Hiperautomatizacija i prateće tehnologije

Automatizacija se odnosi na korištenje tehnologije za olakšano izvođenje zadataka koji su izvorno zahtijevali neki oblik ljudske prosudbe ili radnje. Pojam “zadatak” ne odnosi se samo na aktivnosti u izvedbenom, radnom ili operativnom okruženju, već uključuje i zadatke u razmišljanju, otkrivanju i projektiranju samih tih automatizacija.
Hiperautomatizacija se odnosi na kombinaciju softvera za strojno učenje i alata za automatizaciju obavljanja posla. Sklonost korištenju određenih vrsta automatizacije uvelike će ovisiti o IT arhitekturi i poslovnoj praksi koja postoji u tvrtki.

Hiperautomatizacija je neizbježna i tvrtke moraju automatizirati sve moguće poslovne procese, imajući na umu sljedeće implikacije:

Područje automatizacije se mijenja. Nove razine automatizacije omogućuju poboljšana i dinamičnija iskustva te bolje poslovne rezultate.

Skup alata koristit će se za upravljanje radom i koordiniranje resursa. Sve više i više organizacija koristit će tehnologiju kako bi lakše kontrolirale poslovanje. Alati uključuju automatizaciju zadataka i procesa, upravljanje odlukama i namjenski softver, koji će uključivati ​​sve više i više tehnologija strojnog učenja.

Agilnost kao potreban preduvjet. Organizacijama treba omogućiti prilagodbu operacija i procesa tržištu. Hiperautomatizacija može se postići samo agilnom radnom praksom i alatima.

Da bi se izmislio način na koji zaposlenici donose vrijednost tvrtki potrebno je uključivanje radne snage. Ako zaposlenike ne angažirate u digitalnoj transformaciji njihovog poslovanja, vaša će organizacija imati samo djelomične koristi. To znači prevladavanje izazova povezanih s korporativnim silosima i načinom na koji tvrtka raspoređuje resurse i integrira vještine svojih partnera i dobavljača.

RPA i iBPMS su ključni elementi hiperautomacije

Hiperautomatizacija zahtijeva odabir pravih alata i tehnologija. Jedan od glavnih ciljeva hiperautomatizacje jest razumijeti mehanizme automatizacije. To je kompleksno pošto  postoji mnogo  komplementarnih tehnologija uključujući:

Automatizacija robotskih procesa (RPA)
RPA je učinkovit način povezivanja naslijeđenih sustava koji nemaju API-je s modernijim sustavima. RPA premješta strukturirane podatke iz sustava A u sustav B bolje nego što bi to ljudi mogli i rješava integracijske izazove s naslijeđenim sustavima. Opseg ovih procesa obično je kratkotrajna aktivnost povezana s premještanjem tih podataka. RPA alati također mogu pomoći kvalificiranim radnicima u njihovom svakodnevnom radu eliminirajući jednostavne i ponavljajuće zadatke. Dobro definirane integracijske skripte strukturiraju i manipuliraju podacima, premještajući ih iz jednog okruženja u drugo. Budući da se integracija oslanja na interakciju s metapodacima koji pokreću postojeće zaslone aplikacija, ti su alati općenito pristupačniji korporativnim krajnjim korisnicima.

Suite za inteligentno upravljanje poslovnim procesima (iBPMS)
Za razliku od RPA alata, iBPMS alati obrađuju dugotrajne procese. Pametni paket za upravljanje poslovnim procesima je integrirani skup tehnologija koji koordinira ljude, strojeve i stvari. iBPMS se oslanja na predloške procesa i pravila za upravljanje korisničkim sučeljem i upravljanje kontekstom mnogih radnih stavki na temelju tih predložaka. Integracija s vanjskim sustavima općenito se postiže pomoću robusnih API-ja. Osim procesa, učinkoviti modeli odlučivanja mogu pojednostaviti okruženje i pružiti integraciju za naprednu analitiku i strojno učenje. IBPMS softver podržava cijeli životni ciklus poslovnih procesa i odluka: otkrivanje, analizu, dizajn, implementaciju, izvršenje, praćenje i kontinuiranu optimizaciju. iBPMS omogućuje poslovnim analitičarima i profesionalnim programerima suradnju na iterativnom razvoju i poboljšanju modela odlučivanja i procesa.

Ove 2 tehnologije su komplementarne. IBPMS platforme mogu koreografirati složene stilove rada, kao što je prilagodljivo upravljanje slučajevima ili složeni procesi vođeni događajima. To je sve važnije, osobito u kontekstu digitaliziranih procesa koji koordiniraju ponašanja ljudi, procesa i “stvari” koje su dio IoT-a. Operativno okruženje koje se brzo mijenja u digitaliziranom procesu zahtijeva naprednu i djelotvornu analitiku za inteligentnije orkestriranje poslovnih procesa u virtualnom i fizičkom svijetu.
Ključni element koji treba prepoznati je da tvrtke postaju sve više vođene modelima, a sposobnost upravljanja složenom kontrolom verzija ovih modela vrlo je važna vještina. Kako bi se iskoristile sve prednosti hiper-automatizacije, tvrtke trebaju gledati globalnu sliku svojih funkcionalnosti i procesa. Doista, razvoj sve sofisticiranijih modela sličan je razvoju digitalnog blizanca organizacije (DTO).

