Masa Depan Otomatisasi: 4 Prediksi Kunci untuk 2017 dan Setelahnya

Catatan Editor: artikel ini diterbitkan pada 2017. Untuk artikel terbaru tentang proyeksi otomatisasi, lihat Six Predictions for RPA, AI, and Automation in 2021.

Pos asli:

Tahun 2016, disebut “tahun robot” oleh The Institute for Robotic Process Automation, adalah tahun besar untuk perkembangan dan adopsi yang semakin maju teknologi otomatisasi seperti robotic process automation (RPA). Sementara RPA diimplementasikan oleh perusahaan di seluruh dunia, jumlah signifikan adalah BPO dan berasal dari manufaktur, asuransi, dan jasa keuangan. Teknologi ini juga melihat pertumbuhan yang kuat di wilayah EMEA (Eropa, Timur Tengah, dan Afrika) dan Amerika Utara.

Menurut angka tahun 2016 dari perusahaan penelitian dan konsultasi Gartner, “permintaan akan alat RPA tumbuh dengan cepat, sekitar 20 persen hingga 30 persen setiap kuartal.” Dan pertumbuhan ini hanya diharapkan akan berlanjut sepanjang 2017. Faktanya, otomatisasi diharapkan menjadi salah satu tren teknologi teratas tahun ini.

Beberapa prediksi untuk tahun baru telah menyarankan semua pekerjaan akan terpengaruh oleh otomatisasi, lebih banyak proses akan sepenuhnya diotomatisasi, dan asisten pribadi buatan akan semakin populer. Di samping perkiraan ini, mari kita pertimbangkan fakta, pendapat, dan kebenaran di balik proyeksi teratas untuk otomatisasi pada tahun 2017 untuk memahami kemana otomatisasi sedang menuju selama tahun depan.

Proyeksi #1: Adopsi teknologi otomatisasi, seperti RPA, akan meningkat secara signifikan dalam tahun mendatang di berbagai industri.

Implementasi otomatisasi tidak sepenuhnya baru, tetapi 2017 memiliki kemampuan untuk mengubah pola adopsi. Saat ini, adopsi teknologi otomatisasi masih merupakan tindakan oportunistik oleh perusahaan adopsi awal. Tren ini, namun, akan segera mengarah pada adopsi yang lebih luas dan sistemik. Adopsi semakin meningkat di industri yang sudah melihat manfaat dari RPA, dan lebih banyak industri mengadopsi RPA untuk pertama kalinya. Proyeksi ini, misalnya, dicatat sebagai kasus di antara perusahaan manufaktur dan rantai pasokan.

Dalam laporan tahun 2016 yang mengkaji 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 di atas $1 juta telah meningkat…[dan beberapa perusahaan berencana untuk] menghabiskan setidaknya $100 juta pada teknologi baru selama dua tahun ke depan.”

Daripada sekadar menjadi cara untuk perusahaan menyederhanakan operasi bisnis mereka, RPA dan platform otomatisasi lainnya menjadi tak terhindarkan. Untuk memiliki daya saing dan tetap relevan di antara pemimpin industri, lebih dan lebih perusahaan akan terpaksa untuk memanfaatkan RPA di ruang kerja mereka.

Proyeksi #2: Teknologi otomatisasi akan berkontribusi lebih banyak pada pertumbuhan Big Data dan Internet of Things.

Internet of Things terdiri dari berbagai perangkat terponeksi — ponsel seluler dan tablet, peralatan industri, perangkat wearable — dan memungkinkan generasi yang meningkat dari data yang tidak terstruktur, juga disebut Big Data. Forbes memprediksi bahwa “The Internet of Everything di pasar konsumen dan B2B akan terus meningkat, terutama di Amerika Utara, menghubungkan data, hal, proses, dan orang. Sistem cerdas akan tumbuh dengan cepat pada 2017.”

Sebagai bagian dari Internet of Things, teknologi otomatisasi telah menjadi katalis signifikan dalam munculnya Big Data ini. Robot perangkat lunak RPA menghasilkan volume besar data tentang pelanggan dan operasi bisnis karena mereka merekam dan memantau langkah-langkah mereka sendiri saat mengeksekusi alur kerja otomatis.

Yang lebih penting, RPA dapat berkontribusi pada analisis Big Data ini dan mengungkap wawasan dan tren bisnis yang berharga. RPA dapat, misalnya, mengungkap waktu proses transaksi serta jumlah aktivitas otomatisasi yang diproses dan masih belum selesai. Dari informasi ini, RPA dapat memberitahukan peramalan dan anggaran keuangan dan mengungkap hambatan dalam operasi bisnis. Seiring Internet of Things, Big Data, dan RPA semakin luas pada 2017, teknologi ini memiliki kemampuan untuk mendorong manajemen data yang ditingkatkan, operasi internal yang disederhanakan, dan operasi bisnis yang positif.

