Številni poslovni modeli že uporabljajo tehnologijo za pospeševanje in racionalizacijo različnih procesov, zakaj torej več podjetij ne naredi še enega koraka naprej. Digitalna tehnologija je v zadnjem desetletju dosegla izjemen napredek in še naprej osupljivo napreduje, kar odpira vrata hiperavtomatizaciji, ki lahko vsako leto prihrani več milijard dolarjev.
Izraz je skoval Gartner in ostaja največja avtoriteta na tem področju. Hiperavtomatizacija po Gartnerjevem mnenju predstavlja korak v prihodnost za večino panog in pot k ravnovesju med produktivnostjo in učinkovitostjo.
“Hiperavtomatizacija je nepovratna in neizogibna. Vse, kar je mogoče avtomatizirati, bo avtomatizirano. Konkurenčni pritiski po učinkovitosti, uspešnosti in poslovni agilnosti silijo organizacije, da se lotijo zalednih, srednjih in sprednjih dejavnosti. Organizacije, ki se tem pritiskom upirajo, bodo težko ostale konkurenčne ali se razlikovale… Poslovno usmerjena hiperavtomatizacija je discipliniran pristop, ki ga organizacije uporabljajo za hitro prepoznavanje, preverjanje in avtomatizacijo čim večjega števila odobrenih poslovnih procesov in procesov IT.”
Kaj je hiperavtomatizacija?
Kratka definicija hiperavtomatizacije je uporaba tehnologije za čim večjo avtomatizacijo poslovnih procesov. Ta nejasna predstava se sliši čudovito učinkovita in morda kot iz sanjske pokrajine. Morda bo natančnejša opredelitev zagotovila jasnost in pokazala, kako lahko hiper avtomatizacija postane donosna resničnost. Hiperavtomatizacija je metoda, ki izkorišča tehnologijo za čim večjo avtomatizacijo poslovnih procesov s ciljem digitalnega pospeševanja z večjo odpornostjo, razširljivostjo in prihranki. Številne tehnologije, orodja in platforme delujejo sinhronizirano za avtomatizacijo vseh možnih poslovnih procesov, vključno z:
Arhitektura programske opreme, ki temelji na dogodkih
Dodatna avtomatizirana orodja za procese, naloge in odločanje
Orodja z majhnim številom kod in brez njih
Paketna programska oprema
Strojno učenje
Upravljanje poslovnih procesov (BPM) in inteligentni paketi za upravljanje poslovnih procesov
Avtomatizacija robotskih procesov (RPA)
Integracijska platforma kot storitev (iPaaS)
Umetna inteligenca (AI)
Te konstrukcije ustvarjajo učinkovitejši sistem, ki pomeni velik prihranek časa in denarja. Predstavljajte si, kako bi lahko izgledalo vsakodnevno poslovanje, če bi podjetje ta sredstva uporabilo za vse od nadzora zalog do družbenih medijev.
Kaj je robotska avtomatizacija procesov (RPA)?
Robotska avtomatizacija procesov je posebna programska oprema, ki uporablja robote za upravljanje drugih sistemov in programske opreme. Tehnologija robotov simulira človeška dejanja, vendar je hitrejša in doslednejša od ljudi.
RPA je ključni vidik hiper avtomatizacije in Gartner ugotavlja, da je to temeljni korak za številna podjetja, ki želijo vzpostaviti učinkovitejše sisteme. Podjetja lahko s preusmeritvijo vsakdanjih in obsežnih opravil z zaposlenih na programsko opremo robotov povečajo učinkovitost in produktivnost.
Ta premik povečuje tudi zavzetost in zadovoljstvo zaposlenih, saj jim odvzema dolgočasne in zamudne naloge, zato se lahko bolj posvetijo pomembnejšim in bolj zadovoljivim operativnim potrebam. Usposobljenemu osebju ni več treba upravljati dolgočasnih opravil, kot so ravni zalog in sledenje pošiljkam, kar pomeni, da lahko izkoristi znanje, zaradi katerega je sploh dobilo službo.
Kaj je inteligentna avtomatizacija (IA)?
Inteligentna avtomatizacija je celovit izraz za trojico tehnologij za avtomatizacijo, ki organizacijam omogočajo racionalizacijo in razširitev procesov odločanja. Trojček zmogljivih kognitivnih tehnologij vključuje:
- Upravljanje poslovnih procesov (BPM), včasih imenovano tudi avtomatizacija poslovnih tokov. Obstoječi potek dela preoblikuje v učinkovitejše procese.
- Robotska avtomatizacija procesov, kot je navedeno zgoraj, prevzame vsakdanja, obsežna opravila in tako sprosti zaposlene za bolj zapletena in kvalificirana opravila.
- Umetna inteligenca (AI) je najpomembnejša od vseh treh, saj poganja vse naprej. Tehnologija umetne inteligence hitro analizira podatke, da bi ustvarila zanesljiv in ustrezen nabor podatkov, ki se uporabijo za napovedovanje.
Združevanje teh najsodobnejših tehnologij je temelj hiperavtomatizacije, kot jo opisuje Gartner. Inteligentna avtomatizacija povečuje natančnost, rezultate in skladnost, hkrati pa zmanjšuje stres za zaposlene. Podjetjem zagotavlja stroškovno učinkovit način za varno in učinkovito povečevanje obsega.
Hiperavtomatizacija v primerjavi z:
Inteligentna avtomatizacija
Inteligentna avtomatizacija ponuja celovitejši pristop kot samo RPA, vendar še vedno obravnava le del nalog, ki jih lahko podjetje smiselno avtomatizira. Ne pozabite, da je del definicije hiperavtomatizacije, da podjetje avtomatizira čim več opravil. Ta pristop vključuje nenehno iskanje novih priložnosti za izpopolnjevanje procesov za doseganje največje možne avtomatizacije.
