В
В наступившем году RPA запомнится не столько новшествами, сколько развитием и созреванием уже существующих тенденций. Это должно стать приятной новостью для ИТ- и бизнес-лидеров, которые рассматривают RPA как одну из составляющих многовекторной стратегии автоматизации.
«Новое и блестящее» не обязательно приносит результаты. Но
RPA — это технология, ориентированная на результат, которая различным образом пересекается с этими крупными столпами ИТ. О ней много говорили, и сейчас она вступает в более зрелую фазу, когда ИТ-лидеры и их команды будут переориентироваться на сценарии использования, которые действительно работают и приносят результаты.
«Одна из привлекательных сторон автоматизации заключается в том, что она может быть постепенной, — говорит технологический евангелист Red Hat Гордон Хафф. — Это автоматизация с позиции традиционных системных администраторов и даже инженеров по надежности систем во многих случаях. Если вы многократно делаете что-то вручную, то автоматизируйте это так, чтобы вам больше никогда не пришлось этого делать».
Такой постепенный подход — с помощью Bash и других языков программирования, способствующих автоматизации, инструментов RPA и других технологий — замечателен. Однако сам по себе он не является плановым. ИТ-руководители должны создать стратегическую основу, которая позволяет и поощряет постепенную автоматизацию, а также гарантирует, что команда тратит свое время и ресурсы на те области, которые соответствуют более широким целям.
«Автоматизация также может быть более стратегической, — говорит Хафф. — Это означает, что, нужно спросить себя, как вы можете разгрузить сотрудников, чтобы они сосредоточились на стратегических приоритетах».
Ниже рассмотрены четыре тенденции, которые будут влиять на стратегию RPA и пересекаться с ней в 2022 г.
1. Нарратив «роботы отберут вашу работу» теряет свою актуальность
Страх перед автоматизацией реален, и руководители не должны его отвергать или игнорировать — на самом деле, молчание со стороны руководства, скорее всего, будет воспринято как плохая новость с точки зрения сохранности рабочих мест, если ваша организация находится в процессе значительной автоматизации.
Автоматизация со временем повлияет на рабочие места, но сценарии типа «восстания машин» являются надуманными, особенно в корпоративной среде и других рабочих местах, где критическое мышление является основополагающей частью многих профессий.
«Распространенное заблуждение о том, что роботизация процессов заменит человеческих работников, является неверным, — говорит Адам Филд, вице-президент по технологической стратегии и опыту компании Kofax. — Внедрение автоматизации находится на рекордно высоком уровне, но это не мешает росту числа рабочих мест».
Действительно, проблемы с наймом и удержанием персонала — и шумиха вокруг «великого увольнения» — в то время, когда многие организации ускоряют свои стратегии автоматизации, кажется, противоречат огульному утверждению, что автоматизация массово ликвидирует рабочие места.
Если вы беспокоитесь, что роботы захватят власть, вам лучше прицепиться к более продвинутым формам ИИ, которые не обязательно широко используются сегодня. RPA может повлиять на должностные обязанности, но вряд ли полностью заменит человека. Ее природа, основанная на правилах, делает ее подходящей для таких повторяющихся задач, как обработка данных, но боты не способны на лету принимать решения или учитывать нюансы или меняющиеся условия.
Даже более когнитивные формы автоматизации требуют большого контроля и вмешательства человека.
«Алгоритмы и машины будут в основном заниматься задачами обработки и поиска информации и данных, административными задачами и некоторыми аспектами традиционного ручного труда, — говорится в докладе Всемирного экономического форума „Будущее рабочих мест“. — Задачи, в которых люди, как ожидается, сохранят свое сравнительное преимущество, включают управление, консультирование, принятие решений, рассуждения, общение и взаимодействие».
Филд рассматривает RPA как возможный инструмент удержания персонала: перекладывая бездумную компьютерную работу на ботов, организации могут снизить монотонность некоторых рабочих процессов и обратиться к творческой, интеллектуальной природе людей. «Используя автоматизацию для выполнения утомительной и рутинной работы, которая не вызывает восторга у людей, компании смогут лучше удерживать персонал — в ответ на недавнюю волну увольнений», — говорит он.
2. Интеллектуальная автоматизация предполагает сотрудничество, а не конкуренцию
«Интеллектуальная автоматизация» — это словосочетание то появляется, то исчезает из обихода в мире RPA. Сейчас оно снова в ходу, возможно, навсегда.
Этот термин обычно относится к смеси технологий, включая RPA, инструменты разработки low-code/no-code, а также ИИ/МО. Он также косвенно указывает на то, что RPA сама по себе не является «умной» — бот не может самостоятельно обучаться (как, например, некоторые модели MО) или подстраиваться под такие вещи, как изменение пользовательского интерфейса, без вмешательства человека. Интеллектуальная автоматизация часто представляет собой перспективное видение того, как более простые формы автоматизации процессов могут дополнить более продвинутые когнитивные технологии, и наоборот.
На данный момент ее потенциал опережает реальность. Рынок RPA является скорее конкурентным, чем ориентированным на сообщество, как и более широкая отрасль автоматизации и ИИ. Но настоящая интеллектуальная автоматизация по определению требует совместного подхода, считает Джон Книсли, главный консультант по совершенствованию процессов и автоматизации компании Fortress IQ. По его словам, в 2022 г. все больше внимания будет уделяться необходимости создания совместной интеллектуальной экосистемы.
