Автоматизация 2.0: на пути к полной цифровизации

Все больше руководителей понимают, что автоматизация — идеальный ответ на многие проблемы и задачи бизнеса. Она требует минимум человеческого труда и при этом дает видимый результат на любом уровне компании. Поэтому считается, что среди всех цифровых преобразований, происходящих в организациях, нет более эффективного, чем полная автоматизация. Рассказываем, как создать предприятие, на котором технологии роботизации и искусственного интеллекта внедрены во все процессы, поддающиеся цифровой трансформации.

Миллионы рутинных операций, которые сотрудники должны выполнять вручную, приводят к снижению их производительности и удовлетворенности работой. Компании ежедневно теряют более 10 млрд трудочасов на простых повторяющихся задачах.

Поэтому Gartner называет гиперавтоматизацию, или полную автоматизацию предприятия, одним из ключевых трендов 2021 года. По мнению аналитиков, к 2023 году организации смогут выполнять автономно и автоматизированно на 25% больше задач. А по оценкам Acumen Research and Consulting, глобальный рынок решений для автоматизированного управления инфраструктурой будет расти со среднегодовым темпом в 13,2% и достигнет 3,8 миллиарда долларов к 2026 году. Это, конечно, ниже динамики рынка облачных услуг, но значительно выше, чем, к примеру, для сегмента ИТ-аутсорсинга.

Растущий интерес бизнеса к концепции полностью автоматизированного предприятия можно объяснить тем, что этот подход позволяет более критически подойти к процессу внедрения передовых технологий в бизнес-процессы. В отличие от более традиционного способа, когда компании начинали цифровизацию без четкого плана преобразований, полностью автоматизированное предприятие подразумевает последовательное применение ИТ-инструментов только на тех участках бизнеса, где это действительно необходимо и может оказать наибольшее влияние. Компании могут использовать такой метод автоматизации, например, для того, чтобы предоставлять клиентам более качественные услуги при меньших затратах ресурсов.

Сегодня существует два основных подхода к автоматизации предприятия:

Комплексная автоматизация предприятия позволяет интегрировать эти подходы в единый комбинированный процесс. В результате передовые технологии, такие как RPA и искусственный интеллект, становятся связующим звеном между информационной инфраструктурой и человеческим трудом, позволяя организациям получать синергетический эффект от их взаимодействия.

Кроме того, такой подход к автоматизации позволяет генерировать более высокие доходы: в Deloitte подсчитали, что у компаний, сочетающих RPA и AI, средний рост выручки составил 9%, тогда как у компаний, которые их не объединяли, — всего 3%.

Равин Джесутхасан, футуролог, автор книг об автоматизации предприятия, глобальный лидер по услугам трансформации в Mercer, считает, что мы приближаемся к новой промышленной революции, одним из результатов которой станет демократизация автоматизации. Однако это произойдет только при условии глубокого понимания, как компании используют технологии, и как они автоматизируют процессы.

По его мнению, бизнесу нужно видеть конечный результат, прежде чем приступать к автоматизации. А для этого необходимо выйти за пределы основного рабочего процесса, оценить все те задачи, которые можно перевести в цифру, категоризировать их и разобраться в их «природе». Только после этого можно осознать реальный потенциал внедрения RPA и AI. Это первый и главный шаг на пути к комплексной автоматизации предприятия. Остальные же нацелены непосредственно на то, чтобы выбрать подходящий тип автоматизации и выстроить «дорожную карту».

Роботы, функционирующие независимо от человека, могут взять на себя сложные, длительные и утомительные рабочие процессы и привлекать людей по мере необходимости лишь для проверки информации и обработки исключений.

При этом, по словам футуролога, важно держать фокус. Большинство организаций считает, что чем больше деятельности, тем лучше. Но на деле в любой компании действует принцип Парето: 20% усилий приносят 80% результатов. Достаточно взглянуть на работников бизнеса в сфере страхования: автоматизация даже одной несложной задачи, такой как обработка страховых требований, может в разы увеличить их продуктивность. Что, в конечном счете приведет к росту доходов организации в целом. Так, с помощью программных роботов от UiPath одна крупная страховая компания смогла повысить производительность своих сотрудников почти в пять раз. Если до внедрения RPA 4 человека обрабатывали 5 300 обращений в месяц, в результате роботизации процесса и внедрения четырех роботов этот показатель вырос до 27 000.

