Хотя гиперавтоматизация пока не так популярна среди предприятий, она быстро развивается от простой автоматизации процессов к взаимосвязанной интеллектуальной экосистеме, поддерживаемой ИИ, машинным обучением (ML) и роботизированной автоматизацией процессов (RPA). Заставляет ли это компании внедрять эти решения? Скорее всего.
По данным Gartner, почти треть предприятий автоматизируют более половины своих операций к 2026 году — это значительный скачок по сравнению с 10% в 2023 году. Однако, несмотря на то что гиперавтоматизация обещает изменить отрасли и число ее приверженцев растет, многие организации, к сожалению, все еще сталкиваются с трудностями в эффективном масштабировании. Менее 20% компаний освоили гиперавтоматизацию своих процессов.
В этой статье мы рассмотрим, почему гиперавтоматизация развивает, основные проблемы ее внедрения и как компании могут адаптировать свои операции, избегая распространенных pitfalls.
Переход от базовой автоматизации к умным системам
Гиперавтоматизация — как ясно из самого термина — поднимает автоматизацию на новый уровень, сочетая ИИ, ML, RPA и другие технологии. Это позволяет компаниям автоматизировать сложные задачи, анализировать большие объемы данных и принимать решения в реальном времени. Таким образом, в то время как традиционная автоматизация сосредоточена на отдельных задачах, гиперавтоматизация создает системы, которые постоянно учатся и улучшаются.
Как уже упоминалось, не так много компаний интегрировали ее, что может быть связано с тем, что они не понимают ее необходимость — им необходимо использовать гиперавтоматизацию, чтобы оставаться конкурентоспособными в цифровом мире. Как? На самом деле, список довольно длинный: она снижает затраты, увеличивает эффективность, минимизирует человеческие ошибки в рутинных задачах, оптимизирует операции, помогает соблюдать нормы и улучшает клиентский опыт.
Тем не менее, как мы уже увидели из прогноза Gartner, к 2026 году почти треть компаний автоматизирует более половины своих операций, и этот сдвиг показывает, что компании хотят большего, чем просто автоматизация задач — им нужны системы, которые анализируют, учатся и адаптируются в реальном времени.
Например, компании используют интеллектуальную автоматизацию (IA) для улучшения процесса принятия решений. Это включает в себя интеграцию генеративного ИИ (GenAI) с платформами автоматизации, благодаря чему компании могут сократить ручной труд и повысить эффективность. Такие компании, как Airbus SE и Equinix, Inc., успешно внедрили гиперавтоматизацию на основе ИИ для финансовых процессов, значительно сократив объемы работы и ускорив процессы.
С ростом объемов данных и необходимостью принятия решений в реальном времени гиперавтоматизация играет ключевую роль в успехе бизнеса.
Проблемы при выполнении гиперавтоматизации
Хотя идея полной автоматизации звучит привлекательно, фактические уровни ее внедрения все еще низкие. Кроме неспособности определить цель гиперавтоматизации, нехватка ресурсов и сопротивление изменениям могут стать большой преградой. Кроме того, сложность интеграции новых технологий с существующими системами и необходимость значительных инвестиций в обучение персонала также представляют собой серьезные проблемы. Учитывая эти барьеры, большинство компаний все еще сильно полагаются на ручные процессы и устаревшие операционные рабочие процессы.
К сожалению, препятствия на этом не заканчиваются. Еще одной большой причиной, по которой немногие организации эффективно реализуют автоматизацию, является плохая культура данных. Без структурированных политик данных и хорошо задокументированных процессов компании испытывают трудности с точным отображением своих рабочих потоков, что приводит к неэффективности, которую сама автоматизация не может решить. Отсутствие четкой схемы управления данными также может привести к проблемам с качеством данных, затрудняя обеспечение того, чтобы автоматизированные системы работали с нужной точностью и надежностью для достижения значимых изменений.
Также следует учитывать, что IT-команды часто работают отдельно от остальной бизнес-инфраструктуры, и возникающий разрыв в точках зрения усложняет выполнение автоматизации. Преодоление этого разрыва требует сильных сторонников, будь то внешние консультанты или внутренние члены команды, которые верят в автоматизацию и заинтересованы в ее внедрении. Например, зарплата сотрудников (или хотя бы бонусы) может зависеть от измеримых результатов, в этом случае продвижение автоматизации напрямую связано с большей эффективностью и финансовым вознаграждением.
Четкие сроки и метрики успеха также имеют решающее значение, потому что без четко определенных временных рамок усилия по автоматизации, скорее всего, будут стагнировать и не принесут значимых результатов. И даже если начальная реализация успешна, требуется постоянное обслуживание этой автоматизации. Обновления программного обеспечения обычно происходят очень часто, и нужно успевать за ними, чтобы гарантировать, что модели ИИ, которые вы используете, остаются правильно интегрированными с вашими системами.
В этой связи я бы рекомендовал минимизировать количество поставщиков программного обеспечения, на продуктах которых зависит ваша компания. Чем больше платформ, тем сложнее контролировать все эти взаимосвязанные продукты. Гиперавтоматизация работает лучше в компаниях с простыми операциями и четкими протоколами для обновления и обслуживания своих автоматизированных систем.
Будущее гиперавтоматизации: стартапы на переднем крае
Гиперавтоматизация наиболее эффективна для компаний с чистого листа. Установленные предприятия, хотя часто нагружены устаревшими системами, имеют преимущество в больших бюджетах и могут нанимать обширные команды, что позволяет им решать проблемы таким образом, как это не могут позволить себе маленькие компании из-за ограниченного финансирования. Поэтому я считаю, что стартапы, которые строят все с нуля, будут все больше продвигать гиперавтоматизацию как способ снижения операционных затрат.
Тем не менее важно, чтобы обе стороны учитывали реакции клиентов. Если автоматизация негативно сказывается на клиентском опыте — будь то из-за плохой реализации или просто из-за отсутствия спроса — это стоит учесть. В настоящее время клиенты скептически относятся к ИИ-чатам, автоматическим ответам и многим другим вещам, которые может предложить современный клиентский сервис. В итоге принуждение к автоматизации там, где это не нужно, может нанести больше вреда, чем пользы.
В конце концов, я бы рекомендовал компаниям рассматривать гиперавтоматизацию как междепартаментную инициативу, вовлекая все свои подразделения, чтобы обеспечить наилучшее соответствие реальным бизнес-потребностям. В меньших стартапах есть больше возможности для экспериментов, но для больших предприятий это означает необходимость создания структурированного контроля, чтобы предотвратить дорогостоящие ошибки.
Важно помнить, что гиперавтоматизация — это не только о технологиях — это о создании адаптивного подхода к бизнес-процессам, и те, кто преуспеет в этом, получат значительное преимущество над своими конкурентами. Гиперавтоматизация неизбежна, но без правильной стратегии она может создать больше проблем, чем решить.
Пост Следующий фронтир гиперавтоматизации — как компании могут оставаться впереди появился первым на Unite.AI.
