Cara menilai kemampuan transformasi otomatisasi cerdas
Menerapkan teknologi semacam ini membutuhkan banyak pertimbangan jika ingin benar-benar melengkapi proses transformasi.
Otomatisasi semakin disebut-sebut sebagai obat mujarab potensial untuk transformasi digital. Tetapi nilai sebenarnya hanya dapat benar-benar diwujudkan ketika memungkinkan para pemimpin bisnis untuk mendesain ulang dan secara digital meningkatkan pekerjaan di front, middle dan back office; sehingga kinerjanya jauh lebih cepat, lebih cerdas, lebih efisien – dan juga dalam skala yang berarti.
Dan itu bagus, tetapi dengan semakin banyak vendor memasuki pasar yang menawarkan otomatisasi proses robot (RPA) dan otomatisasi cerdas, muncul sensasi dan kebingungan yang menutupi kemampuan mereka untuk memberikan apa yang mereka klaim. Jadi, saat memilih vendor, Anda memerlukan tinjauan ke masa depan untuk menilai kemampuan teknis mereka yang sebenarnya. Anda memerlukan kejelasan karena hanya setelah pembuktian konsep saat Anda mencoba meningkatkan program otomatisasi cerdas, batasan teknologi yang serius akan muncul.
Gartner juga menyadari masalah ini, dengan menegaskan:“Melalui 2021, 40% perusahaan akan memiliki penyesalan pembeli RPA karena penggunaan yang tidak selaras, tertutup, dan ketidakmampuan untuk menskalakan.” Jadi untuk membantu Anda menilai kemampuan vendor dengan lebih baik dan menghindari penyesalan besar, berikut empat kriteria pemilihan utama yang perlu dipertimbangkan.
1. Bandingkan dan kontraskan kemampuan robot
Ada perbedaan signifikan antara kemampuan RPA dan robot perangkat lunak vendor otomasi cerdas. Faktanya, ini dapat membuktikan perbedaan antara mencapai manfaat taktis jangka pendek dengan upaya dan risiko yang berpotensi besar, atau transformasi kerja strategis pada skala perusahaan dengan sedikit usaha dan risiko minimal.
Di salah satu ujung spektrum adalah robot perangkat lunak yang sangat canggih yang dilatih dan dijalankan oleh pengguna bisnis melalui platform kolaboratif, dengan kemampuan bawaan untuk beroperasi dengan aman dalam tata kelola penuh departemen TI. Robot-robot ini terus ditingkatkan untuk melakukan pekerjaan lebih seperti manusia. Mereka dapat berkomunikasi untuk berkolaborasi, berkumpul untuk berbagi beban kerja, dan beroperasi dengan kecepatan yang tak tertandingi sebagai tim digital – dengan integritas dan akurasi total juga.
Kita berbicara tentang robot pintar multi-tugas yang semakin dipercaya sebagai katalisator inti dari strategi transformasi kerja digital. Ini karena mereka dengan mudah melakukan pekerjaan gabungan yang digerakkan oleh data di berbagai lingkungan operasi yang kompleks, terputus-putus, sulit untuk memodifikasi sistem lama dan alur kerja manual. Dan tidak seperti robot lainnya, mereka memberikan pekerjaan tanpa gangguan, secara otomatis membuat penyesuaian sesuai dengan rintangan – layar, tata letak atau font yang berbeda, versi aplikasi, pengaturan sistem, izin, dan bahkan bahasa.
Robot-robot ini juga secara unik memecahkan masalah lama dari interoperabilitas sistem dengan membaca dan memahami layar aplikasi dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia. Mereka menggunakan kembali antarmuka manusia sebagai API yang dapat digunakan mesin – yang terpenting tanpa menyentuh logika pemrograman sistem yang mendasarinya. 'Konektivitas universal' ini juga berarti bahwa semua teknologi saat ini dan masa depan dapat digunakan oleh robot – tanpa memerlukan API, atau segala bentuk integrasi sistem. Tidak ada sistem lama yang dihapus, dan tidak diperlukan perubahan proses besar atau migrasi data massal.
Kemampuan ini menghembuskan kehidupan baru ke segala zaman teknologi dan memungkinkan robot-robot ini untuk terus ditingkatkan dengan cloud terbaru, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan kemampuan kognitif yang hanya 'ditarik dan dijatuhkan' ke dalam alur proses kerja yang dirancang baru. Pada akhirnya, ini berarti bahwa transformasi digital, yang secara tradisional akan menjadi penghalang biaya dan sumber daya, tiba-tiba menjadi dapat dicapai. Faktanya, pekerjaan yang sekarang dapat dicapai dalam beberapa bulan, akan membutuhkan program TI dan tim besar yang terdiri dari orang-orang, bertahun-tahun untuk diselesaikan.
Di ujung lain spektrum adalah robot yang melakukan penekanan tombol, menjalankan skrip dan aktivitas terhadap perangkat lunak lain, yang baik untuk otomatisasi tugas dasar. Ada juga robot yang mengandalkan langkah-langkah proses yang direkam untuk menyelesaikan tugas di seluruh lingkungan desktop, dan itu juga bagus. Namun, robot rekam-dan-deploy tidak dapat menyesuaikan diri dengan perubahan yang tidak direncanakan di lingkungan digital yang selalu berubah, yang benar-benar membatasi kinerja, produktivitas, dan ketahanan kerja.
Misalnya, robot perangkat lunak harus menavigasi lingkungan virtual seperti mobil otonom menavigasi lingkungan fisik. Bayangkan 'merekam' perjalanan untuk bekerja dan mengandalkan rekaman ini untuk menavigasi perjalanan mulus yang sama pada hari berikutnya. Itu akan berakhir dengan kecelakaan mobil, karena kondisi 'lingkungan' akan sangat berbeda. Demikian pula, di dunia maya akan menghasilkan robot yang rusak, proses kerja yang tidak terpenuhi, dan lebih banyak pekerjaan untuk tim TI.
