Tại sao cần RPA (tự động hóa thông minh) trong vận hành doanh nghiệp?

Sự khác biệt giữa doanh nghiệp sử dụng tự động hóa để tồn tại và doanh nghiệp sử dụng tự động hóa để phát triển là quy mô. 

Hầu hết lực lượng lao động hiện đại bị sa lầy bởi những công việc thủ công và tốn thời gian. Điều này không chỉ kém hiệu quả mà còn gây lãng phí rất lớn vốn sáng tạo và khả năng xử lý những tác vụ thông minh của con người. Nhiều công ty phần mềm đã đặt câu hỏi tới khách hàng của mình: Tại sao toàn bộ lực lượng lao động của bạn không được hưởng lợi từ tự động hóa? akaBot – UBot cũng chung câu hỏi như vậy.

Đã đến lúc tận dụng tối đa khả năng tự động hóa. Xem xét tiềm năng mà robot có thể có được cả về sự hài lòng của nhân viên và sự phát triển lâu dài của tổ chức của bạn.

Tự động hóa là quá trình cần thiết, giúp doanh nghiệp cải thiện năng suất, tiết kiệm chi phí và tăng trưởng vượt bậc. Với công cuộc chuyển đổi số mạnh mẽ hiện nay, những khái niệm như Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) hay Tự động hóa thông minh (Intelligent Automation/ IA) có thể vẫn gây nhiều nhầm lẫn. Trong bài viết này, hãy cùng akaBot tìm hiểu sự khác biệt giữa hai khái niệm này và lộ trình từ RPA tới Tự động hóa thông minh.

Sự khác biệt giữa RPA và Tự động hóa thông minh

RPA tự động hóa các quy trình mang tính lặp lại dựa trên những chức năng lập trình sẵn, giao diện người dùng và các tính năng cấp bề mặt. Các robot bắt chước hành động của con người để thực hiện các công việc lặp lại với các quy tắc và hướng dẫn được xác định và thiết lập trước để tuân theo. Tuy nhiên, chỉ sử dụng RPA là công cụ tự động hóa duy nhất có thể sẽ khá cứng nhắc đối với doanh nghiệp vì RPA không thể hiểu hoặc tự động hóa những quy trình hay công việc chưa rõ ràng.

Tự động hóa thông minh (IA) là sự kết hợp của RPA và các công cụ Trí tuệ nhân tạo (AI) như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tương tác dữ liệu có cấu trúc và xử lý tài liệu thông minh. IA có thể hiểu, thu thập và phân tích dữ liệu phi cấu trúc như email, cuộc trò chuyện giữa người với người, âm thanh, video. Những dữ liệu này thường chiếm 80% tất cả dữ liệu kinh doanh. Khả năng này cho phép IA được áp dụng trong suốt quá trình, từ khâu khám phá, tự động hóa đến tối ưu hóa. Ngoài ra, IA sẽ đồng thời liên tục học hỏi và thích ứng để cải thiện trong quá trình triển khai và sử dụng.

Lộ trình từ RPA đến Tự động hóa Thông minh 

Theo báo cáo của Bain & Company, gần một nửa số dự án tự động hóa không mang lại kết quả như mong đợi. Khi có thêm AI, chỉ có 12% dự án sáng kiến ​​AI được thực hiện. Hơn nữa, các công ty có thể rơi vào tình huống triển khai quá nhanh, dẫn đến hệ thống tự động không chặt chẽ và chi phí chức năng cao. Do vậy, để đạt được kết quả mong muốn với IA và tránh quản lý sai hệ thống, doanh nghiệp cần có một kế hoạch và lộ trình rõ ràng trước khi triển khai.

Dưới đây là một số điểm chính mà các doanh nghiệp nên xem xét khi thiết lập một kế hoạch tổng thể để triển khai tự động hóa thông minh.

1. Có một kế hoạch tổng thể

Có một kế hoạch tổng thể ngay từ ban đầu là một bước quan trọng giúp doanh nghiệp đề ra những mục đích và mục tiêu cần đạt được khi áp dụng IA. Doanh nghiệp có thể tham khảo những câu hỏi sau khi lập kế hoạch:

• Tại sao tự động hóa lại hỗ trợ nhu cầu kinh doanh của bạn?

• Những lợi ích là gì?

• Những vấn đề được giải quyết là gì?