Digitalni blizanac/Digital Twin

DTO (Digitalni blizanac organizacije) vizualizira međuovisnost između funkcija, procesa i KPI-ja. DTO je dinamički skup softverskih modela dijela organizacije. Oslanja se na operativne i/ili druge podatke kako bi razumio i pružio trajne informacije o tome kako organizacija implementira svoj poslovni model, izravno povezan s njezinim trenutnim stanjem i distribuiranim resursima. Ključno je da DTO reagira na promjene u načinu na koji se očekivana vrijednost isporučuje kupcu.
DTO koristi podatke iz stvarnog okruženja kako bi generirao kontinuirane informacije o tome što se događa unutar organizacije. DTO pruža kontekstualni okvir za poslovne procese i modele odlučivanja. Pomaže otkriti gdje se poslovna vrijednost povezuje s različitim dijelovima organizacije i kako njeni poslovni procesi utječu na stvaranje vrijednosti. Kao takav, DTO postaje važan element za hiper-automatizaciju. DTO omogućuje korisnicima da modeliraju i istražuju scenarije, odaberu jedan i učine ga stvarnim u fizičkom svijetu.

Machine Learning i NLP – raspon mogućnosti hiperautomatizacije

Tehnike umjetne inteligencije u različitim oblicima, uključujući strojno učenje i obradu prirodnog jezika (NLP), povećali su mogućnost hiperautomatizacije. Sposobnost brzog tumačenja ljudskog jezika tijekom izvođenja, identificiranja obrazaca u dokumentima ili podacima i/ili dinamičke optimizacije poslovnih rezultata, uvelike mijenja raspon mogućnosti automatizacije. U kombinaciji s alatima povezanim s RPA i iBPMS, oni počinju stvarati razliku u mnogim industrijama i omogućuju automatizaciju onoga što se nekada smatralo isključivom domenom znanja radnika. Ali umjesto da zamjene te radnike, AI tehnologije prvenstveno povećavaju njihovu sposobnost da isporuče vrijednost. AI tehnologije imaju:

Značajke funkcionalnosti strojnog vida poboljšane su u većini RPA alata. Strojno učenje unaprijedilo je RPA. Na primjer, može prepoznati gumb “Pošalji” i virtualno ga pritisnuti, bez obzira na to gdje bi se mogao pojaviti na zaslonu. Ta mogućnost se proširila i za identifikaciju cijelog teksta na zaslonu (baš kao optičko prepoznavanje znakova). Pojavili su se i alati koji mogu odvojiti oznake na slici od dinamički popunjenih tekstualnih polja. Ova inovacija omogućuje RPA alatu interakciju sa sučeljima temeljenim na slikama kao da su izravno dostupne aplikacije.

Optimizirane KPI tvrtke. Strojno učenje i NLP se sve češće ugrađuju u iBPMS alate s unaprijed integriranom funkcionalnošću koja olakšava pokretanje procesa (plug-and-play machine learning) ili pozivanje vanjskih usluga mega dobavljača u oblaku kao što su Amazon, Google, IBM i Microsoft.

Tehnologija podrške. To uključuje napredni OCR i inteligentno prepoznavanje znakova (ICR) za tumačenje kaligrafije. NLP omogućuje sve veću automatizaciju samoposluživanja jer korisnici izravno komuniciraju s chatbotovima i virtualnim osobnim pomoćnicima.

Automatizirana identifikacija procesa. Strojno učenje omogućuje vam da otkrijete radne prakse i njihove različite varijacije na samom radnom mjestu. Alati za task mining, koji se ponekad nazivaju i proces discovery (otkrivanje procesa), pomažu organizacijama da steknu dubinski uvid u tokove aktivnosti kako bi dobili mikropregled koraka ili aktivnosti koje bi RPA ili iBPMS mogao automatizirati.

Dodavanje strojnog učenja i NLP-a RPA i iBPMS alatima nudi mogućnost industrijalizacije digitalnog iskustva korisnika i zaposlenika, povezujući te interakcije izravno s automatiziranim operacijama pozadinskog ureda. Nadalje, sve to omogućuje kontekstualni, prilagodljivi pristup situaciji, u kojoj su cjelina i red interakcije između sudionika jedinstveno koreografirani na temelju ciljeva tvrtke, njenih partnera i kupaca te operativne inteligencije koja se kontinuirano ažurira u stvarno vrijeme.
iBPMS može proaktivno prilagoditi interakcije u velikim razmjerima, istovremeno podržavajući brzu transformaciju i/ili poboljšanje iskustva korisnika i zaposlenika. Osim toga, umjetna inteligencija podržava iBPMS alate u automatizaciji i orkestraciji poslovnih procesa koji se modeliraju tijekom izvršenja. Ovi se procesi stoga mogu smatrati prilagodljivim i inteligentnim, budući da su u stanju s vremena na vrijeme odabrati sljedeću najbolju radnju umjesto da slijede isti slijed radnji.

Izvor: Gartner