インテリジェント自動化の変換機能を評価する方法

この種のテクノロジーを実装するには、変換プロセスを真に補完するために多くの考慮が必要です。

自動化は、デジタルトランスフォーメーションの潜在的な万能薬としてますます宣伝されています。しかし、その真の価値は、ビジネスリーダーがフロント、ミドル、バックオフィス全体の作業を再設計してデジタルで強化できるようになったときにのみ真に実現できます。そのため、はるかに速く、よりスマートに、より効率的に、そして意味のある規模で実行されます。

そしてそれは素晴らしいことですが、ロボットプロセス自動化（RPA）とインテリジェント自動化を提供する市場にますます多くのベンダーが参入するにつれて、彼らが主張するものを提供する能力を覆い隠す誇大広告と混乱が生じます。したがって、ベンダーを選択するときは、実際の技術的能力を評価するための先見性が必要になります。インテリジェントな自動化プログラムをスケールアップしようとしたときに概念実証が行われて初めて、深刻な技術的限界が発生するため、明確にする必要があります。

ガートナーもこの問題を認識しており、次のように主張しています。したがって、ベンダーの機能をより適切に評価し、大きな後悔を回避するために、考慮すべき4つの主要な選択基準を以下に示します。

1。ロボットの機能を比較対照する

RPAの機能とインテリジェントオートメーションベンダーのソフトウェアロボットの機能には大きな違いがあります。実際、これらは、潜在的に大きな労力とリスクで短期的な戦術的利益を達成することと、より少ない労力と最小限のリスクで企業規模で戦略的な仕事の変革を達成することの違いを証明できます。

スペクトルの一端には、IT部門の完全なガバナンス内で安全に動作する機能が組み込まれた、コラボレーションプラットフォームを介してビジネスユーザーによってトレーニングおよび実行される高度なソフトウェアロボットがあります。これらのロボットは、人間のように作業を行うために絶えず強化されています。彼らは相互に通信してコラボレーションし、群がってワークロードを共有し、デジタルチームとして比類のないペースで運用できます。完全な整合性と正確性も備えています。

私たちは、デジタル作業変革戦略の中核でますます信頼される触媒となっているスマートなマルチタスクロボットについて話しています。これは、複雑で、ばらばらで、変更が難しいレガシーシステムや手動ワークフローの複数のオペレーティング環境で、結合されたデータ駆動型の作業を簡単に実行できるためです。また、他のロボットとは異なり、中断することなく作業を提供し、さまざまな画面、レイアウトやフォント、アプリケーションバージョン、システム設定、権限、さらには言語などの障害物に応じて自動的に調整を行います。

これらのロボットは、人間と同じようにアプリケーションの画面を読んで理解することにより、システムの相互運用性という古くからの問題を独自に解決します。彼らは、人間のインターフェースを機械で使用可能なAPIとして再利用しています。これは、基盤となるシステムプログラミングロジックに触れることなく重要です。この「ユニバーサルコネクティビティ」は、APIやシステム統合を必要とせずに、現在および将来のすべてのテクノロジーをロボットで使用できることも意味します。レガシーシステムが削除されることはなく、大きなプロセス変更や大量のデータ移行は必要ありません。

この機能は、あらゆる時代のテクノロジーに新たな息吹を吹き込み、これらのロボットに、最新のクラウド、人工知能、機械学習、および新しく設計されたワークプロセスフローに単に「ドラッグアンドドロップ」されるコグニティブ機能を継続的に追加できるようにします。最終的に、これは、従来はコストとリソースが法外なものであったデジタルトランスフォーメーションが突然実現可能になることを意味します。実際、今では数か月で達成できる作業には、ITプログラムと膨大な数の人々のチームが何年もかかるでしょう。

スペクトルのもう一方の端には、キーストロークを実行し、スクリプトを実行し、他のソフトウェアに対してアクティビティを実行するロボットがあります。これは、基本的なタスクの自動化に適しています。デスクトップ環境全体でタスクを完了するために記録されたプロセスステップに依存するロボットもありますが、それも問題ありません。しかし、記録と展開のロボットは、絶えず変化するデジタル環境全体で計画外の変更に適応できず、作業のパフォーマンス、生産性、回復力が実際に制限されます。

たとえば、ソフトウェアロボットは、自動運転車が物理的な環境をナビゲートするように、仮想環境をナビゲートする必要があります。仕事への旅を「記録」し、この記録に頼って翌日の同じスムーズな旅をナビゲートすることを想像してみてください。 「環境」条件が完全に異なるため、自動車事故に終わります。同様に、仮想世界では、ロボットが壊れたり、作業プロセスが実行されなかったり、ITチームの作業が増えたりします。

