Несмотря на то что гиперавтоматизация пока не так популярна среди предприятий, она уже быстро эволюционирует из простой автоматизации процессов в взаимосвязанную интеллектуальную экосистему, основанную на искусственном интеллекте (ИИ), машинном обучении (ML) и роботизированной автоматизации процессов (RPA). Мотивирует ли это бизнес внедрять такие решения? Скорее всего, да.
По данным Gartner, к 2026 году почти треть предприятий автоматизирует более половины своих операций — это значительный скачок по сравнению с всего 10% в 2023 году. Однако, хотя гиперавтоматизация обещает революционизировать отрасли и число её приверженцев растёт, многие организации, к сожалению, всё ещё struggle to scale it effectively (сталкиваются с трудностями при её масштабировании). Менее 20% компаний освоили гиперавтоматизацию своих процессов.
Итак, в этой статье давайте разберёмся, почему гиперавтоматизация вообще развивается, каковы ключевые проблемы её внедрения и как предприятия могут обеспечить устойчивость своих операций в будущем, избегая распространённых ошибок.
**Переход от базовой автоматизации к умным системам**
Гиперавтоматизация — что ясно из самого термина — выводит автоматизацию на новый уровень, объединяя ИИ, ML, RPA и другие технологии. Она позволяет предприятиям автоматизировать сложные задачи, анализировать большие объёмы данных и принимать решения в режиме реального времени. Так что, в то время как традиционная автоматизация сосредоточена на отдельных задачах, гиперавтоматизация создаёт системы, которые постоянно учатся и совершенствуются.
Как упоминалось ранее, ещё не так много предприятий интегрировали её, возможно, потому, что они не совсем понимают её необходимость — гиперавтоматизация нужна им, чтобы оставаться конкурентоспособными в цифровом мире. Как? На самом деле список довольно длинный: она снижает затраты, повышает эффективность, минимизирует человеческие ошибки в повторяющихся задачах, оптимизирует операции, помогает соблюдать нормативные требования и улучшать качество обслуживания клиентов.
Однако, как мы уже видели из прогноза Gartner, к 2026 году почти треть предприятий автоматизирует более половины своих операций, и этот сдвиг показывает, что компаниям нужны не просто автоматизированные задачи — им нужны системы, которые анализируют, учатся и настраиваются в режиме реального времени.
Например, предприятия используют интеллектуальную автоматизацию (IA) для улучшения процесса принятия решений. Это предполагает 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 рабочую нагрузку и ускорив процессы.
По мере роста объёмов данных и необходимости принятия решений в режиме реального времени гиперавтоматизация играет ключевую роль в успехе бизнеса.
**Проблемы внедрения гиперавтоматизации**
Хотя идея полномасштабной автоматизации звучит привлекательно, её фактический уровень внедрения всё ещё низок. Помимо неспособности определить цель гиперавтоматизации, нехваткой ресурсов и сопротивлением изменениям можно объяснить значительные препятствия. Кроме того, сложность интеграции новых технологий с существующими системами и необходимость значительных инвестиций в обучение персонала также создают серьёзные проблемы. Учитывая эти барьеры, большинство компаний по-прежнему в значительной степени полагаются на ручные процессы и устаревшие рабочие процессы.
И на этом препятствия, к сожалению, не заканчиваются. Ещё одна большая причина, по которой немногим организациям удаётся эффективно внедрить автоматизацию, связана с плохой культурой данных. Без структурированных политик обработки данных и хорошо документированных процессов предприятия сталкиваются с трудностями при точном составлении карт своих рабочих процессов, что приводит к неэффективности, которую одна только автоматизация не может решить. Отсутствие надёжной схемы управления данными также может привести к проблемам с качеством данных, что затрудняет обеспечение точности и надёжности автоматизированных систем, необходимых для внесения значимых изменений.
Также существует факт, что ИТ-команды часто работают отдельно от остальной бизнес-инфраструктуры, и возникающий разрыв во взглядах затрудняет внедрение автоматизации. Преодоление этого разрыва требует сильных помощников, будь то внешние консультанты или внутренние сотрудники, которые верят в автоматизацию и лично заинтересованы в её реализации. Например, зарплаты сотрудников (или, по крайней мере, бонусы) могут быть привязаны к измеримым результатам, и в этом случае внедрение автоматизации напрямую связано с повышением эффективности и финансовой компенсацией.
Чёткие сроки и показатели успеха также имеют решающее значение, потому что без определённых сроков усилия по автоматизации, скорее всего, застанут и не принесут значимых результатов. И даже если первоначальное внедрение прошло успешно, требуется постоянное обслуживание автоматизации. Обновления программного обеспечения обычно выходят очень часто, и вы должны идти в ногу с ними, чтобы гарантировать, что используемые вами модели ИИ остаются должным образом интегрированными с вашими системами.
В этом отношении я бы рекомендовал минимизировать количество поставщиков программного обеспечения, на чьи продукты полагается ваша компания. Чем больше платформ, тем сложнее осуществлять надзор за всеми этими взаимосвязанными продуктами. Гиперавтоматизация лучше работает в компаниях с простыми операциями и чёткими протоколами обновления и обслуживания их автоматизированных систем.
**Будущее гиперавтоматизации: стартапы прокладывают путь**
Гиперавтоматизация наиболее эффективна для компаний с чистого листа. У устоявшихся предприятий, часто обременённых устаревшими системами, есть преимущество в виде больших бюджетов, и они могут нанимать обширные команды, что позволяет им решать задачи способами, которые небольшие компании просто не могут себе позволить из-за ограниченного финансирования. Именно поэтому я считаю, что стартапы, которые строят всё с нуля, будут всё чаще внедрять гиперавтоматизацию как способ сокращения операционных затрат.
Однако важно, чтобы оба лагеря учитывали реакцию клиентов. Если автоматизация негативно влияет на качество обслуживания клиентов — будь то из-за плохой реализации или просто отсутствия спроса — это то, что нужно учитывать. На данный момент клиенты скептически относятся к чат-ботам с ИИ, автоматическим ответам и многим другим вещам, которые может предложить современное обслуживание клиентов. В результате форсирование автоматизации там, где она не нужна, рискует принести больше вреда, чем пользы.
В конце концов, я бы рекомендовал компаниям рассматривать гиперавтоматизацию как межотдельскую инициативу, привлекая все свои подразделения, чтобы обеспечить наилучшее соответствие реальным потребностям бизнеса. В небольших стартапах есть больше возможностей для экспериментов, но для крупных предприятий это означает установление структурированного надзора для предотвращения дорогостоящих ошибок.
Важно помнить, что гиперавтоматизация — это не только технология, это создание адаптируемого подхода к бизнес-процессам, и те, кто добьётся в этом успеха, получат значительное преимущество перед конкурентами. Гиперавтоматизация неизбежна, но без правильной стратегии она может создать больше проблем, чем решить.
Добавить комментарий