Vad är hyperautomatisering?

I flera år har företag samlat in data om sin dagliga verksamhet och analyserat produktionslinjer, interaktioner inom hälso- och sjukvården, leveranslogistik, finansiella transaktioner och otaliga andra viktiga detaljer. Det har länge funnits en marknad för programvaror för affärsprocesser som använder dessa data för att bättre förstå verksamheterna och förenkla, standardisera och automatisera där det är möjligt. Nu finns det en ny möjlighet där du kan dra nytta av alla dessa värdefulla operativa data och sakkunskaper om affärsprocesser, använda den för att träna artificiell intelligens och sedan använda AI-utrustade applikationer för att förutse och reagera på upp- och nedgångar i verksamheten. Denna möjlighet, som analytiker på konsultföretaget Gartner kallar för hyperautomatisering, kan ge nya affärsfördelar om den utnyttjas på rätt sätt.

Vad är hyperautomatisering?

Hyperautomatisering är en metod som används för att dagliga affärsverksamheter ska bli snabbare, effektivare och noggrannare. Det är relaterat till en annan trend, intelligent automatisering, som är en teknisk process som kombinerar robotiserade automatiseringar med artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) för att efterlikna mänskliga interaktioner och automatisera komplexa processer. Hyperautomatisering är den affärsdisciplin som bygger på intelligent automatisering och som hjälper organisationer att dra nytta av operativa data i sina lager för att identifiera och automatisera fler affärs- och IT-processer.

Hyperautomatisering utgör den verksamhetsgrund som de nuvarande verifierade AI-systemen bygger på.

Till skillnad från vanlig automatisering ger hyperautomatisering företagare ett sätt att komma åt operativa data, integrera datakällor och använda AI-tjänster för att automatisera komplexa och nyanserade affärsprocesser, inklusive kundtjänstinteraktioner, dokumentdirigering, leveranslogistik, affärsanalyser och många andra. Med hjälp av funktioner som bygger på data, till exempel artificiell intelligens, generering av naturligt språk, datorseende och avvikelsedetektering, försöker hyperautomatisering samordna en affärsprocess som kräver tolkning av mänskligt språk och ge råd om de bästa alternativen och till och med analysera en rad steg och använda bottar för att automatisera dem. Målet är att leverera de bästa affärsresultaten till lägst kostnad och samtidigt förbättra affärsverksamhetens precision och snabbhet.

Hyperautomatisering

1. Experter: Branschkunskap och uppgiftsexpertis
2. Affärsapplikationer: Operativa data och dataintegreringar
3. Automatiseringsverktyg: Datasamordning och robotiserad processautomatisering
4. Intelligens: AI och ML för att efterlikna mänsklig expertis

Viktiga lärdomar

• Målet med hyperautomatisering är att förbättra effektiviteten, noggrannheten och snabbheten i en organisations dagliga verksamhet, inklusive att lägga till feedback i realtid där det är möjligt för att hjälpa organisationen att reagera på eller till och med förutse förändringar.
• Hyperautomatisering skiljer sig från och är mer kapabel än enklare robotiserad processautomatisering (RPA).
• Hyperautomatisering kombinerar automatisering av affärsprocesser, programvaruintegreringar och stora lager av operativa data för att träna artificiell intelligens och automatisera komplexa affärsprocesser.
• Hyperautomatisering kan leda till ökad effektivitet och större precision när det gäller uppgifter såsom att hantera kundtjänstärenden eller dirigering av varor eller dokument på ett intelligent sätt i en mängd olika affärsverksamheter.
• Hyperautomatisering kräver noggrann planering och fortlöpande utvärdering och analys för att förfina resultaten och uppnå önskad avkastning på investeringen.

Förklaring av hyperautomatisering

Organisationer använder hyperautomatisering för att den dagliga verksamheten ska bli så effektiv som möjligt och för att få det bästa resultatet. Även om målet är att göra det enkelt för företagsanvändarna innebär hyperautomatisering en komplex samordning av flera tekniker, verktyg och plattformar. Enligt Gartner-analytikerna som myntade termen inbegriper hyperautomatisering artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML), händelsestyrd programvaruarkitektur, robotprocessautomatisering (RPA), affärsprocesshantering (BPM) och intelligenta programsviter för affärsprocesshantering (iBPMSes), integreringsplattform som en tjänst (iPaaS), verktyg med lite kodning/inte kodning, paketerad programvara och andra typer av verktyg för besluts-, process- och uppgiftsautomatisering.

Med hyperautomatisering kan ett företag få mer värde från sin branschkunskap och mängden operativa data som det samlar in varje dag. Genom att integrera dataflöden och träning av AI kan företaget öka effektiviteten i den dagliga verksamheten och stödja mer effektiva interaktioner mellan medarbetare, kunder och partner.