Inteligentna avtomatizacija je temelj hiperavtomatizacije, kar pomeni, da lahko organizacija uvede inteligentno avtomatizacijo, vendar ima še vedno prostor za nadaljnjo širitev avtomatizacije znotraj poslovnega modela. IA je lahko izhodišče za hiperavtomatizacijo, vendar morajo podjetja na neki točki sprejeti dodatne tehnologije in izdelke, da bi dosegla največjo stopnjo avtomatizacije.
RPA
Hiper avtomatizacija, kot jo opisuje Gartner, je celovit sistem, ki opravlja vrsto nalog, vključno z enostavnimi in zapletenimi opravili. RPA predstavlja eno od tehnoloških kolesc v večplastnem sistemu hiperavtomatizacije.
Kot sestavni del funkcionalne tehnologije hiper avtomatizacije je RPA strogo namenjena poenostavljenim, rutinskim opravilom in se uporablja v povezavi z več drugimi izdelki. Če želi podjetje resnično avtomatizirati vsa možna opravila, zgolj zanašanje na tehnologijo RPA ne zadostuje, saj ta obravnava le določen del opravil.
Nekaj zgodovine hiperavtomatizacije: Od RPA do inteligentne avtomatizacije in hiperavtomatizacije
Hiperavtomatizacije ne bi bilo, če ne bi bilo RPA in inteligentne avtomatizacije, in to ne samo zato, ker slednji dve prispevata k prvi. RPA je bil predhodnik IA, ki je pri Gartnerju privedel do pojava hiper avtomatizacije.
RPA se je začel uporabljati šele leta 2015, vendar ima ta koncept korenine že v šestdesetih letih prejšnjega stoletja. Strojno učenje, veja umetne inteligence, je postalo vir zanimanja v šestdesetih letih prejšnjega stoletja, vendar je približno trideset let napredovalo počasi. V devetdesetih letih prejšnjega stoletja je nekaj prelomnih dosežkov privedlo do pomembnega napredka, na primer sistemi RPA za pridobivanje podatkov iz slik in datotek PDF.Eksperimentiranje je v začetku leta 2000 privedlo do prvih konceptov programske opreme RPA.
Avtomatizacija robotskih procesov se je razmahnila sredi 2000-ih let in sprožila trend avtomatizacije, vključno z razvojem tehnologije umetne inteligence. Tehnološka podjetja in razvijalci niso potrebovali veliko časa, da so spoznali, da lahko združijo programsko opremo in orodja, kot sta umetna inteligenca in BPM, ter tako ustvarijo učinkovitejše procese. Prva ocena učinka se je pojavila do leta 2018, pri čemer se je v veliki meri opirala na orodja RPA.
Medtem ko je trajalo več let, da sta RPA in IA pridobila sposobnost preživetja in privlačnost, sta se v manj kot desetletju eksponentno razvila. Industrija RPA je leta 2020 dosegla 1,58 milijarde dolarjev, do leta 2027 pa se bo povečala za več kot 30 %.
Razvoj RPA v IA je postavil temelje za hiperavtomatizacijo, kot jo je leta 2019 opredelil Gartner. Ta večplastni sistem se še naprej razvija, saj podjetja, tehnološka podjetja in razvijalci programske opreme odkrivajo nove načine za izboljšanje obstoječih orodij.
Kako deluje hiperavtomatizacija?
Hiperavtomatizacija je več kot le avtomatizacija nalog. Gre za revolucionaren način stroškovno učinkovitega povečevanja poslovanja z uporabo več tehnologij za izboljšanje delovnih obremenitev in procesov za največjo učinkovitost. Hiperavtomatizacija po Gartnerjevih standardih je sedanjost in prihodnost tehnologije v poslovnem svetu. Predstavlja vse, kar je lahko tehnologija, simfonijo izdelkov in platform, ki delujejo usklajeno za skupni cilj.
Hiperavtomatizacija po definiciji uporablja več izdelkov, platform in orodij za ustvarjanje uravnoteženega in učinkovitega sistema za avtomatizacijo vseh možnih nalog. Osredotoča se na proces in oblikovanje edinstvenega sistema, ki deluje za ohranjanje podjetja, kar pomeni večstopenjsko izvajanje.
Da bi podjetjem pomagal določiti parametre za hiperavtomatizacijo, je Gartner oblikoval pristop digitalnega dvojčka. V bistvu podjetje ustvari virtualni model obstoječih organizacijskih procesov in njihovega trenutnega delovanja.
Z uporabo orodij za rudarjenje in rudarjenje opravil je mogoče manipulirati z virtualnim konstruktom, da bi ugotovili in preizkusili različne aplikacije ter preverili, kako bi se avtomatizacija izvajala v resničnem življenju. Podjetje lahko tudi ugotovi morebitne težave ali priložnosti za nadaljnjo avtomatizacijo na vsakem koraku.
Kakšne so prednosti hiperavtomatizacije?
Podjetja lahko z uporabo tehnologije hiperavtomatizacije pridobijo pomembne koristi.
Kakšni so izzivi hiperavtomatizacije?
Vsak tehnološki sistem ima pomanjkljivosti, tudi hiperavtomatizacija, zato morajo biti podjetja pripravljena na to, da se spopadejo z izzivi.
Gre za kompleksen sistem
Temelj hiperavtomatizacije je izvajanje več programov za avtomatizacijo, kar pomeni, da gre po definiciji za kompleksen sistem. Tehnologije se med seboj dopolnjujejo, vendar pa je za vzpostavitev vsega potreben čas in znanje, kar iz več razlogov ni najlažje.
