Następny kierunek hyperautomatyzacji – jak firmy mogą pozostać na czele

Nawet jeśli hyperautomatyzacja nie jest jeszcze tak popularna wśród przedsiębiorstw, już teraz ewoluuje z prostego automatyzowania procesów w bardziej zaawansowany, inteligentny ekosystem napędzany przez sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i automatyzację procesów roboczych. Czy to motywuje firmy do wdrożenia tych rozwiązań? Prawdopodobnie.

Zgodnie z Gartnerem, prawie jedna trzecia przedsiębiorstw zautomatyzuje ponad połowę swoich operacji do 2026 roku — znaczny skok w porównaniu z zaledwie 10% w 2023 roku. Jednakże, podczas gdy hyperautomatyzacja obiecuje rewolucjonizować branże, a liczba tych, którzy ją przyjmują, rośnie, wiele organizacji nadal ma trudności ze skalowaniem jej skutecznie. Mniej niż 20% firm opanowało hyperautomatyzację swoich procesów.

Więc w tym artykule, przyjrzyjmy się, dlaczego hyperautomatyzacja ewoluuje, jakie są kluczowe wyzwania jej wdrożenia oraz jak firmy mogą zabezpieczyć swoje operacje, unikając przy tym typowych pułapek.

Przechodzenie od podstawowego automatyzowania do inteligentnych systemów

Hyperautomatyzacja — co jest już jasne z samej nazwy — podnosi automatyzację na wyższy poziom, łącząc sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, automatyzację procesów roboczych i inne technologie. Pozwala firmom na automatyzację złożonych zadań, analizowanie dużych ilości danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Podczas gdy tradycyjne automatyzowanie koncentruje się na indywidualnych zadaniach, hyperautomatyzacja tworzy systemy, które ciągle uczą się i poprawiają.

Jak już wcześniej wspomniano, nie tak wiele firm jeszcze wdrożyło tę technologię, co może wynikać z braku zrozumienia jej konieczności — potrzebują hyperautomatyzacji, aby utrzymać przewagę w świecie cyfrowym. Jak? W rzeczywistości lista jest dość długa: redukuje koszty, zwiększa wydajność, minimalizuje błędy ludzkie w zadaniach powtarzalnych, usprawnia operacje, pomaga w przestrzeganiu przepisów i poprawia doświadczenia klientów.

Jednak, jak już widzieliśmy w prognozie Gartnera, do 2026 roku prawie jedna trzecia firm zautomatyzuje ponad połowę swoich operacji, a ten trend pokazuje, że firmy chcą więcej niż tylko zautomatyzowane zadania — potrzebują systemów, które analizują, uczą się i dostosowują w czasie rzeczywistym.

Na przykład, firmy wykorzystują inteligentną automatyzację (IA), aby poprawić podejmowanie decyzji. Obejmuje to integrację generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) z platformami automatyzacji, co pozwala firmom redukować pracę ręczną i poprawiać wydajność. Firmy takie jak Airbus SE (AIR.DE ) i Equinix, Inc. (EQIX ) pomyślnie wdrożyły opartą na sztucznej inteligencji hyperautomatyzację dla procesów finansowych, znacznie redukując obciążenie pracą i przyspieszając procesy.

Podczas gdy objętość danych rośnie i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym staje się kluczowe, hyperautomatyzacja odgrywa kluczową rolę w sukcesie biznesowym.

Wyzwania w realizacji hyperautomatyzacji

Podczas gdy idea pełnej automatyzacji brzmi atrakcyjnie, jej rzeczywiste wskaźniki przyjęcia są nadal niskie. Poza brakiem określenia celu hyperautomatyzacji, brak zasobów i opór przed zmianą mogą stanowić ogromną przeszkodę. Poza tym, złożoność integracji nowych technologii z istniejącymi systemami oraz potrzeba znacznych inwestycji w szkolenia personelu również stanowią znaczne wyzwania. Biorąc pod uwagę te bariery, większość firm nadal opiera się na procesach ręcznych i przestarzałych workflow.

