Роботизация бизнес-процессов: мифы о технологии RPA

Технология роботизации бизнес-процессов (как, впрочем, каждое новое явление) овеяна многими мифами и предвзятыми трактовками. Несколько самых распространённых из них мы и рассмотрим ниже.

Тема роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA) является сегодня одной из самых дискутируемых тем в мире высоких технологий наряду с темами машинного обучения (Machine Learning, ML), компьютерного распознавания образов (Computer Vision), оптического распознавания текста (Optical Character Recognition, OCR) и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI). Ещё не так давно аналитики прогнозировали стремительный рост рынка RPA-технологий в ближайшие годы, и мы становимся свидетелями того, как их предсказания начинают активно сбываться. Немало организаций по всему миру уже внедрили у себя технологию роботизации, и многие из них успели ощутить её значительные преимущества в повышении эффективности бизнес-процессов.

Однако, будем откровенны, некоторые RPA-проекты терпели неудачи и не оправдывали ожиданий, а отдельные организации вообще довольно сдержанно и недоверчиво относились к перспективам её внедрения. Ответ на вопрос, почему так происходило, отчасти связан и с тем, что технология роботизации бизнес-процессов (как, впрочем, каждое новое явление) овеяна многими мифами и предвзятыми трактовками. Несколько самых распространённых из них мы и постараемся рассмотреть ниже и по возможности аргументировано доказать их ошибочность.

Миф 1. Компетенции, необходимые для пилота RPA-проекта, будут достаточны для его дальнейшего развёртывания в продуктивной среде
Вряд ли кто-то сможет оспорить тот факт, что правильные настройки на начальной, пилотной стадии RPA-проекта (Proof of Concept, PoC) являются одним из важных залогов его успеха. Корректный выбор бизнес-процесса для роботизации, положительные ожидания от инвестирования в него (Return of Investment, RoI) — всё это неотъемлемые составляющие успешного проекта по роботизации бизнес-процессов. Однако правда и то, что PoC значительно ограничен данными, процессами и инфраструктурой, количеством возможных сценариев и исключений, требующих особого подхода. Как правило, он лимитирован одним узким процессом, который имеет свои специфические функции, и никогда нельзя знать наверняка, как подобный процесс будет работать в другой среде. С этой точки зрения пилотный проект хоть и даёт возможность убедиться в достижении положительного RoI, но, к сожалению, не даёт полного понимания будущих трудностей, с которыми можно столкнуться при полномасштабном развёртывании процесса в продуктивной среде.

На достаточно много ключевых вопросов — как аналитического, так и чисто технического характера, — просто невозможно дать исчерпывающий ответ на этапе разработки пилотного проекта. К примеру, какой бизнес-процесс покажет наилучший результат при роботизации и как построить правильную RPA-стратегию и дорожную карту роботизации? Какими будут ключевые задачи центра компетенции RPA и главные требования для создания эффективной и стабильной RPA-инфраструктуры? Какой метод роботизации лучше выбрать и какие стандарты кодирования, принципы и методы программирования применять для создания программного робота? Как обеспечить 100% гарантию целостности и точности первоначального кода и согласовать разницу в средах — разработки, тестовой и продуктивной? Как построить эффективную инфраструктуру для дальнейшего широкомасштабного развёртывания роботизации и каких улучшенных результатов RPA можно достичь с помощью технологий машинного обучения, искусственного интеллекта и под.?

Миф 2. Технология RPA не требует привлечения ИТ-специалистов
Поскольку речь идёт о роботизации собственно бизнес-процессов, может сложиться ложное представление, что технологию роботизации можно внедрить силами бизнес-аналитиков без привлечения ИТ-специалистов. Однако если даже невооружённым глазом взглянуть на технологию RPA и те проблемы, с которыми может столкнуться команда разработчиков, будет совершенно очевидно, что одних только знаний и компетенций по управлению бизнес-процессами (Business Process Management, BPM) здесь будет явно недостаточно.

Чтобы решать комплексные задачи по роботизации бизнес-процессов, следует досконально знать и уверенно применять языки программирования и принципы кодирования. Особенно, когда речь идёт о применении в RPA когнитивных технологий — элементов машинного обучения и искусственного интеллекта, в чём нередко возникает потребность при обработке программными работами неструктурированных массивов данных (использование упомянутых технологий как раз и делает возможной эту обработку).

Кроме того, управление бизнес-процессами и роботизация бизнес-процессов требуют от специалистов принципиально различных умений и навыков. Картирование процессов в BPM и RPA имеют также существенно отличную целевую направленность. Если в BPM-картировании главное — корректно выстроенная последовательность действий в процессе, то для RPA — правильно построенные алгоритмы. В RPA также важный механизм триггеров — запуск робота при определённом событии или по расписанию (например, проверка почты каждые две минуты или мониторинг появления документа на ShareDrive), в то время как для BPM важным является фокус на описании входных и выходящих данных (input and output). В BPM процесс проходит через ответственных исполнителей, а в RPA — через системы, приложения, инструменты и алгоритмы, которые готовят разработчики для запуска работы программного робота. Если в BPM для шагов в процессе, которые требуют принятия решений, достаточно однозначных ответов «да» или «нет», то в RPA для получения этих же однозначных ответов следует предусмотреть ряд правил и сценариев, по которым будет принято это решение, и таких сценариев может быть несколько десятков.

