Hyperautomations næste grænse – hvordan virksomheder kan være på forkant

Selvom hyperautomatisering endnu ikke er så populær blandt virksomheder, er den allerede i hastig udvikling fra blot procesautomatisering til et sammenkoblet, intelligent økosystem drevet af AI, maskinlæring (ML) og robotprocesautomatisering (RPA). Motiverer det virksomheder til at implementere disse løsninger? Mest sandsynligt.

Ifølge Gartner, vil næsten en tredjedel af virksomhederne automatisere over halvdelen af ​​deres operationer inden 2026 – et markant spring fra kun 10 % i 2023. Men mens hyperautomatisering lover at revolutionere industrier, og antallet af dem, der tager den til sig, vokser, kæmper mange organisationer, desværre, stadig med at skalere det effektivt. Mindre end 20% af virksomheder har mestret hyperautomatiseringen af ​​deres processer.

Så lad os i denne artikel undersøge, hvorfor hyperautomatisering udvikler sig i første omgang, de vigtigste udfordringer ved dens implementering, og hvordan virksomheder kan fremtidssikre driften og samtidig undgå almindelige faldgruber.

Skift fra Basic Automation til Smart Systems

Hyperautomation - hvilket fremgår tydeligt af selve begrebet - tager automatisering til næste niveau ved at kombinere AI, ML, RPA og andre teknologier. Det giver virksomheder mulighed for at automatisere komplekse opgaver, analysere store mængder data og træffe beslutninger i realtid. Så mens traditionel automatisering fokuserer på individuelle opgaver, skaber hyperautomation systemer, der løbende lærer og forbedres.

Som det blev nævnt tidligere, har ikke så mange virksomheder integreret det endnu, hvilket kan skyldes, at de ikke rigtig forstår dets nødvendighed - de har brug for hyperautomatisering for at forblive konkurrencedygtige i en digital-first-verden. Hvordan? Faktisk er listen ret lang: den reducerer omkostningerne, øger effektiviteten, minimerer menneskelige fejl i gentagne opgaver, strømliner driften, hjælper med at overholde regler og forbedre kundeoplevelsen.

Men som vi allerede har set fra Gartners forudsigelse, i 2026 vil næsten en tredjedel af virksomhederne have automatiseret mere end halvdelen af ​​deres operationer, og dette skift viser, at virksomheder ønsker mere end bare automatiserede opgaver - de har brug for systemer, der analyserer, lærer og justerer i realtid.

For eksempel bruger virksomheder intelligent automatisering (IA) til at forbedre beslutningstagningen. Dette involverer integration af generativ AI (GenAI) med automatiseringsplatforme, hvormed virksomheder kan reducere manuelt arbejde og forbedre effektiviteten. Virksomheder som Airbus SE og Equinix, Inc. har haft succes implementeret AI-baseret hyperautomatisering til finansielle processer, der reducerer arbejdsbyrden betydeligt og fremskynder processer.

Efterhånden som datamængderne vokser, og beslutningstagning i realtid bliver afgørende, spiller hyperautomatisering en nøglerolle i virksomhedens succes.

Udfordringer ved at udføre hyperautomatisering

Selvom ideen om fuldskala automatisering lyder tiltalende, er dens faktiske vedtagelsesniveauer stadig lave. Ud over at være ude af stand til at definere målet med hyperautomatisering, mangel på ressourcer og modstand mod forandring kan være en kæmpe flaskehals. Bortset fra det udgør kompleksiteten ved at integrere nye teknologier med eksisterende systemer og behovet for betydelige investeringer i uddannelse af personale også betydelige udfordringer. På grund af disse barrierer er de fleste virksomheder stadig stærkt afhængige af manuelle processer og forældede operationelle arbejdsgange.

