Председатель Blue Prism объясняет, почему RPA — гейм-ченджер

Зачем RPA? К тому же, что такое RPA — роботизация процессов? Джейсон Кингдон, человек, работавший с машинным обучением 20 лет назад, выражается колоритно: «В основе это попытка быть максимально промискусным».

Blue Prism изобрела термин, но то, что она делает, годами было предметом научной фантастики — она автоматизирует процессы, заставляет разные процессы, которые должны быть несовместимы друг с другом, работать вместе. Она говорит на языке машин и людей. В этом смысл «промискусности» по Кингдону.

И она автоматизирует.

В идеальном мире, по крайней мере идеальном с точки зрения IT, всё работает гладко. Каждая IT-система идеально интегрируется с любой другой, всё в одном клике. Но реальный мир не такой.

Как говорит Джейсон Кингдон: «Это уже не IT-люди делают эту вещь, это на самом деле операционные люди, сидящие прямо рядом с работой, которую они должны делать».

IT работала над решениями, пока существует IT: «Используя сервис-ориентированную архитектуру, системы бизнес-менеджмента, микро-IT-проекты, внедряя гибкие функции, скрамы, или различные методологии, lean-возможности и технологии. Они пытались решить проблему интероперабельности с тех пор… с тех пор, как существовали IBM и Apple».

Пластырь, который работает

Нам нужны пластыри. Иногда мы режемся. Критики говорят, RPA — это пластырь, Джейсон Кингдон не согласен, утверждая, что он дает пластыри для ран, которые продолжают случаться и всегда будут случаться.

«Критики говорят, RPA — это краткий момент между сейчас и тем, когда мы получим — какое-то великое всепение решение, но это полная чушь», — заявляет он с амплуа.

Может быть, с легкой иронией, он сказал: «Даже если у вас машина Баббиджа, у нее есть пользовательский интерфейс. Вы можете к ней подключиться, но вы также можете подключиться к D-Wave, квантовой машине. Вот так. RPA может работать с компьютером, спроектированным Чарльзом Баббиджем 150 лет назад, или с последним словом в квантовых компьютерах — это почти поэтичный пример, иллюстрирующий то, в чем Джейсон Кингдон видит ответ на вопрос "зачем RPA?".

Он формулирует это более делом образом. Он считает, что «цифровой работник» — то есть умный, предпрограммированный программный робот, инструмент RPA, может выполнять работу от 9 до 50 человек.

«Коротко: эти роботы спроектированы для использования и доступа к тем же IT-системам и механизмам, что и люди, для выполнения задач так же, как люди — при этом работая с людьми, другими роботами — и всеми прошлыми, настоящими и будущими системами».

Он сказал: «Наше видение будущего — организация будет иметь треть людей, треть операционной инфраструктуры и треть роботов — все работающие в тандеме. И это уже происходит».

Роботы и рабочие места

Конечно, другой источник сопротивления RPA — страхи, что технология забирает работу. Но председатель Blue Prism не согласен. «RPA заменит задачи, которые терроризируют нас, уничтожают душу и очень сложны для людей».

Он приводит пример клиента, который должен был ежедневно обновлять системы последними валютными колебаниями. Скучная, утомительная задача, но очень важная. Любая ошибка имела бы масштабные последствия. Организация поручила эту важную, но скучную задачу старшему сотруднику — женщине в 50 лет — которому они могли доверять. Это также неблагодарная задача: одна ошибка и все хотят знать, почему. RPA это трансформировала, по его словам. «Теперь этот старший сотрудник может фокусироваться на том, в чем он хорош. Валютные изменения могут обновляться чаще — утром и днем, возможно, каждый час».

Зачем RPA? Помогает масштабироваться вверх и вниз

Но есть еще один пример выгод RPA, отвечающий на вопрос "зачем RPA?". Для иллюстрации Джейсон Кингдон рассказывает историю о том, как технология Blue Prism использовалась, когда O2 начала продавать iPhone. Это создало масштабный операционный вызов.

«Требовался новый способ работы, совершенно новый продукт. Apple был требовательным партнером. Вещи должны были делаться "именно так". Клиент спрашивает: "Что нам делать? Останавливать IT-парней от их текущей работы и начинать строить инфраструктуру в преддверии спроса. А если наши прогнозы дико оптимистичны? А если пойдет иначе и бизнес вырастет больше, чем ожидаем?"

В таких обстоятельствах, говорит он, они всегда ошибаются. Либо инвестируют слишком много, создают слишком много инфраструктуры и получают удар, либо недоинвестируют, сдерживая продажи.

«Но поставьте это в контекст роботов, вы показываете роботам, как вы показывали бы человеку, как выполнять новый процесс, и они управляют им быстрее и точнее, чем любой человек. Если выяснится, что клиенты идут от мягкого интереса к дикому энтузиазму, что делаете? Добавляете больше роботов».

Короче, по сути аргумента, RPA может превратить обеспечение инфраструктуры для встречи непредсказуемого спроса в переменные затраты. Зачем RPA? В этом смысле это как облако — можно крутить вверх и вниз.

Джейсон Кингдон работал над машинным обучением в UCL в 1990-х, основал Searchspace, компанию, которая, по его словам, создала интеллектуальный мониторинг транзакций, используемый Лондонской и Нью-Йоркской фоновыми биржами, Lloyds of London и другими. Продал компанию в 2005 году, с 2008 года председатель Blue Prism.