Hiperautomatyzacja
Hiperautomatyzacja to podejście, w którym organizacja systematycznie wyszukuje i automatyzuje możliwie wiele procesów biznesowych i IT, łącząc kilka technologii naraz: workflow, roboty programowe RPA, sztuczną inteligencję, OCR, integracje przez API, narzędzia low-code i analitykę procesów. To nie jeden program, tylko sposób zarządzania automatyzacją w całej firmie.
Co oznacza hiperautomatyzacja w praktyce
Pojedynczy robot albo skrypt usprawnia jeden krok. Hiperautomatyzacja patrzy na cały proces i na wszystkie procesy naraz: szuka miejsc, w których ludzie przepisują dane, przeklejają pliki między systemami i czekają na akceptacje, a potem do każdego z tych miejsc dobiera właściwe narzędzie. Termin spopularyzował Gartner, który umieszczał hiperautomatyzację na listach strategicznych trendów technologicznych na lata 2020-2022. W tym ujęciu to dyscyplina zarządcza, a nie produkt. Nie da się kupić „systemu do hiperautomatyzacji” - można zbudować zestaw współpracujących narzędzi i stały sposób wybierania kolejnych procesów.
Jakie technologie składają się na hiperautomatyzację
- Workflow - szkielet procesu: kolejność kroków, role, terminy, akceptacje i eskalacje.
- RPA - roboty programowe, które wykonują czynności w interfejsie aplikacji, zwykle tam, gdzie brakuje API, na przykład przepisują dane do starego programu płacowego.
- AI i OCR - odczyt faktur i pism, klasyfikacja korespondencji, ekstrakcja danych, podsumowania przygotowane przez modele językowe.
- Integracje i API - wymiana danych z ERP, systemem finansowo-księgowym, CRM czy KSeF bez ręcznego eksportu.
- Low-code - formularze i procesy budowane szybciej, częściowo przez osoby z działów biznesowych.
- Process mining i analityka - pomiar, gdzie proces faktycznie się zacina, i kontrola efektów po wdrożeniu.
Żadna z tych technologii osobno nie jest hiperautomatyzacją. Liczy się to, że działają w jednym procesie i że ktoś odpowiada za całość.
Hiperautomatyzacja a inteligentna automatyzacja i RPA
Te pojęcia często się myli. RPA automatyzuje pojedyncze czynności wykonywane w interfejsie aplikacji - to jeden z klocków. Inteligentna automatyzacja łączy automatyzację z AI, tak żeby system radził sobie z dokumentami bez stałego układu i z decyzjami wymagającymi oceny. Hiperautomatyzacja obejmuje oba te podejścia, dokłada integracje i analitykę procesów, a przede wszystkim program, w którym organizacja regularnie wybiera kolejne procesy do automatyzacji. Różnica leży w skali i zarządzaniu, nie w jednej technologii. Sam mechanizm robotów programowych opisuje strona RPA - Robotic Process Automation.
Jak wygląda hiperautomatyzacja w rozwiązaniach e-MSI
Dobrym przykładem jest faktura kosztowa. Dokument trafia z KSeF albo ze skrzynki e-mail, system IDR® opracowany przez e-MSI rozpoznaje jego typ, odczytuje dane i sprawdza ich poprawność, a workflow na platformie JobRouter® kieruje fakturę do akceptacji według reguł. Zatwierdzone dane trafiają do systemu finansowo-księgowego. Tam, gdzie system docelowy nie ma API, powtarzalne czynności może przejąć moduł JobRPA. Wynik modelu AI przechodzi walidację w workflow, a decyzje wymagające odpowiedzialności podejmuje uprawniony pracownik.
e-MSI opisuje tę zasadę na stronie AI w procesach biznesowych słowami „AI wykonuje zadania. Workflow trzyma proces pod kontrolą”. W tym modelu JobRouter® pełni rolę orkiestratora, który przekazuje dane między agentami AI, systemami i ludźmi. Punktem wyjścia bywa audyt procesów: jego rezultatem jest mapa procesów, które warto zautomatyzować, uprościć, połączyć z innymi systemami, wesprzeć AI albo zostawić bez zmian.
Na co uważać przy hiperautomatyzacji
- Automatyzowanie złego procesu. Bałagan wykonywany szybciej nadal jest bałaganem - najpierw mapa i uproszczenie, potem narzędzia.
- Kolekcja robotów bez szkieletu. Kilkadziesiąt skryptów RPA bez wspólnego workflow psuje się przy każdej zmianie ekranu w systemie źródłowym.
