Hyperautomatisering og dens forretningsanvendelser | AI i erhvervslivet #23

Det globale hyperautomatiseringsmarked var værd omkring 9 milliarder dollars i 2021. Det forventes at vokse til omkring 26,5 milliarder dollars inden 2028, med en årlig vækstrate (CAGR) på omkring 23,5% mellem 2022 og 2028. Denne betydelige vækst er resultatet af praktiske, forretningsmæssige anvendelser af hyperautomatisering. Fra at transformere dagligdags opgaver til at revolutionere ledelse, er hyperautomatisering nøglen til et fremadskuende, automatiseret forretningsmiljø.

Hvad er hyperautomatisering?

Hyperautomatisering er konceptet om holistisk automatisering af en virksomheds processer ved hjælp af avancerede teknologier. Det inkluderer, men er ikke begrænset til:

  • Robotisering af forretningsprocesser (Robotic Process Automation, RPA),
  • Applikationsprogrammeringsgrænseflader (APIs),
  • Kunstig intelligens (AI),
  • Maskinlæring (ML), og
  • Naturlig sprogbehandling (NLP) teknologier.

Dets mål er at reducere behovet for menneskelig indgriben i repetitive opgaver til fordel for at fokusere på kreativt arbejde og opbygning af konkurrencefordel.

De vigtigste fordele ved hyperautomatisering er:

  • reduktion af omkostningerne ved virksomhedens drift,
  • besparelse af tid og menneskelige ressourcer,
  • fejludryddelse,
  • større fleksibilitet,
  • betydelig skalerbarhed af operationer og
  • forbedring af kvaliteten af kundeservice.

Ikke desto mindre kan udfordringer som høje initiale investeringsomkostninger eller behovet for specialiseret viden være en barriere for mange virksomheder.

Hyperautomatisering vs. automatisering

Hyperautomatisering adskiller sig fra traditionel automatisering i skala og omfang. Mens automatisering fokuserer på enkeltopgaver, omfatter hyperautomatisering hele virksomhedens processer og økosystem og sigter mod en omfattende digital transformation snarere end en punktforbedring i effektiviteten af virksomhedens drift.

Automatisering

Automatisering refererer til brugen af teknologi til at minimere eller eliminere den manuelle udførelse af repetitive opgaver og processer. Værktøjer som make.com eller Zapier muliggør automatisering af opgaver, såsom at flytte data mellem forskellige applikationer, generere notifikationer eller planlægge opgaver. For eksempel kan Zapier automatisk opdatere et regneark i Google Sheets, når en ny post tilføjes i Google Forms.

Kilde: make.com (https://www.make.com/)

Hyperautomatisering

Hyperautomatisering, derimod, er en mere avanceret form for automatisering, der integrerer forskellige teknologier såsom kunstig intelligens (AI), robotprocesautomatisering (RPA) og applikationsprogrammeringsgrænseflader (APIs) for at skabe et system, der automatisk kan styre og optimere komplekse, flertrins forretningsprocesser.

Kilde: Keysight (https://www.keysight.com)

Hyperautomatisering har værktøjer som RPA-platforme til at integrere med forskellige systemer via APIs for at automatisere en bred vifte af opgaver og processer.

Hyperautomatiseringsanvendelser i erhvervslivet

Hyperautomatiseringsanvendelser i erhvervslivet inkluderer, men er ikke begrænset til:

  • HR og rekruttering – robotter analyserer rekrutteringsdokumenter som CV’er og ansøgninger, og forudscreenere derefter kandidater automatisk, planlægger rekrutteringsaftaler og sender notifikationer. For eksempel har Santander Bank implementeret en fuldt digital rekrutteringsproces baseret på hyperautomatisering,
  • Finans og regnskab – en kombination af RPA- og API-funktioner sammen med kunstig intelligens muliggør automatisering af hele processen med at generere rapporter og fakturaer, bogføre dokumenter og verificere betalinger,
  • Produktion og forsyningskæde – industrien anvender hyperautomatisering til lagerovervågning, produktionsplanlægning, automatiseret rapportering, blandt andet, hvilket reducerer nedetid og forbedrer rettidig levering.

Hvordan implementeres hyperautomatisering?

Implementering af hyperautomatisering i en mellemstor virksomhed kan blive en kompliceret proces, der kræver omhyggelig planlægning og udførelse. Her er trin, der kan hjælpe dig med at organisere og udføre det:

  1. Analyse af den nuværende tilstand – i starten skal du identificere og evaluere de nuværende forretnings- og teknologiske processer, der skal automatiseres. At forstå, hvilke teknologier der i øjeblikket er i brug, og identificere områder, der kan forbedres med hyperautomatisering, er nøglen til en vellykket implementering.
  2. Definere mål – det andet trin er at sætte specifikke, målbare mål, som du ønsker at opnå ved at implementere hyperautomatisering, såsom at øge effektiviteten, reducere fejl eller forbedre kundeservice.
  3. Valg af teknologi – Lige så vigtigt er valget af passende teknologier til implementering, såsom værktøjer til robotprocesautomatisering (RPA), kunstig intelligens (AI) og applikationsprogrammeringsgrænseflader (APIs).
  4. Processdesign – ikke alle processer, der opererer i virksomheden, er værd at automatisere en til en, i alle sandsynlighed skal du udvikle nye processer og procedurer, der vil blive automatiseret og integreret gennem de valgte teknologier.
  5. Udvikling og test – opbygning, konfiguration og test af et hyperautomatiseringssystem for at sikre, at det opfylder kravene og opnår sine tilsigtede mål, er en langvarig proces, der skal involvere både hyperautomatiseringsspecialister og virksomhedens team.
  6. Teamtræning – træning af de medarbejdere, der skal arbejde med det nye system, så de forstår, hvordan de bruger det, og hvordan de kan anvende det i deres daglige arbejde.
  7. Implementering – at sætte hyperautomatiseringssystemet i praksis, overvåge dets ydeevne og løse eventuelle problemer, der måtte opstå under implementeringen.
  8. Optimering– Regelmæssig overvågning af hyperautomatiseringssystemets ydeevne og foretagelse af forbedringer, samt rapportering af problemer og løse dem løbende, er nødvendige for at sikre, at hyperautomatiseringssystemet fortsat bidrager til forretningsmålene.