Najprej mora imeti organizacija na voljo izčrpen seznam vseh poslovnih procesov, ki pa ni vedno na voljo. Ustvarjanje podatkovne zbirke zahteva nekaj časa, nato pa še dodatne korake, da se določi, katere procese je treba najprej obravnavati. Če se ekipe ne dogovorijo o postopkih ali o tem, kje začeti, se lahko datum začetka zamakne.
Poleg tega ni enotnega pristopa, ki bi ustrezal vsem, niti v eni panogi. Usklajevanje proizvodnih potreb z zadovoljstvom strank in zaposlenih prinaša več plasti zapletenih parametrov, ki jih ni enostavno omejiti na robotsko razumevanje.
Umetna inteligenca ni nezmotljiva
Zdi se, da se umetna inteligenca nenehno izboljšuje, strokovnjaki pa se iz leta v leto izpopolnjujejo. Seveda je napredek prinesel številne potencialne izzive za organizacije, ki upajo, da bodo tehnologijo uporabile v svojo korist.
Med glavnimi pomisleki glede tehnologije umetne inteligence so vprašanja zasebnosti in prirojene pristranskosti sistemov. Ker večina podjetij ne oblikuje lastne tehnologije umetne inteligence, jo odda v zunanje izvajanje izkušenim razvojnim ekipam. Te ekipe potrebujejo realne podatke za izdelavo in preizkušanje programov, kar pomeni, da obstaja nevarnost razkritja osebnih podatkov ali netočnih sistemov usposabljanja.
Poleg tega imajo vsi sistemi umetne inteligence v svojih algoritmih nekatere zakoreninjene pristranskosti. Te napačne ali netočne predpostavke lahko vplivajo na celoten sistem in upočasnijo ali preprečijo optimalno učinkovitost.
Katere panoge so idealne za hiperavtomatizacijo?
Čeprav lahko hiperavtomatizacija koristi večini panog, če ne celo vsem, so nekatere od njih že po naravi primerne za multimodalni pristop. Podjetja v naslednjih panogah bi morala že imeti nekaj tehnologije za avtomatizacijo in bi morala v bližnji prihodnosti razmisliti o tem, da bi jo uvedla še več.
Finance in bančništvo
Finančna industrija je bila ena prvih, ki je sprejela tehnologijo avtomatizacije. Od tehnologije avtomatizacije nima koristi le bančni sistem, temveč so vsi vidiki finančnega sveta ostali pred drugimi, ko je pandemija COVID-19 dejansko zaprla kamnite in malteške poslovalnice.
Bančne ustanove so izboljšale uporabniško izkušnjo strank, od mobilnih čekov do elektronskih prenosov sredstev, hkrati pa zmanjšale obremenitev fizičnih lokacij. Stranke lahko vplačujejo depozite, prenašajo denar in plačujejo račune od doma, na poti ali v službi. To je le en primer finančnih institucij, ki uporabljajo tehnologijo avtomatizacije za izboljšanje svojih poslovnih procesov.
Banke lahko avtomatizirajo tudi postopke poročanja, da povečajo kakovost podatkov, izpolnijo vse zakonske predpise in omogočijo zaposlenim, da se osredotočijo na pomembnejša opravila, vključno s storitvami za stranke.
Na področju avtomatizacije naredite še korak naprej in razmislite o uporabi algoritmov umetne inteligence v teh okoliščinah:
- Napovedovanje gibanja delnic in spodbujanje naložb.
- Z zbiranjem in vrednotenjem podatkov o posojilih v realnem času poenostavite postopke posojanja ter izboljšajte učinkovitost in natančnost.
- Podpora zahtevkom za storitve za stranke, tako da sistemi umetne inteligence lahko rešujejo težave na nizki ravni.
Bančni sektor lahko okrepi trženjska prizadevanja, da bi se usmeril k ustreznim strankam. Ročno trženje je za številne finančne uslužbence zamudno in dolgočasno, hkrati pa je to naloga, ki jo je mogoče zlahka avtomatizirati. Poleg tega je hitreje in lažje doseči več potencialnih strank, kar pomeni več legitimnih potencialnih strank.
Zdravstveno varstvo
Zdravstvo je še ena panoga, ki je pripravljena na hiperavtomatizacijo, kar pomeni, da je ta proces že začela. Eden prvih korakov je bila avtomatizacija farmacevtske industrije, da bi izboljšali izkušnje bolnikov, razbremenili lekarniške delavce in razbremenili oskrbovalne verige. Prehod je vključeval vse od množičnega naročanja do avtomatiziranih obvestil za bolnike, kar je omogočilo učinkovitejše in standardizirane postopke z manj napakami.
Premaknite se k zdravstvenim delavcem, ki skrbijo za paciente, in kako hiperavtomatizacija izboljša učinkovitost ter diagnostiko in zdravljenje. Uporaba orodij za avtomatizacijo omogoča hitrejše in enostavnejše dokumentiranje za vse udeležence, saj zmanjšuje možnost, da bi izpustili ključne informacije, ki bi lahko spremenile bolnikovo življenje.
Če je vse dostopno v realnem času, se izboljša izkušnja pacienta, ocena diagnostika in natančnost kodiranja za namene obračunavanja. Tehnologija avtomatizacije je učinkovit in stroškovno ugoden način, kako vsakemu pacientu zagotoviti optimalno izkušnjo, poleg tega pa zagotavlja tudi skladnost s predpisi in lahko na koncu pripomore k zmanjšanju skupnih stroškov zdravstvenega varstva.
