Sljedeća granica hiperautomatizacije – kako tvrtke mogu ostati ispred

Iako hiperautomatizacija još nije toliko popularna među poduzećima, već se ubrzano razvija iz samo automatizacije procesa u međusobno povezani, inteligentni ekosustav koji pokreće AI, strojno učenje (ML) i robotska automatizacija procesa (RPA). Motivira li poduzeća da implementiraju ta rješenja? Najvjerojatnije.

Prema Gartner, gotovo trećina poduzeća automatizirat će više od polovice svojih operacija do 2026. — značajan skok u odnosu na samo 10% u 2023. Međutim, dok hiperautomatizacija obećava revoluciju u industrijama i broj onih koji je prihvaćaju raste, mnoge se organizacije, nažalost, još uvijek bore da je učinkovito skaliraju. Manje od 20% tvrtki ovladalo je hiperautomatizacijom svojih procesa.

Dakle, u ovom članku istražimo zašto se hiperautomatizacija uopće razvija, ključne izazove njezine implementacije i kako tvrtke mogu poslovati pouzdano u budućnost, a izbjegavaju uobičajene zamke.

Prelazak s osnovne automatizacije na pametne sustave

Hiperautomacija — što je jasno iz samog pojma — podiže automatizaciju na višu razinu kombiniranjem AI, ML, RPA i drugih tehnologija. Omogućuje tvrtkama automatizaciju složenih zadataka, analizu velikih količina podataka i donošenje odluka u stvarnom vremenu. Dakle, dok se tradicionalna automatizacija fokusira na pojedinačne zadatke, hiperautomatizacija stvara sustave koji kontinuirano uče i poboljšavaju se.

Kao što je ranije spomenuto, još ga nije puno tvrtki integriralo, što bi moglo biti zato što zapravo ne razumiju njegovu nužnost — potrebna im je hiperautomatizacija kako bi ostali konkurentni u digitalnom svijetu. Kako? Zapravo, popis je prilično dugačak: smanjuje troškove, povećava učinkovitost, smanjuje ljudske pogreške u zadacima koji se ponavljaju, pojednostavljuje operacije, pomaže u usklađivanju s propisima i poboljšava iskustva korisnika.

Međutim, kao što smo već vidjeli iz Gartnerovog proricanje, do 2026. godine gotovo jedna trećina poduzeća automatizirat će više od polovice svojih operacija, a ovaj pomak pokazuje da tvrtke žele više od samo automatiziranih zadataka — trebaju im sustavi koji analiziraju, uče i prilagođavaju se u stvarnom vremenu.

Na primjer, tvrtke koriste inteligentnu automatizaciju (IA) za poboljšanje donošenja odluka. To uključuje integraciju generativne umjetne inteligencije (GenAI) s platformama za automatizaciju pomoću kojih tvrtke mogu smanjiti ručni rad i poboljšati učinkovitost. Tvrtke poput Airbus SE i Equinix, Inc. uspješno su provodi Hiperautomatizacija temeljena na umjetnoj inteligenciji za financijske procese, značajno smanjuje radna opterećenja i ubrzava procese.

Kako količine podataka rastu i donošenje odluka u stvarnom vremenu postaje ključno, hiperautomatizacija igra ključnu ulogu u poslovnom uspjehu.

Izazovi u izvođenju hiperautomatizacije

Iako ideja sveobuhvatne automatizacije zvuči privlačno, njezina je stvarna razina usvajanja još uvijek niska. Osim nemogućnosti definiranja cilja hiperautomatizacije, nedostatak resursa i otpor promjenama možete biti veliko usko grlo. Osim toga, složenost integracije novih tehnologija s postojećim sustavima i potreba za značajnim ulaganjima u obuku osoblja također predstavljaju značajne izazove. S obzirom na te prepreke, većina se tvrtki još uvijek uvelike oslanja na ručne procese i zastarjele operativne tijekove rada.

