Mnogi poslovni modeli već koriste tehnologiju za ubrzavanje i pojednostavljenje različitih procesa, pa zašto više tvrtki nije otišlo korak dalje. Digitalna tehnologija napravila je impresivne korake u proteklom desetljeću i nastavlja napredovati nevjerojatnom brzinom, otvarajući vrata hiperautomatizaciji, koja može uštedjeti milijarde dolara svake godine.
Gartner je skovao izraz i ostaje najveći autoritet na tu temu. Hiperautomatizacija Gartnera predstavlja korak u budućnost za većinu industrija i put prema ravnoteži između produktivnosti i učinkovitosti.
“Hiperautomatizacija je nepovratna i neizbježna. Sve što se može automatizirati bit će automatizirano. Konkurentski pritisci za učinkovitošću, djelotvornošću i poslovnom agilnošću tjeraju organizacije da se pozabave operacijama u stražnjim, srednjim i prednjim uredima. Organizacije koje se odupru pritiscima teško će ostati konkurentan ili diferencirati… Hiperautomatizacija vođena poslovanjem je disciplinirani pristup koji organizacije koriste za brzo identificiranje, provjeru i automatizaciju što je više moguće odobrenih poslovnih i IT procesa.”
Što je hiperautomatizacija?
Sažeta definicija hiperautomatizacije je korištenje tehnologije za maksimalnu automatizaciju poslovnih procesa. Ovaj neodređeni pojam zvuči prekrasno učinkovito i vjerojatno nešto iz snova. Možda će detaljnija definicija dati jasnoću i pokazati kako hiperautomatizacija može postati unosna stvarnost. Hiperautomatizacija je metoda koja iskorištava tehnologiju za maksimiziranje automatizacije poslovnih procesa s ciljem digitalnog ubrzanja s povećanom otpornošću, skalabilnošću i uštedama. Više tehnologija, alata i platformi rade sinkronizirano kako bi automatizirali svaki mogući poslovni proces, uključujući:
Softverska arhitektura vođena događajima
Dodatni alati za automatizirani proces, zadatak i donošenje odluka
Alati s niskim kodom/bez koda
Pakirani softver
Strojno učenje
Upravljanje poslovnim procesima (BPM) i paketi za inteligentno upravljanje poslovnim procesima
Robotska automatizacija procesa (RPA)
Integracijska platforma kao usluga (iPaaS)
Umjetna inteligencija (AI)
Ove konstrukcije stvaraju učinkovitiji sustav koji znači značajnu uštedu vremena i novca. Zamislite kako bi mogle izgledati dnevne operacije kada bi tvrtka primijenila te resurse na sve, od kontrole zaliha do društvenih medija.
Što je robotska automatizacija procesa (RPA)?
Robotic Process Automation je specifičan softver koji koristi robote za upravljanje drugim sustavima i softverom. Tehnologija robota simulira ljudske radnje, ali je brža i dosljednija od ljudi.
RPA je ključni aspekt hiperautomatizacije i Gartner napominje da je to temeljni korak za mnoge tvrtke koje žele uspostaviti učinkovitije sustave. Prebacivanjem običnih, obimnih zadataka sa zaposlenika na robotski softver , tvrtke mogu povećati učinkovitost i produktivnost.
Ova promjena također povećava angažman i zadovoljstvo zaposlenika uklanjanjem dosadnih zadataka koji oduzimaju vrijeme od ljudskih zaposlenika koji mogu posvetiti više vremena važnijim i ispunjavajućim operativnim potrebama. Kvalificirano osoblje više ne mora obavljati zamorne poslove, poput razine zaliha i praćenja pošiljki, što znači da mogu iskoristiti vještine koje su im donijele posao.
Što je Inteligentna automatizacija (IA)?
Inteligentna automatizacija sveobuhvatan je pojam za trio tehnologija automatizacije koje organizacijama omogućuju pojednostavljenje i skaliranje procesa donošenja odluka. Trifekta moćnih kognitivnih tehnologija uključuje:
- Upravljanje poslovnim procesima (BPM), ponekad se naziva i automatizacija poslovnog tijeka rada. Ponovno zamišlja postojeći tijek rada u učinkovitije procese.
- Robotska automatizacija procesa, kao što je gore navedeno, preuzima svakodnevne zadatke velikog volumena kako bi oslobodila zaposlenike za složenije i vještije zadatke.
- Umjetna inteligencija (AI) je najvažnija od ove tri jer pokreće sve naprijed. AI tehnologija brzo analizira podatke kako bi uspostavila pouzdan i relevantan skup podataka koji se koristi za izradu predviđanja.
Kombinacija ovih vrhunskih tehnologija temeljna je za hiperautomatizaciju kako je Gartner opisuje. Inteligentna automatizacija povećava točnost, učinak i usklađenost uz smanjenje stresa kod zaposlenika. Tvrtkama pruža isplativ način za sigurno i učinkovito skaliranje.
Hiperautomatizacija u usporedbi s:
Inteligentna automatizacija
Inteligentna automatizacija nudi sveobuhvatniji pristup od samog RPA-a, međutim, još uvijek se bavi samo dijelom zadataka koje tvrtka može razumno automatizirati. Zapamtite, dio definicije hiperautomatizacije je da tvrtka automatizira što više zadataka. Taj pristup uključuje stalno traženje novih prilika za usavršavanje procesa kako bi se postigla maksimalna automatizacija.
Zamislite inteligentnu automatizaciju kao kamen temeljac hiperautomatizacije, što znači da organizacija može implementirati IA, ali još uvijek ima prostora za daljnje proširenje automatizacije unutar poslovnog modela. IA može poslužiti kao početna točka za hiperautomatizaciju, ali u jednom trenutku tvrtke moraju prihvatiti dodatne tehnologije i proizvode kako bi postigle maksimalnu automatizaciju.
