Hyperautomaation seuraava raja – kuinka yritykset voivat pysyä edellä

Vaikka hyperautomaatio ei ole vielä niin suosittua yritysten keskuudessa, se on jo nopeasti kehittymässä pelkästä prosessiautomaatiosta yhteenkytketyksi älykkääksi ekosysteemiksi, joka perustuu tekoälyyn, koneoppimiseen (ML) ja robottiprosessiautomaatioon (RPA). Motivoiko se yrityksiä toteuttamaan näitä ratkaisuja? Todennäköisimmin.

Mukaan Gartner, lähes kolmasosa yrityksistä automatisoi yli puolet toiminnastaan ​​vuoteen 2026 mennessä – merkittävä harppaus vain 10 prosentista vuonna 2023. Vaikka hyperautomaatio lupaa mullistaa toimialat ja sen omaksujien määrä kasvaa, monet organisaatiot valitettavasti kamppailevat edelleen sen tehokkaan mittaamisen kanssa. Vähemmän kuin 20% yrityksistä on hallinnut prosessiensa hyperautomaation.

Joten tässä artikkelissa tutkitaan, miksi hyperautomaatio ylipäätään kehittyy, sen käyttöönoton keskeisiä haasteita ja kuinka yritykset voivat turvata toimintaansa tulevaisuuden kannalta välttäen samalla yleisiä sudenkuoppia.

Siirtyminen perusautomaatiosta älykkäisiin järjestelmiin

Hyperautomaatio – mikä käy ilmi itse termistä – vie automaation uudelle tasolle yhdistämällä tekoälyn, ML:n, RPA:n ja muita teknologioita. Sen avulla yritykset voivat automatisoida monimutkaisia ​​tehtäviä, analysoida suuria tietomääriä ja tehdä päätöksiä reaaliajassa. Joten kun perinteinen automaatio keskittyy yksittäisiin tehtäviin, hyperautomaatio luo järjestelmiä, jotka oppivat ja kehittyvät jatkuvasti.

Kuten aiemmin mainittiin, niin monet yritykset eivät ole vielä integroineet sitä, mikä saattaa johtua siitä, että he eivät oikein ymmärrä sen tarpeellisuutta – he tarvitsevat hyperautomaatiota pysyäkseen kilpailukykyisinä digitaalisessa maailmassa. Miten? Lista on itse asiassa melko pitkä: se vähentää kustannuksia, lisää tehokkuutta, minimoi inhimilliset virheet toistuvissa tehtävissä, virtaviivaistaa toimintaa, auttaa noudattamaan määräyksiä ja parantamaan asiakaskokemusta.

Kuten kuitenkin jo näimme Gartnerin tutkimuksessa ennustus, vuoteen 2026 mennessä lähes kolmasosa yrityksistä on automatisoinut yli puolet toiminnastaan, ja tämä muutos osoittaa, että yritykset haluavat muutakin kuin vain automatisoituja tehtäviä – ne tarvitsevat järjestelmiä, jotka analysoivat, oppivat ja mukautuvat reaaliajassa.

Yritykset esimerkiksi käyttävät älykästä automaatiota (IA) parantaakseen päätöksentekoa. Tämä tarkoittaa generatiivisen tekoälyn (GenAI) integrointia automaatioalustoille, joiden avulla yritykset voivat vähentää manuaalista työtä ja parantaa tehokkuutta. Yritykset, kuten Airbus SE ja Equinix, Inc. ovat onnistuneet täytäntöön Tekoälypohjainen talousprosessien hyperautomaatio, joka vähentää merkittävästi työmäärää ja nopeuttaa prosesseja.

Datavolyymien kasvaessa ja reaaliaikaisesta päätöksenteosta tulee välttämätön, hyperautomaatiolla on keskeinen rooli liiketoiminnan menestyksessä.

Hyperautomaation toteuttamisen haasteet

Vaikka ajatus täysimittaisesta automaatiosta kuulostaa houkuttelevalta, sen todelliset käyttöönottotasot ovat edelleen alhaiset. Sen lisäksi, että hyperautomaation tavoitetta ei pystytä määrittelemään, resurssien puute ja muutosvastarinta voida olla valtava pullonkaula. Muutoin merkittäviä haasteita ovat myös uusien teknologioiden integroimisen monimutkaisuus olemassa oleviin järjestelmiin ja merkittävien investointien tarve henkilöstön koulutukseen. Näiden esteiden vuoksi useimmat yritykset ovat edelleen vahvasti riippuvaisia ​​manuaalisista prosesseista ja vanhentuneista toiminnallisista työnkulkuista.