Proyeksi #3: Otomatisasi akan menggantikan lebih banyak tanggung jawab, tetapi tidak secara tidak perlu posisi pekerja, di tempat kerja.

Munculnya otomatisasi baru-baru ini menyebabkan tingkat tertentu panik atas kemungkinan teknologi ini dapat menggantikan kebutuhan karyawan manusia di tempat kerja. Kekhawatiran ini, meskipun, sebagian besar tidak beralasan. Otomatisasi tentu memiliki kemampuan untuk menempatkan tugas tertentu, terutama yang melelahkan, berulang, dan memakan waktu: sebenarnya, itulah yang dimaksudkan. Namun, ini tidak berarti seluruh tenaga kerja akan digantikan oleh robot.

Publikasi tahun 2017 dari McKinsey Global Institute menyarankan alih-alih bahwa “Tingkat detail yang tepat untuk menganalisis dampak potensial otomatisasi adalah dari aktivitas individu daripada seluruh profesi...Dengan teknologi yang saat ini telah ditunjukkan, sangat sedikit profesi—kurang dari 5 persen—adalah kandidat untuk otomatisasi penuh. Namun, hampir setiap profesi memiliki potensi otomatisasi parsial.”

Jenis otomatisasi ini melukis gambar yang penuh harapan untuk masa depan, satu di mana manusia dan otomatisasi bekerja berdampingan. Maju ke depan, karyawan manusia akan dapat fokus pada tugas yang lebih tinggi yang bermakna dan menarik, dan teknologi otomatisasi akan dapat menangani sisanya.

Proyeksi #4: Teknologi kecerdasan buatan dan machine learning, dengan bantuan RPA, akan dapat berkembang lebih cepat.

Lama telah dibahas bagaimana teknologi cerdas, seperti kecerdasan buatan, komputasi kognitif, dan machine learning, diperkirakan akan berkembang dalam beberapa tahun dan dekade ke depan. Dalam diskusi dengan Forbes, Ash Ashutosh, pendiri dan CEO Actifio, memprediksi bahwa “Sama seperti sebagian besar perusahaan berevolusi untuk mencakup kemampuan dan fitur cloud, 2017 akan membawa machine learning ke hampir setiap aspek TI…[teknologi ini] akan membuka era baru pemahaman dan analisis data.” Apa yang jarang dipertimbangkan, meskipun, adalah bagaimana solusi RPA akan digabungkan dengan teknologi cerdas untuk menyampaikan potensi otomatisasi yang bahkan lebih besar.

Teknologi cerdas mampu belajar dan membuat keputusan di luar pemrograman awalnya. Ini berarti mereka mampu belajar dari tindakan sebelumnya dan menangani pengecualian yang tidak terduga dalam proses bisnis. Karena RPA mampu dengan cepat menghasilkan dan mengumpulkan data, menggabungkan RPA dengan teknologi cerdas berarti proses “pembelajaran” dapat berlangsung dengan tingkat yang dipercepat. Sementara kedua teknologi ini baru mulai digunakan bersama, otomatisasi cerdas yang dapat mereka hasilkan berarti perusahaan akan dapat memfasilitasi produktivitas dan kreativitas yang meningkat ke depan.

RPA pada 2017: Fakta atau fiksi?

Kami tidak dapat mengetahui dengan pasti apa yang akan terjadi dalam ranah teknologi otomatisasi dalam beberapa tahun ke depan, yang tidak lagi beberapa bulan. Hanya waktu yang akan memberitahukan. Tetapi proyeksi ini membantu untuk mengungkap apa yang mungkin untuk masa depan teknologi otomatisasi — sekarang pada 2017 dan seterusnya. Sementara pelaksanaan proyeksi ini mungkin menghadapi hambatan selama perkembangan otomatisasi, teknologi otomatisasi diposisikan untuk memberikan dampak besar pada ruang kerja di seluruh dunia, pada akhirnya bahkan menjadi kenyataan di perusahaan terkecil.

Untuk saat ini, hanya perusahaan yang paling pionier dan menciptakan tren yang sepenuhnya memanfaatkan manfaat lengkap dari teknologi ini. Namun, seiring otomatisasi semakin luas, tantangan implementasi akan menurun dan manfaat akan meningkat dan beragam, sesuatu yang kita akan dapat melihat awalnya sudah pada 2017.