Co liderzy muszą wiedzieć o automatyzacji i AI w roku 2022

Co liderzy muszą wiedzieć o automatyzacji i AI w roku 2022

Świat biznesu zmieniał się wyjątkowo szybko przez ostatnie kilka lat. Globalna pandemia, zakłócenia łańcucha dostaw i inne kryzysy wymusiły zastosowanie nowych strategii rozwoju w wielu branżach. Okres adaptacji do zmieniających się realiów nadal trwa, a jednym z najbardziej dynamicznych obszarów jest świat technologii. Na szczególną uwagę zasługują sztuczna inteligencja i automatyzacja, nieodzowne elementy technologicznego ekosystemu, w ramach którego funkcjonują współczesne organizacje.

Trendy w sztucznej inteligencji i automatyzacji na 2022

Eksperci przewidują, że to właśnie w tym roku sztuczna inteligencja wyjdzie ze stadium eksperymentu i stanie się technologią krytyczną dla rozwoju biznesu. Aż 95% technologicznych liderów (czyli osoby na stanowiskach takich jak CIO czy CTO) spodziewają się, że to AI będzie źródłem największych innowacji w ciągu kolejnych pięciu lat, we wszystkich branżach. Będzie to duże wyzwanie dla organizacji, które do tej pory nie wdrażały rozwiązań AI. To właśnie teraz podejmowane będą strategiczne decyzje, uzależniające sposób wykorzystania AI w firmie, ale danych, na bazie których takie decyzje można by podejmować, w wielu organizacjach brakuje.

Poniższa lista przewidywanych trendów AI i RPA na rok 2022 może być pewną podpowiedzią w tym zakresie.

1. Zautomatyzowane process discovery

Analiza funkcjonujących w organizacji procesów nie musi być czasochłonna. Automatyczne generowanie informacji o ich przebiegu, zależnościach, wynikach, uczestnikach, itd., to doskonałe rozwiązanie, pozwalające na szybkie i efektywne zidentyfikowanie tych obszarów działania organizacji, których automatyzacja przyniesie największe korzyści. Znane jako task mining i process mining, to podejście pozwala na wprowadzanie RPA (cyfrowej automatyzacji procesów) w płynny, zoptymalizowany sposób, rozszerzając korzyści tej technologii na nowe obszary.

2. Przepływ danych

Te organizacje, które dopiero zaczynają lub niedawno zaczęły wdrażać swoje strategie automatyzacji, skupiają się przede wszystkim na wydobywaniu jak największej wartości z danych. W tym celu muszą stworzyć nowoczesne sieci przepływu informacji, których przepustowość będzie odpowiednio duża, aby zaspokoić potrzeby sztucznej inteligencji. Dodatkowo ważna będzie elastyczność. Organizacje muszą być gotowe na zmiany, szczególnie na rosnące zapotrzebowanie na dane oraz coraz większą liczbę źródeł informacji. Większy przepływ oznacza konieczność lepszej organizacji i strukturyzacji danych, a dynamika współczesnego rynku wymaga interakcji z danymi w czasie rzeczywistym.

3. Wsparcie AI dla łańcucha dostaw

Inteligentne aplikacje obsługujące łańcuch dostaw mogą wkrótce stać się standardem w wielu branżach. W świetle obecnych problemów, rozwiązania, które pozwalają na utrzymanie płynnego przepływu towarów, półproduktów i materiałów będą kluczowe dla rozwoju wielu organizacji. Sztuczna inteligencja i automatyzacja procesów to ważny krok w tym kierunku.

4. Skalowanie potencjału istniejących zespołów

Kryzys rynku pracy zapowiadany był od dłuższego czasu i w wielu branżach jest już odczuwalny. Rekrutacja wykwalifikowanego pracownika stała się nie tylko droga, ale w niektórych sytuacjach praktycznie niemożliwa. Dlatego wykorzystanie pełnych możliwości obecnego zespołu staje się coraz bardziej kluczowe. Wsparcie dla pracowników w formie cyfrowych robotów i systemów AI oznacza, że żmudne zadania polegające na przetwarzaniu danych mogą zostać wykonane automatycznie, co przenosi uwagę pracowników na ciekawszą, bardziej wartościową pracę.

5. Zautomatyzowany kontakt z klientem

Szczególnie teraz, gdy duża część interakcji z klientami i użytkownikami została przeniesiona z fizycznych placówek do świata wirtualnego, procesy związane z obsługą klienta stały się podatne na automatyzację. Rozwiązania takie jak chatboty czy wirtualni asystenci stają się coraz bardziej powszechne. Będą jednak musiały dojrzeć do tego, aby skutecznie obsługiwać coraz bardziej skomplikowane przypadki.

6. Sztuczna inteligencja obsługująca sztuczną inteligencję

Najbardziej kompleksowe rozwiązania AI wymagają monitorowania przez systemy zdolne do przetwarzania ogromnej ilości danych. Dlatego nowocześni CIO wykorzystają wsparcie zautomatyzowanych systemów monitorowania, zdolnych do obserwacji, analizy i interwencji w razie problemów.

7. Rynek RPA czeka dalszy wzrost

W 2021 roku, rynek RPA przekroczył wartość dwóch miliardów dolarów. Eksperci szacują, że w 2022 może przekroczyć $3,17 miliardów, co oznaczałoby wzrost o ponad 50%. Jego głównym powodem nie będą kolejne organizacje rozpoczynające automatyzację od zera, lecz firmy już korzystające z tej technologii. Dostawcy rozwiązań RPA raportują, że ich klienci nie tylko nie rezygnują z ich usług, ale także przygotowują się do zwiększania ich zakresu.

