Незважаючи на те, що гіперавтомація ще не настільки популярна серед підприємств, вона вже швидко перетворюється з простої автоматизації процесів у взаємопов'язану, інтелектуальну екосистему, що працює від AI, машинного навчання (ML) та автоматизації роботизованих процесів (RPA). Чи мотивує це бізнес до реалізації цих рішень? Швидше за все.
За словами Гартнера, майже третина підприємств до 2026 року автоматизує понад половину своїх операцій – значний стрибок лише 10% у 2023 році. Однак, хоча гіперавтоматизація обіцяє революціонізувати галузі, і кількість тих, хто її охоплює, зростає, багато організацій, на жаль, все ще намагаються її ефективно масштабувати. Менше 20% компаній освоїли гіперавтомативність своїх процесів.
Отже, у цій статті давайте вивчимо, чому гіперавтомація розвивається в першу чергу, ключові виклики її впровадження та як підприємства можуть надійні майбутні операції, уникаючи загальних підводних каменів.
Перехід від базової автоматизації до розумних систем
Гіперавтомація – що зрозуміло з самого терміна – підводить автоматизацію на наступний рівень, поєднуючи AI, ML, RPA та інші технології. Це дозволяє підприємствам автоматизувати складні завдання, аналізувати велику кількість даних та приймати рішення в режимі реального часу. Отже, хоча традиційна автоматизація фокусується на окремих завданнях, гіперавтомація створює системи, які постійно навчаються та вдосконалюються.
Як було сказано раніше, не так багато підприємств ще інтегрували його, що може бути тому, що вони насправді не розуміють його необхідності-їм потрібна гіперавтомація, щоб залишатися конкурентоспроможними у світі, що працює на першому цифровій. Як? Насправді список досить довгий: він зменшує витрати, підвищує ефективність, мінімізує помилки людини у повторюваних завдань, впорядкування операцій, допомагає дотримуватися правил та покращити досвід клієнтів.
Однак, як ми вже бачили з прогнозування Гартнера, до 2026 року майже третина підприємств автоматизувала більше половини своїх операцій, і ця зміна показує, що компанії хочуть більше, ніж просто автоматизованих завдань-їм потрібні системи, які аналізують, навчаються та коригуються в режимі реального часу.
Наприклад, підприємства використовують інтелектуальну автоматизацію (ІА) для вдосконалення прийняття рішень. Це передбачає інтеграцію генеративного AI (Genai) з платформами автоматизації, за допомогою яких компанії можуть зменшити ручну роботу та підвищити ефективність. Такі компанії, як Airbus SE та Equinix, Inc., успішно впровадили гіперавтомітацію на основі AI для фінансових процесів, значно скорочуючи навантаження та прискорюють процеси.
У міру зростання обсягів даних і прийняття рішень у режимі реального часу стає важливим, гіперавтомація відіграє ключову роль у успіху бізнесу.
Проблеми у виконанні гіперавтомації
Хоча ідея повномасштабної автоматизації звучить привабливо, фактичні рівні її прийняття все ще низькі. Окрім того, що не в змозі визначити мету гіперавтомації, відсутність ресурсів та стійкість до змін може бути величезним вузьким місцем. Крім цього, складність інтеграції нових технологій з існуючими системами та необхідність значних інвестицій у навчальний персонал також створює значні проблеми. Враховуючи ці бар'єри, більшість компаній все ще сильно покладаються на ручні процеси та застарілі оперативні робочі процеси.
І перешкоди, на жаль, тут не закінчуються. Ще одна велика причина, чому мало організацій вдається ефективно впроваджувати автоматизацію, пов'язана з поганою культурою даних. Без структурованої політики даних та добре задокументованих процесів підприємства намагаються точно відобразити свої робочі процеси, що призводить до неефективності, яку сама автоматизація не може вирішити. Відсутність сильної схеми управління даними також може призвести до проблем якості даних, що ускладнює забезпечення роботи автоматизованих систем з точністю та надійністю, необхідними для сприяння значущим змінам.
Існує також той факт, що ІТ -команди часто працюють окремо від решти бізнес -інфраструктури, а отриманий розрив між точками зору ускладнює виконання автоматизації. У зв'язку з цим розривом потрібні сильні сприяння, будь то зовнішні консультанти чи внутрішні члени команди, які вірять у автоматизацію та мають особисту частку в тому, щоб це відбулося. Наприклад, працівники можуть мати свої зарплати (або бонуси, принаймні), пов'язані з вимірюваними результатами, і в цьому випадку автоматизація руху безпосередньо пов'язана з більшою ефективністю та фінансовою компенсацією.
Чіткі строки та показники успіху також мають вирішальне значення, оскільки без визначених термінів зусилля з автоматизації, ймовірно, застосуються та не вдасться досягти значущих результатів. І навіть якщо початкова реалізація є успішною, необхідне постійне обслуговування цієї автоматизації. Оновлення програмного забезпечення зазвичай приходять дуже часто, і ви повинні бути в курсі них, щоб забезпечити моделі AI, які ви використовуєте, залишаються належним чином інтегрованими з вашими системами.
У зв'язку з цим я рекомендую мінімізувати кількість постачальників програмного забезпечення, на яких ваша компанія покладається. Чим більше платформ є, тим важче підтримувати нагляд за всіма цими взаємопов'язаними продуктами. Гіперавтоматизація краще працює в компаніях з прямими операціями та чіткими протоколами для оновлення та підтримки їх автоматизованих систем.
Майбутнє гіперавтомації: стартапи, щоб вести шлях
Гіперавтомація є найбільш ефективною для компаній з чистим шиферу. Створені підприємства, хоча часто завищені застарілими системами, мають перевагу у великих бюджетах і можуть найняти великі команди, що дозволяє їм вирішувати виклики таким чином, щоб менші компанії просто не можуть відповідати обмеженим фінансуванням. Ось чому я вважаю, що стартапи, які будують все з нуля, все частіше сприятимуть гіперавтомації як спосіб скорочення експлуатаційних витрат.
Однак для обох таборів важливо пам’ятати про реакції клієнтів. Якщо автоматизація негативно впливає на досвід клієнтів – будь то через погану реалізацію чи просто відсутність попиту – це щось врахувати. Наразі клієнти скептично дивляться на чат -боти AI, автоматизовані відповіді та багато інших речей, які може запропонувати сучасне обслуговування клієнтів. Як результат, змушуючи автоматизацію, де не потрібні ризики, що робить більше шкоди, ніж користі.
Зрештою, я б рекомендував компаніям трактувати гіперавтоматизацію як ініціативу між відділеннями, що включає всі їхні підрозділи, щоб забезпечити найкраще узгодження з фактичними потребами бізнесу. У менших стартапах є більша широта для експериментів, але для великих підприємств це означає встановити структурований нагляд для запобігання дорогих помилок.
Важливо пам’ятати, що гіперавтомація стосується не лише технологій – це про створення пристосованого підходу до бізнес -процесів, і ті, що досягають успіху в цьому, отримають значну перевагу над своїми конкурентами. Гіперавтомація неминуча, але без правильної стратегії вона може створити більше проблем, ніж вирішує.