• Các chỉ số để xác định liệu tự động hóa có giá trị hay không?

• Chiến lược tái triển khai các tài nguyên hiện có sau khi tự động hóa là gì?

2. Xác định các bên liên quan chính

Những thành viên trong tổ chức, doanh nghiệp đóng vai trò rất quan trọng trong việc đảm bảo dự án và quá trình chuyển đổi suôn sẻ. Đội ngũ sẽ còn phát triển nhưng lý tưởng nhất là có sự kết hợp của nhiều nhân lực có kiến thức và quan điểm khác nhau để tạo ra một đội ngũ hòa hợp và tránh những thành kiến.

Một số vai trò cần có bao gồm:

• Giám đốc điều hành để lãnh đạo dự án

• Người phụ trách chuyên môn của từng phòng ban để xác định những thách thức của quá trình và các giải pháp

• Quản lý dự án để giám sát hậu cần và phối hợp giữa các bộ phận

• Nhân viên IT để hỗ trợ về kỹ thuật

3. Thành lập Trung tâm Tự động hóa xuất sắc (CoE)

CoE cung cấp khả năng lãnh đạo, chuyên môn và cách vận hành tốt nhất cho một lĩnh vực cụ thể. CoE giúp doanh nghiệp có một tầm nhìn chung bao quát về việc triển khai tự động hóa, cho phép tạo ra các chính sách và thủ tục tự động hóa tiêu chuẩn. Hơn nữa, CoE giúp tránh dư thừa trong quá trình triển khai, tăng hiệu quả và giảm thời gian trên thị trường.

Các tổ chức khác nhau có thể có các chức năng khác nhau cho các CoE của họ. Trong một số doanh nghiệp, CoE tự động hóa sẽ chịu trách nhiệm quản lý toàn bộ vòng đời quá trình tự động hóa. Tuy nhiên, với những doanh nghiệp lớn, CoE tự động hóa tập trung (hoặc toàn doanh nghiệp) chỉ chịu trách nhiệm tạo ra khuôn mẫu hoặc chiến lược tự động hóa. Các CoE riêng lẻ trong từng phòng ban sẽ dựa vào mẫu để triển khai những kế hoạch tự động hóa của riêng họ.

4. Xây dựng cơ cấu quản trị

Một cơ cấu quản trị rõ ràng sẽ đảm bảo tất cả các thành phần và dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn mong đợi. Sự cân bằng giữa các hoạt động thu thập dữ liệu, nhiệm vụ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu có thể giúp tạo ra một cấu trúc quản trị thành công. Điều này không chỉ giúp bảo vệ doanh nghiệp khỏi mất mát và sai sót dữ liệu mà còn có tránh việc bị lạm dụng thông tin nhạy cảm như là dữ liệu khách hàng.

5. Phát triển và triển khai IA

Khi phát triển quá trình tự động hóa, các doanh nghiệp cần suy nghĩ đến tòa quá trình tự động hóa như các vấn đề có thể xảy ra, tương tác trong tương lai giữa con người và bot. Dùng thử cũng rất cần thiết sau khi quy trình được đã được phát triển. Nếu được thông qua, chương trình đã sẵn sàng để triển khai.

Một khía cạnh cần xem xét khi triển khai là có nên triển khai tất cả robot tại một thời điểm. Hầu hết các doanh nghiệp triển khai thành công đều chỉ triển khai một lượng robot nhỏ ban đầu và sẽ có kế hoạch mở rộng quy mô sau này.

6. Giám sát IA

Sau khi quy trình được triển khai, doanh nghiệp cần tiếp tục giám sát IA để đảm bảo quá trình hoạt động theo tiêu chuẩn của tổ chức. Doanh nghiệp cần có những chỉ tiêu để đánh giá giá trị IA đem lại ngắn hạn và dài hạn. Một số tiêu chí mà các công ty có thể xem xét là chi phí hoạt động, lợi nhuận, tốc độ, hiệu quả, trải nghiệm của khách hàng và nhân viên cũng như phân tích & quản lý dữ liệu nâng cao.

Nguồn:

Establishing a Vision for Intelligent Automation Success: 6 Key Considerations

Process Automation Roadmap

Do I need a roadmap to implement intelligent automation? – Votum Technology Group

Intelligent Automation Vs. RPA: Brain Vs. Bot

RPA vs. Intelligent Automation vs. Hyperautomation