5 трендов на рынке RPA

Роботизация компаний и автоматизация бизнес-процессов стали одними из самых важных изменений в последнее время. В то время как конкуренция на рынке программного обеспечения растет, запросы пользователей продолжают увеличиваться под действием цифровизации и популярности онлайн-взаимодействия, RPA-технологии помогают бизнесу адаптироваться к современным тенденциям.

Главные тренды развития RPA

По мнению Gartner, рынок технологий роботизации входит в группу секторов ИТ с самыми высокими показателями роста (63% ежегодно). Ему прогнозируют постоянный прирост дохода: по данным Grand View Research, увеличение объемов рынка RPA будет происходить на 40,6% каждый год вплоть до 2027. Список отраслей, в которых уже произошло внедрение RPA-систем, довольно большой, в него вошли: логистика, образование, наука, строительство, банки и финансовый сектор и многие другие.

На популярность роботизации повлияли тенденции развития современных технологий, например, массовый переход в онлайн и избавление от бумажных носителей. Несмотря на то, что мы до сих пор получаем, передаем и храним большое количество информации на бумаге, программное обеспечение совершило значительный шаг вперед по цифровизации данных. Это обеспечило благоприятные условия для создания и развития RPA-систем.

Среди главных тенденций развития роботизации можно выделить следующие:

• Изменение отношения к роботам
• Подход "automation first"
• Привлечение людей в роботизацию
• Совмещение RPA и OCR
• Совмещение RPA, ML и AI

Рассмотрим подробнее каждый из трендов RPA-систем.

Изменение отношения к роботам

В случае с роботизацией первоначальное развитие технологии сильно тормозилось страхом перед роботами. Многие сотрудники столкнулись с сомнениями по поводу их будущего в компании: они считали, что программные роботы займут их место, а работников ждет увольнение.

На самом деле, роботы RPA пока не могут полноценно заменить живого специалиста:

• Во-первых, потому что многие данные все еще остаются неоцифрованными
• Во-вторых, потому что для нетривиальных задач требуются профессиональные навыки и экспертиза, которыми обладает только наемный сотрудник.
• В-третьих, все большее распространение получает подход не увольнять сотрудников, а масштабировать бизнес той же командой за счет привлечения роботов.

Роботы удобны и эффективны в тех процессах рабочего цикла, которые не требуют специальных навыков, просты в выполнении и часто повторяются по отлаженной схеме.

Тем не менее компании заметили, что роботы гораздо более надежны в выполнении рутинных задач, чем обычные сотрудники. Например, они способны работать длительное время без усталости и необходимости переключиться на другую задачу. Роботы могут выполнять запрограммированную последовательность действий бизнес-процесса без ошибок и сбоев – это полностью исключает человеческий фактор. Этим они демонстрируют преимущества перед наемными сотрудниками в выполнении задач, которые не требуют интеллектуального вовлечения.

В будущем ожидается разграничение обязанностей программных роботов и сотрудников компании и четкое определение обязанностей. Ожидается, что коллеги привыкнут к новым "цифровым работникам" и к тому, что автоматизация будет сочетаться с ручными операциями, а не заменит их полностью.

Приоритет автоматизации

Подход "automation first" (название дано по аналогии с концепцией Mobile first в веб-разработке, согласно которому сперва продумывается мобильная версия сайта, а потом уже десктопная) предполагает решение проблем в бизнес-процессах компании путем организации "гибридного персонала". Это значит, что приоритет отдается не конкретному типу рабочей силы, а тому, насколько эффективно сотрудники могут выполнять свои функции.

Например, в случае с наемным работником лучшим решением может стать переключение его с механических задач, не вовлекающих в процесс, на более творческие. Это освободило бы его интеллектуальные ресурсы для выполнения более сложных действий, которые требуют нестандартного мышления.

А для простых задач, которые отнимают время у специалиста, можно использовать специально настроенное и обученное программное обеспечение. Так силы сотрудников справедливо распределяются по областям, в которых они наиболее применимы.

Главная идея такого метода – "автоматизировать все, что имеет смысл". Технологии RPA поощряют этот подход к ведению бизнеса, и в будущем ожидается, что большая часть компаний внедрит программных роботов и перейдет на использование "гибридного персонала".

Привлечение людей в роботизацию

Внедрение технологий RPA не означает необходимость сокращения штата компании. Хотя роботизация позволяет снизить производственные затраты, для эффективного использования RPA потребуются новые ресурсы – для поддержки и обслуживания роботов.

Один из ключевых моментов внедрения технологии – подготовка и обучение сотрудников. Для того, чтобы работники были вовлечены в процесс и понимали, какие функции будет выполнять RPA в рамках проекта, необходимо придерживаться стратегии информирования. Этому поможет публикация материалов, инструкций по работе с RPA, определение цели и задач внедрения программного робота в компании.

Для того, чтобы новые технологии успешно работали в организации, на начальной стадии внедрения стоит найти специалистов по настройке и проверке работы RPA роботов. Эксперты выполняют диагностику бизнес-процессов, определяют оптимальный вариант роботизации и проводят настройку программного робота. Только после того, как специалисты обучат его порядку действий и протестируют корректность их выполнения, робот может выполнять свои функции в рабочем ритме.

Совмещение RPA и OCR

Развитие программных роботов к 2021 году продвинулось далеко: сейчас они успешно выполняют свои функции, автоматизируя программные продукты, и проявляют тенденцию к совмещению с другими технологиями. Например, роботам все чаще предоставляется доступ к API, для их улучшения применяются инструменты machine learning и AI.

Один из примеров самых эффективных и популярных совмещений RPA с другими технологиями – это OCR. Optical Character Recognition (OCR) позволяет распознавать графические символы и неструктурированные данные. Этот инструмент полезен для работы с документами, например, PDF-файлами, и для распознавания текста.

Например, с помощью OCR можно извлечь данные из отсканированного документа и перенести их в CRM-систему. Уже существуют даже некоторые программы, способные считать и выделить рукописный текст.

Впрочем, отметим, что тренд на цифровизацию заключается не в том, чтобы лучше и быстрее распознавать курсивы и рукописные тексты, а переходить к "цифровизации ввода".

Совмещение RPA, ML и AI

Одно из направлений развития RPA – интеллектуальная автоматизация, которая расширяет возможности программного робота за счет совмещения с искусственным интеллектом (AI) и технологией машинного обучения (ML).

Возможности машинного обучения могут значительно усилить современных RPA роботов. Например, с помощью ML у аналитиков появятся модели, применимые для прогнозирования и обучения роботов мышлению, максимально похожему на человеческое. В будущем такое сотрудничество технологий обеспечит выполнение роботами более интеллектуальных и сложных задач: работа с непредсказуемыми сценариями, устранение дублирующих записей.

Так как RPA не обладает когнитивными возможностями, применимыми для более точного анализа, эту функцию может обеспечить искусственный интеллект. AI – это технологии имитации человеческого мышления, используемые в компьютерных системах. Благодаря им будущие роботы смогут научиться определять контекст и делать на его основе выводы, а также оценивать свои ошибки и корректировать по ним свои действия.

Главное отличие технологии искусственного интеллекта от RPA в том, что она использует неструктурированные данные и собственную логику. В то время как для RPA нужны структурированные данные и входная логика, которой и руководствуется программный робот.

Источник cnews.ru