере, думая о неструктурированном анализе изображений или текста для специализированных ИИ-возможностей, RPA поставила технологию BigMedilytic в процесс и распределила этот процесс по всей NHS.

RPA, в конечном счете, может помочь ускорить принятие других технологий без тех же технических барьеров, которые раньше существовали.