Когда и почему уместна интеллектуальная автоматизация

Сегодня автоматизация применяется ко всем видам офисных задач, чему способствует ее «умная» составляющая — ИИ. Однако не стоит воспринимать интеллектуальную автоматизацию как панацею. Опрошенные порталом InformationWeek эксперты делятся соображениями по поводу ее правильного применения.

Успешная цифровая трансформация состоит из многих деталей. Одна из них — автоматизация. Она требуется для повышения скорости и эффективности, а также улучшения опыта клиентов, партнеров и сотрудников, будь то более быстрый ответ на вопросы, автоматизация проверки документов или обеспечение безопасности банковских счетов клиентов.

Традиционно автоматизация достигалась путем ручного написания сценариев, но в настоящее время появились визуальные инструменты Low-code/No-code, которые помогают демократизировать процесс. Интеллектуальная автоматизация задействует ИИ, чтобы выйти за рамки того, что возможно в детерминированно запрограммированных на уровне «if-then-else» системах.

Нужно иметь в виду, что ИИ — не всегда необходимый или даже уместный элемент в различных сценариях применения. Однако, когда природа проблемы требует этого, интеллектуальная автоматизация — это правильный путь. Например, она уместна в ряде решений по кибербезопасности для защиты конечных точек, оркестровки безопасности, а также обнаружения и реагирования на угрозы.

«Возможности открываются огромные, но технологии еще им не соответствуют, — говорит Никола Морини Бьянзино, главный специалист EY по технологиям. — Пока очень немногие компании смогли воплотить преимущества автоматизации в повышение производительности на том уровне, который был задуман изначально».

По его словам, отчасти проблема заключается в том, как компании подходят к автоматизации: «Если я трачу 45 часов в неделю на работу с таблицами Excel, но затем мне удается сократить это время до 40 часов, то это мало что меняет. Вопрос здесь скорее в эффективности работы. Нужно понять, почему я трачу столько времени на работу с таблицами Excel. Не лучше ли мне пересмотреть способ выполнения работы, а уже затем использовать автоматизацию?».

С чего начиналась автоматизация в контексте цифровой трансформации

Несколько лет назад компании рассматривали роботизацию процессов (RPA) для замены персонала. Многие ставили перед собой цель на треть сократить штат, что является проблематичным по ряду причин. Во-первых, это только подогревает опасения сотрудников по поводу потенциальной потери работы. Во-вторых, RPA была разработана для автоматизации простых, повторяющихся задач, а не для замены целых рабочих мест. В-третьих, даже при наличии такой тактической цели упускается важность стратегии: внедрение и использование технологий должны определять бизнес-цели, а не наоборот. И, наконец, не все задачи, которые можно автоматизировать, являются простыми, поэтому некоторые из них выходят за рамки возможностей жестко закодированной автоматизации.

«Автоматизация — не тактическое решение локальной задачи, а стратегическая возможность для глобального улучшения в плане результата и процесса, который вы хотите выполнить быстрее и лучше», — сказал Бьянзино.

Самые современные решения по автоматизации включают ИИ, потому что этого требуют некоторые сценарии применения.

Пилотные проекты становятся все более сложными

По мере развития интеллектуальной автоматизации компании становятся более разборчивыми в подходах к ней, причем не только в плане того, чего они пытаются достичь, но и в плане сложности пилотных проектов. «Организации заинтересованы в том, чтобы делать что-то с бóльшим запасом, чем раньше, чтобы всесторонне проверить технологию, прежде чем совершить покупку», — утверждает Эван Кэмпбелл, управляющий директор консалтинговой компании Protiviti.

В его практике есть примеры компаний, которые начинали обсуждать автоматизацию, а потом быстро переходили к оптимизации и стандартизации процессов, готовя их к автоматизации. Это очень мудро. Довольно часто основное внимание уделяется технологии, а не фундаментальным проблемам с самим процессом, таким как неэффективность или то, что процесс был разработан только для аналогового мира.

По словам Кэмпбелла, в будущем ко многим компаниями придет осознание, что они выбрали неправильный путь автоматизации: «Они попробовали все низко висящие плоды, но все оказалось гораздо сложнее, и они не получили окупаемости инвестиций. Человеческий мозг — это величайшая автономная машина для выполнения любой работы, но пытаться воспроизвести его работу для решения практической задачи — это путь в никуда».

Еще одна вещь, которую часто упускают из виду при автоматизации, — это важность управления изменениями. «Культура и управление изменениями имеют большое значение, — говорит Джон Коттонгим, технический директор и соучредитель Roots Automation. — Вы должны сначала обеспечить управление изменениями, а затем автоматизировать, а не наоборот».

Выбирайте задачи с умом

Довольно часто самым лучшим решением является самое простое. Благодаря поднятой вокруг ИИ шумихе сложилось мнение, что все, где он есть, превосходит все, где его нет. Но, как и в случае с технологиями в целом, для каждой работы нужно подобрать нужный инструмент. «У меня есть классификатор документов, в котором я программирую простую идею: если указан отрицательный возраст, то нужно отклонить заявку. Этот процесс можно доверить RPA, — считает Шрикар Кришна, директор по ИИ и руководитель отдела разработки Digital LightHouse в KPMG. — Люди хорошо понимают, что возраст человека не может быть отрицательным числом, но ИИ не понимает, что такое возраст. Чтобы он понял это, мне придется показать ему миллиарды примеров из разных областей».

Не видеть за деревьями леса — еще одна проблема, с которой сталкиваются компании. Если организация автоматизирует разовые задачи, то это не улучшает процессы и не приносит той отдачи от инвестиций, которую ожидают руководители. «Если вы посмотрите на процесс, состоящий из 100 этапов, и исключите 20 из них, то это будет процесс из 80 этапов. Затем загляните внутрь процесса, чтобы понять, какие вещи требуют большого вмешательства человека и есть ли цифровой эквивалент, который избавит его от необходимости постоянного участия, — рассуждает Кришна. — Если порогового алгоритма достаточно, то используйте его. Не стремитесь приспособить к процессу машинное обучение».

Культура имеет значение

Руководители компаний должны понимать, что решение по автоматизации не должно приниматься только ими. Они могут добиться лучших результатов и даже повысить удовлетворенность сотрудников, если заинтересуют их возможностью пересмотреть собственные задачи и рабочие процессы. «Цифровые компании с перспективной продуктовой культурой — это организации, в которых сотрудники процветают. Их поощряют к решению проблем, поэтому они ищут способы сделать свое окружение или систему лучше, — говорит Уэйн Баттерфилд, директор по автоматизации ISG. — И RPA, и ИИ должны играть здесь свою роль».

Выводы

Автоматизация не обязательно должна быть «умной», чтобы приносить пользу. На самом деле, компании могут потратить много времени и денег на чрезмерную проработку автоматизации, но может оказаться, что их проблему можно было решить более простым путем. Хотя ИИ и играет определенную роль, более важно, чтобы компании выбирали для автоматизации правильные задачи и использовали для этого правильные инструменты.