Od narzędzi typu RPA (Robotic Process Automation), sprawdzających się w przypadku najprostszych procesów, po systemy WLA (Workload Automation), które pozwalają zapanować nad rosnącą złożonością środowisk i systemów w dużych organizacjach – o wyzwaniach i kluczowych trendach związanych z automatyzacją procesów biznesowych dyskutowano podczas konferencji „Enterprise Automation Forum 2018”. Wskazywano, że jednym z głównych kierunków rozwoju jest wykorzystanie postępów w obszarze badań nad sztuczną inteligencją – technologii uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.

 Automatyzacja wlewa się do organizacji szeroką falą. Najbardziej zautomatyzowanymi obszarami są: operacje IT, analityka Big Data, obsługa centrów danych, a także procesy biznesowe. W najmniejszym stopniu zautomatyzowane jest wdrażanie nowych wersji aplikacji oraz onboarding nowych pracowników – tak wynika z danych zgromadzonych przez Enterprise Management Associates.

Dan Twing, President and Chief Operating Officer of Enterprise Management Associates

„Potrzeba automatyzacji jest coraz silniej odczuwana. Nic więc dziwnego, że idzie za tym gwałtowny wzrost jej zastosowania. Zwiększa się dzięki temu zwinność i szybkość działania przedsiębiorstw, ograniczane są nie tylko koszty, ale i liczba popełnianych błędów. Automatyzacja pozwala także zwiększyć zyskowność, podnieść poziom satysfakcji klientów, przyspieszyć czas wprowadzania innowacji na rynek i zwiększyć wartość oferty” – mówił Dan Twing, prezes i dyrektor operacyjny Enterprise Management Associates podczas swojego wystąpienia na konferencji „Enterprise Automation Forum 2018” w Warszawie.

„Dla większości przedsiębiorstw automatyzacja to strategia. Automatyzacja obciążeń to fundament tej strategii – najczęściej wykorzystywana forma automatyzacji” – uzupełnił Dan Twing.

Niezwykle istotnym elementem tej strategii są narzędzia. Większość organizacji przyznaje, że posiada zbyt wiele narzędzi automatyzujących i tzw. schedulerów. Przy tym współczesne IT tworzy znaczące wyzwania dla starszych produktów z obszaru WLA, zwłaszcza w obszarze audytów, integracji, łatwości projektowania przepływów czy wysokiej dostępności. Dlatego wiele firm zaczyna interesować się rozwiązaniami nowszych generacji.

Czym według Dana Twinga powinien charakteryzować się produkt, który będzie mógł pełnić fundamentalną, strategiczną rolę? Przede wszystkim musi mieć nowoczesną architekturę, oferować zarówno wysoką skalowalność jak i łatwość obsługi. Powinien mieć mechanizmy samoobsługowe, a także umożliwiać prostą i szybka integrację – nie tylko przez gotowe konektory, ale także solidne interfejsy API.

Dzięki automatyzacji zwiększa się zwinność i szybkość działania przedsiębiorstw, ograniczane są nie tylko koszty, ale i liczba popełnianych błędów. Automatyzacja pozwala także zwiększyć zyskowność, podnieść poziom satysfakcji klientów, przyspieszyć czas wprowadzania innowacji na rynek i zwiększyć wartość oferty.

Mirosław Andziak, President & CEO, InfiniteDATA

Mirosław Andziak, prezes Infinite Data, przedstawił rozwiązanie Automate NOW! Może ono stać się fundamentem dla kompleksowej strategii automatyzacji przedsiębiorstwa. „W 2015 roku wprowadziliśmy na rynek ScheduleIN – rozwiązanie automatyzacyjne zbudowane na podstawie nowej wówczas metodologii. Otworzyliśmy je na użytkowników biznesowych, zaproponowaliśmy łatwiejsze wdrożenie, prostą obsługę i szybsze działanie. Teraz przyszedł czas na kolejny krok, wejście na jeszcze wyższy poziom. Wkraczamy w obszar automatyzacji inteligentnej, kognitywnej, bazującej na sztucznej inteligencji” – mówił Mirosław Andziak.