К тому же, разработчикам RPA нередко приходится сталкиваться с такими порой непредсказуемыми техническими трудностями, как, скажем, неправильно построенная инфраструктура или недостаточно мощная виртуальная машина, на которой установлен программный робот и соответствующие системы и приложения, с которыми он работает, что — как следствие — даёт невысокую эффективность робота (обработка процесса или данных за единицу времени). А это, в свою очередь, ставит под угрозу эффективность всего проекта по роботизации бизнес-процесса.

С такими вызовами, вне всяких сомнений, сможет справиться только профессиональная команда RPA-разработчиков, которая обладает соответствующими техническими навыками, необходимыми для 1) построения алгоритмов программных роботов, 2) построения эффективной инфраструктуры, разработки и внедрения когнитивных возможностей.

Ещё несколько достаточно распространённых мифов о роботизации бизнес-процессов касаются возможностей применимости RPA-технологии и её будущего. Они возникают в основном из-за недостаточной ознакомленности с самой технологией и новейшими тенденциями её развития, что мешает многим организациям посмотреть на RPA как на действительно революционный инструмент изменений.

Миф 3. Роботизация бизнес-процессов имеет очень узкое применение
Достаточно распространенным является предвзятый взгляд на технологию роботизации бизнес-процессов как на технологию с очень ограниченным кругом сфер применения, которую невозможно внедрить во многих бизнес-секторах. На самом деле технология RPA применима в любой индустрии, где существуют ручные, повторяющиеся и выполняемые по определённому расписанию (или при наступлении определённого события) процессы. Благодаря роботизации их течение можно существенно улучшить, уменьшив одновременно и расходы на их содержание. Технология роботизации применима в организациях широкого спектра профессиональной направленности и во многих секторах — банковской сфере и аудите, в сферах здравоохранения и страхования, производства и розничной торговли, логистики и энергетики, недвижимости и строительства, фармакологии, СМИ и многих других.

Миф 4. Технология RPA — слишком дорогостоящая и невыгодная инвестиция
Ещё один из распространённых мифов о RPA, который нередко становится препятствием к позитивным изменениям во многих бизнес-структурах, — это то, что роботизация слишком дорогостоящая технология, поэтому в неё не стоит инвестировать. При этом в расчёт общей стоимости RPA-проекта берутся такие составляющие, как стоимость программного обеспечения поставщика RPA-платформы, стоимость разработки и стоимость поддержки программных роботов. Однако на практическом опыте уже неоднократно доказано, что преимущества роботизации достаточно быстро (за 9-12 месяцев с момента внедрения) оправдывают вложенные инвестиции. Происходит это за счёт того, что программный робот:

• способен работать 24/7;
• выполняет задания во много раз быстрее человека;
• может заменить как минимум 7-8 сотрудников, которые выполняют тот же процесс вручную;
• способен выполнять большое количество операций и задач разного уровня сложности.

Стоит также учесть, что на процесс сокращения общих затрат в организации при внедрении роботизации непосредственно будут влиять и такие факторы, как:

• сокращение прямых и косвенных расходов, связанных с содержанием персонала (зарплата, налоги, премии, больничные, организация рабочего места, страхование, тренинги и т. д.);
• избежание расходов на модернизацию ИТ и разработку нового функционала;
• сокращение операционных рисков и повышение общей операционной производительности.

Убережёт компанию от лишних расходов также и передача RPA-проекта на аутсорсинг специалистам по роботизации. Подробнее об этом уже шла речь в нашем предыдущем блоге. 

Миф 5. Роботизация бизнес-процессов — временная тенденция
Несмотря на популярность технологии RPA в мире, кое-кто ещё и сегодня склонен смотреть на роботизацию бизнес-процессов как на до определённой степени временное явление. Однако, если мы бросим взгляд на историю развития технологии и её современное состояние, то без лишних усилий убедимся, что это далеко не так. На сегодня это хоть и новая, но достаточно зрелая и сложившаяся технология, которая дальше активно эволюционирует и развивается, усиливаясь возможностями других самых современных технологий — оптического распознавания текста, компьютерного распознавания образов, распознавания человеческой речи (Voice Recognition), анализа данных (Data Analytics), машинного обучения и искусственного интеллекта. Поэтому нет никаких реальных оснований предсказывать её близкий упадок. Наоборот, технология RPA стремительными темпами развивается во всём прогрессивном мире, а в тех странах, к которым достижения технического прогресса доходят с определённой задержкой (Украина, к сожалению, пока в их числе), ещё только начинает набирать обороты.

Поэтому роботизация бизнес-процессов, вне всяких сомнений, является на сегодняшний день одним из самых современных технологических решений для бизнеса и одним из самых эффективных инструментов создания цифровых сотрудников в организациях любого масштаба и профессиональной направленности. А учитывая последние тенденции стремительного развития RPA в направлении усиления её когнитивной составляющей, она будет ещё долго оставаться в тренде самых востребованных технологий для оптимизации бизнес-процессов, экономии времени и ресурсов и улучшения общей производительности.