В эпоху цифровой трансформации автоматизация стала неотъемлемой частью бизнеса, которая позволяет компаниям сокращать расходы и повышать производительность. Следующий этап развития — гиперавтоматизация.
Рынок гиперавтоматизации в 2023 году оценивается в $10,81 млрд, и ожидается, что к 2028 году он достигнет $26,67 млрд. Ярослав Ращупкин, Lead Product Manager Embedikа, поделился с Techinsider ключевыми особенностями подходов и тем, как они меняют ландшафт современного бизнеса.
Ниже приводим текст оригинальной публикации.
Что такое гиперавтоматизация и как она работает
Бизнес уже давно использует технологии для выполнения задач без вмешательства человека. Но в последние несколько лет все активнее обсуждается следующий этап развития автоматизации — гиперавтоматизация.
Часто различия двух подходов не так очевидны. Чтобы было проще, сравним автоматизацию и гиперавтоматизацию с вождением автомобиля. Автоматизация похожа на использование круиз-контроля: как только вы устанавливаете скорость, система поддерживает ее на постоянном уровне, но водителю все еще нужно управлять траекторией и реагировать на изменения в дорожной обстановке. Система делает одну задачу, но не адаптируется к новым условиям без участия человека.
Гиперавтоматизация похожа на систему автопилота, которая не только поддерживает скорость, но и адаптируется к ситуации на дороге, меняет полосы, тормозит и ускоряется в зависимости от условий. Эта система собирает данные с множества датчиков в реальном времени, анализирует их и принимает сложные решения, обеспечивая более безопасное и эффективное управление автомобилем. Водителю остается лишь контролировать систему и вмешиваться в критических ситуациях.
Технологии гиперавтоматизации
● Роботизация процессов (Robotic Process Automation, RCA)
Это технология использует ботов, которые имитируют действия человека в интерфейсах различных компьютерных систем. Эти роботы могут выполнять повторяющиеся рутинные задачи: ввод данных, обработка транзакций и даже ответы на простые запросы клиентов.
Так, RPA позволяет автоматизировать процессы, которые ранее требовали человеческого вмешательства, значительно повышая эффективность и скорость работы. Роботизация особенно эффективна в интеграции существующих систем, поскольку для ее работы не требуется менять текущие IT-инфраструктуры. Это делает ее доступной и привлекательной для предприятий, стремящихся улучшить свою операционную эффективность без значительных инвестиций в новое ПО или оборудование.
Несмотря на множество преимуществ, RPA имеет и определенные недостатки. Роботизация хорошо работает с стандартизированными, повторяющимися задачами, но может быть неэффективна в ситуациях, где требуется творческий подход. Поскольку RPA зависит от интерфейсов существующих систем, любые изменения в этих системах могут нарушить работу роботов, требуя перенастройки или перепрограммирования. Неадекватное управление доступом к данным и настройками безопасности в RPA может привести к уязвимостям, особенно при работе с конфиденциальной информацией.
● Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML)
Они играют ключевую роль в гиперавтоматизации, привнося адаптивность в автоматизированные системы. AI и ML могут анализировать огромные объемы данных, выявляя закономерности и тенденции, которые недоступны для человеческого восприятия. Это позволяет предсказывать будущие тренды и оптимизировать решения в реальном времени.
Например, в финансовом секторе AI используется для анализа кредитного риска, автоматически оценивая платежеспособность клиентов.
Системы, основанные на ML, могут обучаться на предыдущем опыте, постоянно совершенствуя свои алгоритмы. Это делает гиперавтоматизацию более гибкой и эффективной. AI может анализировать сложные сценарии и принимать обоснованные решения, что недостижимо с традиционной автоматизацией. В медицине, например, искусственный интеллект помогает в диагностике, анализируя изображения и предоставляя рекомендации по лечению. В сфере обслуживания клиентов, чат-боты на основе AI могут обрабатывать запросы клиентов, предоставляя персонализированные ответы и решения.
● Инструменты no/low-code
Они облегчают создание сложных автоматизированных решений без глубоких знаний в программировании. Например, благодаря интуитивно понятному графическому интерфейсу no/low-code платформы менеджеры компании могут самостоятельно создать внутреннее корпоративное приложение для управления задачами, а позже легко его модифицировать.
Так, no/low-code платформы демократизируют технологии, позволяя бизнес-пользователям самостоятельно создавать приложения и решения, которые раньше требовали вмешательства IT-специалистов. Они значительно сокращают ресурсы, дают гибкость в проектировании и масштабировании, облегчают интеграцию существующих систем и данных, позволяя создавать комплексные автоматизированные процессы, которые ранее требовали сложного кодирования.
Как понять, что пора переходить на гиперавтоматизацию
Переход на гиперавтоматизацию — это стратегическое решение, которое помогает компаниям стать более гибкими, проактивными и конкурентоспособными в современной динамичной бизнес-среде. Однако в каждом конкретном случае решение о внедрении должно основываться на тщательном анализе существующих бизнес-процессов, корпоративной культуры, ресурсных возможностей и специфики отрасли.
Сигналами к внедрению гиперавтоматизации могут быть ключевые индикаторы:
● высокая трудоемкость процессов (если большая часть рабочего времени уходит на рутинные, повторяющиеся задачи);
● недостаточная скорость реакции на рыночные изменения;
● если в работе часто встречаются ошибки, вызванные человеческим фактором, гиперавтоматизация поможет уменьшить их количество и повысить общее качество работы;
● неэффективное использование данных: компании, которые не используют весь потенциал анализа больших данных, могут значительно улучшить свое положение на рынке;
● если текущие процессы затрудняют масштабирование бизнеса;
● высокие операционные расходы.
Рынок RPA в России остается активным, и отечественные вендоры продолжают помогать в развитии заказчикам, которым это требуется. Актуальными стали технологии Task Mining и Process Mining, позволяющие создавать цифровые двойники процессов и повышать их эффективность.
Например, «Газпромбанк» использует эти технологии для анализа и оптимизации процессов, что потенциально позволяет автоматизировать до 22% рабочего времени сотрудников. А в X5 Group платформа прогнозирования помогает сокращать потери, связанные с отсутствием товара на полке, и повышать эффективность продаж. Также системы компьютерного зрения применяются в промышленности для автоматизации учета объема древесины и других материалов, способствуя трансформации производственных процессов.