Punktem wyjścia dla stworzenia nowego rozwiązania było uświadomienie sobie wyzwań istniejących we współczesnym środowisku biznesowym. Warunkiem jego zrozumienia jest wykorzystanie danych płynących z wszechobecnych sensorów i monitorów. Zgromadzone w logach informacje trzeba analizować z wykorzystaniem technologii analitycznych Big Data, a przy tym stosować mechanizmy głębokiego uczenia, ponieważ człowiek nie jest w stanie zapanować nad ogromnymi zbiorami danych i zdarzeń. Poza tym konieczne jest zapewnienie możliwości komunikacji z systemem w języku naturalnym. Ostatecznym celem jest stworzenie rozwiązania stanowiącego rozszerzenie ludzkiej inteligencji.

„Wszystko to składa się na platformę WLA trzeciej generacji. Automate NOW! jest 10 razy szybsze niż dotychczasowe rozwiązania, integracja jest jeszcze łatwiejsza niż poprzednio. W przyszłości system będzie obsługiwany przez sztuczną inteligencję” – mówił Mirosław Andziak.

Paweł Cimosz, Alior Bank

W trakcie późniejszej dyskusji, podczas sesji poświęconej systemom kognitywnym, rozmawiano o kluczowych funkcjach rozwiązań automatyzacyjnych nowej generacji. Paweł Cimosz z Alior Banku stwierdził, że z jego punktu widzenia najważniejsze są mechanizmy samoobsługowe oraz wysoka elastyczność, która pozwala na zrealizowanie wszystkich planów. „Możemy zrobić absolutnie wszystko, co tylko sobie pomyślimy” – przekonywał Paweł Cimosz.

Ariel Kenneth Ampol, Customer Success Manager and PH Site Leader, InfiniteDATA

Z kolei Ariel Kenneth Ampol z InfiniteDATA zwracał uwagę na inteligencję aplikacji. „Dotychczas jednym z głównych problemów dla klientów była konieczność posiadania wielu operatorów rozwiązania, którzy manualnie wykonywali operacje, kiedy coś się wydarzyło. Platforma Automate NOW! będzie zdolna nauczyć się, jak działają użytkownicy, oraz podpowiadać administratorom, jakie działania należy podjąć. To zapewni oszczędności, ale przede wszystkim uwolni ludzi od dodatkowej pracy” – zwracał uwagę Ariel Kenneth Ampol.

 

Platforma Automate NOW! będzie zdolna nauczyć się, jak działają użytkownicy oraz podpowiadać administratorom, jakie działania należy podjąć.

Z odwagą, ale uważnie

Aleksandra Przegalińska, Assistant Professor at Kozminski University and Research Fellow at MIT Sloan School of Management

Automate NOW! wpisuje się w kluczowe trendy rozwojowe nie tylko rozwiązań automatyzacyjnych, ale także zmian zachodzących w obszarze sztucznej inteligencji. Takie wnioski płyną z wystąpienia Aleksandry Przegalińskiej, adiunkta w Katedrze Zarządzania w Społeczeństwie Sieciowym w Akademii Leona Koźminskiego, a jednocześnie Research Fellow na bostońskim MIT (Massachusetts Institute of Technology). Aleksandra Przegalińska opowiadała o długookresowych konsekwencjach masowej automatyzacji i robotyzacji przedsiębiorstw, zwracając szczególną uwagę na zmiany, jakie w obszarze biznesu mogą spowodować technologie kognitywne oraz sztuczna inteligencja.

W ciągu ostatnich dwóch lat byliśmy świadkami przełomowych wydarzeń: od czysto symbolicznych, takich jak przyznanie przez Arabię Saudyjską obywatelstwa robotowi Sophia, po ważne z naukowego punktu widzenia, czyli wyniki programu AlphaGo Zero, będącego wersją projektu AlphaGo stworzonego przez firmę DeepMind Technologies należącą do grupy Alphabet. Osiągnięcia AlphaGo Zero, polegające m.in. na stosowaniu w grze Go strategii nieznanych wcześniej i nieużywanych przez graczy ludzkich – to zdaniem Aleksandry Przegalińskiej trend, który będzie się nasilał. Być może już wkrótce będziemy mieli okazję zobaczyć, jak sztuczna inteligencja optymalizuje różne procesy biznesowe albo diagnozuje choroby w zaskakujący dla człowieka sposób.