RPA
Hiperautomatizacija, kako je Gartner opisuje, sveobuhvatan je sustav koji obrađuje niz zadataka, uključujući jednostavan i složen rad. RPA predstavlja jedan tehnološki kotačić u višestrukom sustavu hiperautomatizacije.
Kao komponenta funkcionalne tehnologije hiperautomatizacije, RPA je strogo posvećena jednostavnim, rutinskim zadacima i koristi se u kombinaciji s nekoliko drugih proizvoda. Da bi tvrtka doista automatizirala svaki mogući zadatak, samo oslanjanje na RPA tehnologiju nije dovoljno jer se bavi samo određenim dijelom zadataka.
Malo povijesti hiperautomatizacije: od RPA preko inteligentne automatizacije do hiperautomatizacije
Hiperautomatizacija ne bi postojala da nema RPA i Inteligentne automatizacije, i to ne samo zato što potonje dvije pridonose prvoj. RPA je bio preteča IA, što je dovelo do pojave hiperautomatizacije od strane Gartnera.
RPA nije ušao u mainstream sve do 2015., ali koncept vuče korijene još iz 1960-ih. Strojno učenje, grana umjetne inteligencije, postalo je izvor interesa tijekom 1960-ih, ali je sporo napredovalo tridesetak godina. Tijekom 1990-ih, nekoliko otkrića dovelo je do značajnog napretka, poput RPA sustava koji izvlače podatke iz slika i PDF-ova. Eksperimentiranje je na kraju dalo najranije koncepte za RPA softver u ranim 2000-ima.
Robotska automatizacija procesa eksplodirala je sredinom 2000-ih i pokrenula trend prema automatizaciji, uključujući razvoj AI tehnologije. Nije trebalo dugo da tehnološke tvrtke i programeri shvate da mogu spojiti softver i alate, poput umjetne inteligencije i BPM-a, kako bi stvorili učinkovitije procese. Prvi IA stigao je do 2018., s velikim oslanjanjem na RPA alate.
Iako su bile potrebne godine da se postigne održivost i privlačnost, RPA i IA eksponencijalno su narasli u manje od jednog desetljeća. Industrija RPA dosegla je granicu od 1,58 milijardi dolara u 2020. i spremna je rasti više od 30% do 2027.
Evolucija RPA u IA postavila je temelje za hiperautomatizaciju kako ju je Gartner definirao 2019. Ovaj višestruki sustav nastavlja se razvijati kako tvrtke, tehnološke tvrtke i programeri softvera otkrivaju nove načine poboljšanja postojećih alata.
Kako radi hiperautomatizacija?
Hiperautomatizacija je više od automatizacije zadataka. To je revolucionaran način isplativog povećanja poslovanja korištenjem nekoliko tehnologija za preciziranje radnih opterećenja i procesa za maksimalnu učinkovitost. Hiperautomatizacija po Gartnerovim standardima je sadašnjost i budućnost tehnologije u poslovnom svijetu. Predstavlja sve što tehnologija može biti, simfonija proizvoda i platformi koje rade usklađeno za zajednički cilj.
Hiperautomatizacija, po definiciji, koristi više proizvoda, platformi i alata za stvaranje uravnoteženog i učinkovitog sustava za automatizaciju svih mogućih zadataka. Fokusira se na proces i izradu jedinstvenog sustava koji radi na održavanju poslovanja, što znači implementaciju u više koraka.
Kako bi pomogao tvrtkama u određivanju parametara za hiperautomatizaciju, Gartner je osmislio pristup digitalnog blizanca. U osnovi, tvrtka stvara virtualni model postojećih organizacijskih procesa i načina na koji oni trenutno funkcioniraju.
Korištenjem alata za rudarenje i rudarenje zadataka, moguće je manipulirati virtualnom konstrukcijom kako bi se identificirale i eksperimentirale s različitim aplikacijama kako bi se vidjelo kako bi se automatizacija odvijala u stvarnom životu. Tvrtka također može identificirati potencijalne probleme ili prilike za daljnju automatizaciju u svakom koraku.
Koje su prednosti hiperautomatizacije?
Poduzeća će izvući značajne koristi od prihvaćanja tehnologije hiperautomatizacije.
Koji su izazovi hiperautomatizacije?
Svaki tehnološki sustav ima nedostatke, uključujući hiperautomatizaciju, što znači da bi poduzeća trebala biti spremna zaobići izazove.
To je složen sustav
Implementacija višestrukih programa automatizacije temelj je hiperautomatizacije, što znači da je to složen sustav po definiciji. Dok se tehnologije međusobno nadopunjuju, potrebno je vrijeme i znanje da se sve postavi na svoje mjesto, što nije najlakši podvig iz nekoliko razloga.
Prvo, organizacija mora imati sveobuhvatan popis svih poslovnih procesa, koji nije uvijek dostupan. Potrebno je vrijeme da se stvori ta baza podataka, a zatim dodatni koraci da se odredi kojim se procesima prvo treba pozabaviti. Ako se timovi ne slažu oko procesa ili gdje započeti, to može odgoditi datum početka.
Nadalje, ne postoji pristup koji bi odgovarao svima, čak ni unutar jedne industrije. Usklađivanje proizvodnih potreba sa zadovoljstvom kupaca i zaposlenika dodaje višestruke slojeve složenih parametara koje nije lako svesti na robotsko razumijevanje.
