Czy wiesz, że według McKinsey, aż 60% wszystkich zawodów może zostać zautomatyzowanych w co najmniej 30%? To pokazuje, jak ogromny potencjał drzemie w automatyzacji procesów biznesowych. Dzięki niej firmy mogą zwiększyć swoją efektywność, obniżyć koszty i skupić się na strategicznych działaniach, które przynoszą realną wartość dodaną. W tym artykule przedstawiamy 5 najważniejszych trendów w automatyzacji procesów biznesowych, które zrewolucjonizują sposób, w jaki prowadzisz swój biznes w 2024 roku.
Amazon, dzięki zastosowaniu robotów w swoich magazynach, zwiększył wydajność o 200% i skrócił czas realizacji zamówień o połowę.
Czym jest automatyzacja procesów biznesowych?
Automatyzacja procesów biznesowych (Business Process Automation, BPA) to wykorzystanie technologii do wykonywania powtarzalnych, rutynowych zadań, które wcześniej były wykonywane ręcznie przez ludzi. Celem BPA jest zwiększenie efektywności, redukcja kosztów, poprawa jakości i przyspieszenie procesów biznesowych.
Dlaczego automatyzacja jest tak ważna w 2024 roku?
W 2024 roku automatyzacja procesów biznesowych jest ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej. W obliczu rosnącej konkurencji, zmieniających się oczekiwań klientów i postępu technologicznego, firmy muszą szukać sposobów na zwiększenie swojej efektywności i obniżenie kosztów. Automatyzacja jest jednym z najskuteczniejszych narzędzi, które mogą im w tym pomóc.
1. Hiperautomatyzacja: kompleksowe podejście do automatyzacji
Hiperautomatyzacja to coś więcej niż tylko automatyzacja pojedynczych zadań. To podejście zakłada wykorzystanie zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i robotyka procesowa (RPA), do automatyzacji całych procesów biznesowych, od początku do końca.
Tradycyjna automatyzacja vs. hiperautomatyzacja
Tradycyjna automatyzacja skupia się na automatyzacji pojedynczych, dobrze zdefiniowanych zadań. Hiperautomatyzacja idzie o krok dalej, integrując różne technologie i narzędzia, aby zautomatyzować całe procesy biznesowe, nawet te, które są złożone i wymagają podejmowania decyzji.
Przykłady zastosowania hiperautomatyzacji:
Automatyzacja procesu obsługi zamówień od momentu złożenia zamówienia przez klienta, przez jego przetworzenie, aż po wysyłkę i fakturowanie.
Automatyzacja procesu obsługi zgłoszeń klientów, od przyjęcia zgłoszenia, przez jego analizę i rozwiązanie, po zamknięcie sprawy.
Automatyzacja procesów finansowo-księgowych, takich jak księgowanie faktur, rozliczanie płatności czy generowanie raportów.
Narzędzia i technologie wspierające hiperautomatyzację:
Robotyka procesowa (RPA)
Sztuczna inteligencja (AI)
Uczenie maszynowe (ML)
Narzędzia do zarządzania procesami biznesowymi (BPM)
Platformy integracyjne
Wyzwania związane z hiperautomatyzacją:
Konieczność zmiany kultury organizacyjnej: Wdrożenie hiperautomatyzacji wymaga zmiany sposobu myślenia i pracy w organizacji. Pracownicy muszą być gotowi na naukę nowych umiejętności i adaptację do nowych ról.
Inwestycje w nowe technologie: Hiperautomatyzacja wymaga inwestycji w zaawansowane technologie, takie jak AI, ML i RPA.
Potrzeba odpowiednich kompetencji w zespole: Wdrożenie i utrzymanie hiperautomatyzacji wymaga specjalistycznej wiedzy i umiejętności.
Przyszłość hiperautomatyzacji:
Eksperci przewidują, że w ciągu najbliższych kilku lat hiperautomatyzacja stanie się standardem w wielu branżach.Firmy, które nie będą jej stosować, będą miały trudności z utrzymaniem się na rynku. Hiperautomatyzacja pozwoli firmom na osiągnięcie jeszcze większej efektywności, redukcję kosztów i poprawę jakości obsługi klienta.