Bardzo ciekawy kierunek rozwoju pokazuje też projekt ToMnet prowadzony przez wspomnianą już firmę DeepMind Technologies. Stworzyła ona nowy rodzaj sztucznej inteligencji, takiej, która potrafi podobnie jak człowiek rozumieć stany mentalne innych – emocje, przekonania czy intencje – i na tej podstawie przewidywać ich działania. W ciągu najbliższych miesięcy i lat można spodziewać się kolejnych przełomowych prac w tym zakresie.

Być może już wkrótce będziemy mieli okazję zobaczyć, jak sztuczna inteligencja optymalizuje różne procesy biznesowe albo diagnozuje choroby w zaskakujący dla człowieka sposób.

Co to wszystko oznacza dla organizacji, które chcą wykorzystać sztuczną inteligencję i powiązane z nią technologie w obszarze automatyzacji? Jak się do tego zabrać i na co zwrócić uwagę? Po pierwsze, ważnym obszarem zastosowania są wirtualni asystenci i czatboty. Badania pokazują, że użytkownicy, w szczególności millenialsi, oczekują jednego systemu, który będzie w stanie rozwiązać wiele różnych problemów. Przy tym głównym kanałem komunikacyjnym ma być głos.

Ciekawym przykładem w tym obszarze może być zaprezentowany w maju br. Google Duplex, rozszerzenie Asystenta Google, który pozwala na prowadzenie konwersacji w języku naturalnym. To trenowany przez sześć lat model, który potrafi nie tylko rozumieć zdania wypowiadane z różnym akcentem, ale też rozpoznać znaczący kontekst, nawet w niedokończonej wypowiedzi. Dzięki temu system jest w stanie samodzielnie realizować takie zadana, jak: umówienie spotkania, zarezerwowanie wizyty u fryzjera czy stolika w restauracji. Co najważniejsze, jak zapewniają twórcy, jest w stanie zdać Test Touringa. Większość ludzi, którzy rozmawiają z Google Duplex, nie zdaje sobie sprawy, że ma do czynienia z robotem.

Oczywiście, nie wszystkie przedsięwzięcia w tym obszarze kończą się sukcesem. Dlatego trzeba być ostrożnym. Biznes musi zwrócić uwagę na to, jaką wiedzę agreguje sztuczna inteligencja, a następnie zastanowić się, co z nią robi. Niewłaściwe wykorzystanie nowych rozwiązań może doprowadzić do poważnych kryzysów wizerunkowych. Eksperymenty z czatbotami prowadzone w Akademii Leona Koźmińskiego wskazują, że czysto fizyczne reakcje na roboty mające ludzką twarz są znacznie silniejsze, jednak ludzie oceniają je jako mniej kompetentne. Dokładnie odwrotnie jest w przypadku tekstowego czatbota.

Po drugie, mechanizmy głębokiego uczenia są w stanie skutecznie wspierać inicjatywy związane z przechodzeniem od Big Data do Smart Data. Sztuczna inteligencja pozwala wydobyć istotne informacje z oceanu danych, a także odkryć korelacje pomiędzy danymi, których nigdy nie byłby w stanie dostrzec człowiek.

Wydaje się jednak, że maszyny nie zastąpią zupełnie człowieka. Wbrew obawom wielu ludzi nie staniemy się tylko pasywnymi konsumentami wytworów sztucznej inteligencji. Przyszłość, zdaniem Aleksandry Przegalińskiej, to synergia człowieka i technologii. Dzięki temu trudne zadania staną się łatwiejsze. Technologia pozwoli wykroczyć ludziom poza ich dotychczasowy horyzont poznawczy.

Mechanizmy głębokiego uczenia są w stanie skutecznie wspierać inicjatywy związane z przechodzeniem od Big Data do Smart Data. Sztuczna inteligencja pozwala wydobyć istotne informacje z oceanu danych, a także odkryć niedostrzegalne przez ludzi korelacje pomiędzy danymi.