- AI bez progu pewności i ścieżki wyjątków. Każdy wynik modelu potrzebuje reguły: kiedy przechodzi dalej sam, a kiedy trafia do człowieka.
- Decyzje wobec ludzi podejmowane wyłącznie automatycznie. Art. 22 RODO ogranicza decyzje oparte wyłącznie na zautomatyzowanym przetwarzaniu, które wywołują skutki prawne lub w podobny sposób istotnie wpływają na osobę.
- Brak pomiaru. Bez czasu cyklu, liczby wyjątków i odsetka poprawek nie wiadomo, czy automatyzacja cokolwiek dała.
Przykłady zastosowania
Faktury zakupowe spływają z KSeF prosto do procesu. AI podpowiada MPK i kategorię kosztu, workflow kieruje fakturę do akceptującego, a dane trafiają do systemu FK - księgowa zajmuje się tylko wyjątkami.
Korespondencja papierowa jest skanowana w sekretariacie, a klasyfikator rozpoznaje typ pisma - reklamację, wezwanie do zapłaty, ofertę - i uruchamia właściwy proces z terminem i osobą odpowiedzialną.
Jeden formularz przyjęcia pracownika uruchamia zadania dla kadr, IT i przełożonego, a robot RPA wprowadza dane do starego programu płacowego, który nie ma API.
Dział zakupów zleca systemowi porównanie faktury z zamówieniem i przyjęciem towaru. Do człowieka trafiają tylko rozbieżności większe niż ustalona tolerancja.
Analiza logów z ERP metodą process mining pokazuje, że umowy czekają najdłużej na jednym etapie akceptacji. Ten proces staje się kolejnym kandydatem do automatyzacji.
Najczęstsze pytania
Co to jest hiperautomatyzacja w prostych słowach?
To automatyzowanie wszystkiego, co w firmie da się sensownie zautomatyzować, za pomocą kilku współpracujących narzędzi naraz - workflow, robotów RPA, AI, OCR i integracji. Nie chodzi o jeden program, tylko o plan: które procesy automatyzujemy, jakimi narzędziami, kto za nie odpowiada i jak mierzymy efekt.
Czym różni się hiperautomatyzacja od zwykłej automatyzacji?
Zwykła automatyzacja rozwiązuje jeden problem jednym narzędziem, na przykład makro w arkuszu albo reguła w poczcie. Hiperautomatyzacja obejmuje całe procesy od początku do końca, łączy wiele technologii i działa jako stały program w organizacji, w którym regularnie wybiera się kolejne procesy do usprawnienia.
Czy hiperautomatyzacja to to samo co RPA?
Nie. RPA to roboty programowe, które wykonują powtarzalne czynności w interfejsie aplikacji, na przykład przepisują dane między systemami. W hiperautomatyzacji RPA jest jednym z narzędzi, obok workflow, AI, OCR, integracji przez API i analityki procesów. Sam robot bez procesu wokół niego to automatyzacja pojedynczego zadania.
Czym różni się hiperautomatyzacja od inteligentnej automatyzacji?
Inteligentna automatyzacja łączy automatyzację ze sztuczną inteligencją, żeby obsługiwać dokumenty bez stałego układu i zadania wymagające oceny. Hiperautomatyzacja jest szersza: zawiera inteligentną automatyzację, ale dodaje integracje, analitykę procesów i zarządzanie całym portfelem automatyzacji w organizacji.
Od czego zacząć hiperautomatyzację w firmie?
Od przeglądu procesów, a nie od wyboru narzędzia. Trzeba ustalić, gdzie powstaje najwięcej ręcznej pracy i przepisywania danych, zmierzyć czas i liczbę błędów, a potem wybrać jeden proces o dużym wolumenie, na przykład obieg faktur. Po udanym pilotażu te same narzędzia i zasady przenosi się na kolejne procesy.
Czy hiperautomatyzacja zastąpi pracowników?
Zastępuje czynności, nie odpowiedzialność. Przepisywanie, kopiowanie i przekazywanie dokumentów przejmują systemy, a ludzie zajmują się wyjątkami, decyzjami i kontaktem z klientem. Decyzje o skutkach prawnych wobec osób nie powinny zapadać wyłącznie automatycznie - RODO ogranicza takie przetwarzanie, dlatego w procesie zostaje człowiek.
Powiązane hasła
Zobacz, jak wygląda to w systemach, które wdrażamy w polskich firmach.