Chcesz dowiedzieć się, jak hiperautomatyzacja może zrewolucjonizować Twoją firmę? Skontaktuj się z nami, aby uzyskać darmową konsultację!
2. Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML): inteligentna automatyzacja
AI i ML to technologie, które zmieniają sposób, w jaki firmy podchodzą do automatyzacji. Dzięki nim maszyny mogą uczyć się na podstawie danych i podejmować decyzje bez udziału człowieka, co otwiera nowe możliwości w zakresie optymalizacji procesów i poprawy efektywności.
Rodzaje AI i ML wykorzystywane w automatyzacji:
Uczenie nadzorowane: Algorytmy uczą się na podstawie oznaczonych danych, aby przewidywać wyniki dla nowych danych.
Uczenie nienadzorowane: Algorytmy odkrywają ukryte wzorce i struktury w danych bez wcześniejszego oznaczania.
Uczenie ze wzmocnieniem: Algorytmy uczą się poprzez interakcję ze środowiskiem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.
Przykłady zastosowań AI i ML w automatyzacji:
Chatboty do obsługi klienta: Chatboty oparte na AI mogą prowadzić naturalne rozmowy z klientami, odpowiadać na ich pytania i rozwiązywać problemy.
Systemy rekomendacji produktów: Algorytmy ML analizują zachowania klientów, aby rekomendować im produkty, które mogą ich zainteresować.
Analiza sentymentu w mediach społecznościowych: AI może analizować treści publikowane w mediach społecznościowych, aby zrozumieć, co klienci mówią o marce i jej produktach.
Wykrywanie fraudów: Algorytmy ML mogą analizować transakcje i zachowania użytkowników, aby wykrywać potencjalne oszustwa.
Korzyści i wyzwania związane z wykorzystaniem AI i ML w automatyzacji
Korzyści: Poprawa efektywności, redukcja kosztów, lepsze podejmowanie decyzji, personalizacja doświadczeń klientów.
Wyzwania: Zapewnienie jakości danych, etyczne aspekty wykorzystania AI, potrzeba specjalistycznej wiedzy.
Etyczne aspekty wykorzystania AI i ML
Wraz z rosnącym wykorzystaniem AI i ML w automatyzacji procesów biznesowych pojawiają się ważne pytania etyczne,takie jak:
Wpływ na rynek pracy: Czy automatyzacja doprowadzi do utraty miejsc pracy? Jakie nowe kompetencje będą potrzebne pracownikom w erze AI?
Transparentność algorytmów: Czy decyzje podejmowane przez algorytmy AI są zrozumiałe i wyjaśnialne? Jak zapewnić, że algorytmy nie dyskryminują żadnych grup społecznych?
Odpowiedzialność za decyzje AI: Kto ponosi odpowiedzialność za błędy popełnione przez algorytmy AI? Jak zapewnić, że AI jest wykorzystywana w sposób odpowiedzialny i etyczny?
Zastanawiasz się, jak wykorzystać AI i ML do automatyzacji procesów w Twojej firmie? Pobierz nasz darmowy e-book!
3. Automatyzacja oparta na chmurze: elastyczność i skalowalność
Chmura obliczeniowa to model dostarczania usług IT, w którym zasoby obliczeniowe, takie jak serwery, pamięć masowa czy aplikacje, są udostępniane przez internet. W kontekście automatyzacji procesów biznesowych, chmura umożliwia korzystanie z gotowych rozwiązań i narzędzi, bez konieczności inwestowania w infrastrukturę IT.
Rodzaje chmury obliczeniowej:
Chmura publiczna: Zasoby obliczeniowe są udostępniane przez dostawcę usług chmurowych wielu klientom.
Chmura prywatna: Zasoby obliczeniowe są dedykowane jednej organizacji i znajdują się w jej własnym centrum danych lub u dostawcy usług chmurowych.
Chmura hybrydowa: Połączenie chmury publicznej i prywatnej, które pozwala firmom na elastyczne korzystanie z obu modeli.
Korzyści i wyzwania związane z wykorzystaniem chmury do automatyzacji
Korzyści: Niższe koszty, szybkie wdrożenie, łatwa skalowalność, dostępność z dowolnego miejsca.
