Beveik kiekvienoje įmonėje yra darbų, kuriuos komanda kartoja kasdien: perrašo duomenis iš vienos sistemos į kitą, tikrina failus, rengia tas pačias ataskaitas, primena kolegoms apie terminus. Kai tokių užduočių susikaupia, natūraliai kyla klausimas, ar jų nevertėtų automatizuoti. Atsakymas retai būna paprastas „taip“ arba „ne“. Kai kuriuos darbus verta automatizuoti iš karto, kitus pirmiausia reikia sutvarkyti, o dar kitų geriau kol kas nejudinti. Automatizavimas yra sprendimas apie procesą, o ne apie įrankį, todėl pirmiausia verta suprasti, kas vyksta dabar ir ką norime pakeisti.
Pirmiausia procesas, o ne technologija
Prieš renkantis programinį robotą, sistemų integraciją ar dirbtinio intelekto sprendimą, verta pažvelgti į patį darbą: kas jį atlieka, kaip dažnai, iš kur gaunami duomenys ir kur jie keliauja toliau. Neretai paaiškėja, kad procesas niekur neaprašytas ir gyvena dviejų žmonių galvose, o kiekvienas jį atlieka šiek tiek kitaip. Tokiu atveju pirmas žingsnis yra ne technologija, o aiškus esamos eigos ir jos išimčių aprašymas. Kartais jau šiame etape matyti, kad procesą galima supaprastinti ir dalis klausimų išsisprendžia be jokio diegimo.
Kai eiga aiški, kryptį renkamės pagal proceso pobūdį. Pasikartojantiems veiksmams esamose sistemose tinka RPA, tai yra programinis robotas, kuris vykdo sutartas taisykles. Duomenų apsikeitimui tarp sistemų dažnai patikimesnė yra tiesioginė integracija, todėl prieš pasirenkant robotą verta patikrinti, ar sistemos neturi būdo pasikeisti duomenimis tiesiogiai. Dirbtinis intelektas prasmingas ten, kur reikia apdoroti nestruktūruotą informaciją, pavyzdžiui, dokumentų turinį ar laisvos formos užklausas, ir kur jo rezultatą galima patikrinti. Svarbu neapsiriboti vienu variantu vien todėl, kad jis šiuo metu labiausiai girdimas.
Požymiai, kad procesą verta automatizuoti
Ne kiekvienas pasikartojantis darbas yra geras kandidatas. Toliau pateikti požymiai padeda atsirinkti procesus, kuriuose automatizavimo nauda lengviausiai patikrinama. Jeigu procesas atitinka bent kelis iš jų, verta jį įtraukti į vertinimo sąrašą. Svarbiausia, kad darbas būtų aprašomas taisyklėmis ir kad jo rezultatą būtų galima palyginti su dabartine padėtimi.
- Užduotis kartojasi pagal tas pačias taisykles. Darbuotojas atidaro tas pačias programas, kopijuoja tuos pačius laukus ir atlieka vienodus patikrinimus.
- Tie patys duomenys vedami kelis kartus. Informacija iš vienos sistemos rankomis perkeliama į kitą, o vėliau dar ir į ataskaitą.
- Klaidos atsiranda dėl rankinio darbo. Neteisingai nukopijuotas skaičius ar praleista eilutė pastebimi tik tada, kai jau sukėlė pasekmių.
- Darbas susikaupia tam tikru metu. Mėnesio pabaigoje, per atostogas ar ligos laikotarpiu užduotys vėluoja ir stabdo kitus žmones.
- Rezultatą galima išmatuoti. Aišku, ką lyginsime po pakeitimo: sugaištą laiką, klaidų kiekį, proceso trukmę ar duomenų pilnumą.
Kada verta palaukti
Yra situacijų, kai automatizavimas atneš daugiau rūpesčių nei naudos, nors užduotis ir atrodo pasikartojanti. Tokiu atveju technologija ne išsprendžia problemą, o ją įtvirtina. Verta sustoti ir pirmiausia sutvarkyti patį procesą, jei pastebite bent vieną iš šių ženklų.
- Procesas dažnai keičiasi arba artimiausiu metu planuojama keisti sistemą, kurioje jis vyksta. Pasikeitus programos langams ar taisyklėms robotą tektų atnaujinti, o integraciją perdaryti.
- Didžioji dalis atvejų yra išimtys, reikalaujančios žmogaus sprendimo. Programinis robotas vykdo taisykles, o ne sprendžia neapibrėžtas situacijas.
- Niekas negali proceso aprašyti žingsnis po žingsnio. Tai, ko negalime aprašyti, negalime ir patikimai automatizuoti.
- Procesas neturi atsakingo žmogaus. Automatizuotam sprendimui reikia šeimininko, kuris reaguoja į pranešimus apie išimtis ir sprendžia, kada jį keisti.
- Laukiama nauda nėra patikrinama. Jeigu nesutariame, ką matuosime, po diegimo nebus aišku, ar jis pasiteisino.
Kaip priimti sprendimą: bandomasis etapas
Užuot iš karto automatizavus visą procesą, prasminga pradėti nuo vieno pasikartojančio žingsnio. Dar prieš pradedant sutariame, ką matuosime ir kokį rezultatą laikysime pakankamu. Sprendime iš anksto numatome veiksmų istoriją, pranešimus apie išimtis ir žmogų, kuris jas nagrinės. Priežiūrą taip pat aptariame iš anksto: kas stebės sprendimą, kas jį keis ir kaip sužinosime, kad jis nustojo veikti. Dirbtinio intelekto atveju papildomai aptariame duomenų kilmę, prieigos teises ir tai, kada rezultatą turi patvirtinti darbuotojas, nes jo atsakymai gali būti netikslūs ir kontrolė yra sprendimo dalis.
Pradinis sprendimas gali apimti vieną pasikartojantį žingsnį, jeigu tai duoda aiškią ir patikrinamą naudą.
Po bandomojo etapo turime tris galimus atsakymus: plėsti sprendimą į kitus proceso žingsnius, koreguoti jį pagal pastebėtas išimtis arba sustoti. Sustojimas taip pat yra tinkamas rezultatas, jeigu jį pasiekėme nedidelėmis pastangomis ir dabar aiškiai žinome, kodėl šio proceso automatizuoti neverta. Tai padeda išvengti dažnos klaidos, kai automatizuojama tai, ką lengviausia automatizuoti, o ne tai, kas labiausiai stabdo darbą. Taip automatizavimas tampa ne vienkartiniu projektu, o nuosekliu būdu peržiūrėti, kaip įmonėje atliekamas darbas.