Umjetna inteligencija nije nepogrešiva
Čini se da se umjetna inteligencija skokovito poboljšava, a stručnjaci nadmašuju sami sebe iz godine u godinu. Naravno, napredak je iznjedrio niz potencijalnih izazova za organizacije koje se nadaju implementaciji tehnologije u svoju korist.
Neki od najvećih problema s AI tehnologijom uključuju pitanja privatnosti i urođene pristranosti u sustavima. Budući da većina tvrtki ne dizajnira vlastitu AI tehnologiju, povjeravaju iskusnim razvojnim timovima. Ti timovi zahtijevaju realne podatke za izradu i testiranje programa, što znači da postoji rizik od curenja osobnih podataka ili netočnih sustava obuke.
Nadalje, svi sustavi umjetne inteligencije imaju neke ukorijenjene pristranosti u svojim algoritmima. Te netočne ili netočne pretpostavke mogu utjecati na cijeli sustav i odgoditi ili spriječiti optimalnu učinkovitost.
Koje su industrije idealne za hiperautomatizaciju?
Iako hiperautomatizacija može koristiti većini, ako ne i svim, industrijama, neke su urođeno podložne multimodalnom pristupu. Poduzeća u sljedećim industrijama već bi trebala imati određenu tehnologiju automatizacije i ozbiljno razmisliti o ulasku u više u bliskoj budućnosti.
Financije i bankarstvo
Financijska industrija bila je jedna od prvih koja je prihvatila tehnologiju automatizacije. Ne samo da bankovni sustav ima koristi od tehnologije automatizacije, već su svi aspekti financijskog svijeta ostali ispred krivulje kada je pandemija COVID-19 učinkovito zatvorila fizička mjesta.
Od mobilnih čekovnih depozita do elektroničkih prijenosa sredstava, bankarske institucije poboljšale su korisničko iskustvo, dok su istovremeno smanjile stres na fizičkim stranicama. Korisnici mogu polagati depozite, prenositi novac i plaćati račune iz udobnosti svog doma, na putu ili na poslu. To je samo jedan primjer financijskih institucija koje koriste tehnologiju automatizacije za poboljšanje svojih poslovnih procesa.
Banke također mogu automatizirati procese izvješćivanja kako bi povećale kvalitetu podataka, zadovoljile sve zakonske propise i omogućile ljudskim radnicima da se usredotoče na važnije poslove, uključujući službu za korisnike.
Učinite automatizaciju korak dalje i razmislite o upotrebi AI algoritama u ovim okolnostima:
- Predvidite kretanje dionica i potaknite ulaganja.
- Pojednostavite procese kreditiranja prikupljanjem i procjenom podataka o kreditima u stvarnom vremenu kako biste poboljšali učinkovitost i točnost.
- Podrška zahtjevima korisničke službe dopuštanjem AI sustavima da rješavaju probleme niske razine.
Konačno, bankarska industrija može pojačati marketinške napore kako bi ciljala na odgovarajuće klijente. Ručni marketing oduzima puno vremena i zamoran je za mnoge financijske zaposlenike, a to je zadatak koji se lako automatizira. Osim toga, brže je i lakše doći do više potencijalnih kupaca, što rezultira većim brojem legitimnih potencijalnih kupaca.
zdravstvo
Zdravstvo je još jedna industrija spremna za hiperautomatizaciju, što znači da je već započela taj proces. Jedan od prvih koraka uključivao je automatizaciju farmaceutske industrije kako bi se poboljšalo iskustvo pacijenata, rasteretili ljekarnički radnici i smanjio pritisak na opskrbne lance. Prijelaz je uključivao sve, od masovnog naručivanja do automatiziranih obavijesti pacijenata, što je rezultiralo učinkovitijim i standardiziranim procesima s manje pogrešaka.
Prijeđite na medicinske stručnjake koji se bave brigom o pacijentima i kako hiperautomatizacija poboljšava učinkovitost, kao i dijagnostiku i liječenje. Korištenje alata za automatizaciju čini dokumentaciju bržom i lakšom za sve uključene, smanjujući šanse da promakne ključna informacija koja bi mogla promijeniti život pacijenta.
Čineći sve dostupnim u kontaktima u stvarnom vremenu poboljšava iskustvo pacijenta, procjenu dijagnostičara i točnost kodiranja u svrhu naplate. Tehnologija automatizacije je učinkovit i isplativ način da se svakom pacijentu pruži optimalno iskustvo, ali također osigurava usklađenost i u konačnici bi mogla biti put za smanjenje ukupnih troškova zdravstvene skrbi.
Osiguranje
Industrija osiguranja složena je koliko god može s mnoštvom papirologije za sve uključene u svakoj fazi procesa. Bez obzira na vrstu osiguranja, korisno je automatizirati nekoliko faza u procesu kako bi se postigli točniji rezultati i smanjili operativni troškovi.
Automatiziranje procjena i ponuda dovodi do točnijih i dosljednijih brojeva dok zaposlenike oslobađa važnijih zadataka, poput interakcije s klijentima. Korištenje automatiziranih alata i napredne analitike značajno smanjuje utjecaj ljudske pogreške, posebno s pristupom neovisnim izvorima, poput senzora i geografskih podataka.
Na primjer, razmislite o odštetnom zahtjevu za osiguranje automobila u slučaju sudara. Inteligentna automatizacija može prepoznati slike nesreća, skenirati registarske pločice i procijeniti štetu kako bi potvrdila legitimnost, organizirati datoteke i pohraniti dokumentaciju za sve strane, što rezultira bržim i točnijim citatima.
Ovi alati mogu smanjiti prijevare u osiguranju i ubrzati proces tako da agencije mogu ograničiti vrijeme koje je potrebno za podnošenje zahtjeva i povećati zadovoljstvo kupaca.
