Гиперавтоматизация и ее использование в бизнесе | ИИ в бизнесе №23

Можете ли вы представить себе компанию, в которой большинство процессов работают без вмешательства человека? Отчеты генерируются сами, счета выставляются роботами, а запросы клиентов обрабатываются интеллектуальными чат-ботами. Звучит футуристично, но благодаря гиперавтоматизации это становится все более реальным.

В 2021 году глобальный рынок гиперавтоматизации стоил около 9 миллиардов долларов. Ожидается, что к 2028 году он вырастет примерно до 26,5 миллиардов долларов, а среднегодовой темп роста (CAGR) составит около 23,5% в период с 2022 по 2028 год. Такой значительный рост является результатом практических, бизнес-приложений гиперавтоматизации. Гиперавтоматизация — от преобразования повседневных задач до революции в управлении — является ключом к ориентированной на будущее автоматизированной бизнес-среде.

Что такое гиперавтоматизация?

Гиперавтоматизация — это концепция комплексной автоматизации процессов компании с использованием передовых технологий. Оно включает, но не ограничивается:

• Роботизация бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA),
• Интерфейсы прикладного программирования (API),
• Искусственный интеллект (ИИ),
• Машинное обучение (ML) и
• Технологии обработки естественного языка (NLP).

Его цель — уменьшить необходимость вмешательства человека в повторяющиеся задачи в пользу сосредоточения внимания на творческой работе и создании конкурентных преимуществ.

Основными преимуществами гиперавтоматизации являются:

• снижение затрат на деятельность компании,
• экономия времени и человеческих ресурсов,
• устранение ошибок,
• большая гибкость,
• значительная масштабируемость операций и
• улучшение качества обслуживания клиентов.

Тем не менее, такие проблемы, как высокие первоначальные инвестиционные затраты или потребность в специальных знаниях, могут стать препятствием для многих компаний.

Гиперавтоматизация против автоматизации

Гиперавтоматизация отличается от традиционной автоматизации масштабом и сферой применения. В то время как автоматизация фокусируется на отдельных задачах, гиперавтоматизация охватывает все процессы и экосистему компании и направлена ​​на комплексную цифровую трансформацию, а не на точечное повышение эффективности операций компании.

Автоматизация

Под автоматизацией понимается использование технологий, позволяющих свести к минимуму или исключить ручное выполнение повторяющихся задач и процессов. Такие инструменты, как make.com или Zapier, позволяют автоматизировать такие задачи, как перемещение данных между различными приложениями, создание уведомлений или планирование задач. Например, Zapier может автоматически обновлять электронную таблицу в Google Sheets при добавлении новой записи в Google Forms.

Источник: make.com (https://www.make.com/)

Гиперавтоматизация

Гиперавтоматизация, с другой стороны, представляет собой более продвинутую форму автоматизации, которая объединяет различные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), роботизированную автоматизацию процессов (RPA) и интерфейсы прикладного программирования (API), для создания системы, которая может автоматически управлять и оптимизировать сложные, многоэтапные бизнес-процессы.

Источник: Keysight (https://www.keysight.com).

Гиперавтоматизация включает в себя такие инструменты, как платформы RPA, для интеграции с различными системами через API-интерфейсы для автоматизации широкого спектра задач и процессов.

Приложения гиперавтоматизации в бизнесе

Приложения гиперавтоматизации в бизнесе включают, помимо прочего:

• HR и подбор персонала — роботы анализируют документы по подбору персонала, такие как резюме и сопроводительные письма, а затем автоматически проводят предварительный отбор кандидатов, назначают встречи по подбору персонала и отправляют уведомления. Например, банк Сантандер внедрил полностью цифровой процесс подбора персонала, основанный на гиперавтоматизации.
• Финансы и бухгалтерский учет – сочетание возможностей RPA и API вместе с искусственным интеллектом позволяет автоматизировать весь процесс формирования отчетов и счетов, размещения документов и проверки платежей.
• Производство и цепочка поставок . В отрасли применяется гиперавтоматизация, среди прочего, для мониторинга запасов, планирования производства, автоматизированной отчетности, что сокращает время простоев и улучшает своевременную доставку.

Как реализовать гиперавтоматизацию?