Selain itu, proses yang direkam tidak efisien saat dijalankan. Kembali ke analogi mobil. Pada perjalanan yang direkam, lampu lalu lintas menyala merah selama dua menit – jadi mobil berhenti dan menunggu, tetapi keesokan harinya, lampu menyala hijau tetapi perjalanan yang "direkam" mengatakan tunggu selama dua menit. Demikian pula, robot rekam-dan-deploy duduk dan menunggu sistem target saat mereka dapat bekerja secara proaktif.
2. Ukur upaya pengkodean secara keseluruhan
Otomatisasi cerdas harus memungkinkan pengguna bisnis untuk dengan cepat menanggapi permintaan pasar, sehingga mereka tidak ingin membuang waktu dan tenaga untuk membuat robot. Jauh lebih baik untuk memberikan pekerjaan otomatis dengan cepat menggunakan sistem operasi intuitif untuk melatih dan mengelola robot. Yang kita bicarakan hanyalah menggambar diagram alur proses kerja yang mengatur bahasa 'definisi proses' dasar yang dipahami oleh robot dan manusia – yang juga menghilangkan kebutuhan akan pengkodean dan risiko terkait juga.
Vendor mana pun yang membutuhkan keahlian pemrograman untuk mengotomatisasi setiap proses akan benar-benar menciptakan penerapan yang banyak menggunakan kode, upaya debug yang ekstensif, dan overhead yang tinggi. Selain itu, karena semakin langkanya keterampilan pengkodean, proyek otomatisasi ini harus masuk dalam antrian TI, yang bertentangan dengan janji 'kelincahan operasional' otomatisasi cerdas. Peran komunitas TI yang tepat dalam otomatisasi cerdas adalah untuk menegakkan persyaratan tata kelola, keamanan, dan kepatuhan yang diperlukan – dan tidak dibebani dengan lebih banyak utang teknis.
3. Tetapkan skalabilitas dan potensi kolaborasi
Transformasi cerdas yang didorong oleh otomatisasi dalam skala besar hanya dapat dicapai melalui upaya terpusat, jadi doronglah kolaborasi. Cara terbaik untuk menskalakan dan menggabungkan lebih banyak nilai dari otomatisasi cerdas adalah dengan memiliki kebebasan untuk menggunakan robot di mana pun mereka dibutuhkan untuk memberikan pekerjaan otomatis secara kolaboratif, sehingga itu dibagikan dan dikalikan di seluruh bisnis. Jadi, mintalah vendor untuk mendemonstrasikan bagaimana pengguna tidak hanya dapat merancang, menggambar, dan 'memublikasikan' cara kerja otomatis baru secara terpusat, tetapi juga berbagi, meningkatkan, dan menggunakan kembali aset kerja otomatis ini – kapan saja, di mana saja.
Sayangnya, ketika teknologi otomatisasi apa pun didistribusikan di seluruh desktop dan digunakan dalam konteks individu – ini mungkin membantu individu tersebut, tetapi tidak akan membantu seluruh organisasi mengubah pekerjaan. Pendekatan 'silo' ini secara alami membatasi potensi penskalaan apa pun dan jelas tidak efektif dalam iklim pekerja terbatas dan jarak jauh saat ini.
4. Menilai kemampuan keamanan dan kemampuan audit
Dalam lingkungan perusahaan mana pun, semua aktivitas otomatisasi cerdas harus dilakukan dengan paling aman, patuh, dan transparan, atau itu akan menjadi TI bayangan.
Anda jelas akan membutuhkan vendor dengan sistem operasi yang menghasilkan jejak audit terpusat yang tak terbantahkan dari semua otomatisasi proses, memberikan detail terperinci dari semua tindakan robot dan semua riwayat pelatihan juga. Lebih baik lagi adalah memungkinkan pengguna untuk membuat proses otomatis, yang mereka terbitkan sebagai dokumen yang 'adalah' proses yang sebenarnya. Ubah dokumen dan prosesnya langsung berubah, dan semuanya dikelola dengan aman di dalam sistem pusat. Ini paling baik melindungi bisnis dari karyawan nakal dan robot nakal.
Otomatisasi desktop menghadirkan kelemahan karena robot dan manusia berbagi login, jadi tidak ada yang tahu siapa yang bertanggung jawab atas proses tersebut, dan ini menciptakan lubang keamanan dan audit. Tantangan lainnya adalah ketika satu pengguna manusia diberi otonomi atas setiap perekaman proses, hal ini mengaburkan transparansi robot dan menyembunyikan langkah-langkah proses. Duplikat ini dari waktu ke waktu dan itu menjadi ancaman keamanan potensial karena hampir tidak ada kejelasan untuk tujuan kepatuhan dan tata kelola. Selain itu, setiap pengkodean yang tak terhindarkan memperkenalkan TI bayangan – dengan model proses yang tidak diaudit yang mewakili “pintu belakang”, kelemahan keamanan, dan kegagalan audit.
Pemikiran terakhir
Pada akhirnya, memilih teknologi otomasi cerdas yang salah dapat membatasi potensi transformasi digital dan benar-benar menimbulkan risiko kekacauan digital. Cara yang lebih baik untuk otomatisasi cerdas adalah dengan memperkenalkan kolaborasi yang dipimpin bisnis, secara cerdas, aman, dan dalam skala besar. Faktanya, dengan menggunakan pendekatan ini, lebih dari 2000 organisasi besar dunia mencapai peningkatan produktivitas yang besar melalui cara kerja yang lebih baik, sehingga mereka tetap gesit dengan aman dan terdepan.