BPO i služba za korisnike
Pozivni centri primaju tisuće poziva svaki dan, ali samo dio zahtijeva ljudsku pomoć. Mnogi zadaci traju nekoliko trenutaka i zahtijevaju jednostavna rješenja s kojima se umjetna inteligencija može lako nositi. Implementacija tehnologije automatizacije može smanjiti vrijeme čekanja, što povećava zadovoljstvo korisnika i učinkovitost pozivnog centra.
S umjetnom inteligencijom koja upravlja najjednostavnijim pozivima, ljudski predstavnici mogu upravljati složenijim problemima koji zahtijevaju više vremena i truda. Osim toga, bez potrebe za požurivanjem poziva, ljudski predstavnici mogu izdvojiti potrebno vrijeme da zadovolje kupca i pronađu održivo rješenje.
Cijeli sustav radi besprijekorno za filtriranje poziva i rješavanje jednostavnih problema kako bi se smanjila glasnoća poziva za ljudske predstavnike, što smanjuje iscrpljenost. Hiperautomatizacija također omogućuje tvrtkama da obrađuju više dolaznih poziva rješavanjem većeg broja njih bez eskalacije, što rezultira povećanim zadržavanjem korisnika.
Turizam i ugostiteljstvo
Malo se industrija toliko oslanja na internet kao sektor putovanja i turizma, stoga ne čudi da hiperautomatizacija obećava značajne koristi za industriju. Iako su turizam i ugostiteljstvo tradicionalno industrija usmjerena na ljude, rezerviranje prijevoza, smještaja i ulaznica za atrakcije danas se gotovo u potpunosti obavlja digitalno.
Osim organiziranja putovanja, tehnologija automatizacije poboljšava marketinške napore i pristup točnim, sveobuhvatnim podacima. Tvrtke mogu ciljati na legitimne potencijalne klijente za povećanje stope konverzije, uz unakrsnu prodaju i skuplju prodaju.
Nadalje, kako ljudi putuju u inozemstvo više nego ikad, tehnologija prevođenja jezika kritičnija je nego ikad. Zračne luke često koriste sustave prevođenja za podršku strancima koji ne govore jezik, ali trebaju pronaći prijevoz, prijevoz i smještaj.
Maloprodaja
Više od 230 milijuna Amerikanaca kupovalo je online 2021. Iako je COVID-19 vjerojatno pridonio tom broju, brojke prije pandemije bile su znatno veće od 200 milijuna barem od 2016. godine. Tehnologija automatizacije može pomoći maloprodajnim tvrtkama da iskoriste ovaj trend pružanjem novih načina za ponovno stvaranje prilagođenog iskustva kupnje na mreži.
Prikupljanje podataka za prilagodbu prijedloga i marketinških materijala jedna je od potencijalnih upotreba, ali ne i jedina prilika. Automatiziranje plaćanja, inventara i upravljanja rizikom može smanjiti troškove i ublažiti stres već opterećenih maloprodajnih radnika.
Konačno, maloprodajne operacije mogu imati koristi od AI podrške za određivanje cijena. Kompleksna analitika i usporedba troškova mogu pomoći tvrtkama da identificiraju i implementiraju unosnije strategije određivanja cijena koje povećavaju prihode bez odvraćanja kupaca.
Koji su procesi idealni za hiperautomatizaciju? (Automatizirajte svaki poslovni proces od početka do kraja)
Hiperautomatizacija, kako objašnjava Garten, uključuje automatizaciju svih mogućih poslovnih procesa u svakoj fazi i na svakoj razini. Neki su zadaci podložniji automatizaciji od drugih, a drugi zahtijevaju višestruke pristupe kako bi se iskoristila automatizacija.
Financije bi mogle biti najbolje mjesto za početak automatizacije jer je isplativo i povećava učinkovitost u tim odjelima. Od izvješća o troškovima do poreznih dokumenata, automatizacija može smanjiti utjecaj ljudske pogreške i pružiti podatke o trendovima u stvarnom vremenu kako bi menadžment mogao donositi bolje financijske odluke.
Zadaci obračuna plaća odvijaju se prema postavljenom rasporedu, što ih čini idealnim za automatizaciju. Počevši od praćenja vremena i plaće, računovodstveni timovi mogu preskočiti ručnu mukotrpnu muku s tehnologijom automatizacije. Osim digitalnih satova, moguće je polagati plaće, plaćati izvođačima i pratiti porezne evidencije s alatima za automatizaciju.
Tehnologija hiperautomatizacije može uvelike utjecati na odjel ljudskih potencijala. Automatiziranje onboardinga i offboardinga značajno je ulaganje vremena za HR timove i potpuno je nepotrebno. Većina papirologije i dijeljenja informacija za oba procesa može se prebaciti na alate za automatizaciju koji upravljaju značajnim dijelom procesa.
Tehnologija automatizacije smanjuje pogreške koje mogu utjecati na obračun plaća, vrijeme dopusta i promaknuća, a istodobno pruža uvid u broj i obrasce osoblja. Mnoge platforme pružaju različita izvješća koja pomažu timovima za ljudske resurse i menadžmentu u donošenju boljih odluka o zapošljavanju. To također čini iskustvo ugodnijim za sve uključene.
Dodatno, hiperautomatizacija u odjelu ljudskih resursa stvara jasnije smjernice i omogućuje bolje praćenje učinka bez pristranosti. Automatizacija u biti uklanja ljudske predrasude iz odluka o promaknućima, stegovnim mjerama i drugim ključnim kadrovskim odlukama.