Som du ser kräver hyperautomatisering att många discipliner kombineras och att djupgående sakkunskaper om verksamheten automatiseras. Resultatet kan dock bli en ny nivå av effektivitet i kund- och partnerinteraktioner som kan leda till kostnadsbesparingar och konkurrensfördelar.

Varför är hyperautomatisering viktigt?

Hyperautomatisering är en tillämpning av sofistikerad AI som kan revolutionera verksamheter. Det öppnar möjligheter till konkurrensfördelar genom att erbjuda nya effektivitetsnivåer. Med hyperautomatisering kan företag bättre utnyttja de operativa data de samlar in och lagrar, och de kan också vidta smartare åtgärder med hjälp av händelsestyrd programvara, i stället för att bara använda data för att se tillbaka och analysera det förflutna. Exempelvis kan en port spåra och flytta containrar snabbare och mer exakt genom att använda datorseende för att automatiskt identifiera och mäta en container när den går in i en port. Eller så kan ett försäkringsbolag påskynda ett ärende med intelligent teckenigenkänning för att titta på texten i ett dokument och sedan automatisera ett dokumentflöde och endast flagga ett litet antal tecken som en anställd ska granska. På samma sätt kan verksamheter inom finans, hälso- och sjukvård, tillverkning och detaljhandel på nätet göras mer effektiva genom att möjliggöra snabbare och mer exakta interaktioner med kunder, patienter och leverantörer via affärsautomatiseringar som också når in i en försörjningskedja för att förutse behov, beställa varor, fylla i dokument och föreslå nästa steg till kunder eller anställda.

På alla dessa områden är hyperautomatisering en konkurrensfördel som minskar bördan av repetitiva uppgifter, sänker kostnaderna, förbättrar noggrannheten och leder till innovationer.

Hur fungerar hyperautomatisering?

Ett hyperautomatiseringsprojekt handlar om att identifiera arbetsflöden som skulle kunna dra nytta av automatisering, hämta och integrera rätt operativa data, välja lämpliga automatiseringsverktyg, återanvända beprövade automatiseringar där det är möjligt och utöka deras funktioner med olika former av AI och maskininlärning, till exempel avvikelsedetektering, datorseende eller bearbetning av naturligt språk.

Målet med hyperautomatisering är att efterlikna hur kunder eller anställda interagerar med applikationer och smälta in i processen. Genom att till exempel identifiera hur människor utför en uppgift kan en bot som automatiserar den åtgärden skapas. Med AI kan den åtgärden omfatta att förstå syftet på klientens naturliga språk och fatta beslut om nästa steg i ett arbetsflöde. Med tiden kan data från dessa digitaliserade åtgärder analyseras för att hitta dolda möjligheter till förbättringar av affärsprocessen. När uppgifter blir mer komplexa och affärsverksamhetens hastighet och precision förbättras har du flyttat från automatisering till hyperautomatisering.

Hyperautomatisering kontra robotiserad processautomatisering (RPA)

Robotprocessautomatisering (RPA) är ett system som gör att personer i en organisation kan skapa datorrobotar för att utföra vardagliga, repetitiva uppgifter. Om någon regelbundet kopierar och klistrar in text eller hela tiden flyttar dokument från en fil till en annan kan en datorbot genereras så att den kan utföra de stegen medan den anställde fortsätter till andra uppgifter.

Hyperautomatisering är i praktiken samordningen och förbättringen av RPA för att uppnå bredare och mer komplicerade mål. IT-teamet kan automatisera uppgifter och senare skapa mer komplexa hyperautomatiseringar genom att tillhandahålla standardiserade datalager av operativa data och API:er för integrering av data från flera källor. Företagare får en lågkodsplattform där de kan dra och släppa data och integreringar för att skapa ett automatiserat arbetsflöde. Organisationer styr ofta processen med ett expertiscentrum för automatisering som granskar idéer, utbildar deltagarna och ger stöd.

Hyperautomatisering lägger till ett lager av artificiell intelligens som har tränats och informerats med hjälp av den stora mängden historiska operativa data i nära realtid. Användningen av AI gör det möjligt för automatiseringar att interagera med kunder, partner och medarbetare på sätt som till exempel kan förstå avsikt, snabbt hitta korrekt information, välja lämpligt svar och kommunicera på naturligt språk.

Fördelar med hyperautomatisering

I takt med att hyperautomatisering används i större utsträckning av företag börjar de se fördelar på många områden.