Zavarovanje
Zavarovalniška industrija je zelo zapletena, saj je v vsaki fazi postopka potrebno urejanje številnih dokumentov za vse udeležence. Ne glede na vrsto zavarovanja je koristno avtomatizirati več stopenj v procesu, da bi dosegli natančnejše rezultate in zmanjšali stroške poslovanja.
Avtomatizacija ocen in ponudb omogoča natančnejše in doslednejše številke, zaposleni pa lahko opravljajo pomembnejše naloge, kot so stiki s strankami. Uporaba avtomatiziranih orodij in napredne analitike bistveno zmanjša vpliv človeških napak, zlasti z dostopom do neodvisnih virov, kot so senzorji in geografski podatki.
Na primer, upoštevajte avtomobilski zavarovalni zahtevek za trčenje. Inteligentna avtomatika lahko prepozna slike iz nesreč, skenira registrske tablice in oceni škodo ter tako preveri upravičenost, organizira datoteke in shrani dokumentacijo za vse stranke, kar omogoča hitrejše in natančnejše ponudbe.
Ta orodja lahko zmanjšajo število zavarovalniških goljufij in pospešijo postopek, tako da lahko agencije omejijo čas, ki je potreben za obravnavo zahtevka, in povečajo zadovoljstvo strank.
BPO in storitve za stranke
Klicni centri vsak dan opravijo na tisoče klicev, vendar je le za del klicev potrebna človeška pomoč. Številna opravila trajajo le nekaj trenutkov in zahtevajo preproste rešitve, ki jih umetna inteligenca zlahka opravi. Z uvedbo tehnologije za avtomatizacijo lahko skrajšate čas čakanja, kar poveča zadovoljstvo strank in učinkovitost klicnega centra.
Ko umetna inteligenca rešuje najpreprostejše klice, lahko človeški predstavniki rešujejo kompleksnejše težave, ki zahtevajo več časa in truda. Poleg tega lahko predstavniki brez potrebe po hitrem klicu namenijo dovolj časa, da zadovoljijo stranko in poiščejo ustrezno rešitev.
Celoten sistem deluje brezhibno in filtrira klice ter rešuje preproste težave, s čimer zmanjšuje število klicev predstavnikov, kar zmanjšuje izgorelost. Hiperavtomatizacija podjetjem omogoča tudi, da obravnavajo več dohodnih klicev, saj jih rešijo več brez eskalacije, kar povečuje zadržanje strank.
Turizem in gostinstvo
Le malo panog je tako odvisnih od interneta kot sektor potovanj in turizma, zato ni presenetljivo, da hiperavtomatizacija tej panogi obeta velike koristi. Čeprav sta turizem in gostinstvo tradicionalno usmerjena v ljudi, se danes rezervacije prevozov, prenočišč in vstopnic za znamenitosti skoraj v celoti izvajajo digitalno.
Poleg organizacije potovanj tehnologija avtomatizacije izboljšuje trženjska prizadevanja in dostop do natančnih in izčrpnih podatkov. Podjetja se lahko usmerijo na legitimne potencialne stranke in tako povečajo stopnjo konverzije, obenem pa izvajajo navzkrižno prodajo in nadgradnjo prodaje.
Ker ljudje vse pogosteje potujejo v tujino, je tehnologija jezikovnega prevajanja še pomembnejša kot kdaj koli prej. Na letališčih pogosto uporabljajo prevajalske sisteme za pomoč tujcem, ki ne znajo jezika, vendar morajo poiskati prevoze, prevoz in nastanitev.
Trgovina na drobno
Več kot 230 milijonov Američanov je leta 2021 nakupovalo prek spleta. Čeprav je k temu številu verjetno prispeval COVID-19, so bile številke pred pandemijo vsaj od leta 2016 precej višje od 200 milijonov. Tehnologija avtomatizacije lahko maloprodajnim podjetjem pomaga izkoristiti ta trend, saj zagotavlja nove načine za poustvarjanje prilagojene nakupovalne izkušnje na spletu.
Zbiranje podatkov za prilagajanje predlogov in trženjskega gradiva je ena od možnosti uporabe, vendar ne edina. Avtomatizacija plačil, zalog in upravljanja tveganj lahko zmanjša stroške in razbremeni že tako preobremenjene delavce v maloprodaji.
Končno, maloprodajne dejavnosti lahko izkoristijo podporo umetne inteligence pri določanju cen. Kompleksna analitika in primerjave stroškov lahko podjetjem pomagajo pri prepoznavanju in izvajanju donosnejših strategij določanja cen, ki povečujejo prihodke, ne da bi odvračale stranke.
Kateri procesi so idealni za hiperavtomatizacijo? (Avtomatizacija vseh poslovnih procesov od začetka do konca)
Kot pojasnjuje Garten, hiperavtomatizacija vključuje avtomatizacijo vseh možnih poslovnih procesov na vseh stopnjah in ravneh. Nekatera opravila je mogoče avtomatizirati bolj kot druga, pri drugih pa je za izkoriščanje prednosti avtomatizacije potrebnih več pristopov.
Avtomatizacijo je morda najbolje začeti v finančnem sektorju, saj je stroškovno učinkovita in povečuje učinkovitost v teh oddelkih. Avtomatizacija lahko zmanjša vpliv človeških napak in zagotavlja podatke o trendih v realnem času, tako da lahko vodstvo sprejema boljše finančne odločitve, od poročil o stroških do davčnih dokumentov.