Upravljanje korisničkom službom ključno je za svako poduzeće. Od upravljanja informacijama o korisnicima do rukovanja zadovoljstvom i zadržavanjem, alati za automatizaciju mogu promijeniti igru.
- Chatbotovi dopuštaju umjetnoj inteligenciji da filtrira dolazne upite i eskalira samo one probleme koje ne može riješiti.
- Snimanje razgovora može podržati zaposlenike i poboljšati cjelokupnu korisničku uslugu.
- Obrada dolazne e-pošte i slanje automatskih odgovora daje klijentima do znanja da su njihove e-poruke primljene.
- Umjetna inteligencija može nadzirati društvene medije i pokrenuti upozorenja za određene parametre kako bi ih zaposlenici mogli riješiti.
- Portali za korisnike mogu biti jedna od najkorisnijih opcija za obrazovanje i podršku.
Konačno, sustavi za upravljanje odnosima s kupcima (CRM) omogućuju tvrtkama automatizaciju prodaje, marketinga i korisničke službe s nekoliko klikova. Timove korisničke službe čini učinkovitijima, pruža relevantne podatke u stvarnom vremenu i povećava angažman korisnika.
Praćenje pošiljaka, upravljanje inventarnim brojevima i ispunjavanje narudžbi oduzimaju manje vremena i resursa kada tvrtke koriste alate za automatizaciju. Smanjenje inventara i grešaka u narudžbama samo je jedna od prednosti uštede troškova za automatizaciju ovog odjela koliko god je to moguće.
Kada timovi mogu pristupiti brojevima u stvarnom vremenu, mogu planirati nedostatke i višak zaliha ili napraviti prilagodbe kako bi spriječili gubitak prihoda. Dodatno, automatizirana kontrola inventara pojednostavljuje proces za brže i učinkovitije kretanje robe.
Alati za automatizaciju mogu promijeniti lice marketinga širenjem poruke na više platformi, dosezanjem ciljne publike i poboljšanjem stopa konverzije. Automatizirana e-pošta jedna je od najčešćih upotreba inteligentne automatizacije u poduzećima. Na primjer, lako je postaviti stotine ili tisuće e-poruka mjesecima unaprijed kako biste pratili uspostavljenu promotivnu kampanju.
Društveni mediji i bloganje ključne su komponente marketinga i brendiranja za mnoge tvrtke. Umjesto ručnog unosa postova i podnošenja blogova u određeno vrijeme, timovi mogu sve automatizirati. U ovom slučaju, hiperautomatizacija povećava dosljednost i smanjuje mogućnost pogrešnog prepoznavanja kritične objave ili kampanje.
Osim toga, AI modeli i analitika mogu poboljšati napore optimizacije za tražilice (SEO) kako bi se revolucionirao digitalni marketing i izvedba web stranice. Također oslobađa marketinški tim da posveti više vremena vrijednijim zadacima, poput izrade novih kampanja ili nabave novih materijala.
Primjeri tvrtki koje su implementirale hiperautomatizaciju iz stvarnog svijeta
Iako je hiperautomatizacija relativno nov koncept, nije nedokazana. Kako bismo demonstrirali učinkovitost pozivanja višestrukih alata za automatizaciju , evo tri priče o uspjehu.
Verizon
Verizon koristi hiperautomatizaciju , što znači da tvrtka koristi AI tehnologiju i druge alate za automatizaciju za podršku zaposlenicima i ispunjavanje potreba korisničkih usluga. Tvrtka ne daje pojedinosti o svim proizvodima koje koristi, ali ističe učinkovitost AI korisničkih chatbota za odgovaranje na pitanja i rješavanje problema korisnika.
Tvrtka napominje da chatbotovi osiguravaju ravnotežu i smanjuju pritisak na ljudske agente te smanjuju troškove rada. Verizon također izvještava da je ovaj pristup poboljšao njihove ocjene zadovoljstva kupaca i zaposlenika.
Osim toga, tvrtka planira proširiti svoju upotrebu automatizacije kako bi pojednostavila više poslovnih procesa.
Delta
Delta je bezglavo zaronila u hiperautomatizaciju i postala vodeći u industriji. Zračni prijevoznik implementirao je niz automatiziranih procesa kako bi poboljšao iskustvo svojih klijenata i bolje iskoristio zaposlenike.
- Stvorili su prvi end-to-end biometrijski terminal u SAD-u za sigurno i zaštićeno ubrzanje prijave putem prepoznavanja lica.
- Koristite RFID praćenje torbe u stvarnom vremenu kako biste klijentima pružili push obavijesti o statusu njihove prtljage.
- Automatska prijava omogućuje korisnicima da se prijave putem aplikacije i virtualno pristupe svojim ukrcajnim kartama umjesto da čekaju u redu kako bi osigurali papirnatu kartu.
Zrakoplovna tvrtka također koristi automatiziranu tehnologiju za podršku zaposlenicima u svakoj fazi procesa.
GE zrakoplovstvo
GE Aviation unaprijedio je svoju igru korištenjem pristupa digitalnog blizanaca za izradu zrakoplovnih motora. Tvrtka je stvorila virtualne replike svojih zrakoplovnih motora koristeći Microsoftovo rješenje Azure Digital Twin. Koristeći digitalne modele, inženjerski tim provodi testove kako bi vidio njihovu izvedbu i predvidio probleme prije nego što ih izradi.
Zaposlenici pokreću više simulacija na svakom motoru kako bi izradili detaljnu dijagnostiku i karakteristike o tome što svaki od njih može razumno postići. Osim toga, tim nastavlja nadzirati motore putem senzora na upravljačkoj jedinici kako bi čuvao podatke u stvarnom vremenu za unošenje u prediktivne modele.
