インテリジェントな自動化の背後にある主要な成功要因

他のテクノロジーと同様に、インテリジェントな自動化は効果的ではなく、適切に管理されていません。

パンデミックは、世界的な大混乱に対応して敏捷性、スピード、回復力を持って行動することの重要性を示しています。また、非常に明確なのは、インテリジェントな自動化テクノロジーをまだ採用して成功していない組織が、効果的な対応に苦労していることです。

最高の状態で、インテリジェントな自動化により、フロント、ミドル、バックオフィス全体で作業をよりスマートに、より速く、より効率的に実行できます。ただし、組織がビジネスプロセスの自動化を開始する際の最大の問題の1つは、これらのアクティビティをどのように維持およびスケールアップするかです。現実には、パイロット段階を過ぎて実際に進行しているビジネス自動化プロジェクトは十分ではなく、善意と優れたインテリジェント自動化テクノロジーを持っているだけでは十分ではありません。

テクノロジー自体と同じくらい重要なのは、実際にはインテリジェントな自動化の背後にある人、才能、構造です。ここで重要なのは、チームを維持しながら、これを実行するための適切なスキルを備えた適切な配信方法を最初から用意することです。成功と失敗を決定するのはこれらの重要な要素です。インテリジェントな自動化が企業の運用全体で一貫して価値を生み出すことを保証する次の手順について説明します。

目的のあるビジョンから始める

インテリジェントな自動化プログラムを実際に提供するには、戦略と目的が必要です。これは、データ品質、運用効率、プロセス品質、従業員のエンパワーメントを改善したり、より迅速で正確な応答を提供することで利害関係者のエクスペリエンスを向上させたりする可能性があります。理論的根拠が何であれ、インテリジェントな自動化戦略は、ビジネスの幅広いニーズに合わせて調整する必要があります。

理想的には、主要な利害関係者がビジョンの作成に関与する必要があります。まだ行っていない場合は、今すぐ参加してください。インテリジェントな自動化を戦略的なビジネスプロジェクトと見なす場合、彼らはそれをサポートし、必要な財政的および人的資源も提供します。インテリジェントな自動化は通常、ビジネスチームによって管理されますが、既存のプラクティスを使用してITチームによって管理されるため、最初から関与する必要があります。 ITは、ITセキュリティへの準拠、監査可能性、サポートするインフラストラクチャ、その構成、スケーラビリティなど、多くの重要な面でインテリジェントな自動化をサポートします。

準備する

したがって、インテリジェントな自動化は、需要の増加に応じて拡張でき、ビジネス内のどこに位置するかを計画できます。一元化されたアプローチは組織全体を網羅するため、これを「センターオブエクセレンス」（CoE）に組み込むか、この運用環境の作成に向けて動き始めることが有益な場合があります。 「フェデレーション」モデルは、インテリジェントな自動化機能が特定の機能内にあるが、中央の自動化チームが標準とベストプラクティスを管理することで、ビジネス全体に拡張される場合にも効果的です。これは、組織全体に配信ポッドを作成し、CoEによって管理される独自の自動化されたプロセスの識別と配信を担当することで実現されます。

最適なプロセスを特定する

常に最速の利益を生み出すプロセス自動化の機会を選択し、真に優れたプロセスを作るものについて非常に明確にします。たとえば、最適なオプションは、人為的エラーに悩まされているプロセス、大量の手動タスクや反復タスクを伴うプロセス、または応答時間の短縮などのカスタマーエクスペリエンスの改善が必要なプロセスです。

また、プロセスを自動化する前に、合理化または改善が本当に必要かどうかを検討してください。これには追加の時間、コスト、および労力が必要であり、通常はわずかな改善しか得られません。決定は常に、自動化の全体的な戦略的ビジネス目標に依存する必要があります。非常にスムーズなプロセス配信が必要な場合は、先に進んで改善しますが、コスト削減が中心的な目的である場合は、「現状有姿」のプロセスを自動化するだけです。

この段階で、IT部門と連絡を取り、ターゲットアプリケーションのメンテナンスが計画されていないことを確認します。そうしないと、プロセスの自動化が停止する必要があります。自動化プログラムのトレーサビリティを保証するために、また活動が行われる前に、以下を含む一連の指標についても合意する必要があります。財務、プロセス、品質、パフォーマンスに関連するKPI。

慎重な配達

プロセスの自動化を実際に開始するには、問題を回避するために定義フェーズで正しい情報を取得するため、このアクティビティには知識のある対象分野の専門家を参加させます。適切な対象者向けのプロセスウォークスルーを実施することも価値があります。選択した各自動プロセスを文書化し、同じ人間のプロセスとどのように異なるかを理解する必要があります。

これがすべてビジネスと合意され、プロセス設計当局が提案された青写真を承認し、必要なピアレビューを実施したら、開発を開始できます。ビジネスに満足した場合にのみ、サインオフテストを開始できます。ロボットが完全に機能するようになったら、手動介入のためにビジネス紹介または例外を運用チームに返していること、およびロボットが期待どおりに機能しない場合に備えて技術的機能をすぐに利用できることを確認します。最終的に、自動化リソースの継続性と可用性を確保するには、堅牢でサポートするITインフラストラクチャが必要です。

マルチスキルのチームを構築する

インテリジェントな自動化の問題点に対処するには、高品質のリード開発者を任命することが不可欠ですが、これらの人々を現在の市場で見つけるのは非常に難しい場合があります。開発者は、開発およびプロセス分析において最高水準のトレーニングを受ける必要があります。開発チームが成長し続けるにつれて、標準が維持されていることを確認するための設計機関と、生産ロボットを管理するための制御室モニターを任命します。

インテリジェントな自動化で最高の才能を持つことは、成功するイニシアチブの生命線であり、これらのスキルがますます求められるようになり、需要が供給を上回っています。したがって、グローバルな学習プログラムをサポートし、トレーニングを急速に拡大するインテリジェントな自動化の実装に統合するための人材、ガバナンス、管理、および方法論を提供するパートナーを検討する価値があります。

最終的な考え

最終的に、インテリジェントな自動化で最良の結果を得るには、間違いを待ってから修正するのではなく、完全な旅を前もって定義する必要があります。全社的なサポートが得られ、望ましい結果のビジョンが作成されたら、小規模から始めて、ビジネス全体でプログラムが実際に成長するように、迅速に学習しながら提供を開始することをお勧めします。