Automatizarea se refer\u0103 la utilizarea tehnologiei pentru a facilita sau \u00eendeplini sarcini care ini\u021bial necesitau o ac\u021biune uman\u0103. Termenul \u201etask\u201d sau \u201esarcin\u0103\u201d se refer\u0103 nu doar la activit\u0103\u021bi de execu\u021bie sau opera\u021bionale, ci include \u0219i sarcini care solicit\u0103 g\u00e2ndirea, descoperirea \u0219i proiectarea acestor automatiz\u0103ri.
Hiper-automatizarea se refer\u0103 la combina\u021bia de software de Machine Learning \u0219i instrumente de automatizare pentru a \u00eendeplini un task. Tendin\u021ba de a utiliza anumite tipuri de operatori va depinde \u00een mare m\u0103sur\u0103 de arhitectura IT si practicile de afaceri existente \u00een organiza\u021bie.<\/p>\n\n\n\n
Hiper-automatizarea este o stare inevitabil\u0103 c\u0103tre care pia\u021ba se orienteaz\u0103, \u00een care companiile trebuie s\u0103 identifice \u0219i s\u0103 automatizeze rapid toate procesele de afaceri posibile, \u021bin\u00e2nd cont de urm\u0103toarele implica\u021bii:<\/p>\n\n\n\n
Mediul automatiz\u0103rii se schimb\u0103. <\/strong>Spectrul este larg, de la automatizarea activit\u0103\u021bilor individuale \u0219i tranzac\u021biilor bazate pe reguli statice \u0219i rigide, p\u00e2n\u0103 la automatizarea tot mai multor knowledge work. Un set de instrumente va fi utilizat pentru organizarea muncii \u0219i coordonarea resurselor.<\/strong> Tot mai multe organiza\u021bii vor folosi un set de tehnologii \u00een evolu\u021bie pentru a sprijini un mediu de afaceri \u00een continu\u0103 expansiune. Instrumentele includ automatizarea activit\u0103\u021bilor \u0219i proceselor, gestionarea deciziilor \u0219i aplica\u021bii dedicate, care va \u00eencorpora din ce \u00een ce mai mult tehnologiile de machine learning.<\/p>\n\n\n\n Agility, o condi\u021bie necesar\u0103.<\/strong> Aceasta \u00eenseamn\u0103 c\u0103 organiza\u021biile au nevoie s\u0103 reconfigureze opera\u021biile \u0219i s\u0103 sprijine procesele ca r\u0103spuns la nevoile \u00een evolu\u021bie \u0219i la competi\u021bia pie\u021bei. O stare viitoare de hiper-automatizare poate fi ob\u021binut\u0103 numai prin practici \u0219i instrumente de lucru hiper-agile.<\/p>\n\n\n\n Implicarea personalului este necesar\u0103 pentru a reinventa modul \u00een care angaja\u021bii aduc valoare companiei.<\/strong> Dac\u0103 angaja\u021bii nu sunt implica\u021bi \u00een transformarea digital\u0103 a opera\u021biunilor, organiza\u021bia este destinat\u0103 s\u0103 ob\u021bin\u0103 doar beneficii par\u021biale. Aceasta \u00eenseamn\u0103 \u0219i modul \u00een care compania aloc\u0103 resurse \u0219i integreaz\u0103 abilit\u0103\u021bile partenerilor \u0219i furnizorilor s\u0103i.<\/p>\n\n\n\n Hiper-automatizarea necesit\u0103 selectarea instrumentelor \u0219i tehnologiilor corecte pentru acest tip de provocare. \u00cen\u021belegerea gamei de mecanisme de automatizare, modul \u00een care acestea se rela\u021bioneaz\u0103 \u00eentre ele \u0219i modul \u00een care sunt combinate \u0219i coordonate, este unul dintre obiectivele principale ale hiper-automatiz\u0103rii. Acest lucru este complicat, deoarece \u00een acest moment exist\u0103 multe tehnologii multiple, suprapuse \u0219i complementare, printre care:<\/p>\n\n\n\n RPA este o modalitate eficient\u0103 de a conecta sisteme legacy care nu au API-uri cu sisteme mai moderne. RPA mut\u0103 datele structurate din sistemul A \u00een sistemul B, mai bine dec\u00e2t ar putea oamenii s\u0103 o fac\u0103, \u0219i rezolv\u0103 provoc\u0103rile de integrare cu sistemele legacy. Domeniul acestor procese este de obicei o activitate de scurt\u0103 durat\u0103, asociat\u0103 la mutarea acestor date. Instrumentele RPA pot ajuta, de asemenea, operatorii \u00een munca lor zilnic\u0103 prin eliminarea sarcinilor simple \u0219i repetitive. Scripturile de integrare bine definite structureaz\u0103 \u0219i manipuleaz\u0103 datele, mut\u00e2ndu-le dintr-un mediu \u00een altul. \u00centruc\u00e2t integrarea se bazeaz\u0103 pe interac\u021biunea cu metadatele, aceste instrumente sunt \u00een general mai accesibile pentru utilizatorii finali ai companiei.