Другой пример — работа кредитного аналитика. Многие рабочие задачи такого специалиста, такие как скоринг, обработка данных, их верификация, базируются на правилах. Достаточно избавить его от повторяющейся рутины — и он сможет сосредоточиться на более ценной для бизнеса работе. Например, сделать пользовательский опыт более персональным.

По мнению вице-президента UiPath по продуктовому маркетингу Диего Ломанто, ключ к подлинной вовлеченности сотрудников заключается в том, чтобы дать им возможность и время освоить автоматизацию и свыкнуться с ней. Здесь вступает в действие так называемый «маховик автоматизации». Он описывает, как компании ускоряют цифровую трансформацию.

Все начинается с организации социальных программ, нацеленных на то, чтобы показать сотрудникам возможности цифровых преобразований, пути трансформации процессов, а также ценность автоматизации. Как только люди знакомятся с автоматизацией и понимают, что ничто не угрожает их работе, они полностью меняют свое отношение к внедрению передовых технологий. И приходят в восторг, когда осознают, что программные роботы могут справиться с теми задачами, которые им не нравятся. На этом этапе многие компании создают Центры компетенции (CoE) для распространения информации и знаний.

Следующий этап — адаптация. Отчет IDC «Робот для каждого работника» показывает, что 71% сотрудников с оптимизмом смотрят на то, как автоматизация повлияет на их повседневную работу в будущем. И лучший способ повысить их оптимизм — обеспечить сотрудников инструментами автоматизации, научить их использовать и максимально вовлечь в процесс перехода на новые технологии. Когда сотрудники увидят автоматизацию в действии, они лучше поймут ее значимость и задачи, которые она решает. В результате они начнут предлагать Центрам компетенции собственные идеи и даже инструменты автоматизации и помогут выстроить процесс автоматизации с учетом реальных потребностей команды и компании.

В целом такой подход, ориентированный на сотрудников, можно смело назвать «автоматизацией с человеческим лицом».

В каждой компании есть множество возможностей для автоматизации. Но большинство из них слишком малы для команд разработчиков. Да и людей, занимающихся автоматизацией, тоже поначалу немного. Чтобы решить проблему нехватки талантов, предприятия работают над демократизацией автоматизации.

В компаниях появляются так называемые “citizen developers” — сотрудники, которые создают RPA-решения на уровне бизнеса с помощью low code инструментов. И бизнес активно поддерживает такие инициативы. В частности, развивает программы повышения квалификации. По словам Кевина Кроена, партнера, руководителя отдела интеллектуальной автоматизации в PwC, - это единственный способ вовлечь команду в процесс цифровой трансформации. К примеру, когда в PwC четыре года назад начали переход к автоматизации, в компании сосредоточились на обучении 55 тысяч работников на двух уровнях:

Сфера ИИ обладает огромным, еще не реализованным потенциалом. К примеру, исследование McKinsey показывает, что только 20% компаний, знающих об искусственном интеллекте, смогли использовать технологию в основном бизнес-процессе или масштабировать ее. А по словам 76% респондентов опроса Accenture, они изо всех сил пытаются масштабировать инициативы в сфере ИИ.

Благодаря интеграции с RPA искусственный интеллект помогает компаниям перейти на новый, интеллектуальный уровень автоматизации. Он помогает определить, где и как именно роботизация может действительно помочь людям в выполнении рутинных задач.

По словам Бхаваны Матхур, вице-президента по управлению продуктами UiPath, есть множество вариаций того, как люди выполняют бизнес-процессы даже внутри одного предприятия. Процесс-майнинг помогает визуализировать end-to-end процессы и выявлять узкие места в них. Интеллектуальный анализ задач — определить, где именно в рабочем процессе возникают эти узкие места. А такие технологии, как распознавание, позволяют понять, как конкретно пользователи ведут себя, используя десктоп. Комбинация этих подходов дает наиболее полный взгляд на автоматизацию.

П. Д. Сингх, вице-президент по продуктам искусственного интеллекта UiPath, также отмечает, что если RPA идеально подходит для автоматизации простых повторяющихся алгоритмизированных задач, то с помощью ИИ можно автоматизировать гораздо более сложные процессы. Искусственный интеллект используется в сценариях, которые в противном случае были бы невозможны, такие как прогнозирование запасов или массовый найм. А значит, с его помощью можно расширять области применения автоматизации.