Wyzwania: Bezpieczeństwo danych, zależność od dostawcy usług chmurowych.
Przykłady popularnych platform i narzędzi do automatyzacji opartej na chmurze:
Trendy w chmurze obliczeniowej:
Multicloud: Coraz więcej firm korzysta z usług kilku dostawców chmury jednocześnie, aby zwiększyć elastyczność i uniknąć uzależnienia od jednego dostawcy.
Edge computing: Przetwarzanie danych bliżej miejsca ich powstawania, co pozwala na szybsze działanie aplikacji i redukcję opóźnień.
Hybrid cloud: Łączenie chmury publicznej i prywatnej, aby uzyskać optymalne korzyści z obu modeli.
AI w chmurze: Coraz więcej dostawców usług chmurowych oferuje narzędzia i platformy AI, które umożliwiają firmom wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów i analizy danych.
Jak te trendy wpłyną na automatyzację procesów biznesowych:
Multicloud: Firmy będą mogły wybierać najlepsze rozwiązania od różnych dostawców i łączyć je w spójny ekosystem.
Edge computing: Automatyzacja procesów będzie mogła odbywać się bliżej miejsca działania, co przyspieszy podejmowanie decyzji i zwiększy efektywność.
Hybrid cloud: Firmy będą mogły elastycznie przenosić dane i aplikacje między chmurą publiczną i prywatną, w zależności od potrzeb.
AI w chmurze: Dostęp do narzędzi AI w chmurze ułatwi firmom wdrażanie inteligentnej automatyzacji i wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji.
Chcesz przenieść swoje procesy biznesowe do chmury i cieszyć się elastycznością oraz skalowalnością? Umów się na demo naszego rozwiązania!
4. Demokratyzacja automatyzacji: narzędzia low-code/no-code
Narzędzia low-code/no-code umożliwiają tworzenie aplikacji i automatyzację procesów bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. To otwiera nowe możliwości dla firm, które chcą szybko i tanio wdrażać rozwiązania automatyzujące ich pracę.
Przykłady narzędzi low-code/no-code:
Zalety i ograniczenia narzędzi low-code/no-code
Zalety: Szybsze wdrożenie, niższe koszty, większa elastyczność, zaangażowanie pracowników w proces tworzenia rozwiązań.
Ograniczenia: Ograniczenia funkcjonalności, ryzyko powstania "shadow IT" (czyli niekontrolowanego rozwoju aplikacji i rozwiązań IT poza działem IT).
Jak narzędzia low-code/no-code mogą wpłynąć na sposób, w jaki firmy podchodzą do automatyzacji:
Umożliwiają szybsze i tańsze wdrażanie rozwiązań.
Zwiększają elastyczność i pozwalają na łatwiejsze dostosowywanie rozwiązań do zmieniających się potrzeb.
Angażują pracowników w proces tworzenia rozwiązań, co może prowadzić do większej innowacyjności i zaangażowania.
Rola pracowników w demokratyzacji automatyzacji
Narzędzia low-code/no-code dają pracownikom możliwość aktywnego uczestnictwa w procesie automatyzacji. Dzięki temu mogą oni samodzielnie tworzyć proste aplikacje i automatyzować powtarzalne zadania, co zwiększa ich zaangażowanie i motywację. Pracownicy stają się "obywatelskimi deweloperami", co pozwala odciążyć dział IT i przyspieszyć wdrażanie nowych rozwiązań.
5. Automatyzacja procesów back-office: usprawnienie pracy "za kulisami"
Automatyzacja procesów back-office, takich jak księgowość, kadry i płace czy zarządzanie dokumentami, to często niedoceniany obszar, który może przynieść firmom ogromne oszczędności czasu i zasobów. Dzięki eliminacji ręcznych, powtarzalnych zadań, pracownicy mogą skupić się na bardziej strategicznych i kreatywnych aspektach swojej pracy.