Naloge obračuna plač potekajo po določenem urniku, zato so idealne za avtomatizacijo. Računovodske ekipe lahko s pomočjo tehnologije za avtomatizacijo preskočijo ročno delo, začenši s sledenjem delovnega časa in plačilne stopnje. Poleg digitalnih časovnih ur je mogoče z orodji za avtomatizacijo vplačevati plačilne liste, plačevati pogodbene sodelavce in spremljati davčne evidence.
Tehnologija hiperavtomatizacije lahko močno vpliva na kadrovski oddelek. Avtomatizacija vkrcavanja in izkrcavanja je za kadrovske ekipe velik časovni vložek, ki je povsem nepotreben. Večino dokumentacije in izmenjavo informacij za oba procesa lahko prenesete na orodja za avtomatizacijo, ki opravijo pomemben del procesa.
Tehnologija avtomatizacije zmanjšuje število napak, ki lahko vplivajo na plače, dopuste in napredovanja, hkrati pa omogoča vpogled v število in vzorce zaposlenih. Številne platforme ponujajo različna poročila, ki kadrovskim in vodstvenim ekipam pomagajo pri sprejemanju boljših kadrovskih odločitev. Prav tako je izkušnja prijetnejša za vse udeležence.
Poleg tega hiperavtomatizacija v kadrovskem oddelku ustvarja jasnejše smernice in zagotavlja boljše spremljanje uspešnosti brez pristranskosti. Avtomatizacija v bistvu odpravlja človeške predsodke pri odločanju o napredovanjih, disciplinskih ukrepih in drugih ključnih kadrovskih odločitvah.
Upravljanje storitev za stranke je ključnega pomena za vsako podjetje. Orodja za avtomatizacijo lahko spremenijo pravila igre, od upravljanja informacij o strankah do upravljanja zadovoljstva in zadrževanja strank.
- Klepetalni roboti omogočajo umetni inteligenci, da filtrira prejete poizvedbe in eskalira le tiste težave, ki jih ne more rešiti.
- S snemanjem pogovorov lahko pomagate zaposlenim in izboljšate splošne storitve za stranke.
- Obdelava prejetih e-poštnih sporočil in pošiljanje samodejnih odgovorov strankam sporoča, da so prejela njihova e-poštna sporočila.
- Umetna inteligenca lahko spremlja družbene medije in sproži opozorila za določene parametre, tako da jih lahko zaposleni obravnavajo.
- Portali za stranke so lahko ena od najkoristnejših možnosti za izobraževanje in podporo.
Sistemi za upravljanje odnosov s strankami (CRM) podjetjem omogočajo, da z nekaj kliki avtomatizirajo prodajo, trženje in storitve za stranke. Ekipe za storitve za stranke so tako učinkovitejše, zagotavljajo ustrezne podatke v realnem času in povečujejo sodelovanje s strankami.
Če podjetja uporabljajo orodja za avtomatizacijo, potrebujejo manj časa in virov za sledenje pošiljkam, upravljanje inventarnih številk in izpolnjevanje naročil. Zmanjšanje napak pri zalogah in naročilih je le ena od prednosti, ki jih prinaša čim večja avtomatizacija tega oddelka.
Ko imajo ekipe dostop do podatkov v realnem času, lahko načrtujejo primanjkljaje in prevelike zaloge ali izvedejo prilagoditve, da preprečijo izgubo prihodkov. Poleg tega avtomatizacija nadzora zalog poenostavi postopek hitrejšega in učinkovitejšega prenosa blaga.
Orodja za avtomatizacijo lahko spremenijo podobo trženja s širjenjem sporočila na več platformah, doseganjem ciljne skupine in izboljšanjem stopnje konverzije. Avtomatizirana e-poštna sporočila so ena najpogostejših načinov uporabe inteligentne avtomatizacije v podjetjih. Na primer, enostavno je nastaviti na stotine ali tisoče e-poštnih sporočil za mesece vnaprej, da bi sledili uveljavljeni promocijski kampanji.
Družbeni mediji in blogi so ključni elementi trženja in oblikovanja blagovne znamke za številna podjetja. Namesto ročnega vnosa objav in pošiljanja blogov ob določenem času lahko ekipe vse avtomatizirajo. V tem primeru hiperavtomatizacija povečuje doslednost in zmanjšuje možnost, da bi napačno določili čas kritične objave ali kampanje.
Poleg tega lahko modeli in analitika umetne inteligence izboljšajo prizadevanja za optimizacijo za iskalnike (SEO) in tako korenito spremenijo digitalno trženje in učinkovitost spletnih mest. Poleg tega ekipa za trženje lahko več časa nameni dragocenejšim nalogam, na primer pripravi novih kampanj ali iskanju novih materialov.
Primeri podjetij, ki so uvedla hiperavtomatizacijo
Čeprav je hiperavtomatizacija razmeroma nov koncept, ni nepreverjen. V nadaljevanju so predstavljene tri zgodbe o uspehu, ki dokazujejo učinkovitost uporabe več orodij za avtomatizacijo.
Verizon
Verizon uporablja hiperavtomatizacijo, kar pomeni, da podjetje uporablja tehnologijo umetne inteligence in druga orodja za avtomatizacijo za podporo zaposlenim in izpolnjevanje potreb po storitvah za stranke. Podjetje ne navaja podrobnosti o vseh izdelkih, ki jih uporablja, vendar poudarja učinkovitost klepetalnih robotov za storitve za stranke z umetno inteligenco za odgovarjanje na vprašanja in reševanje težav strank.
Podjetje ugotavlja, da klepetalni roboti zagotavljajo ravnovesje in zmanjšujejo obremenitev človeških agentov ter znižujejo stroške dela. Verizon poroča tudi, da je ta pristop izboljšal ocene zadovoljstva strank in zaposlenih.