GE Aviation može upozoriti kupce kada je motoru potreban servis i što je potrebno kako bi mogli optimizirati performanse i dugovječnost svakog stroja. Ovi višeslojni pristupi smanjuju troškove i poboljšavaju sigurnost proizvoda.
Koje tehnologije i alati pridonose porastu hiperautomatizacije?
Hiperautomatizacija se po definiciji oslanja na više tehnologija, alata i platformi za postizanje maksimalne učinkovitosti. Iako je nemoguće pripisati svakom potencijalnom utjecaju i dostupnom alatu, oni su najčešće povezani s metodom.
- Umjetna inteligencija (AI)
- Strojno učenje (ML)
- Robotska automatizacija procesa (RPA)
- Napredna analitika
- Obrada prirodnog jezika (NLP)
- Optičko prepoznavanje znakova (OCR)
- Digitalni blizanac organizacije (DTO)
- Platforme s niskim kodom/bez koda
Umjetna inteligencija mogla bi biti najutjecajniji aspekt tehnologije automatizacije jer je temelj za vizualnu percepciju, prepoznavanje govora, donošenje odluka i prevođenje jezika. Umjetna inteligencija omogućuje robotima da interpretiraju dio podataka i formuliraju održiv odgovor ili pročešljaju brdo informacija kako bi napravili detaljna i točna predviđanja.
To je u biti temelj za najnapredniju tehnologiju automatizacije. Umjetna inteligencija također ima prostora za rast i daljnji razvoj kako bi maksimizirala naše prilike za iskorištavanje tehnologije za običnije i zadatke srednje razine kako bi ljudi mogli preusmjeriti svoj fokus na upravljanje i rješavanje složenijih problema.
Umjetna inteligencija nije namijenjena zamjeni ljudskih zaposlenika, ona ih treba nadopuniti i olakšati dio posla. Iako AI ima nekih problema, poput urođenih predrasuda, programeri aktivno rade na uklanjanju nedostataka i njihovom rješavanju.
Strojno učenje je podskup umjetne inteligencije koji je sastavni dio hiperautomatizacije. To je primarni izvor iza mnogih aspekata našeg svakodnevnog života, uključujući sve od chatbota do prilagođenih Netflixovih prijedloga.
Ovo programiranje uvelike pridonosi mnogim značajkama umjetne inteligencije i pokreće napredak tehnologije jer upravo programiranje omogućuje računalima da nauče samostalno programiranje na temelju podataka i iskustva. Strojno učenje može primijeniti tri jedinstvena pristupa podacima:
- Deskriptivno, što znači da računalo analizira podatke kako bi opisalo događaj ili rezultat.
- Prediktivna uporaba uključuje analizu informacija radi stvaranja predviđanja budućih trendova.
- Preskriptivno strojno učenje znači korištenje informacija za određivanje ispravnog tijeka radnje.
Osim toga, strojno učenje može biti nadzirano modelima s podacima koje su označili ljudi, nenadzirano gdje stroj sam traži uzorke ili učenje s pojačanjem koje trenira strojeve pomoću sustava pokušaja i pogrešaka te sustava nagrađivanja. Svaki pristup i metoda ima višestruke primjene u hiperautomatizaciji, ovisno o tome čemu se tvrtka nada postići.
AI i strojno učenje predstavljaju budućnost poslovanja, a mnoge su tvrtke već prihvatile taj trend sa 76% poduzeća predanih strojnom učenju i AI-u 2021.
Ako AI i strojno učenje predstavljaju temelj alata za hiperautomatizaciju, robotska automatizacija procesa jedan je od prvih alata koje bi većina poduzeća trebala prihvatiti. Obično ga je jednostavno implementirati instaliranjem softvera i može značajno uštedjeti vrijeme i novac.
Kao što je prethodno navedeno, RPA je programiranje robota i softvera za obavljanje jednostavnih, ponavljajućih zadataka velikog volumena. Pokriva najdugotrajnije i dosadne poslove koji su potrebni poduzeću za funkcioniranje, ali frustrira zaposlenike koji se njima bave. Korištenje RPA softvera oslobađa te zaposlenike da se usredotoče na složenije zadatke koji ih ispunjavaju. Ne samo da smanjuje ukupne troškove, već također smanjuje slučajeve ljudskih pogrešaka i izgaranja zaposlenika.
Napredna analitika odnosi se na automatsku analizu podataka za prepoznavanje dubljih vrijednosti, predviđanje trendova i davanje preporuka. Pristup se oslanja na umjetnu inteligenciju za dublje prodiranje u informacije kako bi se pronašli obrasci i izvršile opsežne analize, uključujući obradu složenih događaja i simulacija.
Ključna prednost korištenja napredne analitike je golema količina podataka koju ovi programi mogu obraditi. Algoritmi mogu analizirati, odvajati i uspoređivati informacije kako bi pronašli različite veze, obrasce i više bez ljudske intervencije, što znači da mogu stalno izbacivati željene informacije.
Korištenje automatizirane analitike može pomoći tvrtkama na nekoliko načina, uključujući pojednostavljenje ogromnih količina podataka u upotrebljiv sadržaj, pokretanje virtualnih simulacija za prepoznavanje problema i pronalaženje novih načina za pojednostavljenje poslovnih procesa.
Obrada prirodnog jezika je još jedna grana umjetne inteligencije koja se fokusira na jezik, posebno na to kako računala razumiju i tumače ljudski jezik. NLP omogućuje računalima i ljudima interakciju bez upotrebe tradicionalnih kodova, poput Jave.