• Driftshastighet: Förbättrar produktiviteten och effektiviteten inom en organisation genom att automatisera alltmer komplexa verksamheter.
• Förbättrad precision: Hjälper organisationer att snabbt och korrekt behandla stora datavolymer utan att missa detaljer eller introducera fel i sina system.
• Minskat beroende av manuellt arbete: Sänker kostnaderna och frigör medarbetarna från omständiga uppgifter, både på fältet och på kontoret, så att de kan koncentrera sig på viktigare projekt.
• Ytterligare användning av data och IT-infrastruktur: Utnyttjar befintliga operativa data och IT-infrastrukturer för att uppnå bättre affärsresultat till lägre kostnad med högre hastighet och större precision.
• Processförbättring: Kan tillhandahålla mer konsekventa och förutsägbara åtgärder. Använder AI för att analysera den dagliga verksamheten och fatta snabba affärsbeslut samtidigt som det ger processförbättringar över tid.
• Förbättrad kundtjänst: Gör kunder nöjda genom att förstå deras avsikt, snabbt hitta korrekt information och kommunicera på naturligt språk. Det är fortfarande viktigt att ha människor som är redo att hoppa in för komplexa eller känslomässiga situationer, men många interaktioner hanteras på ett skickligt sätt av hyperautomatiserade chattrobotar.

Utmaningar med hyperautomatisering

Hyperautomatisering lovar mycket, men den kräver noggrann planering och ett engagemang för datahantering för att se till att rätt data används för att få fram svaren. Utan dessa kan den bli en börda i stället för en tillgång. Följande utmaningar kan uppstå:

• Kostsam omstrukturering av affärsprocesser: Att anpassa en affärsprocess så att den kan automatiseras kräver tid, planering och engagemang från medarbetarna. En långsiktig strategi för ändringshantering kan behövas med regelbunden och konsekvent kommunikation med medarbeterna som berörs av detta.
• Tekniska uppgraderingar: Att ta steget från enkla robotiserade automatiseringar till hyperautomatisering kräver investeringar i ny teknik såsom händelsestyrd programvara, en effektiv integreringsplattform för att föra samman rätt data och lågkodsutvecklingsverktyg. Det kräver också sakkunskaper om automatisering av affärsprocesser och artificiell intelligens. Exempelvis är förmågan att göra realtidsanalyser avgörande för att kunna driva och bedöma effektiviteten hos de automatiserade funktionerna.
• Obligatoriska analyser: En del av planeringen för hyperautomatisering är en uppgradering av datahanteringen och dataanalyser, vilket kommer att ge dig information för att mäta effektiviteten och kontrollera regelefterlevnaden genom hela automatiseringsprocessen.
• Obligatorisk säkerhetsinfrastruktur: Hyperautomatisering berör många olika system i en organisation, så den måste testas för att garantera att inga bottar eller system som är anslutna till åtgärden kan infiltreras av skadliga aktörer.
• Systematiska fel: När automatiserade affärsprocesser tillämpas för att fatta beslut – oavsett om det gäller lån, nyanställda, inköp eller försäkringspremier – måste stor försiktighet iakttas för att garantera att algoritmerna inte leder till oavsiktliga systematiska fel.

Hur man startar hyperautomatiseringsprocessen i 5 steg

Om en manuell affärsprocess ska bli hyperautomatiserad krävs många människors engagemang samt mycket data och annan teknik. Här är en sammanställning av de avancerade steg som ingår i hyperautomatisering.

1. Fastställ era automatiseringsbehov och möjligheter.
   Hyperautomatisering börjar med dina etablerade affärsprocesser. Samla information om verksamheten och affärsreglerna och se hur de fungerar jämfört med praxis i branschen. Intervjua personer som arbetar med affärsprocesserna för att ta reda på var flaskhalsarna är eller var automatisering kan underlätta repetitiva processer. Hitta de enkla robotiserade processautomatiseringar som kanske redan finns. Med den här informationen kan du planera de hyperautomatiseringsåtgärder som passar din organisation bäst.
2. Samla in dina data.
   Hyperautomatisering är till stor del en process där datakällor integreras och dataflöden skapas i realtid. Detta kommer att hjälpa dig att skapa leverans- och godkännandekedjor i komplexa automatiseringar. Använd dina lagrade operativa data för att träna maskininlärningsmodeller.
3. Identifiera dina verktyg.
   Bygg automatiseringarna kommer att omfatta tjänster för automatisering av affärsprocesser, verktyg för dataintegrering, utvecklingsplattformar med lite kod, plattformar för maskininlärning, analysverktyg och i vissa fall AI-agenter och Internet of Things-sensorer (IoT). Dessa kopplas till affärsapplikationsdata för att automatisera interaktioner mellan och inom dessa applikationer.
4. Organisera din personal.
   Identifiera projektledare i olika delar av verksamheten och de ledare som ska godkänna de automatiserade godkännandeprocesserna. Dessa personer hjälper dig att identifiera och organisera processer som ska automatiseras och kommer att vara mest intresserade av analysen av effektivitetsvinster inom sina områden. Observera att automatiseringar kan medföra att medarbetare som arbetar direkt med processerna känner sig osäkra på sina roller. Hjälp dem att upprätta nya rutiner som drar nytta av automatiserade processer.
5. Implementera, mät, iterera.
   Hyperautomatisering är ett samarbete mellan mänsklig sakkunskap och maskininlärningsalgoritmer som möjliggörs av dataflöden och dataanalyser i realtid. Upprätthåll öppen kommunikation med medarbetarna som arbetar med affärsprocesserna för att mäta alla automatiseringars effektivitet och var beredd på att iterera. Med tiden kommer du att kunna förlita dig på dataanalyser för att se hur de automatiserade processerna hjälper företaget att bli både mer effektivt och mer flexibelt.