I tu prepreke, nažalost, ne prestaju. Drugi veliki razlog zašto malo organizacija uspijeva učinkovito implementirati automatizaciju je loša kultura podataka. Bez politika strukturiranih podataka i dobro dokumentiranih procesa, tvrtke se bore da precizno mapiraju svoje tijekove rada, što rezultira neučinkovitostima koje automatizacija sama po sebi ne može riješiti. Nepostojanje snažne sheme upravljanja podacima također može dovesti do problema s kvalitetom podataka, što otežava osiguravanje da automatizirani sustavi rade s točnošću i pouzdanošću potrebnom za pokretanje značajnih promjena.

Tu je i činjenica da IT timovi često rade odvojeno od ostatka poslovne infrastrukture, a rezultirajući jaz između stajališta otežava automatizaciju. Premošćivanje ovog jaza zahtijeva jake pokretače, bilo da su vanjski konzultanti ili interni članovi tima koji vjeruju u automatizaciju i imaju osobni udio u njenom ostvarenju. Na primjer, zaposlenici mogu imati svoje plaće (ili barem bonuse) vezane uz mjerljive rezultate, u kojem slučaju je automatizacija izravno povezana s većom učinkovitošću i financijskom kompenzacijom.

Jasni rokovi i metrika uspjeha također su od ključne važnosti jer bez definiranih vremenskih rokova napori automatizacije vjerojatno će stagnirati i neće uspjeti u postizanju smislenih rezultata. Čak i ako je početna implementacija uspješna, potrebno je stalno održavanje te automatizacije. Ažuriranja softvera obično dolaze vrlo često i morate ih pratiti kako biste osigurali da modeli umjetne inteligencije koje koristite ostanu ispravno integrirani s vašim sustavima.

U tom smislu, preporučio bih smanjenje broja dobavljača softvera na čije se proizvode vaša tvrtka oslanja. Što je više platformi, to je teže održavati nadzor nad svim tim međusobno povezanim proizvodima. Hiperautomatizacija radi bolje u tvrtkama s jednostavnim operacijama i jasnim protokolima za ažuriranje i održavanje njihovih automatiziranih sustava.

Budućnost hiperautomatizacije: startupi prednjače

Hiperautomatizacija je najučinkovitija za tvrtke s čistom listom. Etablirana poduzeća, iako često opterećena naslijeđenim sustavima, imaju prednost velikih proračuna i mogu zaposliti opsežne timove, što im omogućuje da se s izazovima hvataju u koštac na načine na koje manje tvrtke jednostavno ne mogu odgovoriti zbog ograničenog financiranja. Zato vjerujem da će startupi, koji sve grade od nule, sve više pokretati hiperautomatizaciju kao način smanjenja operativnih troškova.

Međutim, važno je da oba tabora vode računa o reakcijama kupaca. Ako automatizacija negativno utječe na korisničko iskustvo - bilo zbog loše implementacije ili jednostavno nedostatka potražnje - to je nešto što treba razmotriti. Za sada kupci gledaju skeptično kod AI chatbota, automatiziranih odgovora i mnogih drugih stvari koje moderna korisnička služba može ponuditi. Kao rezultat toga, forsiranje automatizacije tamo gdje nije potrebna riskira više štete nego koristi.

Na kraju, preporučio bih tvrtkama da tretiraju hiperautomatizaciju kao inicijativu među odjelima, koja uključuje sve njihove odjele kako bi se osigurala najbolja usklađenost sa stvarnim poslovnim potrebama. U manjim startupima postoji više prostora za eksperimentiranje, ali za veća poduzeća to znači uspostavljanje strukturiranog nadzora kako bi se spriječili skupi pogrešni koraci.

Važno je upamtiti da se hiperautomatizacija ne odnosi samo na tehnologiju — već na stvaranje prilagodljivog pristupa poslovnim procesima, a oni koji u tome uspiju steći će značajnu prednost nad svojim konkurentima. Hiperautomatizacija je neizbježna, ali bez prave strategije može stvoriti više problema nego što ih rješava.