Inteligentne połączenie technologii i doświadczenia

Wojciech Zajączkowski, Head of Cognitive Automation, Accenture

O idei inteligentnej automatyzacji mówił Wojciech Zajączkowski, szef Działu Cognitive Automation w Accenture. Ponad połowa wszystkich pracowników wykonuje zadania oparte na rutynowych i powtarzalnych działaniach. Dotyczy to zwłaszcza pracy z tekstem. Wielu pracowników wykonuje powtarzalne czynności. Ich wolumen jest coraz większy. To nudna, czasochłonna praca, co skutkuje licznymi błędami. Może być wykonywana przez roboty. Przy tym roboty zyskują coraz więcej cech ludzkich. Potrafią nie tylko czytać i rozumieć dokumenty, ale także prowadzić naturalny dialog z użytkownikami ze zrozumieniem kontekstu oraz planować i monitorować działania. Wszystko to sprawia, że blisko połowa, jak ocenia Gartner, wykonywanych obecnie przez ludzi zadań może być zautomatyzowana. Analitycy Gartnera szacują, że efektem tego mogą być nawet 80-proc. oszczędności kosztów.

„Poza typowym Robotic Process Automation można dziś osiągnąć o wiele więcej. Niektórzy dopiero o tym myślą, a niektórzy już to robią. Kluczem jest połączenie różnych technologii. Dzięki temu napędzane przez sztuczną inteligencję rozwiązanie może np. rozpoznawać tekst, kwalifikować go odpowiednio jako e-mail, dokument czy list, a następnie wydobywać znajdujące się w nich dane” – mówił Wojciech Zajączkowski.

Łącząc klasyfikację tekstu i wydobywanie informacji, analizatory tekstu bazujące na uczeniu maszynowym mogą być zastosowane nawet do bardziej skomplikowanych zadań. Mogą analizować praktycznie dowolny tekst: wiadomości przesyłane do help desku, tickety w dziale wsparcia technicznego czy dziale HR, informacje spływające pocztą elektroniczną do banków czy ubezpieczycieli. W połączeniu z mechanizmami RPA, efektem końcowym będzie automatyzacja w kolejnej fazie i daleko posunięta optymalizacja całego procesu biznesowego. Co najważniejsze, wdrożenie takiego systemu można zrealizować – licząc czas potrzebny na zbudowanie proof of concept, wdrożenie pilota i implementację na produkcji – szybciej niż w 9 miesięcy.

Roboty zyskują coraz więcej cech ludzkich. Potrafią nie tylko czytać i rozumieć dokumenty, ale także prowadzić naturalny dialog z użytkownikami ze zrozumieniem kontekstu oraz planować i monitorować działania.

Maciej Sowa, Director of Development at SimplicITy

O historiach klientów, którzy zrealizowali ciekawe projekty w obszarze automatyzacji, opowiadał Maciej Sowa, szef Działu Rozwoju w firmie SimplicITy, podczas sesji poświęconej automatyzacji IT. Firmy zwykle zaczynają od samodzielnego budowania przeznaczonych do tego celu rozwiązań, uznając, że ich wymagania są specyficzne. Zmagają się w ten sposób z wyzwaniami, których mogliby uniknąć, decydując się na rozwiązania firm zewnętrznych. Zwykle nie są w stanie poradzić sobie z rozwojem samodzielnie stworzonego systemu

„Warto zwrócić się o pomoc do doświadczonych konsultantów. Dotyczy to zwłaszcza fazy inicjacyjnej projektu, a także fazy realizacji. Konsultanci dysponują know-how, znają się na technologii i wiedzą, jak ją zastosować, żeby korzyści były jak największe. Zewnętrzne spojrzenie pozwala łatwiej dostrzec, że problemy nie są zawieszone w próżni” – mówił Maciej Sowa. A jakie mogą być efekty takiego wsparcia? Ograniczenie błędów i czasu przetwarzania, a przy tym zmniejszenie wykorzystania personelu, co przekłada się na zwiększenie produktywności i efektywności – ludzi i całej organizacji. Poza tym, co ma niebagatelne znaczenie, można zredukować koszty.

