Несмотря на то, что гиперавтоматизация пока не так популярна среди предприятий, она уже быстро эволюционирует от простой автоматизации процессов к взаимосвязанной интеллектуальной экосистеме, работающей на основе искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и роботизированной автоматизации процессов (RPA). Мотивирует ли это бизнес внедрять подобные решения? Скорее всего, да.
Рост гиперавтоматизации в бизнес-среде
По данным Gartner, почти треть предприятий автоматизирует более половины своих операций в ближайшие годы — значительный скачок по сравнению с показателем в 10% в недавнем прошлом. Однако, хотя гиперавтоматизация обещает революционизировать отрасли и число внедряющих ее компаний растет, многие организации, к сожалению, все еще испытывают трудности с ее масштабированием. Менее 20% компаний освоили гиперавтоматизацию своих процессов.
Давайте рассмотрим, почему гиперавтоматизация эволюционирует, какие ключевые проблемы возникают при ее внедрении и как бизнес может обезопасить свои операции от возможных рисков.
Переход от базовой автоматизации к интеллектуальным системам
Гиперавтоматизация, что ясно из самого термина, выводит автоматизацию на новый уровень, комбинируя ИИ, МО, RPA и другие технологии. Она позволяет автоматизировать сложные задачи, анализировать большие объемы данных и принимать решения в реальном времени. В то время как традиционная автоматизация фокусируется на отдельных задачах, гиперавтоматизация создает системы, которые постоянно обучаются и совершенствуются.
Не так много предприятий уже интегрировали гиперавтоматизацию, возможно, потому что они не до конца понимают ее необходимость. На самом деле, она нужна для сохранения конкурентоспособности в цифровом мире. Список преимуществ довольно длинный: снижение затрат, повышение эффективности, минимизация человеческих ошибок в повторяющихся задачах, оптимизация операций, соблюдение нормативных требований и улучшение клиентского опыта.
Успешные примеры внедрения
Компании используют интеллектуальную автоматизацию для улучшения процесса принятия решений. Это включает интеграцию генеративного ИИ с платформами автоматизации, что позволяет сократить ручной труд и повысить эффективность. Такие компании как Airbus SE и Equinix успешно внедрили гиперавтоматизацию на базе ИИ для финансовых процессов, значительно сократив рабочие нагрузки и ускорив обработку данных.
По мере роста объемов данных и необходимости принятия решений в реальном времени, гиперавтоматизация играет ключевую роль в успехе бизнеса.
Проблемы при внедрении гиперавтоматизации
Хотя идея полномасштабной автоматизации звучит привлекательно, фактический уровень ее внедрения остается низким. Помимо неспособности определить цель гиперавтоматизации, нехватка ресурсов и сопротивление изменениям могут стать огромным препятствием. Кроме того, сложность интеграции новых технологий с существующими системами и необходимость значительных инвестиций в обучение персонала также представляют серьезные проблемы. Учитывая эти барьеры, большинство компаний по-прежнему сильно полагаются на ручные процессы и устаревшие рабочие процедуры.
Проблемы с данными и культурой
Еще одна важная причина, по которой немногим организациям удается эффективно внедрить автоматизацию, связана с неэффективной культурой работы с данными. Без структурированных политик данных и хорошо документированных процессов бизнес испытывает трудности с точным отображением своих рабочих процессов, что приводит к неэффективности, которую автоматизация сама по себе не может решить. Отсутствие сильной схемы управления данными также может привести к проблемам с качеством данных, затрудняя обеспечение точности и надежности работы автоматизированных систем.
Существует также факт, что ИТ-команды часто работают отдельно от остальной бизнес-инфраструктуры, и образующийся разрыв во взглядах затрудняет реализацию автоматизации. Для преодоления этого разрыва требуются сильные посредники, будь то внешние консультанты или внутренние члены команды, которые верят в автоматизацию и лично заинтересованы в ее успешном внедрении.
Важность четких целей и поддержки
Четкие сроки и показатели успеха также имеют решающее значение, поскольку без определенных временных рамок усилия по автоматизации, вероятно, застопорятся и не дадут значимых результатов. И даже если первоначальное внедрение успешно, требуется постоянное обслуживание этой автоматизации. Обновления программного обеспечения обычно происходят очень часто, и вы должны идти в ногу с ними, чтобы гарантировать, что используемые вами модели ИИ остаются правильно интегрированными с вашими системами.
В этом отношении рекомендуется минимизировать количество поставщиков программного обеспечения, на продуктах которых основывается ваша компания. Чем больше платформ, тем труднее поддерживать контроль над всеми взаимосвязанными продуктами. Гиперавтоматизация лучше работает в компаниях с простыми операциями и четкими протоколами обновления и обслуживания автоматизированных систем.
Будущее гиперавтоматизации: стартапы возглавят путь
Гиперавтоматизация наиболее эффективна для компаний, начинающих с чистого листа. Уже существующие предприятия, хотя часто обременены устаревшими системами, имеют преимущество в виде больших бюджетов и могут нанимать обширные команды, что позволяет им решать задачи способами, которые мелкие компании просто не могут соответствовать из-за ограниченного финансирования. Именно поэтому стартапы, которые строят все с нуля, будут все чаще использовать гиперавтоматизацию как способ сокращения операционных затрат.
Однако важно, чтобы обе группы компаний учитывали реакцию клиентов. Если автоматизация негативно влияет на клиентский опыт — будь то из-за плохого внедрения или просто отсутствия спроса — это следует учитывать. На данный момент клиенты скептически относятся к ИИ-чатботам, автоматизированным ответам и многим другим функциям современного обслуживания клиентов. В результате навязывание автоматизации там, где она не нужна, рискует принести больше вреда, чем пользы.
Рекомендации для успешного внедрения
Компаниям следует рассматривать гиперавтоматизацию как межведомственную инициативу, вовлекая все свои подразделения для обеспечения наилучшего соответствия фактическим потребностям бизнеса. В небольших стартапах больше возможностей для экспериментов, но для крупных предприятий это означает создание структурированного надзора для предотвращения дорогостоящих ошибок.
Важно помнить, что гиперавтоматизация — это не просто технология, а создание адаптивного подхода к бизнес-процессам, и те, кто преуспеют в этом, получат значительное преимущество перед конкурентами. Гиперавтоматизация неизбежна, но без правильной стратегии она может создать больше проблем, чем решить.