Tiền phong của Hyperautomation – Làm thế nào Doanh nghiệp có thể Đứng đầu

Mặc dù hyperautomation chưa phổ biến среди các doanh nghiệp, nhưng nó đang nhanh chóng phát triển từ tự động hóa quy trình thành một hệ thống thông minh, kết nối và được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và tự động hóa quy trình robot (RPA). Liệu điều này có khuyến khích các doanh nghiệp triển khai các giải pháp này? Hầu hết có thể.

Theo Gartner, gần một phần ba doanh nghiệp sẽ tự động hóa hơn một nửa hoạt động của họ vào năm 2026 – một bước nhảy vĩ đại từ chỉ 10% vào năm 2023. Tuy nhiên, trong khi hyperautomation hứa hẹn sẽ cách mạng hóa các ngành công nghiệp và số lượng những người áp dụng nó ngày càng tăng, nhiều tổ chức, đáng tiếc, vẫn gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô hiệu quả. Dưới 20% công ty đã thành thạo hyperautomation của các quy trình của họ.

Vì vậy, trong bài viết này, hãy cùng khám phá lý do tại sao hyperautomation lại phát triển trước hết, những thách thức chính trong việc triển khai nó và cách các doanh nghiệp có thể bảo vệ hoạt động của mình trong tương lai đồng thời tránh những cạm bẫy phổ biến.

Chuyển từ Tự động hóa Cơ bản sang Hệ thống Thông minh

Hyperautomation – như tên gọi đã chỉ rõ – mang tự động hóa lên một tầm cao mới bằng cách kết hợp AI, ML, RPA và các công nghệ khác. Nó cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, phân tích lượng lớn dữ liệu và đưa ra quyết định trong thời gian thực. Vì vậy, trong khi tự động hóa truyền thống tập trung vào các nhiệm vụ riêng lẻ, hyperautomation tạo ra các hệ thống liên tục học hỏi và cải thiện.

như đã đề cập trước đó, không nhiều doanh nghiệp đã tích hợp nó vào hoạt động của mình, điều này có thể là do họ không thực sự hiểu được sự cần thiết của nó – họ cần hyperautomation để duy trì tính cạnh tranh trong một thế giới số hóa.

Tuy nhiên, như chúng ta đã thấy từ dự đoán của Gartner, vào năm 2026, gần một phần ba doanh nghiệp sẽ tự động hóa hơn một nửa hoạt động của họ, và sự thay đổi này cho thấy các công ty muốn nhiều hơn là chỉ tự động hóa các nhiệm vụ – họ cần các hệ thống phân tích, học hỏi và điều chỉnh trong thời gian thực.

Ví dụ, các doanh nghiệp đang sử dụng tự động hóa thông minh (IA) để cải thiện việc ra quyết định. Điều này liên quan đến việc tích hợp AI tạo sinh (GenAI) với các nền tảng tự động hóa, cho phép các công ty giảm thiểu công việc thủ công và cải thiện hiệu quả. Các công ty như Airbus SE (AIR.DE ) và Equinix, Inc. (EQIX ) đã triển khai thành công hyperautomation dựa trên AI cho các quy trình tài chính, cắt giảm đáng kể khối lượng công việc và tăng tốc quá trình.

Khi khối lượng dữ liệu tăng và việc ra quyết định trong thời gian thực trở nên thiết yếu, hyperautomation đóng vai trò quan trọng trong thành công của doanh nghiệp.

Thách thức trong Triển khai Hyperautomation

Mặc dù ý tưởng về tự động hóa toàn diện có vẻ hấp dẫn, nhưng mức độ áp dụng thực tế vẫn còn thấp. Ngoài việc không thể định nghĩa mục tiêu của hyperautomation, thiếu nguồn lực và sự kháng cự đối với thay đổi có thể trở thành một nút thắt lớn. Ngoài ra, sự phức tạp của việc tích hợp các công nghệ mới với các hệ thống hiện có và nhu cầu đầu tư đáng kể vào việc đào tạo nhân viên cũng tạo ra những thách thức đáng kể. Dựa trên những rào cản này, hầu hết các công ty vẫn phụ thuộc nặng nề vào các quy trình thủ công và các luồng công việc vận hành lỗi thời.

Và những trở ngại, đáng tiếc, không kết thúc ở đây. Một lý do lớn khác tại sao ít tổ chức thành công trong việc triển khai tự động hóa hiệu quả là do văn hóa dữ liệu kém. Không có các chính sách dữ liệu cấu trúc và các quy trình được ghi chép rõ ràng, các doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc lập bản đồ quy trình làm việc của họ một cách chính xác, dẫn đến sự kém hiệu quả mà tự động hóa đơn thuần không thể giải quyết. Sự thiếu hụt một kế hoạch quản trị dữ liệu mạnh mẽ cũng có thể dẫn đến các vấn đề về chất lượng dữ liệu, khiến cho việc đảm bảo rằng các hệ thống tự động hóa hoạt động với độ chính xác và tin cậy cần thiết để tạo ra những thay đổi có ý nghĩa trở nên khó khăn.