また、記録されたプロセスは、実行時に効率的ではありません。車の例えに戻ります。記録された旅行では、信号が2分間赤く点灯していたため、車は停止して待機しましたが、翌日、信号は緑になりましたが、「記録された」旅は2分間待機すると表示されます。同様に、記録と展開のロボットは、ターゲットシステムが積極的に機能する可能性があるときに、ターゲットシステムに座って待機します。

2。全体的なコーディング作業を測定する

インテリジェントな自動化により、ビジネスユーザーは市場の需要に迅速に対応できるようになるため、ロボットの構築に時間と労力を費やしたくありません。直感的なオペレーティングシステムを使用してロボットをトレーニングおよび管理することで、自動化された作業を迅速に提供する方がはるかに優れています。私たちは、ロボットと人間の両方が理解できる基礎となる「プロセス定義」言語を調整する作業プロセスフローチャートを単純に描くことについて話しています。これにより、コーディングや関連するリスクも不要になります。

各プロセスを自動化するためにプログラミングの専門知識を必要とするベンダーは、実際にはコードを多用するデプロイメント、広範なデバッグ作業、および高いオーバーヘッドを作成します。また、コーディングスキルがますます不足しているため、これらの自動化プロジェクトはITキューに入れなければなりません。これは、インテリジェントな自動化の「運用の俊敏性」の約束に反します。インテリジェントな自動化におけるITコミュニティの適切な役割は、必要なガバナンス、セキュリティ、およびコンプライアンスの要件を維持することであり、これまで以上に技術的負債を抱えることはありません。

3。スケーラビリティとコラボレーションの可能性を確立する

大規模なインテリジェントな自動化主導の変革は、一元化された取り組みによってのみ達成されるため、コラボレーションを主張します。インテリジェントな自動化からさらに多くの価値を拡大し、複合化するための最良の方法は、自動化された作業を共同で提供するために必要な場所でロボットを自由に使用できるようにすることです。これにより、ロボットはビジネス全体で共有され、倍増します。そのため、ベンダーに、ユーザーが自動化された作業の新しい方法を一元的に設計、描画、「公開」するだけでなく、これらの自動化された作業資産をいつでもどこでも共有、改善、再利用できることを示すよう依頼してください。

残念ながら、自動化テクノロジーがデスクトップ全体に分散され、個々のコンテキストで使用される場合、それはその個人に役立つ可能性がありますが、組織全体が作業を変革するのには役立ちません。この「サイロ化された」アプローチは、スケーリングの可能性を自然に制限し、制約のある遠隔地の労働者の現在の気候では明らかに効果的ではありません。

4。セキュリティと監査機能を評価する

あらゆるエンタープライズ環境内で、すべてのインテリジェントな自動化アクティビティは、最も安全に、準拠して、透過的に実行する必要があります。そうしないと、シャドーITになります。

すべてのプロセス自動化の集中化された反駁できない監査証跡を生成し、すべてのロボットアクションとすべてのトレーニング履歴の詳細も提供するオペレーティングシステムを備えたベンダーが明らかに必要です。さらに優れているのは、ユーザーが自動化されたプロセスを作成できるようにすることです。これは、実際のプロセスであるドキュメントとして公開されます。ドキュメントを変更すると、プロセスが即座に変更され、すべて中央システム内で安全に管理されます。これにより、不正な従業員や不正なロボットからビジネスを保護することができます。

デスクトップの自動化には、ロボットと人間がログインを共有するという欠点があります。そのため、誰がプロセスの責任者であるかは誰にもわかりません。これにより、セキュリティと監査の穴が生じます。もう1つの課題は、1人の人間のユーザーが各プロセスの自律性を与えられ、これがロボットの透明性を覆い隠し、プロセスステップを隠すことです。これを時間の経過とともに複製すると、コンプライアンスとガバナンスの目的で明確さがほとんどなくなるため、潜在的なセキュリティの脅威になります。また、避けられないコーディングはシャドーITをもたらします。これには、「裏口」、セキュリティ上の欠陥、監査の失敗を表す未監査のプロセスモデルが含まれます。

最終的な考え

最終的に、間違ったインテリジェントな自動化テクノロジーを選択すると、デジタルトランスフォーメーションの可能性が制限され、実際にデジタルカオスのリスクが発生する可能性があります。インテリジェントな自動化のより良い方法は、ビジネス主導のコラボレーションをスマートに、安全に、そして大規模に導入することです。実際、このアプローチを採用することで、世界の大規模な組織の2000以上が、改善された作業方法によって大幅な生産性の向上を達成しているため、アジャイルで安全かつ先を行くことができます。