I nie są to jedyne przeszkody. Innym powodem, dla którego niewiele organizacji potrafi skutecznie wdrożyć automatyzację, jest słaba kultura danych. Bez ustalonych polityk danych i dobrze udokumentowanych procesów, firmy mają trudności ze szczegółowym mapowaniem swoich workflow, co skutkuje nieefektywnościami, których automatyzacja sama w sobie nie może rozwiązać. Brak silnego schematu zarządzania danymi może również prowadzić do problemów z jakością danych, utrudniając zapewnienie, że zautomatyzowane systemy działają z wymaganą dokładnością i niezawodnością, aby wprowadzać znaczące zmiany.

Istnieje również fakt, że zespoły IT często działają oddzielnie od reszty infrastruktury biznesowej, a wynikająca z tego luka pomiędzy punktami widzenia utrudnia wykonanie automatyzacji. Przezwyciężenie tej luki wymaga silnych narzędzi, czy to konsultantów zewnętrznych, czy członków zespołu wewnętrznego, którzy wierzą w automatyzację i mają osobisty udział w jej realizacji. Na przykład, pracownicy mogą mieć swoje wynagrodzenie (lub premie) powiązane z mierzalnymi wynikami, w którym to przypadku napędzanie automatyzacji bezpośrednio wiąże się z większą wydajnością i wynagrodzeniem finansowym.

Jasne terminy i mierniki sukcesu są również kluczowe, ponieważ bez określonych ram czasowych, wysiłki automatyzacyjne prawdopodobnie zatrzymają się i nie przyniosą znaczących rezultatów. I nawet jeśli wdrożenie początkowe jest udane, wymagane jest stałe utrzymanie tej automatyzacji. Aktualizacje oprogramowania zwykle pojawiają się bardzo często, a trzeba się z nimi liczyć, aby zapewnić, że modele sztucznej inteligencji, których używasz, pozostają prawidłowo zintegrowane z twoimi systemami.

W tym względzie, zaleciłbym minimalizowanie liczby dostawców oprogramowania, na których produkty twoja firma opiera się. Im więcej platform, tym trudniej jest utrzymać nadzór nad wszystkimi tymi połączonymi produktami. Hyperautomatyzacja działa lepiej w firmach o prostych operacjach i jasnych protokołach aktualizacji i utrzymania ich zautomatyzowanych systemów.

Przyszłość hyperautomatyzacji: startupy na czele

Hyperautomatyzacja jest najbardziej skuteczna dla firm o czystej kartce. Ustanowione przedsiębiorstwa, choć często obciążone systemami legacy, mają przewagę dużych budżetów i mogą zatrudniać rozległe zespoły, co pozwala im podejmować wyzwania w sposób, który mniejsze firmy po prostu nie mogą dorównać ze względu na ograniczone finansowanie. Dlatego uważam, że startupy, które budują wszystko od podstaw, będą coraz częściej napędzać hyperautomatyzację jako sposób na obniżenie kosztów operacyjnych.

Jednak ważne jest, aby obie strony były świadome reakcji klientów. Jeśli automatyzacja negatywnie wpływa na doświadczenie klienta — czy to z powodu złej implementacji, czy po prostu braku popytu — to jest coś, co należy wziąć pod uwagę. Na razie klienci spoglądają z podejrzliwością na chatboty AI, automatyczne odpowiedzi i wiele innych rzeczy, które nowoczesna obsługa klienta może zaoferować. W rezultacie, wymuszanie automatyzacji tam, gdzie nie jest potrzebna, ryzykuje wyrządzenie więcej szkody niż pożytku.

Na końcu, zaleciłbym firmom, aby traktowały hyperautomatyzację jako inicjatywę międzydepartamentalną, angażując wszystkie swoje działy, aby zapewnić najlepsze dopasowanie do rzeczywistych potrzeb biznesowych. W mniejszych startupach jest więcej swobody do eksperymentowania, ale dla większych przedsiębiorstw oznacza to ustanowienie strukturalnego nadzoru, aby zapobiec kosztownym potknięciom.

Ważne jest, aby pamiętać, że hyperautomatyzacja nie dotyczy tylko technologii — jest to tworzenie elastycznego podejścia do procesów biznesowych, a ci, którzy odnoszą sukces w tym, zyskają znaczną przewagę nad swoimi konkurentami. Hyperautomatyzacja jest nieunikniona, ale bez odpowiedniej strategii może stworzyć więcej problemów niż rozwiązań.