Implementering af hyperautomatisering er en langsigtet proces, der kræver en betydelig forpligtelse fra ledelsesteams og ressourcer. Når det er korrekt planlagt og implementeret, kan hyperautomatisering gøre en betydelig forskel for at forbedre effektiviteten og innovationen i en virksomhed.

Hyperautomatiseringsteknologier – API og RPA

Robotprocesautomatisering (RPA) er en teknologi, der gør det muligt at automatisere kedelige, repetitive opgaver med “robotter”, der kan efterligne menneskers handlinger i drift af applikationer. I sin grundlæggende form kan RPA for eksempel kopiere tekst fra et valgt browservindue og indsætte det i et regneark. Når RPA er udstyret med kunstig intelligens, kan det håndtere meget komplekse processer, vælge passende handlinger afhængigt af det opnåede resultat i et givet trin. Med RPA kan processer som håndtering af krav automatiseres, hvilket fremskynder kundens respons og sparer medarbejdernes tid.

På den anden side muliggør applikationsprogrammeringsgrænseflader (APIs) kommunikation mellem forskellige applikationer og systemer på kode niveau. APIs muliggør udveksling af data mellem forskellige systemer på en programmerbar måde. For eksempel kan generering af Google-dokumenter baseret på data fra andre systemer være nyttigt i scenarier som automatisk fakturagenerering i e-handelsvirksomheder.

Kombinationen af RPA og API kan tilbyde det bedste fra begge verdener, hvilket muliggør både overflade- og dyb automatisering, hvilket fører til større effektivitet og fleksibilitet i automatiseringen af forretningsprocesser. Denne hybride tilgang kan blive særligt gavnlig i komplekse forretningsmiljøer, hvor forskellige systemer og processer skal integreres for maksimal operationel effektivitet.

Sammenfatning

Hyperautomatisering er uden tvivl et af de mest lovende og forstyrrende koncepter inden for automatisering af forretningsprocesser i de seneste år. Ved at kombinere potentialet fra avancerede teknologier som RPA og APIs, suppleret med kunstig intelligens og maskinlæring, åbner det op for muligheder for virksomheder til at reducere omkostninger og forbedre operationel effektivitet. Faktisk er dets mål den holistiske digitale transformation af virksomheden ved at eliminere behovet for manuel håndtering af repetitive opgaver.

Hyperautomatisering adskiller sig fra traditionel automatisering i skala – da det involverer hele processer snarere end individuelle opgaver. Det sparer omkostninger, tid og menneskelige ressourcer og reducerer fejl.

Det har brede anvendelser i erhvervslivet og kan implementeres i kundeservice, HR, finans eller forsyningskæde. Men for at gøre det, skal transformationsprocessen analyseres og planlægges omhyggeligt. Selvom implementeringen af hyperautomatisering ikke er let, og en fuldt automatiseret virksomhed stadig er i science fictionens rige, vil hyperautomatisering helt sikkert snart blive en hverdag i moderne erhvervsliv.

Hyperautomatisering har potentiale til at revolutionere funktionen af moderne virksomheder, men det kræver en omhyggelig og gradvis introduktion for at opretholde en balance mellem menneskelig og maskinel arbejde. Dets fulde potentiale kan realiseres ved dygtigt at kombinere forskellige teknologier.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

AI’s rolle i indholdsmoderation | AI i erhvervslivet #129

Virksomheder kæmper med at håndtere en stor mængde indhold, der offentliggøres online, fra sociale medieindlæg…

2 days ago

Sentimentanalyse med AI. Hvordan hjælper det med at drive forandring i erhvervslivet? | AI i erhvervslivet #128

I en tid med digital transformation har virksomheder adgang til en hidtil uset mængde data…

2 days ago

AI videoproduktion. Nye horisonter inden for videoinholdproduktion for virksomheder | AI i erhvervslivet #126

Forestil dig en verden, hvor dit firma kan skabe engagerende, personlige videoer til enhver lejlighed…

2 days ago

LLMOps, eller hvordan man effektivt håndterer sprogmodeller i en organisation | AI i erhvervslivet #125

For fuldt ud at udnytte potentialet i store sprogmodeller (LLMs) skal virksomheder implementere en effektiv…

3 days ago

Automatisering eller augmentation? To tilgange til AI i en virksomhed | AI i erhvervslivet #124

I 2018 havde Unilever allerede påbegyndt en bevidst rejse for at balancere automatiserings- og augmenteringsevner.…

3 days ago