Ovi sustavi nisu savršeni i općenito neće biti dovoljni za više od razgovora napamet, ali NLP je sustav u razvoju koji koristi strojno učenje i tehnike umjetne inteligencije. NLP se koristi za automatizirane telefonske sustave i može filtrirati pozive kako bi ublažio stres pozivnih centara i predstavnika korisničke službe.
Optičko prepoznavanje znakova je vrsta umjetne inteligencije koja pomaže računalima da prepoznaju brojeve i slova, omogućujući strojevima da čitaju dokumente. Ovaj softver može prenijeti papirnate dokumente u tekst koji strojevi mogu čitati, pretvoriti datoteke iz jednog formata u drugi, pa čak i pomoći slijepim i slabovidnim osobama.
Ovaj softver smanjuje troškove i poboljšava tijek rada pojednostavljivanjem unosa podataka i pohranjivanja dokumenata dok osoblju pruža najnovije informacije. Također omogućuje tvrtkama da osiguraju i sigurnosno kopiraju podatke.
Digitalni blizanac organizacije virtualni je model koji replicira sve operativne procese i povezane podatke kako bi se procijenilo kako bi tvrtka mogla reagirati na različite varijable. Obično tvrtka koristi DTO kako bi identificirala područja za poboljšanje i testirala moguća rješenja kako bi pronašla najbolji ishod.
DTO model može se primijeniti na dijelove organizacije, poput dizajna proizvoda, kako bi se testirali pojedinačno iu jedinstvenim situacijama. DTO softver može smanjiti troškove virtualnim igranjem pokušaja i pogrešaka, što ga čini idealnim za projekte koji probijaju proračun.
Alati s niskim kodom i opcije bez koda (bez skripti) koriste umjetnu inteligenciju za automatizaciju nekog kodiranja tako da korisnici mogu povući i ispustiti elemente. Ove platforme omogućuju ljudima s ograničenim iskustvom kodiranja da uspješno konstruiraju funkcionalnu aplikaciju. Osim toga, pristup podržava profesionalce u rješavanju svakodnevnih aspekata kodiranja kako bi se mogli usredotočiti na složenije programiranje.
Kako započeti s hiperautomatizacijom
Hiperautomatizacija je sadašnjost i budućnost za većinu poduzeća jer omogućuje ljudima da rade pametnije. Utjecaj na konačni rezultat ne može se podcijeniti, ali to ne znači da je put do hiperautomatizacije bez napora. Kao i kod bilo kojeg novog sustava, bit će rastući problemi kako zaposlenici i uprava mijenjaju dnevne zadatke kako bi ih uskladili s novim ciljevima. Iako će sustav svake tvrtke izgledati drugačije, opći put do hiperautomatizacije slijedi istu putanju. Gartner je iznio proces od tri koraka za postizanje hiperautomatizacije, iako svaki od njih uključuje više radnji.
1. Standardizirajte sustave i procese
Podsjetimo se da dio hiperautomatizacije uključuje ocrtavanje svakog poslovnog procesa, uključujući one za koje trenutno nedostaju pisane smjernice. Ovaj korak zahtijeva vrijeme i strpljenje za detaljiziranje trenutnih poslovnih procesa, uključujući tko obavlja zadatke i koju opremu koristi. To je temelj procesa i jedini način da se postigne optimalna učinkovitost.
Ocrtavanje svakog procesa samo je dio prve faze. Potrebno je standardizirati svaki proces tako da svi slijede iste korake. Mnoge će tvrtke primijetiti neučinkovitosti u trenutnim procesima, dijelom i zbog nedosljedne primjene postojećih metoda. U ovom trenutku moguće je identificirati najbolju praksu i početne prilike za automatizaciju pomoću softvera.
Imajte na umu da bi ovaj korak mogao zahtijevati smjenu ili otpuštanje nekog osoblja kako bi se prilagodio početnom pomaku prema automatizaciji. U konačnici, ovaj bi korak trebao dovesti do učinkovitijeg korištenja vremena i manjeg broja zaposlenika koji upravljaju većim brojem operacija.
2. Daljinsko upravljanje i kontrola operacija
Faktoring daljinskog upravljanja dodatno smanjuje režijske troškove dopuštajući zaposlenicima i upravi da upravljaju operacijama s nadzorne ploče. Modeli Digital Twin of Operation (DTO) i Internet of Things (IoT) nude iznimnu podršku i priliku za tvrtke koje ulaze u ovu fazu hiperautomatizacije.
Budući da automatizacija pruža informacije u stvarnom vremenu, a internet omogućava udaljeni pristup, timovi mogu reagirati na probleme ili mijenjati brzine s gotovo bilo kojeg mjesta. Potrebno je manje ljudi za upravljanje operacijama i zahtijeva manje radnog vremena, što ima nuspojavu stvaranja sigurnijih radnih prostora za zaposlenike u opasnim industrijama, poput rudnika i rafinerija nafte.
Daljinsko upravljanje također omogućuje menadžmentu da prati dnevni rad, što je posebno koristan alat za tvrtke s imovinom raspoređenom na više lokacija. Nadalje, daljinsko upravljanje pruža više fleksibilnosti za premještanje operacija ako je potrebno.
Neke od početnih aplikacija pokazuju daljinsko upravljanje koje podržava skladišta, elektrane i farme dopuštajući im upravljanje dronovima i drugim robotskim sustavima dok izvršavaju zadatke na terenu. Međutim, potencijalne primjene su beskonačne s više industrija koje otkrivaju načine kako iskoristiti daljinsko upravljanje za pojednostavljenje i ubrzavanje usluga.