8. Automation fabric

Chodzi tu o bliską współpracę “utkanych” ze sobą rozwiązań, w tym RPA, inteligentnych procesów, uczenia maszynowego, chatbotów, itd. Taka tkanina funkcjonować będzie jak jeden harmonijny technologiczny ekosystem, wspierając podejście human-centric w hybrydowych zespołach.

9. Low code i no code

Coraz więcej słyszy się o “obywatelskich developerach” (citizen developers), czyli osobach bez wyspecjalizowanej wiedzy technologicznej, którzy, dzięki funkcjonującym w organizacji systemom, mogą własnoręcznie automatyzować swoją pracę. Narzędzia, które będą im to umożliwiać, staną się coraz bardziej popularne. Według Gartnera, do 2024 roku jakieś 80% produktów i usług technologicznych powstanie dzięki pracy osób bez głębokiej technicznej wiedzy. Ta estymacja wydaje się przesadzona, ale wyraża potencjał trendu low code.

10. Kooperacja w ramach inteligentnej automatyzacji

Dostawcy rozwiązań RPA i AI będą musieli odejść od rywalizacji i połączyć siły. Inteligentna automatyzacja wymaga tak wielu połączonych systemów i integracji, że żadna firma nie jest w stanie własnoręcznie zaprojektować całego jej ekosystemu. Rosnący potencjał rozwiązań w tym obszarze oznacza, że w przyszłości będą one funkcjonowały w coraz bardziej kompleksowej sieci powiązań. Dlatego bliska kooperacja i pakiety usług różnych dostawców mogą stać się nie tylko konieczne, ale także opłacalne.

11. Integracja AI i RPA

W nadchodzących latach spodziewać się można, że rozwiązania RPA oraz AI/ML będą w naturalny sposób na siebie nachodzić, szczególnie w obszarach optymalizacji pozyskiwania i analizowania strategicznych danych. Te dwie technologie mają ogromny potencjał do tego, aby uzupełniać się nawzajem. Nie wolno jednak wpaść w pułapkę myślenia, że połączenia RPA i sztucznej inteligencji jest zawsze lepszym pomysłem, niż stosowanie którejś z tych technologii samodzielnie.

12. Ludzie i procesy na pierwszym miejscu

Zdarza się, że ogromna inwestycja w automatyzację nie sprawdza się, albo przynosi mniejsze niż oczekiwane wyniki. Często powodem jest zbytnie skupienie się na technologii na etapie planowania, z pominięciem potrzeb zespołu i uwarunkowań automatyzowanych procesów. Dlatego dojrzalsze inicjatywy RPA będą rozpoczynane z myślą o faktycznej sytuacji pracowników i o ograniczeniach wynikających z charakterystyki konkretnych zadań.

13. Center of excellence

Do tej pory automatyzacja wdrażana była dzięki wspólnym wysiłkom działów IT, HR, obsługi klienta, itd. Jednak wraz ze wzrostem znaczenia zautomatyzowanych rozwiązań i skali ich zastosowania, potrzebne będą zespoły dedykowane do obsługi i nadzoru nad całością automatyzacji w firmie. Center of excellence może pomóc organizacjom w dalszym optymalizowaniu procesów, rozwiązywać pojawiające się problemy, oraz w dynamiczny sposób budować strategię technologiczną, odpowiadającą na zmieniające się potrzeby.

14. Automatyzacja cyberbezpieczeństwa

Liczba zagrożeń cybernetycznych, takich jak ransomware czy przecieki danych, rośnie. Oznacza to coraz więcej pracy dla zespołów odpowiedzialnych za utrzymanie bezpieczeństwa danych w organizacji. Jedną z odpowiedzi na to wyzwanie jest zautomatyzowanie niektórych procesów w ramach strategii cyberbezpieczeństwa, szczególnie tam, gdzie przydzielanie dodatkowych uprawnień pracownikom nie jest wskazane. Należy jednak zaznaczyć, że rozwiązania RPA funkcjonujące w tym obszarze same muszą charakteryzować się wysoką odpornością na cyberataki.

15. RPA dla małych i średnich przedsiębiorstw

Coraz więcej mniejszych organizacji widzi potencjał automatyzacji procesów. Nie zawsze mogą przecież rywalizować z dużymi organizacjami pod kątem atrakcyjności swoich ofert pracy czy jakości usług. RPA, jako narzędzie zwiększające wydajność nawet małych zespołów, może być doskonałym rozwiązaniem tego problemu.

Podsumowanie

Robotic Process Automation i sztuczna inteligencja to technologie, które odpowiadają na realne potrzeby współczesnych organizacji. Stanowią ważny element strategii rozwoju i skalowania potencjału zespołu, pozwalają na wykorzystanie wartościowych danych, oraz pomagają w optymalizowaniu funkcjonowania kluczowych procesów. Niektórzy eksperci przewidują, że wkrótce środowiska technologiczne zbudowane na bazie RPA i AI będą nie tylko atutem, ale także elementem strategii rozwoju kluczowym dla przetrwania firmy.

Opisane w tym artykule 15 trendów to tylko podsumowanie nadchodzących zmian. Jeśli chcesz lepiej się na nie przygotować, odezwij się do nas. Chętnie podzielimy się naszymi obserwacjami i doradzimy, jak zaplanować wdrożenie rozwiązania RPA lub AI.