«Никто не может сделать это в одиночку, а поставщиков, которые думают, что это возможно, постигнет та же участь, что и Икара, и они упадут обратно на Землю, — говорит Книсли. — Правильная интеллектуальная автоматизация требует слишком много составных частей, чтобы одна компания могла предоставить решение для предприятия».
Поставщик может предложить «интеллектуальную автоматизацию», которая включает в себя инструмент RPA и решение на основе ИИ или МО. Но это может оказаться лишь слабым подобием того, что возможно в совместной экосистеме, считает он.
По его словам, такие технологии, как отслеживание и аналитика процессов и действий, инструменты выполнения бизнес-процессов, бизнес-аналитика, платформы low-code, и другие сервисы имеют решающее значение для комплексной интеллектуальной автоматизации. Он также обращает особое внимание на партнерские отношения, нацеленные, например, на соблюдение нормативных требований и обслуживание клиентов. Эта экосистема будет расти, поскольку этого потребует рынок: многие из обещаний автоматизации не могут быть реализованы без комплексного набора инструментов.
«Компании все больше стремятся к повышению эффективности и экономии затрат, которые возможны только при наличии надежного набора инструментов, — говорит Книсли. — Каждый продукт может принести пользу, но гораздо большая ценность достигается, когда решения используются вместе. Это новая математика, где 1 + 1 = 3 — вполне реальный ответ».
3. Зарекомендовавшие себя сценарии применения ИИ дополняют стратегии RPA (и наоборот)
По мнению Майка Мейсона, главы глобального технологического подразделения Thoughtworks, независимо от того, пройдет ли
Он считает, что сегодня корпоративные кейсы ИИ/МО относятся к одной из двух категорий: оптимизация решений на основе данных в масштабе предприятия (например, ценообразование или рекомендации по продуктам) и помощь людям в изучении вариантов и/или принятии решений в рамках сложной инициативы (например, помощь команде руководителей в разработке плана по снижению выбросов углекислого газа). Эти модели будут естественным образом определять стратегический выбор того, как сочетать RPA и ИИ/МО в будущем.
«Мы ожидаем, что эти два разных подхода найдут отражение в том, как ИИ может дополнить RPA, — говорит Мейсон. — Если автоматизация используется для массовой обработки данных, в нее могут быть встроены алгоритмы оптимизации. Если автоматизация используется для работы с людьми, например, для обслуживания клиентов, ИИ может предоставить представителю службы поддержки клиентов на выбор несколько возможных решений, а затем выполнить выбранное от его имени».
Это также может привести к нежелательной ситуации: RPA с использованием ИИ будет страдать от тех же ошибок, что и сам ИИ. «При машинном обучении существует предположение, что прошлые данные будут основой для будущих решений, а это не всегда так, — говорит Мейсон. — Требуется ли для решения конкретной задачи что-то столь сложное, как MО? Возможно, нет — иногда достаточно более простых, старых статистических методов».
По его словам, главный подводный камень, на который следует обратить внимание, — предположение, что RPA с поддержкой ИИ/МО всегда лучше. Это просто не так. Следует остерегаться предложений, которые представляют автоматизацию любого рода — и, возможно, особенно автоматизацию с использованием ИИ — как магию, решающую проблемы неработающих процессов и устраняющую недостатки проблемной культуры.
«Организациям необходимо проявлять скептицизм и осознавать возможную ошибочность ИИ в контексте RPA, — говорит Мейсон. — Предположения о том, что RPA будет работать гладко и решать все более сложные проблемы, потому что „теперь у него есть ИИ“, могут привести к плачевным результатам».
4. В RPA придет подход «люди-процессы-инструменты»
RPA и другие формы автоматизации должны выучить первую страницу из учебника DevOps: речь идет о людях, процессах и технологиях. Слишком много инициатив по автоматизации сосредоточены только на технологиях, а когда они рассматривают людей, то зачастую уделяют им лишь ограниченное внимание — в плане негативного воздействия на рабочие места.
Книсли подчеркивает важность этого момента в контексте комплексных изменений: организации вкладывают миллиарды в интенсивные инициативы по цифровой трансформации, но часто получают в лучшем случае смешанные результаты. Часто это происходит из-за недостаточной видимости и сосредоточенности на людях и процессах: слишком многие компании продолжают автоматизировать и «преобразовывать» процессы, которые они на самом деле не понимают.
«Самая большая проблема любого сложного изменения — это недостаток знаний о текущей деятельности, — говорит Книсли. — К сожалению, большинство компаний не понимают, как они на самом деле работают на ежедневной основе. Вы не сможете эффективно достичь запланированного будущего состояния, не имея четкого представления о текущей деятельности».
Это еще одна причина для поддержки процветающей экосистемы вокруг RPA и интеллектуальной автоматизации: она может помочь заполнить пробелы в «процессной аналитике» — обычно определяемой как автоматический, постоянный сбор информации о процессах и процедурах организации.
«Анализ процессов дает вам оперативную информацию о том, „что мы делаем сегодня“, чтобы затем улучшить и повысить ценность организации», — говорит Книсли.
В конечном итоге, неудачи автоматизации и трансформации часто являются результатом недооценки людей и непонимания (или игнорирования) процессов. Никакие технологии не решат эти проблемы. В 2022 г. все больше организаций придут к пониманию этого и смогут определить, почему они не достигают своих целей в области цифровой трансформации.
«Слишком много внимания при проведении преобразований уделяется технологиям, без учета аспектов, связанных с людьми и процессами, — говорит Книсли. — Благодаря более сбалансированному подходу „люди-процессы-технологии“ можно значительно улучшить показатели успеха преобразований».