<\/p>\n\n\n\n Spre deosebire de instrumentele RPA, instrumentele iBPMS gestioneaz\u0103 procesele de lung\u0103 durat\u0103. O suit\u0103 inteligent\u0103 de gestionare a proceselor de afaceri este un set integrat de tehnologii care coordoneaz\u0103 oameni, ma\u0219ini \u0219i lucruri. Un iBPMS se bazeaz\u0103 pe modelele de procese \u0219i reguli pentru a ghida o interfa\u021b\u0103 utilizator \u0219i a gestiona contextul multor elemente de lucru bazate pe acele modele. Integrarea cu sisteme externe se realizeaz\u0103 \u00een general prin API-uri solide. Pe l\u00e2ng\u0103 procese, modele eficiente de decizie pot simplifica mediul \u00eenconjur\u0103tor \u0219i pot oferi un punct de integrare natural pentru analize avansate \u0219i \u00eenv\u0103\u021barea automat\u0103. Software-ul iBPMS suport\u0103 \u00eentregul ciclu de via\u021b\u0103 al proceselor \u0219i deciziilor companiei: cercetare, analiz\u0103, proiectare, implementare, executare, monitorizare \u0219i optimizare continu\u0103. Un iBPMS permite anali\u0219tilor companiei \u0219i programatorilor s\u0103 colaboreze la dezvoltarea interactiv\u0103 \u0219i la \u00eembun\u0103t\u0103\u021birea modelelor.<\/p>\n\n\n\n Aceste 2 tehnologii sunt extrem de complementare. Platformele iBPMS pot corela stiluri de lucru complexe, cum ar fi gestionarea adaptativ\u0103 a cazurilor sau procesele conduse de evenimente complexe. Acest lucru este din ce \u00een ce mai important, \u00een special \u00een contextul proceselor digitalizate care coordoneaz\u0103 comportamentele persoanelor, procesele \u0219i \u201elucrurile\u201d care fac parte din Internet of Things. Contextul operativ, care se schimb\u0103 rapid \u00eentr-un proces digitalizat, are nevoie de analize avansate \u0219i utilizabile pentru a coordona mai bine procesele companiei. Un DTO (Digital Twin al unei organiza\u021bii) afi\u0219eaz\u0103 interdependen\u021ba dintre func\u021bii, procese \u0219i KPI. Un DTO este un set dinamic de modele software ale unei p\u0103r\u021bi dintr-o organiza\u021bie. Se bazeaz\u0103 pe date opera\u021bionale \u0219i\/sau de alt tip pentru a \u00een\u021belege \u0219i furniza informa\u021bii continue despre modul \u00een care o organiza\u021bie \u00ee\u0219i pune \u00een aplicare modelul de afaceri, conectat direct la statusul actual \u0219i la resursele distribuite. \u00cen mod critic, un DTO r\u0103spunde la modific\u0103rile metodei de livrare a valorii a\u0219teptate pentru client. ehnicile de inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103, sub diferite forme, inclusiv \u00eenv\u0103\u021barea automat\u0103 \u0219i prelucrarea limbajului natural (NLP), au extins rapid posibilit\u0103\u021bile de hiper-automatizare. Capacitatea de a interpreta rapid limbajul uman \u00een faza de execu\u021biei, de a identifica pattern-urile \u00een documente sau date \u0219i\/sau de a optimiza dinamic rezultatele afacerii, modific\u0103 semnificativ gama de posibilit\u0103\u021bi de automatizare. De fapt, atunci c\u00e2nd sunt combinate cu instrumente RPA \u0219i iBPMS, \u00eencepe s\u0103 se vad\u0103 diferen\u021ba \u00een multe domenii \u0219i s\u0103 permit\u0103 automatizarea a ceea ce a fost considerat c\u00e2ndva domeniul exclusiv al knowledge workers. Dar, \u00een loc s\u0103 \u00eenlocuiasc\u0103 ace\u0219ti lucr\u0103tori, tehnologiile de inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103 \u00ee\u0219i m\u0103resc \u00een primul r\u00e2nd capacitatea de a oferi valoare. Tehnologiile AI:<\/p>\n\n\n\n Au \u00eembun\u0103t\u0103\u021bit func\u021bionalit\u0103\u021bile viziunii artificiale \u00een majoritatea instrumentelor RPA.<\/strong> \u00cenv\u0103\u021barea automat\u0103 a permis un pas \u00eenainte important \u00een RPA cu ajutorul unui tip de viziune artificial. De exemplu, este capabil s\u0103 recunoasc\u0103 un buton \u201eTrimite\u201d \u0219i s\u0103 \u00eel apese virtual, indiferent de locul \u00een care ar putea ap\u0103rea pe ecran. Acest lucru a fost extins la identificarea \u00eentregului text de pe ecran (la fel ca recunoa\u0219terea optic\u0103 a caracterelor). Apar instrumente care pot separa etichetele pe o imagine de c\u00e2mpurile de text populate dinamic. Prin urmare, aceast\u0103 inova\u021bie permite instrumentului RPA s\u0103 interac\u021bioneze cu interfe\u021bele bazate pe imagini ca \u0219i cum ar fi aplica\u021bii direct accesibile.<\/p>\n\n\n\n Au optimizat KPI.<\/strong> Un instrument iBPMS sau RPA poate invoca cu u\u0219urin\u021b\u0103 un model de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 sau o func\u021bionalitate NLP direct din activitatea pe termen scurt sau dintr-un proces de afaceri pe termen lung. Din ce \u00een ce mai mult, \u00eenv\u0103\u021barea automat\u0103 \u0219i NLP sunt \u00eencorporate direct \u00een instrumentele iBPMS, cu func\u021bionalitate preintegrat\u0103, care faciliteaz\u0103 executarea proceselor de data science (plug-and-play machine learning) sau apelarea serviciilor externe de la mega cloud vendor cum ar fi Amazon, Google, IBM \u0219i Microsoft.<\/p>\n\n\n\n Au ap\u0103rut \u00eentr-o multitudine de tehnologii adiacente \u0219i de suport.<\/strong>Acestea includ OCR avansate \u0219i recunoa\u0219terea inteligent\u0103 a caracterelor (ICR) pentru interpretarea caligrafiei. NLP permite din ce \u00een ce mai mult automatizarea de tip self-service, \u00een timp ce utilizatorii interac\u021bioneaz\u0103 direct cu chatbots \u0219i asisten\u021bi virtuali personali.<\/p>\n\n\n\n Au automatizat identificarea proceselor.<\/strong> \u00cenv\u0103\u021barea automat\u0103 face posibil\u0103 descoperirea modalit\u0103\u021bilor de munc\u0103 \u0219i a diferitelor lor varia\u021bii la locul de munc\u0103. Instrumentele de task mining, denumite uneori \u201eprocess discovery\u201d, ajut\u0103 organiza\u021biile s\u0103 aib\u0103 o viziune profund\u0103 a fluxurilor de activit\u0103\u021bi pentru a ob\u021bine o microviziune a fazelor sau activit\u0103\u021bilor care ar putea fi automatizate de RPA sau iBPMS.<\/p>\n\n\n\n Ad\u0103ugarea de Machine Learning \u0219i NLP la instrumentele RPA \u0219i iBPMS ofer\u0103 posibilitatea de a industrializa experien\u021ba digital\u0103 a utilizatorilor \u0219i angaja\u021bilor, conect\u00e2nd aceste interac\u021biuni direct cu opera\u021biile automatizate de back-office. \u00cen plus, toate acestea permit o abordare contextual\u0103, adaptabil\u0103 la situa\u021bie, \u00een care \u00eentregul \u0219i ordinea interac\u021biunilor dintre participan\u021bi sunt dirijate \u00een mod unic, pe baza obiectivelor companiei, partenerilor \u0219i clien\u021bilor acesteia \u0219i a inteligen\u021bei opera\u021bionale, care se actualizeaz\u0103 continuu \u00een timp real.
La r\u00e2ndul lor, aceste nivele de automatizare permit experien\u021be \u00eembun\u0103t\u0103\u021bite \u0219i mai dinamice, cu rezultate optimizate.<\/p>\n\n\n\nRPA \u0219i iBPMS reprezint\u0103 componentele cheie ale hiper automatiz\u0103rii<\/h2>\n\n\n\n
Automatizarea proceselor robotizate (RPA)<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Suit\u0103 inteligent\u0103 de gestionare a proceselor de afaceri (iBPMS)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Companiile sunt tot mai mult coordonate de modele, iar capacitatea de a gestiona natura interconectat\u0103 \u0219i de a controla versiunile complexe a acestor modele este foarte important\u0103. Pentru a profita de toate avantajele hiper automatiz\u0103rii, companiile au nevoie de o viziune global\u0103 a proceselor. Dezvoltarea de modele tot mai sofisticate este similar\u0103 cu dezvoltarea unui geam\u0103n digital (DTO) al unei organiza\u021bii.<\/p>\n\n\n\nDigital Twin<\/h2>\n\n\n\n
Un DTO se bazeaz\u0103 pe un mediu din lumea real\u0103, cu persoane \u0219i ma\u0219ini reale, care lucreaz\u0103 \u00eempreun\u0103 pentru a genera informa\u021bii continue despre ceea ce se \u00eent\u00e2mpl\u0103 \u00een cadrul organiza\u021biei. \u00centr-adev\u0103r, o DTO ofer\u0103 un cadru contextual pentru procesele de afaceri \u0219i modelele decizionale. Ajut\u0103 la detectarea locului \u00een care valoarea afacerii se conecteaz\u0103 la diversele p\u0103r\u021bi ale unei organiza\u021bii \u0219i la modul \u00een care procesele sale de afaceri afecteaz\u0103 crearea valorii. Ca atare, DTO devine un element important pentru hiper-automatizare. Un DTO permite utilizatorilor s\u0103 modeleze \u0219i s\u0103 exploreze scenarii, s\u0103 aleag\u0103 unul \u0219i s\u0103-l fac\u0103 real \u00een lumea fizic\u0103.<\/p>\n\n\n\nMachine Learning \u0219i NLP extind gam\u0103 de posibilit\u0103\u021bi de hiper-automatizare<\/h2>\n\n\n\n
Un iBPMS poate personaliza \u00een mod proactiv interac\u021biunile pe scar\u0103 larg\u0103, suport\u00e2nd, \u00een acela\u0219i timp, o transformare rapid\u0103 \u0219i\/sau o \u00eembun\u0103t\u0103\u021bire a experien\u021bei clientului \u0219i a angajatului. \u00cen plus, Artificial Intelligence suport\u0103 instrumentele iBPMS \u00een automatizarea \u0219i orchestrarea proceselor de afaceri, care se modeleaz\u0103 \u00een timpul execu\u021biei. Prin urmare, aceste procese pot fi considerate adaptative \u0219i inteligente, din moment ce pot alege cea mai bun\u0103 ac\u021biune succesiv\u0103, \u00een loc s\u0103 urmeze aceea\u0219i succesiune repetitiv\u0103 de ac\u021biuni.<\/p>\n\n\n\n