Внедрение гиперавтоматизации в компании среднего размера может стать сложным процессом, требующим тщательного планирования и исполнения. Вот шаги, которые помогут вам организовать и выполнить его:

1. Анализ текущего состояния – на начальном этапе необходимо определить и оценить текущие бизнес- и технологические процессы, подлежащие автоматизации. Понимание того, какие технологии используются в настоящее время, и определение областей, которые можно улучшить с помощью гиперавтоматизации, является ключом к ее успешному внедрению.
2. Определение целей — второй шаг постановки конкретных измеримых целей, которых вы хотите достичь путем внедрения гиперавтоматизации, таких как повышение эффективности, уменьшение количества ошибок или улучшение обслуживания клиентов.
3. Выбор технологии . Не менее важным является выбор подходящих технологий для реализации, таких как инструменты роботизированной автоматизации процессов (RPA), искусственный интеллект (ИИ) и интерфейсы прикладного программирования (API).
4. Проектирование процессов – не все процессы, действующие в компании, достойны автоматизации один к одному, по всей вероятности, вам потребуется разработать новые процессы и процедуры, которые будут автоматизированы и интегрированы посредством выбранных технологий.
5. Разработка и тестирование . Создание, настройка и тестирование системы гиперавтоматизации с целью убедиться, что она соответствует требованиям и достигает намеченных целей, — это длительный процесс, в котором должны участвовать как специалисты по гиперавтоматизации, так и команда компании.
6. Командное обучение – обучение сотрудников, которые будут работать с новой системой, чтобы они понимали, как ее использовать и как они могут использовать ее в своей повседневной работе.
7. Внедрение – внедрение системы гиперавтоматизации на практике, контроль ее работоспособности и решение любых проблем, которые могут возникнуть в ходе внедрения.
8. Оптимизация . Регулярный мониторинг производительности системы гиперавтоматизации и внесение улучшений, а также постоянное сообщение о проблемах и их решение необходимы для того, чтобы система гиперавтоматизации продолжала способствовать достижению бизнес-целей.

Внедрение гиперавтоматизации — это долгосрочный процесс, требующий значительных усилий со стороны управленческих команд и ресурсов. При правильном планировании и внедрении гиперавтоматизация может внести значительный вклад в повышение эффективности и инноваций в компании.

Технологии гиперавтоматизации – API и RPA

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — это технология, которая позволяет автоматизировать утомительные, повторяющиеся задачи с помощью «роботов», которые могут имитировать действия людей в работающих приложениях. В своей базовой форме RPA может, например, копировать текст из выбранного окна браузера и вставлять его в электронную таблицу. Когда RPA оснащен искусственным интеллектом, он может обрабатывать очень сложные процессы, выбирая соответствующие действия в зависимости от результата, полученного на данном этапе. С помощью RPA можно автоматизировать такие процессы, как обработка претензий, что ускоряет реагирование клиентов и экономит время персонала.

С другой стороны, интерфейсы прикладного программирования (API) обеспечивают связь между различными приложениями и системами на уровне кода. API обеспечивают программируемый обмен данными между различными системами. Например, создание документов Google на основе данных из других систем может быть полезно в таких сценариях, как автоматическое создание счетов в компаниях электронной коммерции.

Сочетание RPA и API может предложить лучшее из обоих миров, обеспечивая как поверхностную, так и глубокую автоматизацию, что приводит к повышению эффективности и гибкости автоматизации бизнес-процессов. Этот гибридный подход может оказаться особенно полезным в сложных бизнес-средах, где необходимо интегрировать различные системы и процессы для максимальной операционной эффективности.

Краткое содержание

Гиперавтоматизация, несомненно, является одной из самых многообещающих и революционных концепций автоматизации бизнес-процессов за последние годы. Сочетая потенциал передовых технологий, таких как RPA и API, дополненный искусственным интеллектом и машинным обучением, он открывает компаниям возможности сократить расходы и повысить операционную эффективность. Действительно, его цель — целостная цифровая трансформация компании за счет устранения необходимости ручной обработки повторяющихся задач.

Гиперавтоматизация отличается от традиционной автоматизации масштабом, поскольку она включает в себя целые процессы, а не отдельные задачи. Это экономит затраты, время и человеческие ресурсы, а также уменьшает количество ошибок.

Он имеет широкое применение в бизнесе и может быть реализован в сфере обслуживания клиентов, управления персоналом, финансов или цепочки поставок. Однако для этого процесс трансформации необходимо тщательно проанализировать и спланировать. Хотя внедрить гиперавтоматизацию непросто, а полностью автоматизированное предприятие пока остается из области научной фантастики, гиперавтоматизация, безусловно, скоро станет повседневной реальностью современного бизнеса.

Гиперавтоматизация может революционизировать функционирование современных компаний, но она требует осторожного и постепенного внедрения для поддержания баланса между работой человека и машины. Весь его потенциал можно реализовать, умело сочетая различные технологии.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии