EY oznacza globalną organizację i może odnosić się do jednej lub więcej firm członkowskich Ernst & Young Global Limited, z których każda stanowi odrębny podmiot prawny. Ernst & Young Global Limited, brytyjska spółka z ograniczoną odpowiedzialnością, nie świadczy usług na rzecz klientów.
Jak EY może pomóc
-
Dowiedz się, w jaki sposób zespół EY ds. inteligentnej automatyzacji może pomóc Twojej firmie wdrożyć holistyczne podejście do automatyzacji, procesów i usprawnień usług dzięki naszym usługom doradczym w zakresie inteligentnej automatyzacji.
Przeczytaj więcej
Czym różni się hiperautomatyzacja od automatyzacji?
Tym, co łączy inteligentną automatyzację (eng. Intelligent Automation, IA) z hiperautomatyzacją jest fakt, że obie wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do optymalizacji już istniejących procesów. Pomimo podobieństw nie należy ich ze sobą mylić – sporo jest między nimi różnic.
Różnice pomiędzy automatyzacją a hiperautomatyzacją:
- Automatyzacja koncentruje się na wąskim zestawie zadań, często opierając się na technologii RPA albo łącząc dwie technologie w jedno narzędzie, które automatyzuje i optymalizuje istniejące zadania bądź procesy,
- Hiperautomatyzacja nie jest narzędziem - to ujednolicona strategia lub inicjatywa przedsiębiorstwa, której ostatecznym celem jest tworzenie i optymalizacja kompleksowych procesów, tworzących nowe możliwości biznesowe. To koncepcja, która pozwala na cyfrową transformację całego przedsiębiorstwa.
- Automatyzacja to rozwiązanie wykonujące głównie powtarzalne zadania, podczas gdy hiperautomatyzacja to ujednolicone podejście, które ma na celu automatyzację i koordynację w celu przekształcenia procesów i stworzenia nowych, które przy użyciu tradycyjnych metod byłyby niewykonalne.
Przeczytaj więcej o: wdrażanie automatyzacji w firmie - o automatyzacji w Polsce opowiada Wojciech Zajączkowski, lider Intelligent Automation w EY Polska.
Hiperautomatyzacja uwalnia pełny potencjał automatyzacyjny
Możliwość naśladowania ludzkich zdolności kognitywnych w procesach digitalizacji jest kluczowym elementem hiperautomatyzacji. Dzięki niej pracownicy cyfrowi działają obok ludzi, zapewniając niezrównaną wydajność organizacji.
Co więcej, hiperautomatyzacja pozbawia nas ograniczeń, które związane są z korzystaniem z tylko jednego narzędzia automatyzacyjnego. Pozwala to wyjść poza granice poszczególnych procesów i zautomatyzować więcej niż tylko żmudne i skalowalne zadania.
Hiperautomatyzacja wymaga jednak starannego zaplanowania i wdrożenia. Zanim zadecydujemy o jej implementacji należy sprawdzić, które technologie cyfrowe będą pasować do procesów już istniejących w organizacji i jaka będzie ich rola w nowych procesach.
Hiperautomatyzacja to również integracja. Aby osiągnąć skalowalność operacji, różne technologie automatyzacji muszą ze sobą współpracować. Staranne planowanie, wdrażanie i usprawnianie procesów odbywa się dzięki inteligentnemu zarządzaniu procesami biznesowymi (eng. Business Process Management - BPM). Na szczególną uwagę we wdrażaniu hiperautomatyzacji zasługuje rola architekta, który powinien znać możliwości i ograniczenia wszystkich dostępnych narzędzi wchodzących w jej skład. Dzięki temu jest on w stanie zaproponować firmie - dopasowaną do jej potrzeb - kompletną wizję strategii hiperautomatyzacji.
Przykłady zastosowania hiperautomatyzacji
Według Gartnera RPA wzbogacone o AI i ML staje się rdzeniem technologii hiperautomatyzacji [1]. Połączenie technologii RPA i AI zapewnia moc i elastyczność w automatyzacji tam, gdzie automatyzacja nigdy wcześniej nie była możliwa.