Illustration av en trappa som stiger från det nedre vänstra hörnet till det övre högra hörnet. På det nedre vänstra trappsteget står en person med händerna på höfterna. På det övre högra trappsteget står en person som viftar en flagga efter en seger.

1. 1: Fastställ era automatiseringsbehov och möjligheter.
2. 2: Samla in dina data.
3. 3: Identifiera dina verktyg.
4. 4: Organisera din personal.
5. 5: Implementera, mät, iterera.

Dra nytta av fördelarna med hyperautomatisering med Oracle

När det är dags att utnyttja hyperautomatisering i din organisation kommer du att behöva pålitliga verktyg för processautomatisering, IoT, datahantering och AI-tjänster. Ett bra första steg är att använda Oracle Cloud Infrastructure Process Automation, som hjälper programutvecklare och branschexperter att automatisera godkännandearbetsflöden som omfattar ERP-, HCM- och CX-system. Om du vill hämta alla de data som du behöver för den här hyperautomatiseringen behöver du en integreringstjänst, såsom Oracle Cloud Infrastructures integreringstjänster, som kan ansluta alla applikationer eller datakällor. Oavsett bransch eller användningsfall ger OCI dig de verktyg som krävs för att förenkla repetitiva uppgifter med återanvändbara affärsregler, färdiga integreringar och designverktyg med lite kodning.

I slutändan är hyperautomatisering mycket mer än en teknisk uppgradering – det är en strategisk fördel som kan ge betydande fördelar för de flesta företag. Genom att konvertera AI, maskininlärning och robotprocessautomatisering till ett enhetligt ramverk kan organisationer bryta ned äldre silor och frigöra människor till glädje för kunder. Se automatisering inte som en kostnadsbesparande åtgärd, utan som motorn för kontinuerlig innovation och långsiktig motståndskraft.

Vanliga frågor och svar om hyperautomatisering

Varför ska man implementera hyperautomatisering?

Hyperautomatisering är en affärsstrategi som ger nytt värde från operativa data. Den kombinerar sakkunskaper om processautomatisering och dataintegrering med AI- och maskininlärningsfunktioner för att uppnå högre hastighet, ökad effektivitet, flexibilitet och större precision i den dagliga verksamheten. Detta möjliggörs genom att använda data och automatisera komplexa arbetsflöden, till exempel dokumenthantering, kundtjänstinteraktioner och många andra processer, vilket kan ge konkurrensfördelar.

Hur uppnås hyperautomatisering?

Hyperautomatisering innebär samordning av flera tekniker, verktyg eller plattformar. Den kombinerar plattformar för automatisering av affärsprocesser med tekniker såsom robotiserad processautomatisering (RPA) och avancerad AI- och ML-teknik.

Hur kommer jag igång med hyperautomatisering?

Hyperautomatisering är en förlängning av konstruktionen av affärsprocesserna. Leta efter en partner som kan processteknik och erbjuder de AI- och ML-tjänster och integreringsverktyg som du behöver för att gå över från att automatisera uppgifter till att hyperautomatisera hela affärsprocesser.

Vad är bästa praxis för hyperautomatisering?

Bästa praxis för att införa hyperautomatisering i din organisation är att identifiera arbetsflöden som kan automatiseras, välja lämpliga automatiseringsverktyg, återanvända beprövade automatiseringar där det är möjligt och utöka deras funktioner med olika former av AI och maskininlärning. Du kommer också att behöva ett system för feedback för att verifiera att automatiseringarna uppfyller sina mål och förbättras med tiden.