RPAの観光客ではなく、効果的な変更管理を実装する

企業は、RPAを効果的に展開できるようにするために必要なプロトコルを順守していません。

将来を見据えて、企業はRPAやその他の形式のインテリジェント自動化を指数関数的に購入しています。しかし、生産性を向上させ、非効率性を減らし、お金を節約するという希望に駆り立てられて、彼らは木のために木を見ることができませんか？

多くのベンダーやサービスプロバイダーは、RPAソリューションをローコードでインストールが簡単なものとして販売していますが、そうではありません。

KPMGとHFSResearchのレポートによると、RPAの分野では期待と現実の間に大きなギャップがあります。企業はRPAのメリットを理解していますが、調査によると、多くの企業がRPAを効果的に実装する準備がまだ整っておらず、企業のRPAイニシアチブのわずか13％が組織全体で規模を拡大していることがわかりました。

HFSResearchのシニアリサーチアナリストであるMariaTerekhovaは、最近のブログ投稿で、レポートの調査結果を反映して、「RPA災害の準備が整っており、その企業は今すぐそれを防ぐために行動する必要があります」と警告しました。

「言い換えれば、これまで、RPAプロジェクトは初期段階であり、探索的でした」と彼女は説明しました。 「しかし現在、彼らが1年を迎え始めるにつれ、より多くの企業がRPAを組織全体で採用しようとしています。この時点で、クライアント組織内とサービスプロバイダー間の両方で経験豊富な人材が不足していることが痛々しいほど明らかになります。

「必要な人材なしでRPAのスケーリングを試みる企業が増えるにつれ、RPAサービス調査でクライアントから得られた77％の平均満足度スコアが低下し始め、クライアントの投資費用とサービスプロバイダーの契約に費用がかかります。言い換えれば、RPAの大きな幻滅と計算が市場の両側にやってくるのです。」

「RPAツーリズム」

情報化時代と話して、HFSリサーチのリサーチバイスプレジデントであるエレナクリストファーは、レポートとその調査結果について詳しく説明しました。彼女によると、RPAのスケーリングに関する難しさは多面的です。

クリストファーにとっての第1は、変更管理に関する多くの課題です。彼女は、多くの企業がRPAを効果的に展開できるようにするために必要なプロトコルを単に順守していないと感じています。

「統合され、人間の労働力とうまく連携できる必要があるまったく新しいデジタル労働力を作成するという概念は巨大です」と彼女は警告しました。 「組織は、それを消化するために、さまざまな手順を実施する必要があります。」

彼女は次のように付け加えました。「通常のITプロトコルでRPAを導入するだけでは不十分です。 HFS Researchでは、これを冗談めかしてRPAツーリズムと呼んでいます。」

クリストファーにとって、企業が本当にRPAを拡張したいのであれば、それは実験以上のものでなければなりません。

「企業は、ジュニアレベルからシニアレベルまで、RPAがどのように彼らに影響を与えるかについてより広く考える必要があります」と彼女は言いました。 「RPAイニシアチブにはスポンサーシップと所有権が必要です。シニアスイートは協力的でなければなりません。彼らはビジネスケースと概念実証を構築する必要があり、規模を念頭に置いてそれを行う必要があります。」

RPAの才能の欠如

クリストファーは、テレホバに反響し、次のように述べています。優れたエンジニアと開発者が必要です。」

彼女にとって、RPAの専門家として非技術的な専門家を単に再訓練するというこの概念は難しい注文です。そのため、ビジネスリーダーは、採用を念頭に置いてRPAイニシアチブを調整する必要があります。

ただし、ITスタッフと技術スタッフはRPAのみを実装し、主にRPAを使用しないことを理解することも重要です。

実際、RPAソリューションは、日常的に、主に事業運営（財務や顧客サービスなどの機能）内で使用されます。したがって、ビジネスユーザーの理解が必要です。

クリストファーは次のように付け加えました。「従業員がRPAを喜んで使用し、恐れないように支援する必要があります。自動化不安の概念は本物です。私はいつも、「ロボットのこれらすべての写真を記事やブログに表示するのをやめるのが早ければ早いほど、みんなを怖がらせるので、より良い」と言います。さらに、RPAが何であるかを現実的に描写したものではありません。 RPAはソフトウェアです。 （十分に注意—編）

ただし、それでも、RPA開発では、従業員は調整する必要があります。

プロセスによっては、ソフトウェアによる手動タスクから1回の実行、または部分的に実行への移行はかなり複雑になる可能性があります。

新しい技術が生まれる可能性があるため、適切なトレーニングが不可欠です。