Łukasz Majer, Chairman of the Board, Nova Praxis

Łukasz Majer, prezes zarządu firmy Nova Praxis, i Piotr Żołopa, menedżer Departamentu Project Management w firmie Soflab Technology, mówili o wyzwaniach związanych z robotyzacją i automatyzacją procesów biznesowych. Łukasz Majer zwracał m.in. uwagę na obszary podatne na robotyzację, wskazując w szczególności: kontroling, sprawozdawczość, procesy zakupowe, księgowość i kadry, rekrutację, a także wszelkie procesy obsługiwane przez mniej wykwalifikowany personel. Przy tym radził, jak wdrażać robotyzację, żeby osiągać jak najlepsze efekty. „Ważne jest przemodelowanie procesu i zdefiniowanie procesu pomocniczego, a także zrobienie pilotażu. Istotne jest również zapewnienie wsparcia dla wdrożenia, żeby nie skończyło się na tym, że robot nie jest wykorzystywany, ponieważ coś nie działa” – mówił Łukasz Majer.

Piotr Żołopa, Project Management Department Manager, Soflab Technology

Z kolei Piotr Żołopa zwracał uwagę, że robotyzacja nie jest niczym nowym. „To obszar bardzo zbliżony do automatyzacji testów, czym moja firma zajmuje się od lat. Choć różnią się celem i obszarem, jakiego dotyczą efekty – działania w obszarze automatyzacji testów nie dotyczą środowisk produkcyjnych – to mają liczne podobieństwa, m.in.: realizacja operacji biznesowych na bazie dostępnych funkcji, eliminacja manualnych, powtarzalnych działań, oszczędność czasu czy konieczność utrzymania środowiska i skryptów robotów” – tłumaczył Piotr Żołopa.

 

Istotne jest zapewnienie wsparcia dla wdrożenia, żeby nie skończyło się na tym, że robot nie jest wykorzystywany, ponieważ coś nie działa.

Ludzie lubią proste rozwiązania

Podczas dyskusji na zakończenie sesji o rozwiązaniach kognitywnych Paweł Cimosz z Alior Banku zwracał uwagę, że rozwiązanie WLA ScheduleIN oferuje liczne korzyści, jednak prawdopodobnie najważniejszą z nich jest moduł samoobsługowy. „Blisko 100 użytkowników, przedstawicieli biznesu, może samodzielnie robić raporty, automatyzować je, a następnie wizualizować i publikować na platformie, współdzieląc z innymi użytkownikami. System jest łatwy w obsłudze, proces szybki i nie zachodzi konieczność wykorzystywania wsparcia ze strony IT” – mówił Paweł Cimosz.

Maciej Piotrowski, Chief Technologist at DXC Technology

Z kolei Maciej Piotrowski z DXC Technology przedstawił kluczowe czynniki sukcesu automatyzacji o charakterze prostej migracji. „Minimalne zakłócenie dla działania organizacji to niskie ryzyko całego projektu. Większość pracowników nawet nie wie, że coś się zmienia” – mówił Maciej Piotrowski. Pracownicy muszą poczuć ostatecznie korzyść z wdrożenia nowego narzędzia. Jeśli nie będą go używać, to zostanie ono zapomniane.

Na aspekt ludzki zwracał uwagę także Paweł Cimosz. „Ludzie są zasadniczo przeciwni zmianom. Jednak ScheduleIN znacznie ułatwia wprowadzenie zmiany” – podkreślał Paweł Cimosz. Dzięki temu, że można pokazać pracownikom, że to proste rozwiązanie i można zacząć z niego korzystać bez wysiłku, jest o wiele łatwiej przeprowadzić proces automatyzacji.

Enterprise Automation Awards

Podczas „Enterprise Automation Forum” przedstawiono firmy wyróżnione nagrodami Enterprise Automation Awards.

Zwycięzcami w poszczególnych kategoriach zostali:

Automation Strategy: mBank

Digital Transformation: Polkomtel

Innovation: Accenture

Business Impact: Santander Consumer Bank

Project Management: Elisa and TCS Team

Partner of The Year: SimplicITy