Гиперавтоматизация: следующий рубеж – как бизнес может оставаться впереди

Хотя гиперавтоматизация еще не так популярна среди предприятий, она уже быстро эволюционирует от простой автоматизации процессов в взаимосвязанную, интеллектуальную экосистему, работающую на основе ИИ, машинного обучения (МО) и роботизированной автоматизации процессов (РПА). Стимулирует ли это бизнес к внедрению этих решений? Скорее всего.

По данным Gartner, почти треть предприятий автоматизирует более половины своих операций к 2026 году — значительный скачок с 10% в 2023 году. Однако, хотя гиперавтоматизация обещает революционизировать отрасли, и число тех, кто принимает ее, растет, многие организации, к сожалению, все еще испытывают трудности с эффективным масштабированием. Менее 20% компаний освоили гиперавтоматизацию своих процессов.

Итак, в этой статье давайте рассмотрим, почему гиперавтоматизация эволюционирует в первую очередь, какие ключевые проблемы ее реализации, и как бизнес может обеспечить будущую безопасность операций, избегая распространенных ошибок.

Переход от базовой автоматизации к умным системам

Гиперавтоматизация — которая очевидна из самого термина — выводит автоматизацию на новый уровень, объединяя ИИ, МО, РПА и другие технологии. Она позволяет бизнесу автоматизировать сложные задачи, анализировать большие объемы данных и принимать решения в реальном времени. Итак, в то время как традиционная автоматизация фокусируется на отдельных задачах, гиперавтоматизация создает системы, которые непрерывно учатся и совершенствуются.

Как упоминалось ранее, не так много бизнесов еще интегрировали ее, что может быть связано с тем, что они не действительно понимают ее необходимость — им нужна гиперавтоматизация, чтобы оставаться конкурентоспособными в цифровом мире. Как? На самом деле, список довольно длинный: она снижает затраты, увеличивает эффективность, минимизирует человеческие ошибки в повторяющихся задачах, оптимизирует операции, помогает соблюдать нормативные требования и улучшать опыт клиентов.

Однако, как мы уже видели из прогноза Gartner, к 2026 году почти одна треть бизнеса автоматизирует более половины своих операций, и этот сдвиг показывает, что компании хотят больше, чем просто автоматизированные задачи — им нужны системы, которые анализируют, учатся и корректируют в реальном времени.

Например, бизнес использует интеллектуальную автоматизацию (ИА) для улучшения принятия решений. Это включает в себя интеграцию генеративного ИИ (GenAI) с платформами автоматизации, благодаря которой компании могут сократить ручной труд и повысить эффективность. Компании, такие как Airbus SE (AIR.DE ) и Equinix, Inc. (EQIX ), успешно реализовали гиперавтоматизацию на основе ИИ для финансовых процессов, значительно сократив рабочую нагрузку и ускорив процессы.

По мере роста объемов данных и необходимости принятия решений в реальном времени гиперавтоматизация играет ключевую роль в успехе бизнеса.

Проблемы реализации гиперавтоматизации

Хотя идея полномасштабной автоматизации звучит привлекательно, ее фактическая реализация все еще низка. Помимо невозможности определить цель гиперавтоматизации, нехватка ресурсов и сопротивление изменениям могут стать значительным препятствием. Кроме того, сложность интеграции новых технологий с существующими системами и необходимость значительных инвестиций в обучение персонала также представляют значительные проблемы. Учитывая эти барьеры, большинство компаний все еще сильно полагаются на ручные процессы и устаревшие операционные рабочие потоки.

И препятствия, к сожалению, не заканчиваются здесь. Другой большой причиной, почему немногие организации смогли реализовать автоматизацию эффективно, является плохая культура данных. Без структурированных политик данных и хорошо документированных процессов бизнес испытывает трудности с точным картографированием своих рабочих потоков, что приводит к неэффективностям, которые автоматизация alone не может решить. Отсутствие сильной схемы управления данными также может привести к проблемам качества данных, что затрудняет обеспечение точности и надежности автоматизированных систем для достижения значимых изменений.

Также есть тот факт, что команды ИТ часто работают отдельно от остальной части бизнес-инфраструктуры, и образовавшийся разрыв между точками зрения делает автоматизацию трудной для реализации. Для преодоления этого разрыва необходимы сильные облегчители, будь то внешние консультанты или внутренние члены команды, которые верят в автоматизацию и имеют личную заинтересованность в том, чтобы сделать ее реальностью. Например, сотрудники могут иметь свои зарплаты (или бонусы, по крайней мере) привязаны к измеримым результатам, в случае чего стимулирование автоматизации напрямую связано с большей эффективностью и финансовой компенсацией.

Ясные сроки и метрики успеха также являются важными, поскольку без определенных сроков усилия по автоматизации, скорее всего, застынут и не смогут обеспечить значимые результаты. И даже если первоначальная реализация успешна, постоянное обслуживание автоматизации требуется. Обновления программного обеспечения обычно выпускаются очень часто, и вам необходимо следить за ними, чтобы обеспечить правильную интеграцию используемых вами моделей ИИ с вашими системами.

В этом отношении я бы рекомендовал минимизировать количество поставщиков программного обеспечения, продукция которых зависит от вашей компании. Чем больше платформ, тем труднее поддерживать контроль над всеми этими взаимосвязанными продуктами. Гиперавтоматизация работает лучше в компаниях с прямыми операциями и четкими протоколами обновления и поддержки своих автоматизированных систем.

Будущее гиперавтоматизации: стартапы будут лидировать

Гиперавтоматизация наиболее эффективна для компаний с чистым листом. Установленные предприятия, хотя часто обременены устаревшими системами, имеют преимущество больших бюджетов и могут нанять обширные команды, что позволяет им решать проблемы способами, которые более мелкие компании просто не могут повторить из-за ограниченного финансирования. Поэтому я считаю, что стартапы, которые строят все с нуля, будут все чаще стимулировать гиперавтоматизацию как способ снижения операционных затрат.

Однако важно, чтобы обе стороны были осведомлены о реакциях клиентов. Если автоматизация негативно влияет на опыт клиента — будь то из-за плохой реализации или просто отсутствия спроса — это то, что следует учитывать. Пока клиенты смотрят скептически на чат-боты ИИ, автоматизированные ответы и многие другие вещи, которые современный сервис может предложить. В результате навязывание автоматизации там, где она не нужна, рискует нанести больше вреда, чем пользы.

В конце концов, я бы рекомендовал компаниям относиться к гиперавтоматизации как к междепартаментской инициативе, включающей все их подразделения, чтобы обеспечить лучшее соответствие реальным бизнес-потребностям. В более мелких стартапах есть больше возможностей для экспериментов, но для более крупных предприятий это означает создание структурированного контроля, чтобы предотвратить дорогостоящие ошибки.

Важно помнить, что гиперавтоматизация не только о технологии — это о создании адаптивного подхода к бизнес-процессам, и те, кто преуспеет в этом, получат значительное преимущество над своими конкурентами. Гиперавтоматизация неизбежна, но без правильной стратегии она может создать больше проблем, чем решить.