За пределами хайпа: Сара Бернет о реализации истинной ценности RPA

Есть подвох с вами и мной: мы оба страдаем от состояния: человеческое условие. Это значит, мы делаем ошибки, это значит, данные, которые мы помогаем генерировать, могут быть склонны к ошибкам. Вот где RPA может войти в историю. Количество организаций, применивших технологию, пережили разочарование, роботы могут сидеть в метафорическом шкафу, собирая пыль из эфира, ведущего к утверждениям, что RPA был захайплен. Но Сара Бернет, исполнительный вице-президент и выдающийся аналитик Everest Group, имеет другое мнение.

Часть проблемы лежит в завышенных ожиданиях. Обещай землю и доставь только луну, и есть чувство разочарования. Скажи, «но это так легко» и индивидуалы в организациях, отвечающие за технологии, CTO, возможно, могут стать циниками, конвертами в мантрой «RPA — это хайп».

Клуб 30%

«Тем не менее», говорит Сара Бернет, «мы фактически сделали исследования, показывающие, что компании достигают около 30% экономии затрат».

Так что это 30%, это не ощущается как то, из чего сделана нарратив «RPA — это хайп».

Часть трудности лежит в том, к чему именно применяется эта 30% экономия. Это «до и после автоматизации, стоимость процесса до, по сравнению с процессом после», объясняет Сара Бернет. Но насколько значима эта экономия затрат на самом деле, будь ли это одна из тех game changers, которые RPA хайп заставил бы нас верить, зависит от того, насколько велик был этот процесс в первую очередь.

Она выразила это так: «30% от маленького процесса — это не много».

RPA и данные

Есть другая трудность. Некоторые из этих выгод не так очевидны.

Возьмём данные, есть движения включить данные в баланс, попробовать дать им ценность, но до сих пор большинство тех движений не действительно прошли стадию на кончике пальца — так сказать, движение ноги не может пройти ногу. «Есть качественные неосязаемые меры, которые много компаний даже не измеряют ещё. Эти включают вещи вроде «Я создал намного больше способности, у меня меньше ошибок»».

Вот где данные входят в историю. Во-первых, имея робота, выполняющего задачи, ранее выполняемые вручную, собирается больше данных. Во-вторых, собранные данные точны.

Ошибаться — быть человеком, но как сказала Бернет: «Если человек вводит кусочек данных, они так легко могут случайно переключить некоторые цифры. Исправление той ошибки, дальше по процессу она движется, тем дороже она становится. Вы могли бы иметь людей, чьё время очень дорого, гоняющихся за этой ошибкой и пытающихся её исправить, далеко вниз по swim lane процесса. Роботы, если они разработаны правильно и поддерживаются и работают гладко, не будут делать те ошибки. Мы слышим от организаций, которые говорят, что они продолжали тестировать свои робо-приложения и никогда не находили ошибку, как только они протестировали его, это было 100% точно …всегда».

Дайте время… и усилия

Может, часть проблемы с технологией, которая помогла породить аргумент RPA мифа, лежит в её новизне. Мы все любим новое, бренд-новая машина, у которой одометр говорит '0,000.00', но в момент, когда мы ведём её по дороге, 0.00 становится 0.01, трелл начинает угасать, как бензин сгорает. С RPA, однако, проблема не совсем такая. «Это всё ещё относительно молодая технология», объяснила Бернет. «Много организаций всё ещё учатся о том, что автоматизировать, как автоматизировать и как сделать из этого максимум. Это кажется тем, где вызов, это не просто об автоматизации нескольких процессов и получении позитивной обратной связи, но как вы соединяете эти вещи?»

RPA хайп: масштабирование — вызов и потенциальная большая награда

«В данный момент это всё ещё дробинг и мало», но реальный вызов, и это вызов, который ускользнул от некоторых организаций, лежит в масштабировании.