Poleg tega namerava podjetje razširiti uporabo avtomatizacije, da bi racionaliziralo več poslovnih procesov.
Delta
Delta se je z glavo pognala v hiperavtomatizacijo in postala vodilna v panogi. Letalski prevoznik je uvedel vrsto avtomatiziranih procesov, da bi izboljšal izkušnjo svojih strank in bolje izkoristil zaposlene.
- Ustvarili so prvi celovit biometrični terminal v ZDA za varno in zanesljivo pospešitev prijave na let s prepoznavo obraza.
- S sledenjem prtljage RFID v realnem času strankam zagotovite potisna obvestila o stanju njihove prtljage.
- Samodejna prijava omogoča strankam, da se prijavijo prek aplikacije in virtualno dostopajo do svojih vstopnih kart, namesto da bi čakale v vrsti za papirnato vozovnico.
Letalski prevoznik uporablja tudi avtomatizirano tehnologijo za podporo zaposlenim v vseh fazah postopka.
GE Aviation
Družba GE Aviation je z uporabo pristopa digitalnega dvojčka izboljšala svojo igro pri izdelavi letalskih motorjev. Podjetje je ustvarilo virtualne replike svojih letalskih motorjev s pomočjo Microsoftove rešitve Azure Digital Twin. Na podlagi digitalnih modelov inženirska ekipa izvede teste, da preveri njihovo delovanje in predvidi težave, preden jih zgradi.
Zaposleni izvedejo več simulacij za vsak motor, da pripravijo podrobno diagnostiko in značilnosti o tem, kaj lahko posamezni motor doseže. Poleg tega ekipa še naprej spremlja motorje prek senzorjev na krmilni enoti, da bi v realnem času pridobivala podatke za napovedne modele.
Družba GE Aviation lahko stranke opozori, kdaj motor potrebuje servis in kaj je potrebno, da lahko optimizirajo delovanje in življenjsko dobo vsakega stroja. Ti večstopenjski pristopi zmanjšujejo stroške in izboljšujejo varnost izdelkov.
Katere tehnologije in orodja prispevajo k vzponu hiperavtomatizacije?
Hiperavtomatizacija po definiciji temelji na več tehnologijah, orodjih in platformah za doseganje največje učinkovitosti. Čeprav je nemogoče navesti vse možne vplive in razpoložljiva orodja, so ti najpogosteje povezani z metodo.
- Umetna inteligenca (AI)
- Strojno učenje (ML)
- Robotska avtomatizacija procesov (RPA)
- Napredna analitika
- Obdelava naravnega jezika (NLP)
- Optično prepoznavanje znakov (OCR)
- Digitalni dvojček organizacije (DTO)
- Platforme z nizko kodo/No-Code
Umetna inteligenca je morda najvplivnejši vidik tehnologije avtomatizacije, saj je osnova za vizualno zaznavanje, prepoznavanje govora, sprejemanje odločitev in prevajanje jezikov. Z umetno inteligenco lahko roboti interpretirajo podatke in oblikujejo ustrezen odziv ali pa pregledajo množico informacij in pripravijo podrobne in natančne napovedi.
To je v bistvu temelj za najnaprednejšo tehnologijo avtomatizacije. Umetna inteligenca lahko še naprej raste in se razvija, da bi čim bolj izkoristili naše priložnosti za uporabo tehnologije za bolj vsakdanja in srednje zahtevna opravila, da bi se ljudje lahko osredotočili na upravljanje in reševanje bolj zapletenih vprašanj.
Umetna inteligenca ni namenjena nadomeščanju zaposlenih, temveč njihovemu dopolnjevanju in razbremenitvi dela. Čeprav ima umetna inteligenca nekatere težave, kot so prirojene pristranskosti, si razvijalci dejavno prizadevajo odpraviti pomanjkljivosti in jih odpraviti.
Strojno učenje je podmnožica umetne inteligence, ki je sestavni del hiperavtomatizacije. Je glavni vir za številne vidike našega vsakdanjega življenja, vključno z vsem, od klepetalnih robotov do prilagojenih predlogov Netflixa.
To programiranje močno prispeva k številnim funkcijam umetne inteligence in spodbuja napredek tehnologije, saj je to programiranje tisto, ki računalnikom omogoča, da se na podlagi podatkov in izkušenj naučijo samoprogramiranja. Strojno učenje lahko uporablja tri edinstvene pristope k podatkom:
- Opisni, kar pomeni, da računalnik analizira podatke za opis dogodka ali rezultata.
- Prediktivna uporaba vključuje analizo informacij za ustvarjanje napovedi o prihodnjih trendih.
- Predpisovalno strojno učenje pomeni uporabo informacij za določitev pravilnega načina ukrepanja.
Strojno učenje je lahko tudi nadzorovano z modeli s podatki, ki jih označijo ljudje, nenadzorovano, pri katerem stroj sam išče vzorce, ali učenje z ojačitvijo, pri katerem se stroji usposabljajo s sistemi poskusov in napak ter nagrajevanjem. Vsak pristop in vsaka metoda se lahko v hiperavtomatizaciji uporablja večkrat, odvisno od tega, kaj želi podjetje doseči.
Umetna inteligenca in strojno učenje predstavljata prihodnost poslovanja in številna podjetja so ta trend že sprejela, saj je 76 % podjetij zavezanih strojnemu učenju in umetni inteligenci v letu 2021.
Če sta umetna inteligenca in strojno učenje temelj orodij za hiperavtomatizacijo, je robotska avtomatizacija procesov eno prvih orodij, ki bi jih morala uporabljati večina podjetij. Običajno ga je enostavno uvesti z namestitvijo programske opreme, prihrani pa lahko veliko časa in denarja.
