Pimpinan Blue Prism Membenarkan Mengapa RPA Adalah Pengubah Permainan
Mengapa RPA?
Mengapa RPA? Atau untuk masalah itu, apa itu RPA — otomatisasi proses robotik? Jason Kingdon, pria yang bekerja pada machine learning 20 tahun yang lalu, melakukannya secara warna-warni: “Pada intinya, ini mencoba untuk begitu persetubuhan.”
Blue Prism menemukan kata, tetapi apa yang dilakukan telah menjadi materi science fiction selama bertahun-tahun — ia mengotomatisasi proses, memproses proses yang harusnya tidak kompatibel satu sama lain, bekerja bersama. Ia berbicara mesin dan manusia. Itulah yang dimaksud Jason Kingdon dengan “persetubuhan.”
Dan itu mengotomatisasi.
Dalam dunia yang ideal, setidaknya dalam dunia yang ideal dari perspektif TI, semuanya berjalan lancar. Setiap sistem TI terintegrasi sempurna dengan setiap sistem TI lain, semuanya hanyalah satu klik tombol dari terjadi secara lancar. Tapi dunia nyata tidak seperti itu.
Seperti yang dikatakan Jason Kingdon: “Ini bukan lagi orang TI yang melakukan hal ini, itu sebenarnya orang operasi yang duduk tepat di samping pekerjaan yang harus mereka lakukan.”
TI telah bekerja pada solusi selama ada TI: “Menggunakan arsitektur berbasis layanan, menggunakan sistem manajemen bisnis, menggunakan proyek TI mikro, memperkenalkan fungsi agile, memperkenalkan scrums, atau berbagai metodologi, kemampuan dan teknologi lean. Mereka telah mencoba menyelesaikan masalah interoperabilitas sejak… sejak ada IBM dan Apple.”
Pelapis luka yang bekerja
Kita butuh pelapis luka. Sesekali kita terluka. Kritikus mengatakan RPA adalah pelapis luka, Jason Kingdon tidak setuju, berargumen bahwa ia memberikan pelapis luka untuk luka yang terus terjadi dan selalu akan terjadi.
“Kritikus mengatakan, RPA adalah momen singkat antara sekarang dan saat kita dapat — solusi besar yang nyanyi nyanyi semuanya, tetapi itu omong kosong,” ujarnya dengan sangat mengagumkan.
Mungkin dengan lidahnya sedikit dalam pipinya, ia berkata: “Bahkan jika Anda mendapat mesin Babbage, itu punya antarmuka pengguna. Anda dapat terhubung ke itu, tetapi Anda juga dapat terhubung ke mesin kuantum D-Wave.
Jadi itulah dia. RPA dapat bekerja dengan komputer yang dirancang oleh Charles Babbage 150 tahun yang lalu atau yang terbaru dalam komputer kuantum — ini adalah contoh yang hampir puitis untuk menggambarkan apa yang menurut Jason Kingdon adalah jawaban atas pertanyaan mengapa RPA?
Ia juga mengatakannya dengan cara yang lebih nyata. Menurutnya seorang ‘pekerja digital’ — robot perangkat lunak cerdas, terprogram sebelumnya, alat RPA, dapat melakukan pekerjaan antara sembilan dan 50 orang.
Bagaimana mereka melakukan ini? “Singkatnya, robot ini dirancang untuk menggunakan dan mengakses sistem dan mekanisme TI yang sama seperti manusia, untuk melakukan tugas dengan cara yang sama seperti manusia — sambil juga bekerja sama dan belajar dari manusia, robot lain — dan semua sistem masa lalu, kini dan masa depan juga.”
Ia berkata: “Visi kami untuk masa depan adalah organisasi akan memiliki satu bagian manusia, satu bagian untuk infrastruktur operasional, dan satu bagian untuk robot — semuanya beroperasi berdampingan. Dan ini sudah terjadi.”
Robot dan pekerjaan
Tentu saja, sumber lain dari perlawanan terhadap RPA datang dari ketakutan bahwa teknologi akan mengambil pekerjaan. Tetapi chair Blue Prism tidak setuju. “RPA akan mengganti tugas-tugas yang menakutkan kita, yang merusak jiwa, dan sangat sulit dilakukan manusia.”
Ia memberikan contoh klien yang harus memperbarui sistemnya setiap hari dengan gerakan mata uang terbaru. Itu adalah tugas yang membosankan dan melelahkan, tetapi sangat penting. Setiap kesalahan akan memiliki konsekuensi yang besar. Jadi, organisasi menyerahkan tugas penting tetapi membosankan ini kepada anggota staf senior — seorang wanita di usia 50-an — yang dapat dipercaya. Ini juga tugas yang tidak berterima kasih, satu kesalahan dan semua orang ingin tahu mengapa. RPA telah mengubah itu, setidaknya menurutnya. “Sekarang, karyawan senior ini dapat fokus pada apa yang ia kuasai. Perubahan mata uang dapat diperbarui dengan lebih sering juga, pagi dan siang, setiap jam, mungkin.”
Mengapa RPA? Ini membantu menskalakan ke atas dan ke bawah
Tetapi ada contoh lain dari manfaat RPA, untuk menjawab pertanyaan mengapa RPA? Untuk menggambarkan ini, Jason Kingdon menceritakan cerita ketika teknologi Blue Prism digunakan saat 02 mulai menjual iPhone. Ini menciptakan tantangan operasional yang besar.
Ini membutuhkan cara kerja yang baru, produk yang sama sekali baru. Apple adalah mitra yang sangat menuntut. Hal-hal harus dilakukan, ‘tepat saja.’ Jadi klien bertanya: “Apa yang kita lakukan? Apakah kita menghentikan para ahli TI melakukan pekerjaan yang mereka lakukan saat ini dan mulai membangun infrastruktur untuk mengantisipasi permintaan. Bagaimana jika proyeksi kita terlalu optimis? Bagaimana, jika berbalik arah dan bisnis meningkat lebih dari yang kita harapkan?”
Dalam keadaan semacam itu, ujarnya, mereka selalu salah. Atau mereka berinvestasi terlalu banyak, menciptakan terlalu banyak infrastruktur, dan terkena pamrih, atau mereka kurang berinvestasi, menahan penjualan.
“Tetapi buat ini dalam konteks robot, Anda menunjukkan kepada robot, seperti yang Anda lakukan pada manusia, cara melakukan proses baru, dan mereka mengelolanya lebih cepat dan lebih akurat dari yang pernah dilakukan manusia. Jika ternyata pelanggan pergi dari sedikit tertarik menjadi sangat antusias, apa yang Anda lakukan? Anda menambahkan lebih banyak robot.”
Singkatnya, atau setidaknya menurut argumen, RPA dapat mengubah penyediaan infrastruktur untuk memenuhi permintaan yang tidak dapat diprediksi menjadi biaya variabel. Mengapa RPA? Itu seperti cloud dalam hal itu, Anda dapat menambahkannya, dan menurunkannya.
Jason Kingdon bekerja pada machine learning di UCL pada tahun 1990-an, mendirikan Searchspace, sebuah perusahaan yang menurutnya menciptakan pemantauan transaksi cerdas yang digunakan oleh Bursa Efek London dan New York, Lloyds of London dan lainnya. Ia menjual perusahaan pada tahun 2005, dan telah menjadi chairperson di Blue Prism sejak tahun 2008.