Zastosowania hiperautomatyzacji różnią się w zależności od tego, z połączenia jakich technologii korzystamy. Wykorzystuje się ją m.in. w takich obszarach jak:
- Obsługa klienta z wykorzystaniem RPA i sztucznej inteligencji
Łącząc te technologie, firmy mogą automatycznie odpowiadać na wiadomości klientów. Usługi wsparcia klienta obejmują procesy wymagające zrozumienia – tj.:
- Odpowiadanie na wiadomości e-mail i zapytania na czacie (chatboty)
- Przeprowadzanie rozmów telefonicznych (voiceboty – czyli roboty konwersacyjne
- Wprowadzanie zmian w danych klientów na podstawie otrzymanych informacji
- Sprawdzanie (kontrola) transakcji finansowych
Dzięki RPA firmy mogą uzyskiwać odpowiednie informacje o transakcjach użytkowników z różnych źródeł danych. Następnie system może je przetwarzać i przeprowadzać analizy w celu zidentyfikowania wszelkich nieuczciwych działań w organizacji.
- Przetwarzanie roszczeń z tytułu ubezpieczeń komunikacyjnych
RPA jest wykorzystywane do automatyzacji obsługi roszczeń przez firmy ubezpieczeniowe. Dzięki integracji wizji komputerowej i NLP ubezpieczyciele samochodów mogą przetwarzać obrazy wypadków samochodowych i wycenić szkody objęte polisą klienta. Następnie zestawione w ten sposób dane posłużą do określenia, czy roszczenie jest objęte obecną umową czy nie.
Pierwsze kroki - wdrożenie hiperautomatyzacji
Ponieważ hiperautomatyzacja z definicji obejmuje połączenie technologii, ważne jest, aby firmy, które w nią inwestują, wybrały odpowiednie narzędzia. Warto jest rozpocząć swoje działania według zaplanowanego schematu:
Krok 1: Optymalizacja procesów
Przed wdrażaniem hiperautomatyzacji, warto zrobić krok wstecz i przyjrzeć się procesom w firmie. Automatyzowanie procesów, które są zbędne, niepotrzebnie skomplikowane lub przestarzałe jest nieprawidłowym działaniem. Najpierw powinniśmy zoptymalizować wszystkie ścieżki procesowe, a dopiero później wdrażać automatyzację.
Krok 2: Automatyzacja procesów
Aby wdrożyć strategię hiperautomatyzacji, przedsiębiorstwo potrzebuje solidnych podstaw automatyzacji. Istotny jest dobór zestawu konkretnych technologii, który może obejmować i zwykle obejmuje narzędzie RPA do automatyzowania podstawowych zadań, rozwiązania automatyzacyjne IT dla hurtowni danych oraz kilka innych, które są niezbędne do obsługi różnych zespołów i działów w danej organizacji.
Krok 3: Orkiestracja, czyli dostrojenie i dopasowanie wybranych narzędzi
Po wykonaniu optymalizacji oraz wymaganych do podniesienia efektywności organizacji automatyzacji procesów, warto jest wdrożyć orkiestrację, która obejmuje koordynację zautomatyzowanych zadań i przepływów pracy w różnych narzędziach, zespołach i środowiskach.
Ważna jest optymalizacja działania robotów i wprowadzenie sztucznej inteligencji (AI) oraz uczenia maszynowego (ML) pod kątem wymagań biznesowych. Zastosowanie zaawansowanych technologii, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP – ang. natural language processing), optyczne rozpoznawanie znaków (OCR – ang. optical character recognition), zaawansowana analityka i cyfrowy bliźniak organizacji (DTO - Digital Twin Organization) w celu tworzenia innowacyjnych nowych procesów. Dzięki tym technologiom, organizacje zyskają m.in.:
- Szybką optymalizację istniejących procesów oraz identyfikację opóźnień i przestojów
- Aktywnie wdrażanie zmiany, które zapobiegają awariom
- Odkrycie utraconych możliwości automatyzacyjnych
Wyzwania związane z hiperautomatyzacją
Technologie będące częścią hiperautomatyzacji uzupełniają się wzajemnie. Na przykład boty RPA mogą umożliwić integrację innych technologii ze starszymi systemami. Jednak technologie te mają swoje ograniczenia, co powoduje, że organizacje wdrażające hiperautomatyzacje, muszą stawić czoła takim doświadczeniom jak: