4 Proyeksi untuk Otomasi pada 2017 (dan Setelahnya)
Catatan editor: artikel ini diterbitkan pada tahun 2017. Untuk artikel terbaru tentang proyeksi otomatisasi, lihat Enam Prediksi untuk RPA, AI, dan Otomasi pada tahun 2021 .
Pos asli:
Tahun 2016, disebut sebagai “tahun robot” oleh The Institute for Robotic Process Automation, merupakan tahun besar bagi kemajuan pengembangan dan adopsi teknologi otomasi seperti robotic process automation (RPA). Sementara RPA dilaksanakan oleh perusahaan di seluruh dunia, sejumlah besar BPO berasal dari manufaktur, asuransi, dan jasa keuangan. Teknologi ini juga mengalami pertumbuhan yang kuat di kawasan EMEA (Eropa, Timur Tengah, dan Afrika) dan Amerika Utara.
Menurut angka 2016 oleh firma riset dan penasihat Gartner, "permintaan alat RPA tumbuh dengan cepat, sekitar 20 persen hingga 30 persen setiap kuartal." Dan pertumbuhan ini diperkirakan hanya akan berlanjut sepanjang tahun 2017. Bahkan, otomatisasi diperkirakan akan menjadi salah satu tren teknologi teratas tahun ini.
Beberapa prediksi untuk tahun baru telah menyarankan semua pekerjaan akan dipengaruhi oleh otomatisasi, bahwa lebih banyak proses akan menjadi sepenuhnya otomatis, dan asisten pribadi kecerdasan buatan akan semakin populer. Terlepas dari perkiraan ini, mari kita pertimbangkan fakta, opini, dan kebenaran di balik proyeksi teratas untuk otomatisasi di tahun 2017 untuk memahami ke mana arah otomatisasi selama tahun depan.
Proyeksi #1:Penerapan teknologi otomasi, seperti RPA, akan meningkat secara signifikan di tahun mendatang di berbagai industri.
Penerapan otomasi memang tidak sepenuhnya baru, namun 2017 memiliki kemampuan untuk menggeser pola adopsi. Saat ini, adopsi teknologi otomasi masih merupakan tindakan oportunistik oleh perusahaan pengadopsi awal. Tren ini, bagaimanapun, akan segera mengarah pada adopsi sistemik yang lebih luas. Adopsi meningkat di antara industri yang sudah melihat manfaat dari RPA, dan semakin banyak industri yang mengadopsi RPA untuk pertama kalinya. Proyeksi ini, misalnya, tercatat sebagai kasus di antara perusahaan manufaktur dan rantai pasokan.
Dalam laporan tahun 2016 yang mensurvei adopsi delapan teknologi baru—termasuk robotika dan otomatisasi—perusahaan layanan profesional Deloitte menunjukkan bahwa lebih banyak perusahaan “meningkatkan investasi dalam teknologi ini. Investasi teknologi baru lebih dari $1 juta telah meningkat…[dan beberapa perusahaan berencana] membelanjakan setidaknya $100 juta untuk teknologi baru selama dua tahun ke depan.”
Alih-alih hanya menjadi cara bagi perusahaan untuk merampingkan operasi bisnis mereka, RPA dan platform otomasi lainnya menjadi tak terelakkan. Untuk memiliki keunggulan kompetitif dan tetap relevan di antara para pemimpin industri, semakin banyak perusahaan yang terpaksa menggunakan RPA di ruang kerja mereka.
Proyeksi #2:Teknologi otomatisasi akan berkontribusi lebih besar lagi pada pertumbuhan Big Data dan Internet of Things.
Internet of Things terdiri dari berbagai perangkat yang terhubung — ponsel dan tablet, peralatan industri, perangkat yang dapat dikenakan — dan memungkinkan peningkatan generasi data tidak terstruktur, yang juga disebut Big Data. Forbes memperkirakan bahwa “Internet of Everything di pasar konsumen dan B2B akan terus meningkat, terutama di Amerika Utara, menghubungkan data, benda, proses, dan orang. Sistem cerdas akan berkembang pesat di tahun 2017.”
Sebagai bagian dari Internet of Things, teknologi otomatisasi telah menjadi katalis yang signifikan dalam munculnya Big Data ini. Robot perangkat lunak RPA menghasilkan data dalam jumlah besar tentang pelanggan dan operasi bisnis karena mereka merekam dan memantau langkah mereka sendiri saat menjalankan alur kerja otomatis.