Kot smo že omenili, je RPA programiranje robotov in programske opreme za izvajanje preprostih, ponavljajočih se in obsežnih nalog. Zajema najbolj zamudna in dolgočasna opravila, ki jih podjetje potrebuje za svoje delovanje, vendar zaposlene, ki jih opravljajo, spravljajo ob živce. Z uporabo programske opreme RPA se ti zaposleni lahko osredotočijo na bolj zapletene in izpolnjujoče naloge. Ne le da zmanjšuje skupne stroške, temveč tudi zmanjšuje število človeških napak in izgorelosti zaposlenih.
Napredna analitika se nanaša na samodejno analizo podatkov za prepoznavanje globljih vrednosti, napovedovanje trendov in ponujanje priporočil. Pristop temelji na umetni inteligenci, ki se poglobi v informacije in poišče vzorce ter izvede obsežne analize, vključno z obdelavo zapletenih dogodkov in simulacij.
Ključna prednost uporabe napredne analitike je velika količina podatkov, ki jih lahko ti programi obdelajo. Algoritmi lahko analizirajo, ločujejo in združujejo informacije ter brez človeškega posredovanja iščejo različne povezave, vzorce in drugo, kar pomeni, da lahko nenehno zagotavljajo želene informacije.
Uporaba samodejne analitike lahko podjetjem pomaga na več načinov, vključno s poenostavitvijo ogromne količine podatkov v uporabno vsebino, izvajanjem virtualnih simulacij za ugotavljanje težav in iskanjem novih načinov za racionalizacijo poslovnih procesov.
Obdelava naravnega jezika je druga veja umetne inteligence, ki se osredotoča na jezik, zlasti na to, kako računalniki razumejo in razlagajo človeški jezik. NLP omogoča računalnikom in ljudem, da komunicirajo brez uporabe tradicionalnih kod, kot je Java.
Ti sistemi niso popolni in na splošno ne bodo zadostovali za več kot le rutinske pogovore, vendar je NLP razvijajoč se sistem, ki uporablja tehnike strojnega učenja in umetne inteligence. NLP se uporablja za avtomatizirane telefonske sisteme in lahko filtrira klice ter tako razbremeni klicne centre in predstavnike služb za pomoč strankam.
Optično prepoznavanje znakov je vrsta umetne inteligence, ki računalnikom pomaga prepoznavati številke in črke ter tako omogoča branje dokumentov. Ta programska oprema lahko papirnate dokumente prenese v besedilo, ki ga lahko berejo stroji, pretvori datoteke iz enega formata v drugega ter celo pomaga slepim in slabovidnim osebam.
Ta programska oprema zmanjšuje stroške in izboljšuje potek dela z racionalizacijo vnosa podatkov in shranjevanja dokumentov, hkrati pa zaposlenim zagotavlja najnovejše informacije. Podjetjem omogoča tudi varovanje in varnostno kopiranje podatkov.
Digitalni dvojček organizacije je virtualni model, ki replicira vse operativne procese in z njimi povezane podatke, da se oceni, kako bi se podjetje lahko odzvalo na različne spremenljivke. Običajno podjetje uporablja DTO za ugotavljanje področij, ki jih je treba izboljšati, in preizkušanje možnih rešitev, da bi našlo najboljši rezultat.
Model DTO je mogoče uporabiti za dele organizacij, kot so zasnove izdelkov, da bi jih preizkusili posamezno in v edinstvenih razmerah. Programska oprema DTO lahko zmanjša stroške s praktičnim preizkušanjem poskusov in napak, zaradi česar je idealna za projekte, ki presegajo proračun.
Orodja z nizko stopnjo kode in možnosti brez kode (brez skriptov) uporabljajo umetno inteligenco za avtomatizacijo dela kode, tako da lahko uporabniki povlečejo in spustijo elemente. Te platforme omogočajo, da tudi ljudje z omejenimi izkušnjami s kodiranjem uspešno sestavijo funkcionalno aplikacijo. Poleg tega ta pristop podpira strokovnjake, saj se ukvarja s preprostimi vidiki kodiranja, tako da se lahko osredotočijo na bolj zapleteno programiranje.
Kako začeti s hiperavtomatizacijo
Hiperavtomatizacija je sedanjost in prihodnost večine podjetij, saj ljudem omogoča pametnejše delo. Učinka na poslovni izid ni mogoče podcenjevati, vendar to ne pomeni, da je pot do hiperavtomatizacije brez napora. Kot pri vsakem novem sistemu se bodo tudi tu pojavljale bolečine, ko bodo zaposleni in vodstvo spreminjali vsakodnevne naloge, da bi jih uskladili z novimi cilji. Čeprav bo sistem vsakega podjetja videti drugače, je splošna pot do hiperavtomatizacije enaka. Družba Gartner je predlagala postopek v treh korakih za doseganje hiperavtomatizacije, čeprav vsak korak vključuje več ukrepov.
1. Standardizacija sistemov in procesov
Spomnite se, da del hiperavtomatizacije vključuje opis vseh poslovnih procesov, tudi tistih, ki trenutno nimajo pisnih smernic. Ta korak zahteva čas in potrpežljivost za podrobno opisovanje trenutnih poslovnih procesov, vključno s tem, kdo opravlja naloge in kakšno opremo uporablja. To je temelj procesa in edini način za doseganje optimalne učinkovitosti.
Opis vsakega postopka je le del prve faze. Vsak postopek je treba standardizirati, tako da vsi sledijo istim korakom. Mnoga podjetja bodo opazila neučinkovitost trenutnih procesov, deloma zaradi nedosledne uporabe obstoječih metod. Na tej točki je mogoče opredeliti najboljše prakse in začetne možnosti za avtomatizacijo s programsko opremo.