Ja esteet eivät valitettavasti lopu tähän. Toinen suuri syy siihen, miksi harvat organisaatiot onnistuvat toteuttamaan automaation tehokkaasti, johtuu huonosta datakulttuurista. Ilman jäsenneltyä tietopolitiikkaa ja hyvin dokumentoituja prosesseja yritysten on vaikea kartoittaa työnkulkuaan tarkasti, mikä johtaa tehottomuuteen, jota automaatio ei yksin pysty ratkaisemaan. Vahvan tiedonhallintajärjestelmän puuttuminen voi myös johtaa tietojen laatuongelmiin, jolloin on vaikea varmistaa, että automatisoidut järjestelmät toimivat niin tarkkuudella ja luotettavuudella, mitä tarvitaan merkityksellisten muutosten aikaansaamiseksi.

On myös se tosiasia, että IT-tiimit toimivat usein erillään muusta yritysinfrastruktuurista, ja tästä johtuva näkökulmien välinen kuilu vaikeuttaa automatisoinnin toteuttamista. Tämän kuilun kurominen vaatii vahvoja mahdollistajia, olivatpa he sitten ulkoisia konsultteja tai sisäisiä tiimin jäseniä, jotka uskovat automaatioon ja joilla on henkilökohtainen panos sen toteuttamiseen. Esimerkiksi työntekijöiden palkat (tai ainakin bonukset) voivat olla sidottu mitattavissa oleviin tuloksiin, jolloin ajoautomaatio liittyy suoraan parempaan tehokkuuteen ja taloudelliseen korvaukseen.

Selkeät määräajat ja menestysmittarit ovat myös tärkeitä, koska ilman määriteltyjä aikatauluja automaatiopyrkimykset todennäköisesti pysähtyvät ja epäonnistuvat tuottamaan mielekkäitä tuloksia. Ja vaikka ensimmäinen käyttöönotto onnistuisikin, automaation jatkuvaa ylläpitoa tarvitaan. Ohjelmistopäivityksiä tulee yleensä hyvin usein, ja sinun on pysyttävä niiden mukana varmistaaksesi, että käyttämäsi tekoälymallit pysyvät kunnolla integroituina järjestelmiisi.

Suosittelen tässä suhteessa minimoimaan niiden ohjelmistotoimittajien määrän, joiden tuotteisiin yrityksesi luottaa. Mitä enemmän alustoja on, sitä vaikeampaa on valvoa kaikkia näitä toisiinsa yhdistettyjä tuotteita. Hyperautomaatio toimii paremmin yrityksissä, joissa toiminta on suoraviivaista ja selkeät protokollat ​​automatisoitujen järjestelmiensä päivittämiseen ja ylläpitoon.

Hyperautomaation tulevaisuus: Startupit johtavat tietä

Hyperautomaatio on tehokkain yrityksille, joilla on puhdas pöytä. Vaikka vakiintuneet yritykset ovat usein juuttuneet vanhoihin järjestelmiin, niiden etuna on suuret budjetit ja ne voivat palkata laajoja tiimejä, mikä antaa niille mahdollisuuden vastata haasteisiin tavoilla, joihin pienemmät yritykset eivät yksinkertaisesti pysty vastaamaan rajallisen rahoituksen vuoksi. Siksi uskon, että startupit, jotka rakentavat kaiken tyhjästä, ajavat yhä enemmän hyperautomaatiota keinona leikata toimintakustannuksia.

On kuitenkin tärkeää, että molemmat leirit ovat tietoisia asiakkaiden reaktioista. Jos automaatio vaikuttaa negatiivisesti asiakaskokemukseen – joko huonon toteutuksen tai yksinkertaisesti kysynnän puutteen vuoksi – se on otettava huomioon. Toistaiseksi asiakkaat katsovat skeptisesti AI-chatboteissa, automaattisia vastauksia ja monia muita asioita, joita nykyaikainen asiakaspalvelu voi tarjota. Tämän seurauksena automaation pakottaminen sinne, missä sitä ei tarvita, voi olla enemmän haittaa kuin hyötyä.

Loppujen lopuksi suosittelisin, että yritykset käsittelevät hyperautomaatiota yksiköiden välisenä aloitteena, jossa kaikki osa-alueet ovat mukana, jotta varmistetaan paras linjaus todellisten liiketoiminnan tarpeiden kanssa. Pienemmissä startup-yrityksissä on enemmän liikkumavaraa kokeilla, mutta suuremmissa yrityksissä tämä tarkoittaa rakenteellisen valvonnan luomista kalliiden virheiden välttämiseksi.

On tärkeää muistaa, että hyperautomaatiossa ei ole kyse vain teknologiasta – se on mukautuvan lähestymistavan luomista liiketoimintaprosesseihin, ja siinä menestyneet saavat merkittävän etumatkan kilpailijoihinsa nähden. Hyperautomaatio on väistämätöntä, mutta ilman oikeaa strategiaa se voi aiheuttaa enemmän ongelmia kuin ratkaisee.