Og forhindringerne slutter desværre ikke her. En anden stor grund til, at få organisationer formår at implementere automatisering effektivt, skyldes dårlig datakultur. Uden strukturerede datapolitikker og veldokumenterede processer kæmper virksomheder med at kortlægge deres arbejdsgange præcist, hvilket resulterer i ineffektivitet, som automatisering alene ikke kan løse. Fraværet af et stærkt datastyringssystem kan også føre til datakvalitetsproblemer, hvilket gør det vanskeligt at sikre, at automatiserede systemer fungerer med den nøjagtighed og pålidelighed, der er nødvendig for at skabe meningsfulde ændringer.

Der er også det faktum, at it-teams ofte opererer adskilt fra resten af ​​virksomhedens infrastruktur, og den resulterende kløft mellem synspunkter gør automatisering vanskelig at udføre. At bygge bro over denne kløft kræver stærke enablere, uanset om de er eksterne konsulenter eller interne teammedlemmer, der tror på automatisering og har en personlig interesse i at få det til at ske. For eksempel kan medarbejdere få deres løn (eller bonusser i det mindste) bundet til målbare resultater, i hvilket tilfælde kørsel af automatisering direkte er knyttet til større effektivitet og økonomisk kompensation.

Klare deadlines og succesmålinger er også afgørende, for uden definerede tidslinjer vil automatiseringsindsatsen sandsynligvis stagnere og mislykkes i at levere meningsfulde resultater. Og selvom den indledende implementering er vellykket, er konstant vedligeholdelse af denne automatisering påkrævet. Softwareopdateringer kommer normalt meget ofte, og du skal følge med dem for at sikre, at de AI-modeller, du bruger, forbliver korrekt integreret med dine systemer.

I den forbindelse vil jeg anbefale at minimere antallet af softwareleverandører, hvis produkter din virksomhed er afhængig af. Jo flere platforme der er, jo sværere er det at bevare overblikket over alle disse indbyrdes forbundne produkter. Hyperautomation fungerer bedre i virksomheder med ligetil operationer og klare protokoller til opdatering og vedligeholdelse af deres automatiserede systemer.

Fremtiden for hyperautomatisering: Startups fører an

Hyperautomation er mest effektivt for virksomheder med en ren tavle. Etablerede virksomheder, selv om de ofte er bundet fast af ældre systemer, har fordelen af ​​store budgetter og kan ansætte omfattende teams, som giver dem mulighed for at tackle udfordringer på måder, som mindre virksomheder simpelthen ikke kan matche på grund af begrænset finansiering. Derfor tror jeg, at startups, som bygger alt fra bunden, i stigende grad vil drive hyperautomatisering som en måde at skære ned på driftsomkostningerne.

Det er dog vigtigt for begge lejre at være opmærksomme på kundernes reaktioner. Hvis automatisering har en negativ indvirkning på kundeoplevelsen - hvad enten det skyldes dårlig implementering eller blot en mangel på efterspørgsel - er det noget at overveje. For nu ser kunderne skeptisk hos AI chatbots, automatiserede svar og mange andre ting, som moderne kundeservice kan tilbyde. Som et resultat risikerer det at fremtvinge automatisering, hvor det ikke er nødvendigt, at gøre mere skade end gavn.

I sidste ende vil jeg anbefale, at virksomheder behandler hyperautomatisering som et initiativ på tværs af afdelinger, der involverer alle deres divisioner for at sikre den bedste tilpasning til de faktiske forretningsbehov. I mindre startups er der mere råderum til at eksperimentere, men for større virksomheder betyder det, at der etableres struktureret tilsyn for at forhindre dyre fejltrin.

Det er vigtigt at huske, at hyperautomatisering ikke kun handler om teknologi - det handler om at skabe en tilpasningsdygtig tilgang til forretningsprocesser, og dem, der lykkes med dette, vil få en betydelig fordel i forhold til deres konkurrenter. Hyperautomatisering er uundgåelig, men uden den rigtige strategi kan den skabe flere problemer, end den løser.