Кажется, кейс для больших организаций, выполняющих обширные повторяющиеся задачи, легче сделать. Процесс-ориентированные организации, такие как банки или страховые фирмы, или где требования соответствия означают, что определённые процессы нужно выполнять снова и снова, кажутся идеальными матчами для того, что стало известно как unattended RPA — автоматизация длинного затянутого процесса, конца до конца. Это форма RPA, которую компании вроде Blue Prism ставят много на карту.

Но вы говорите с другими RPA-игроками, компаниями вроде UiPath и Automation Anywhere, которые сидят в обоих attended и unattended лагерях, и вы слышите предсказания, что attended роботы, тип, который может помочь индивидуалу напрямую, больше вроде вида софт-персонального ассистента, установлены для скачка в популярности.

Бернет объяснила это так. Для unattended, например, «есть телеком-компании, обрабатывающие миллионы транзакций. Так что это один способ масштабирования, который делает что-то, что естественно имеет высокий масштаб и вы обрабатываете кучу вещей»

И для attended, «каждый робот может делать маленькие вещи, но вы соединяете их. Так что у вас может не быть миллионов транзакций, как у телеком-компаний, но вы можете соединить вещи и успевать обрабатывать миллионы документов».

Соединение всех тех маленьких процессов создаёт один большой вызов.

«Мы сейчас на стадии, где организации пытаются учить эти вещи. Как я это делаю? Нужен ли мне бизнес-процесс менеджмент инструмент, чтобы сидеть поверх моего RPA? Нужен ли мне улучшенный воркфлоу? Нужно ли мне использовать больше оркестраторов внутри RPA?

«Я думаю, это действительно важно получить эти вещи правильно, потому что есть риск, что вы можете просто закончить с парой автоматизаций и думать, «ну и что»! Я перехожу на другие вещи, потому что это столько, сколько я могу получить из этого.

«Есть также факт, что люди не совсем понимают все движущиеся части, которые заставили бы робота провалиться. Может быть очень маленькое изменение где-то в процессе и кто-то может сделать что-то слегка иначе и это может повлиять на то, как робот работает. Тогда они не видят это и винят RPA, тогда как это может буквально быть процессная проблема.

«Я думаю, всякий раз, когда был хайп, и был огромный хайп о RPA, это всегда очень вероятно, что будет разочарование тоже, потому что ожидания людей подняты, а потом они не видят реальность того, что это есть.

«Вам всё ещё нужно работать на своих RPA-проектах, вам нужно поддерживать их и относиться к ним как к любому виду инвестиций в цифровизацию и вы должны держать это идущим. Это требует усилий, это требует времени и усилий. В терминах развёртывания, это легче, может быть, чем некоторые технологии, но вам нужно управлять изменением. Изменение процессов от human-oriented процесса к robot-oriented процессу требует немного работы».

Может, урок здесь в том, что нужно некоторую работу, чтобы сэкономить на большой работе — но, для тех, кто вкладывает мили, предлагает Бернет, выгоды значительны. Не только может быть 30% экономия затрат на процессе, не только может получиться новые, крайне точные данные, есть другая выгода.

Бернет сказала: «RPA очень сфокусирован на энтерпрайз-пользователях. Tech-savvy могли автоматизировать свои собственные, даже если это было только эквивалентом макро, они могли бы сделать это сами.

«Это открыло глаза увидеть, что технология может это делать. Есть много других технологий, которые были вокруг долгое время, которые тоже могут быть использованы. Там есть микросервисы, есть интеграция через другие методы, API, service-oriented architecture решения, которые люди традиционно не любили, потому что это означает вовлечение IT, вовлечение разработчиков.

Но кажется, как только мы пройдём фазу RPA хайпа, технология может стать trailblazer, открывая в умах людей идею технологии автоматизации. Вчера это было RPA и хайп, сегодня, может быть, есть немного разочарования, завтра, как мы узнаем выгоды, RPA может перейти в мейнстрим. Но чтобы злоупотребить названием фильма, послезавтра другие технологии автоматизации последуют по пути, созданному RPA».