Cũng có thực tế là các đội ngũ CNTT thường hoạt động riêng biệt với phần còn lại của cơ sở hạ tầng kinh doanh, và khoảng cách giữa các quan điểm này khiến cho việc tự động hóa trở nên khó khăn. Việc bắc cầu này đòi hỏi phải có những người thúc đẩy mạnh mẽ, dù là các tư vấn viên bên ngoài hay các thành viên trong đội ngũ nội bộ, những người tin vào tự động hóa và có lợi ích trực tiếp trong việc thực hiện nó. Ví dụ, nhân viên có thể có lương (hoặc ít nhất là tiền thưởng) gắn liền với các kết quả có thể đo lường được, trong trường hợp đó, việc thúc đẩy tự động hóa trực tiếp gắn liền với hiệu quả cao hơn và bồi thường tài chính.

Các thời hạn và chỉ số thành công rõ ràng cũng rất quan trọng vì nếu không có các khung thời gian được xác định, các nỗ lực tự động hóa có khả năng sẽ bị đình trệ và không mang lại kết quả có ý nghĩa. Và ngay cả khi việc triển khai ban đầu thành công, việc duy trì liên tục tự động hóa đó là cần thiết. Các bản cập nhật phần mềm thường được phát hành rất thường xuyên, và bạn phải theo sát chúng để đảm bảo rằng các mô hình AI bạn đang sử dụng vẫn được tích hợp đúng với hệ thống của mình.

Trong trường hợp này, tôi khuyên bạn nên giảm thiểu số lượng nhà cung cấp phần mềm mà công ty bạn phụ thuộc vào. Số lượng nền tảng càng nhiều, việc duy trì sự giám sát toàn diện đối với tất cả các sản phẩm liên kết này càng trở nên khó khăn. Hyperautomation hoạt động tốt hơn trong các công ty có hoạt động đơn giản và có các giao thức rõ ràng cho việc cập nhật và duy trì các hệ thống tự động hóa của họ.

Tương lai của Hyperautomation: Các Công ty Khởi nghiệp sẽ Đứng đầu

Hyperautomation hiệu quả nhất đối với các công ty có bảng sạch. Các doanh nghiệp thành lập, mặc dù thường bị cản trở bởi các hệ thống cũ, có lợi thế về ngân sách lớn và có thể thuê các đội ngũ rộng lớn, cho phép họ giải quyết các thách thức theo cách mà các công ty nhỏ không thể sánh kịp do hạn chế về tài chính. Đó là lý do tại sao tôi tin rằng các công ty khởi nghiệp, những người xây dựng mọi thứ từ đầu, sẽ ngày càng thúc đẩy hyperautomation như một cách để cắt giảm chi phí hoạt động.

Tuy nhiên, điều quan trọng là cả hai bên phải chú ý đến phản ứng của khách hàng. Nếu tự động hóa ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm khách hàng – dù là do triển khai kém hoặc đơn giản là thiếu nhu cầu – thì đó là điều cần xem xét. Hiện tại, khách hàng nhìn nhìn nghi ngờ vào các rô-bốt trò chuyện AI, câu trả lời tự động và nhiều thứ khác mà dịch vụ khách hàng hiện đại có thể cung cấp. Do đó, việc ép buộc tự động hóa vào nơi nó không cần thiết rủi ro gây ra nhiều tổn hại hơn là lợi ích.

Cuối cùng, tôi khuyên các công ty nên coi hyperautomation là một sáng kiến liên bộ phận, liên quan đến tất cả các bộ phận của họ để đảm bảo sự phù hợp tốt nhất với nhu cầu kinh doanh thực tế. Trong các công ty khởi nghiệp nhỏ, có nhiều không gian cho sự thử nghiệm, nhưng đối với các doanh nghiệp lớn hơn, điều này có nghĩa là thiết lập sự giám sát có cấu trúc để ngăn chặn những sai lầm tốn kém.

Điều quan trọng cần nhớ là hyperautomation không chỉ là về công nghệ – nó là về việc tạo ra một phương pháp tiếp cận thích ứng với các quy trình kinh doanh, và những người thành công trong lĩnh vực này sẽ có lợi thế đáng kể so với các đối thủ cạnh tranh. Hyperautomation là không thể tránh khỏi, nhưng nếu không có chiến lược đúng, nó có thể tạo ra nhiều vấn đề hơn là giải quyết.