Przykłady procesów back-office, które można zautomatyzować:
Zarządzanie zasobami ludzkimi (rekrutacja, onboarding, szkolenia, ocena pracowników)
Zarządzanie łańcuchem dostaw (śledzenie zamówień, zarządzanie zapasami, logistyka)
Zarządzanie ryzykiem (identyfikacja, ocena i monitorowanie ryzyka)
Księgowość i finanse (księgowanie faktur, rozliczanie płatności, generowanie raportów)
Obsługa prawna (tworzenie i zarządzanie umowami, monitorowanie zgodności z przepisami)
Korzyści z automatyzacji procesów back-office:
Oszczędność czasu: Eliminacja ręcznych, powtarzalnych zadań pozwala zaoszczędzić czas pracowników, który mogą poświęcić na bardziej wartościowe działania.
Redukcja kosztów: Automatyzacja procesów back-office pozwala zmniejszyć koszty pracy, papieru i innych zasobów.
Poprawa jakości danych: Automatyzacja minimalizuje ryzyko błędów ludzkich, co prowadzi do poprawy jakości danych i lepszego podejmowania decyzji.
Zwiększenie wydajności: Automatyzacja pozwala na szybsze i bardziej efektywne wykonywanie zadań, co przekłada się na wzrost wydajności całego przedsiębiorstwa.
Lepsza zgodność z przepisami: Automatyzacja pomaga zapewnić zgodność z przepisami prawa i regulacjami wewnętrznymi, minimalizując ryzyko kar i sankcji.
Wpływ na pracowników
Automatyzacja procesów back-office może budzić obawy pracowników związane z utratą miejsc pracy. Jednak w rzeczywistości automatyzacja często prowadzi do zmiany charakteru pracy, a nie jej likwidacji. Pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych i kreatywnych zadaniach, które wymagają ludzkiego myślenia i umiejętności. Automatyzacja może również przyczynić się do rozwoju nowych kompetencji i zwiększenia satysfakcji z pracy.
Masz dość ręcznego wprowadzania danych i papierkowej roboty? Dowiedz się, jak możemy pomóc Ci zautomatyzować procesy back-office i uwolnić potencjał Twojego zespołu!
Podsumujmy...
Automatyzacja procesów biznesowych to nieunikniony trend, który będzie się nasilał w 2024 roku i w kolejnych latach.Firmy, które chcą pozostać konkurencyjne, powinny śledzić najnowsze trendy i innowacje w tej dziedzinie oraz inwestować w odpowiednie technologie i narzędzia. Hiperautomatyzacja, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe,chmura obliczeniowa i narzędzia low-code/no-code to tylko niektóre z technologii, które mogą znacząco wpłynąć na sposób, w jaki firmy działają i osiągają sukces.
Kluczowe wnioski:
Automatyzacja procesów biznesowych przynosi wiele korzyści, takich jak zwiększenie efektywności, redukcja kosztów i poprawa jakości.
W 2024 roku obserwujemy kilka istotnych trendów w automatyzacji, takich jak hiperautomatyzacja, wykorzystanie AI i ML, automatyzacja oparta na chmurze oraz demokratyzacja automatyzacji dzięki narzędziom low-code/no-code.
Automatyzacja procesów back-office może znacząco usprawnić pracę "za kulisami" firmy i uwolnić potencjał pracowników.
Firmy, które chcą pozostać konkurencyjne, powinny inwestować w automatyzację i śledzić najnowsze trendy w tej dziedzinie lub podjąć współpracę consultingową z Software House, takim jak Dimensione Creativa.
Glosariusz:
Hiperautomatyzacja: Kompleksowe podejście do automatyzacji, które wykorzystuje zaawansowane technologie,takie jak AI, ML i RPA, do automatyzacji całych procesów biznesowych.
Sztuczna inteligencja (AI): Dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem inteligentnych agentów, czyli systemów zdolnych do postrzegania swojego otoczenia i podejmowania działań, które maksymalizują szanse na osiągnięcie określonych celów.
Uczenie maszynowe (ML): Poddziedzina AI, która umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych bez konieczności jawnego programowania.
Robotyka procesowa (RPA): Technologia, która wykorzystuje roboty programowe (boty) do automatyzacji powtarzalnych zadań wykonywanych na komputerze.
Chmura obliczeniowa: Model dostarczania usług IT, w którym zasoby obliczeniowe są udostępniane przez internet.
Narzędzia low-code/no-code: Narzędzia umożliwiające tworzenie aplikacji i automatyzację procesów bez konieczności posiadania