Upoštevajte, da bo v tem koraku morda treba premestiti ali odpustiti nekatere zaposlene, da bi se prilagodili začetnemu prehodu na avtomatizacijo. Na koncu naj bi ta korak prinesel učinkovitejšo porabo časa in manjše število zaposlenih, ki upravljajo več dejavnosti.
2. Daljinsko upravljanje in nadzor delovanja
Z upoštevanjem upravljanja na daljavo dodatno zmanjšate splošne stroške, saj lahko zaposleni in vodstvo upravljajo operacije z nadzorne plošče. Modeli digitalnega dvojčka delovanja (DTO) in interneta stvari (IoT) ponujajo izjemno podporo in priložnosti za podjetja, ki vstopajo v to fazo hiperavtomatizacije.
Ker avtomatizacija zagotavlja informacije v realnem času in internet omogoča oddaljen dostop, se lahko ekipe odzovejo na težave ali spremenijo prestavo skoraj od koder koli. Za upravljanje operacij je potrebnih manj ljudi in manj osebnega časa, kar ima stranski učinek v obliki varnejših delovnih prostorov za zaposlene v nevarnih panogah, kot so rudniki in rafinerije nafte.
Z daljinskim nadzorom lahko vodstvo spremlja tudi vsakodnevno delovanje, kar je še posebej koristno orodje za podjetja, ki imajo sredstva razporejena na več lokacijah. Poleg tega upravljanje na daljavo omogoča večjo prilagodljivost pri selitvi operacij, če je to potrebno.
Nekatere prve aplikacije kažejo, da upravljanje na daljavo podpira skladišča, elektrarne in kmetije, saj jim omogoča upravljanje brezpilotnih letal in drugih robotskih sistemov pri opravljanju nalog na terenu. Vendar pa so možnosti uporabe neskončne, saj vse več panog odkriva načine za uporabo upravljanja na daljavo za racionalizacijo in pospeševanje storitev.
Ta faza bi lahko prinesla več izzivov kot prejšnja, saj zahteva bolj zapleteno programsko opremo in orodja. Podjetja potrebujejo znanje in prostor, da lahko zagotovijo tehnično zahtevno podporo, ki je potrebna za izvajanje upravljanja na daljavo. Poleg tega bi to lahko povzročilo več odpuščanj zaposlenih, ki bi jim sledila potreba po zaposlovanju različnih strokovnjakov z znanjem in spretnostmi za obvladovanje novih dejavnosti.
3. Od delno avtomatizacije do popolne avtomatizacije
Nazadnje lahko organizacije sprejmejo ukrepe, s katerimi dosežejo svoj polni potencial za avtomatizacijo. Vlaganje v robote in inteligentne operativne sisteme za podporo procesom in fizičnim objektom v organizaciji zahteva čas.
Ta faza vključuje uporabo različnih orodij, platform in programske opreme, s katerimi se izboljšajo operacije in avtomatizirajo preostala opravila. Pogosto se za povečanje učinkovitosti bolj zanaša na umetno inteligenco in strojno učenje.
Končni učinek se kaže v manjših naložbah v nove projekte in hitrejšem zagonu, saj avtomatizacija ekipam omogoča hitrejše in učinkovitejše reševanje projektov. Operacije je mogoče začeti izvajati prej, saj imajo vsi člani dostop do potrebnih informacij in orodij skoraj takoj, namesto da bi čakali, da jih dobijo. Brezhibno usklajevanje pomeni manj časa za pripravo na začetku.
Poslovanje dobi zagon, zaradi vzpostavljenih sistemov umetne inteligence in strojnega učenja pa tudi hitreje in lažje obvladuje ovire. Prediktivna tehnologija lahko vnaprej prepozna morebitne težave in ekipam omogoča, da se prilagodijo hitreje kot kdaj koli prej.
Popolna avtomatizacija ni brez izzivov, vendar so prednosti veliko večje od slabosti. Kljub temu je treba razumeti, da ta faza zahteva specializirane zaposlene z znanjem za upravljanje opreme. Popravila, posodobitve in nadgradnje pomenijo dodatne stroške, sestavni deli pa so vedno cenovno dostopni ali takoj na voljo. Poleg tega se pri premestitvi zaposlenih pojavljajo nekateri izzivi, vključno s pravnimi in političnimi posledicami.
Storitve hiperavtomatizacije podjetja ZAPTEST
ZAPTEST je tesno sodeloval z Gartnerjem pri razvoju celovitih orodij za testiranje programske opreme in RPA, ki podpirajo podjetja pri njihovem prizadevanju za hiperavtomatizacijo. Orodja na ravni podjetja lahko avtomatizirajo katero koli platformo, kot so Linux, Windows, Android, iOS, splet, in izvajajo različne teste, od testov obremenitve, testov zmogljivosti, testov uporabniškega vmesnika, testov QA do kompleksnih regresijskih testov, testov enote, funkcionalnih testov, integracijskih testov, testov uporabniškega vmesnika, kompleksnih testov API in številnih drugih. Poleg tega podjetjem ni treba zaposliti ali usposobiti strokovnjaka, saj ZAPTEST ne zahteva znanja kodiranja ali razvoja programske opreme. Poleg tega je strokovnjak ZAP na voljo 24 ur na dan, 7 dni v tednu na daljavo, da kot del ekipe pomaga organizaciji.
Orodje je enostavno za uporabo in se brez težav integrira med platformami in aplikacijami, zato ni treba ponovno konfigurirati aplikacij ali upravljati več skript za različne naprave.
Pogosta vprašanja
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.