Наступний рубіж гіперавтоматизації – як бізнес може залишатися попереду

Хоча гіперавтоматизація ще не дуже популярна серед підприємств, вона вже швидко розвивається від простої автоматизації процесів до взаємопов’язаної, інтелектуальної екосистеми, що працює на основі штучного інтелекту, машинного навчання (ML) та автоматизації роботизованих процесів (RPA). Чи мотивує це підприємства до впровадження цих рішень? Найімовірніше.

За даними Gartner, майже третина підприємств автоматизує понад половину своїх операцій до 2026 року — це значний стрибок порівняно з 10% у 2023 році. Однак, хоча гіперавтоматизація обіцяє революціонізувати галузі, і кількість тих, хто її впроваджує, зростає, багато організацій, на жаль, все ще борються зі масштабуванням її ефективно. Менше 20% компаній освоїли гіперавтоматизацію своїх процесів.

Отже, в цій статті давайте розглянемо, чому гіперавтоматизація розвивається спочатку, які ключові виклики її впровадження та як підприємства можуть забезпечити майбутнє своїх операцій, уникнувши поширених помилок.

Перехід від базової автоматизації до розумних систем

Гіперавтоматизація — як це зрозуміло з самого терміну — піднімає автоматизацію на новий рівень, поєднуючи штучний інтелект, машинне навчання, RPA та інші технології. Це дозволяє підприємствам автоматизувати складні завдання, аналізувати великі об’єми даних та приймати рішення в реальному часі. Отже, якщо традиційна автоматизація зосереджена на окремих завданнях, гіперавтоматизація створює системи, які безперервно вчаться і покращуються.

Як вже згадувалося раніше, не так багато підприємств ще інтегрували її, що може бути пов’язано з тим, що вони не розуміють її необхідності — їм потрібно гіперавтоматизація, щоб залишатися конкурентоспроможними в цифровому світі. Як? Насправді, список досить довгий: вона зменшує витрати, підвищує ефективність, мінімізує помилки людей при виконанні повторюваних завдань, оптимізує операції, допомагає дотримуватися нормативних вимог та покращує досвід клієнтів.

Однак, як ми вже побачили з прогнозом Gartner, до 2026 року майже третина підприємств автоматизує понад половину своїх операцій, і цей зсув показує, що компанії хочуть не просто автоматизовані завдання — їм потрібні системи, які аналізують, вчаться та коригують у реальному часі.

Наприклад, підприємства використовують інтелектуальну автоматизацію (IA), щоб покращити процес прийняття рішень. Це включає в себе інтеграцію генеративного штучного інтелекту (GenAI) з платформами автоматизації, завдяки чому компанії можуть зменшити ручну роботу та підвищити ефективність. Компанії, такі як Airbus SE (AIR.DE ) та Equinix, Inc. (EQIX ), успішно впровадили гіперавтоматизацію на основі штучного інтелекту для фінансових процесів, суттєво скоротивши робоче навантаження та прискоривши процеси.

Гіперавтоматизація відіграє ключову роль у успіху бізнесу, оскільки об’єми даних зростають, а прийняття рішень у реальному часі стає все більш важливим.

Виклики виконання гіперавтоматизації

Хоча ідея повної автоматизації звучить привабливо, її фактичний рівень впровадження все ще низький. Окрім нездатності визначити мету гіперавтоматизації, брак ресурсів та опір змінам можуть бути великим бар’єром. Крім того, складність інтеграції нових технологій з існуючими системами та необхідність значних інвестицій у навчання персоналу також становлять суттєві виклики. Ураховуючи ці бар’єри, більшість компаній все ще сильно залежать від ручних процесів та застарілих операційних потоків.

І перешкоди, на жаль, не закінчуються тут. Іншою великою причиною, чому небагато організацій можуть впровадити автоматизацію ефективно, є погана культура даних. Без структурованих політик даних та добре задокументованих процесів підприємства борються зі створенням точної карти своїх робочих процесів, що призводить до неефективності, яку автоматизація сама по собі не може вирішити. Відсутність сильної схеми управління даними також може привести до проблем з якістю даних, що робить складним забезпечення точності та надійності автоматизованих систем для забезпечення суттєвих змін.

Є також факт, що ІТ-команди часто працюють окремо від решти бізнес-інфраструктури, а результатом є розрив між поглядами, який робить автоматизацію складною для виконання. Подолання цього розриву вимагає сильних підтримувачів, чи то зовнішніх консультантів, чи внутрішніх членів команди, які вірять в автоматизацію та мають особисту зацікавленість у її реалізації. Наприклад, співробітники можуть мати свою зарплату (або премії,至少) прив’язану до вимірюваних результатів, у випадку чого робота над автоматизацією безпосередньо пов’язана з більшою ефективністю та фінансовою компенсацією.

Чіткі терміни та метрики успіху також важливі, оскільки без визначених термінів зусилля з автоматизації, ймовірно, застрягнуть та не принесуть суттєвих результатів. І навіть якщо перша реалізація вдається, постійне підтримання цієї автоматизації є необхідним. Оновлення програмного забезпечення зазвичай виходять дуже часто, і вам потрібно слідкувати за ними, щоб забезпечити, що моделі штучного інтелекту, які ви використовуєте, залишаються належним чином інтегрованими з вашими системами.

У цьому відношенні я б порадив мінімізувати кількість постачальників програмного забезпечення, на продукти яких ваша компанія покладається. Чим більше платформ, тим складніше підтримувати контроль над усіма цими взаємопов’язаними продуктами. Гіперавтоматизація працює краще в компаніях з простими операціями та чіткими протоколами оновлення та підтримки їх автоматизованих систем.

Майбутнє гіперавтоматизації: стартапи будуть лідерами

Гіперавтоматизація найбільш ефективна для компаній з чистим листом. Установлені підприємства, хоча часто загрузли в спадщині систем, мають перевагу великих бюджетів і можуть наймати великі команди, що дозволяє їм подолати виклики способами, яких менші компанії просто не можуть дорівняти через обмежені фінанси. Тому я вважаю, що стартапи, які будують все з нуля, будуть все частіше驱лювати гіперавтоматизацію як спосіб скорочення операційних витрат.

Однак важливо, щоб обидві сторони були уважними до реакцій клієнтів. Якщо автоматизація негативно впливає на досвід клієнта — чи через погану реалізацію, чи просто через відсутність попиту — це щось, що потрібно враховувати. Наразі клієнти дивляться скептично на чат-боти штучного інтелекту, автоматизовані відповіді та багато іншого, що сучасний сервіс клієнтів може запропонувати. Як наслідок, примусова автоматизація там, де вона не потрібна, ризикує завдати більше шкоди, ніж користі.

У кінцевому підсумку я б порадив компаніям розглядати гіперавтоматизацію як міжвідділовий проєкт, який включає всі їхні підрозділи, щоб забезпечити найкращу відповідність реальним бізнес-потребам. У менших стартапах є більше свободи для експериментів, але для більших підприємств це означає створення структурованого нагляду, щоб запобігти дорогим помилкам.

Важливо пам’ятати, що гіперавтоматизація не тільки про технології — це про створення гнучкого підходу до бізнес-процесів, і ті, хто успішно впроваджує її, отримають суттєву перевагу над своїми конкурентами. Гіперавтоматизація неминуча, але без правильної стратегії вона може створити більше проблем, ніж вирішить.