Гиперавтоматизацию ждет светлое будущее, но только в том случае, если первопроходцы сохранят концентрацию на долгом пути. Матиас Голомбек, директор по технологиям компании Exasol, рассказывает на портале Information Age о том, что ждет гиперавтоматизацию в следующем году.
Гиперавтоматизация представляет собой любопытное явление, особенно в плане прогнозов на предстоящий год. С одной стороны, о ней уже некоторое время говорят в оптимистичных тонах, и она даже вошла в десятку главных стратегических технологических трендов Gartner на 2020 и 2021 гг. Аналитическая компания также считает, что 85% компаний увеличат или поддержат стратегические инвестиции в области гиперавтоматизации в 2022 г., а Deloitte называет эту технологию «следующим рубежом для организаций во всем мире».
С другой стороны, это медленный и сложный процесс — и он все еще находится на раннем этапе. Хотя COVID-19 и вызванное им стремление к цифровой трансформации положили начало быстрому росту славы гиперавтоматизации, этот процесс может занять годы для организаций, каждая из которых будет цифровизироваться со своей скоростью.
Интроспекция
Итак, для ясности: что же такое гиперавтоматизация на данный момент? Чем она отличается от обычной старой автоматизации, к которой мы привыкли?
Гиперавтоматизацию можно определить как автоматизацию, управляемую данными, а не процессами, благодаря сочетанию технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, обработки естественного языка и предиктивной аналитики.
В этом смысле это «повышение уровня» автоматизации. Предприятия используют такие технологии, как роботизация процессов (RPA), чтобы освободить сотрудников от монотонных повторяющихся задач, например, регистрации данных. Это позволяет им сконцентрироваться на более важных задачах, которые являются более стимулирующими и полезными.
Гиперавтоматизация — это интроспективное развитие концепции автоматизации с использованием данных, взятых из каждого процесса и каждой единицы оборудования. Вы пытаетесь воссоздать в цифровом виде всю свою организацию, интегрируя каждый процесс друг с другом, чтобы получить данные, необходимые для совершенствования всех процессов. Если это звучит сложно, значит так оно и есть!
Продолжение
Гиперавтоматизация стала трендом-2021 благодаря росту зрелости цифровых технологий и инструментов управления данными. Вышеупомянутое повышение цифровой квалификации, которому подвергли себя многие организации во время пандемии, в сочетании с этими инструментами создают основу для гиперавтоматизации в правильной среде.
Но мы находимся только в начале долгого пути. Цифровое воссоздание вашего бизнеса, как в целом, так и в деталях, может оказаться изнурительным упражнением в самоанализе, учитывая скорость воссоздания систем и объединения полученных результатов.
Компаниям придется потратить много времени и энергии, чтобы обеспечить долгосрочное внедрение гиперавтоматизации. Превращение теории в действие — это серьезный вызов, и подготовка является ключевым моментом.
Это означает, что ценность гиперавтоматизации начнет реализовываться только для тех первопроходцев, которые не потеряют концентрации. Организациям необходимо быть начеку и не допускать возврата к старым, застойным процессам, обусловленным более оперативными, тактическими инициативами.
Потратив время на понимание необходимых шагов перед началом пути гиперавтоматизации, компании смогут добиться такой сосредоточенности и повысить свои шансы на успех.
Ожидание и подготовка
Обратной стороной этого, конечно, является то, что некоторые организации, начавшие свой путь, отказываются от приставки «гипер» в пользу простой автоматизации. Для тех организаций, которые менее искушены в цифровых технологиях, или для тех, которые купились на пиковый ажиотаж, преимущества, которые может предложить стандартная автоматизация, могут оказаться достаточным краткосрочным улучшением, чтобы удовлетворить их.
Хотя кажется странным включать это в статью о прогнозах по гиперавтоматизации, это свидетельствует о двух вещах, которые являются ключевыми составляющими самой гиперавтоматизации:
1. Цели гиперавтоматизации. Речь идет только о снижении затрат и сокращении затрачиваемого времени или о чем-то более глубоком? Многие организации не понимают, что для получения максимальной выгоды от этого процесса им необходимо совершить идеологический сдвиг, культивируя в себе более глубокое уважение к данным и их понимание, и в результате отказываются от них. Действительно, исследование Exasol, проведенное в этом году, показало, что менее половины молодых людей (всего 43%), составляющих значительную часть будущей рабочей силы, считают себя грамотными в области данных.
2. Необходимость в сложной «цифровой культуре». Исходя из этого, организация должна быть готова уважать данные как фактор, меняющий бизнес, и как обоснование стратегических решений. Будь то внутренний отдел, выступающий в качестве «центра передового опыта» в области данных, или директор по данным, отстаивающий важность данных для бизнеса, процессу нужен лидер.
В конечном счете, те, кто решат отказаться от гиперавтоматизации, сделают это потому, что у них отсутствуют — по собственному желанию или по иным причинам — некоторые из ключевых компонентов, необходимых для успешного процесса. И хотя некоторые организации решат в 2022 г. отказаться от гиперавтоматизации, многие другие, если прогнозы Gartner о 85% верны, начнут заниматься строительными блоками, необходимыми им для начала или продолжения пути.
Эволюция
Какие гипероткровения ждут в 2022 г. тех, кто не сдается? Для начала, вместо того чтобы автоматизировать небольшие задачи по отдельности, нативные цифровые компании начнут понимать, что надо автоматизировать целые сквозные рабочие процессы. Возьмем для примера отдел кадров. Если вы сможете оцифровать весь процесс, включая отбор кандидатов, наем, обучение и развитие сотрудников, наставничество, предотвращение оттока кадров и т. д., то вы сможете стандартизировать лучшие практики, повысить эффективность и устранить узкие места.
Мы также станем свидетелями дальнейшего распространения цифровых двойников — виртуального представления активов, систем и процессов с целью повышения эффективности и надежности, увеличения производительности и снижения рисков. Они позволяют понять, не приведет ли изменение в одном отделе к возникновению узкого места в другом.
Например, проводя имитационное моделирование в масштабах всей больницы, руководители медицинских учреждений могут проанализировать последствия изменения штатного расписания или, например, изменения планировки отделения. Затем они смогут понять, возможно ли распространить эти изменения в одном отделении на другое отделение без физических последствий для пациентов и работников.
Хотя эти преимущества пока не будут широко распространены, в будущем их начнут получать организации, ориентированные на цифровые технологии и сохраняющие четкий фокус на своей стратегии гиперавтоматизации.