Lebih penting lagi, bagaimanapun, RPA dapat berkontribusi pada analisis Big Data ini dan mengungkap wawasan dan tren bisnis yang berharga. RPA dapat, misalnya, mengungkapkan waktu proses transaksi serta jumlah aktivitas otomatisasi yang diproses dan masih belum diselesaikan. Dari informasi ini, RPA dapat menginformasikan prakiraan keuangan dan anggaran dan mengungkapkan kemacetan dalam operasi bisnis. Seiring dengan semakin meluasnya Internet of Things, Big Data, dan RPA pada tahun 2017, teknologi ini memiliki kemampuan untuk mendorong pengelolaan data yang lebih baik, efisiensi kerja internal, dan operasi bisnis yang positif.
Proyeksi #3:Otomatisasi akan menggantikan lebih banyak tanggung jawab, tetapi tidak harus posisi pekerjaan, di tempat kerja.
Munculnya otomatisasi baru-baru ini menyebabkan tingkat kepanikan tertentu atas kemungkinan bahwa teknologi ini dapat menggantikan kebutuhan karyawan manusia di tempat kerja. Namun, kekhawatiran ini sebagian besar tidak berdasar. Otomatisasi tentu memiliki kemampuan untuk menempatkan tugas-tugas tertentu, terutama yang membosankan, berulang, dan memakan waktu:pada kenyataannya, itulah yang dimaksudkan untuk dilakukan. Namun, ini tidak berarti bahwa seluruh tenaga kerja akan digantikan oleh robot.
Sebuah publikasi tahun 2017 oleh McKinsey Global Institute menyarankan bahwa “Tingkat detail yang tepat untuk menganalisis potensi dampak otomatisasi adalah aktivitas individu daripada seluruh pekerjaan...Mengingat teknologi yang saat ini ditunjukkan, sangat sedikit pekerjaan—kurang dari 5 persen—yang merupakan kandidat untuk otomatisasi penuh. Namun, hampir setiap pekerjaan memiliki potensi otomatisasi parsial.”
Otomatisasi semacam ini melukiskan gambaran harapan untuk masa depan, di mana manusia dan otomatisasi bekerja berdampingan. Ke depannya, karyawan manusia akan dapat fokus pada tugas tingkat tinggi yang bermakna dan menarik, dan teknologi otomatisasi akan dapat menangani sisanya.
Proyeksi #4:Kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin, dengan bantuan RPA, akan dapat berkembang lebih cepat.
Sudah lama dibahas bagaimana teknologi cerdas, seperti kecerdasan buatan, komputasi kognitif, dan pembelajaran mesin, diharapkan berkembang dalam beberapa tahun dan dekade mendatang. Dalam diskusi dengan Forbes, Ash Ashutosh, pendiri dan CEO Actifio, memperkirakan bahwa “Sama seperti kebanyakan perusahaan yang berevolusi untuk memasukkan kemampuan dan fitur cloud, 2017 akan membawa pembelajaran mesin ke hampir setiap aspek TI…[teknologi ini] akan mengantarkan era baru pemahaman dan analisis data.” Namun, yang kurang sering dipertimbangkan adalah bagaimana solusi RPA akan digabungkan dengan teknologi cerdas untuk menghasilkan potensi otomatisasi yang lebih besar lagi.
Teknologi cerdas mampu belajar dan membuat keputusan di luar pemrograman awal mereka. Ini berarti mereka dapat belajar dari tindakan sebelumnya dan menangani pengecualian yang tidak terduga dalam proses bisnis. Karena RPA mampu menghasilkan dan mengumpulkan data dengan cepat, menggabungkan RPA dengan teknologi cerdas berarti bahwa proses "pembelajaran" dapat berlangsung dengan kecepatan yang dipercepat. Meskipun kedua teknologi ini baru mulai digunakan bersama-sama, otomatisasi cerdas yang dapat mereka hasilkan berarti bahwa perusahaan akan mampu mendorong peningkatan produktivitas dan kreativitas di masa mendatang.
RPA tahun 2017:Fakta atau fiksi?
Kita tidak bisa mengetahui secara pasti apa yang sebenarnya akan terjadi di ranah teknologi otomasi dalam beberapa tahun ke depan, apalagi beberapa bulan ke depan. Hanya waktu yang akan memberitahu. Namun, proyeksi ini membantu mengungkapkan apa yang mungkin untuk masa depan teknologi otomasi — sekarang di tahun 2017 dan seterusnya. Sementara pengungkapan proyeksi ini mungkin menghadapi hambatan selama pengembangan otomatisasi, teknologi otomatisasi diposisikan untuk membuat dampak besar pada ruang kerja di seluruh dunia, bahkan akhirnya menjadi kenyataan di perusahaan terkecil.
Untuk saat ini, hanya perusahaan paling pionir dan pembuat tren yang sepenuhnya memanfaatkan manfaat penuh dari teknologi ini. Namun, seiring semakin meluasnya otomatisasi, tantangan implementasi akan berkurang dan manfaatnya akan meningkat dan beragam, sesuatu yang akan dapat kita lihat mulainya di tahun 2017.