Ova bi faza mogla proizvesti više izazova od prethodne jer zahtijeva kompliciraniji softver i alate. Tvrtke trebaju znanje i prostor za smještaj tehnološke podrške potrebne za implementaciju daljinskog upravljanja. Osim toga, to bi moglo dovesti do većeg broja otpuštanja zaposlenika nakon čega bi uslijedila potreba za zapošljavanjem različitih stručnjaka s vještinama za upravljanje novim operacijama.
3. Od poluautomatizacije do potpune automatizacije
Konačno, organizacije mogu poduzeti korake kako bi dosegle svoj puni potencijal automatizacije. Ulaganje u robote i inteligentne operativne sustave za podršku procesima i fizičkim objektima u cijeloj organizaciji zahtijeva vrijeme.
Ova faza uključuje korištenje niza alata, platformi i softvera za fino podešavanje operacija i automatizaciju svih preostalih zadataka. To često uključuje više oslanjanja na umjetnu inteligenciju i strojno učenje za povećanje performansi.
Krajnji učinak dolazi od smanjenih ulaganja u nove projekte i bržeg pokretanja jer automatizacija omogućuje timovima da se brže i učinkovitije pozabave projektima. Moguće je pokrenuti operacije ranije jer svi članovi imaju pristup potrebnim informacijama i alatima gotovo odmah umjesto da čekaju da stignu. Besprijekorna koordinacija znači manje vremena za pripremu na prednjem kraju.
Operacije su započele, ali također brže i lakše svladavaju prepreke zahvaljujući AI i sustavima strojnog učenja. Tehnologija predviđanja može unaprijed prepoznati potencijalne probleme i omogućuje timovima da se prilagode brže nego ikada.
Potpuna automatizacija nije bez izazova, ali prednosti daleko nadmašuju nedostatke. Ipak, razumijevanje da ova faza zahtijeva specijalizirane zaposlenike s vještinama upravljanja opremom. Popravci, ažuriranja i nadogradnje predstavljaju dodatne troškove, a komponente su uvijek pristupačne ili lako dostupne. Osim toga, postoje neki izazovi povezani s premještanjem ljudskih zaposlenika, uključujući pravni i politički udarac.
Usluge hiperautomatizacije tvrtke ZAPTEST
ZAPTEST je blisko surađivao s Gartnerom na razvoju potpunog softverskog testiranja i RPA alata za podršku tvrtkama u njihovoj potrazi za hiperautomatizacijom. Alati na razini poduzeća mogu automatizirati bilo koju platformu poput Linuxa , Windowsa , Androida , iOS -a, weba i provesti niz testova od testova opterećenja, testova performansi, testova korisničkog sučelja, testova kvalitete , do kompleksnog regresijskog testiranja , jediničnih testova , funkcionalnih testova , integracije testiranje , UI testovi , složeni API testovi i još mnogo toga. Štoviše, tvrtke ne moraju zaposliti ili obučiti stručnjaka jer ZAPTEST ne zahtijeva vještine programiranja ili razvoja softvera. Štoviše, ZAP stručnjak dostupan je 24/7 na daljinu za podršku organizaciji kao dio svog tima.
Alat je jednostavan za implementaciju i neprimjetno integrira više platformi i više aplikacija, tako da nema potrebe za ponovnim konfiguriranjem aplikacija ili rukovanjem višestrukim skriptama za različite uređaje.
FAQ
Best Hyperautomation Videos to Watch
The best hyperautomation videos to elucidate on the concept, purposes, and applications are:
- Hyperautomation: Automate. Survive. Thrive. 1 minute
- Hyperautomation and the RPA Renaissance 3 minutes
- What Is Hyperautomation? 13 minutes
- What is Hyperautomation? The Secret Behind Self-Improving Bots 35 minutes
- Key tips for business hyperautomation with RPA and SAP 50 minutes
What Are the Most Important Hyperautomation Technologies?
The most important hyperautomation technologies are:
- Artificial intelligence
- Machine learning
- Robotic process automation
- Advanced analytics
What Is the Market Size for Hyperautomation?
The global market size for hyperautomation was $481.6 billion in 2020, and research shows it should reach $532.4 billion by the end of 2022.
What Is the Best Hyperautomation Tool?
Since every industry is slightly different and hyperautomation involves multiple tools, selecting one is a moot point. Businesses should construct a suite of integrated applications that meet the company’s needs. It’s best to balance customer satisfaction, employee satisfaction, and the financial side.
What Are the Best Hyperautomation Courses?
The best online courses on automated processes are:
What Are the Best Hyperautomation Books?
Pick up one of these comprehensive reads to learn more about hyperautomation.
- Hyperautomation by Matt Calkins
- Intelligent Automation: Welcome to the World of Hyperautomation by Bornet
- Intelligent Automation and Systems Engineering by Springer
What Are the Pros and Cons of Hyperautomation?
The pros of hyperautomation include:
- Increases productivity and efficiency
- Reduces labor costs
- Improves employee and customer experience
- Improves quality of work
The cons of hyperautomation include:
- Program biases
- Data privacy leaks
- System complexity and required training
What Are the Best Hyperautomation Tools?
The best free hyperautomation tools are as follows:
- ZAPTEST
- Digital twins
- Artificial intelligence
- Robot process automation
Hyperautomation Definition
Hyperautomation is a business-driven approach to identifying and optimizing all business processes with multiple automated technologies and tools.
Why Use Hyperautomation?
Hyperautomation reduces costs while increasing efficiency, productivity, and quality. It also leads to increased customer and employee satisfaction.
How to Learn Hyperautomation
You can learn automation through resources like this article, or other educational tools, like videos, books, or hyperautomation courses.
Who Invented the Term Hyperautomation?
The term hyperautomation was coined by none other than the research firm Gartner. The firm reports that hyper automation is currently the most successful modern business strategy.