ホームページ >テクノロジー周辺機器 >AI >断片的で非効率な全体的な自動化の台頭に別れを告げ、自動化アーキテクチャは企業のデジタル変革とアップグレードを支援します。
疫病、景気低迷、コスト上昇などの総合的な要因の影響を受けて、自動化は世界的に評価されるデジタル変革ソリューションとなっています。多くの組織が、業務プロセスを最適化して効率を高め、コストを削減するために、人工知能、RPA、ローコードなどのテクノロジーを業務に導入しています。
期待に応え、さまざまなテクノロジーの継続的な統合と開発の過程で、自動化により効率の向上とコスト削減の可能性が高まることが実証されました。 Gartner のレポートによると、BPM ユーザーの 80% 近くが、ハイパーオートメーション テクノロジーがビジネスのデジタル変革において重要な役割を果たすと信じています。
同時に、レポートでは、ハイパーオートメーション テクノロジ (Hyperautomation) と再設計された運用プロセスを組み合わせることで、2024 年までに企業は運用コストが 30% 削減されると予測しています。
実際、UiPath が定義する包括的な自動化と比較すると、企業が運用するすべてのプロセスが最大限に自動化された場合、ハイパーオートメーションは 30% 以上のコスト削減と効率向上をもたらします。企業へ。なぜなら、自動化戦略は、完全な自動化が達成されるまで、企業運営のフロント、ミドル、バックオフィスにおけるビジネスプロセスの再構築を促進し続けることができるからです。
ハイパーオートメーションがより多くの組織に受け入れられるにつれ、RPA ベンダー、インテリジェント オートメーション ベンダー、およびインテリジェント プロセスに焦点を当てたベンダーの両方がハイパーオートメーションに向けて進化しています。
ハイパーオートメーションは、テクノロジーの集合体および自動化方法論として、組織が自動化ベースのデジタル変革をより簡単な方法で実現できるよう支援することを目的としています。重要なのはシンプルさと包括性です。その背景には、多くの組織が断片化された自動化テクノロジーに長い間不満を感じてきたことが挙げられます。
断片化した自動化テクノロジが、解決するよりも多くの問題を引き起こす状況では、さまざまなテクノロジの成熟と応用に伴い、より多くのテクノロジ、より統合された技術アーキテクチャと自動化方法論が自然に出現します。
この方法論は、Gartner ではハイパーオートメーション、Forrester ではオートメーション ファブリックと呼ばれています。
ハイパーオートメーションについてはよく知っていても、自動化アーキテクチャについてはまだよく知らないという人も多いと思いますが、結局、国内のインターネット上でこの概念が紹介されることはほとんどありません。では、自動化アーキテクチャとは何でしょうか?それは組織に何をもたらしますか?そしてそれをどのように構築するのでしょうか?
この記事では、Wang Jiwei Channel が Forrester によって定義された自動化アーキテクチャについてお話します。
オートメーション アーキテクチャは、オートメーション ファブリックであり、自動化構造とも訳せます。これは、 Forrester の 2021 年 6 月の「構造」ベスト プラクティス レポート。
Forrester は、パンデミック後の業界の発展トレンドは、RPA、DPA、統合 (iPaaS)、ローコード ソフトウェア、機械学習、会話型人工知能、分析、プロセスなどの自動化テクノロジーの統合を指すと考えています。知能。
これらのテクノロジーが重なり合い、交差するにつれて、今日の多様な自動化オプションが共同進化し、アプリケーション層の最上位に位置するアーキテクチャという広範な組織に収束し始めています。
このアーキテクチャは、デジタル ワーカーと人工知能エージェント (チャットボットなど) をプロセスおよびデータ ワークフローと組み合わせ、イベントベースおよび統合中心のオーケストレーションと組み合わせた自動化アーキテクチャです。
Forrester はレポートの中で、自動化アーキテクチャを、人間中心の自動化とその目標をサポートするために、複数の隣接する補完的な自動化テクノロジ、プロセス アーキテクチャ、組織行動、パートナーの共同イノベーション モデルを統合する総合的なビジネス自動化システムと定義しています。自律的企業の。
したがって、自動化アーキテクチャとは、複数のテクノロジが完全に統合されたシステムに統合された、自動化に対する組織的で企業規模のアプローチを指します。プロセスの自動化と IT インフラストラクチャの自動化を組み合わせて、プロセスを接続し、企業全体の作業を調整します。目標は、自動化の実装の複雑さを軽減するだけでなく、シームレスなユーザー エクスペリエンスを提供し、自律的な企業の構築に一歩近づくことです。
オートメーション アーキテクチャはハイパー オートメーションに非常に似ています。どちらも組織に、より完全なインテリジェント オートメーション テクノロジを提供できますが、ハイパー オートメーションと若干異なるのは、組織への影響です。
ハイパーオートメーションは、エンドツーエンドの自動化テクノロジーによるビジネス プロセスの最適化に基づいて、組織のデジタル変革を推進します。自動化アーキテクチャは企業の組織レベルに直接作用することができ、この自動化アーキテクチャを通じて、企業は効率的に自動化を適用してデジタル変革を推進し、企業の組織構造レベルにさらに注意を払うことができます。
同時に、自動化アーキテクチャは市場で入手可能な完成品ではありません。自動化アーキテクチャには 20 以上のテクノロジーが含まれており、現在のハイパーオートメーション プラットフォームではワンストップで解決することはできません。組織は、デジタル変革の目標を柔軟に達成するために、自動化されたファブリックを形成するために必要なテクノロジーを購入できます。
自動化は組織の多層的な変革の原動力となりつつあり、これは現在、業界のコンセンサスとなっています。自動化の実装の現実として、断片的に実装された自動化テクノロジは、解決するよりもさらに多くの問題を引き起こします。ほとんどの組織のビジネス プロセスは、実装されるプロセス自動化の実際の範囲から切り離されています。
これにより、コスト重視の戦術的自動化がデジタル変革の目標から切り離され、組織が自動化を通じてより広範なデジタルビジョンを達成することがさらに妨げられます。
Forrester のレポートでは、自動化テクノロジの適用に関して、多くの組織が少なくとも次の問題を抱えていると考えています。
第一に、自動化のサイロ化は可能性に対する近視眼的な見方につながります。
自動化されたプログラムは交差しており、各プログラムは独自のアイランドに存在します。たとえば、財務チームは RPA を使用する一方、IT チームはローコードまたは AI をサポートし、コンタクト センターはチャットボットに手を出します。異なるテクノロジーの取り組み間に自動化のサイロがあると、これらの統合テクノロジー間のチームの相乗効果が妨げられます。
第二に、単一の自動化テクノロジーに過度に依存すると、悪い結果が生じます。
目標を達成するための最善の方法であるかどうかを考慮せずに、特定の自動化テクニックを使いすぎること。単一のテクノロジによって、自動化ガバナンスに対する総合的なアプローチがなければ組織が運用されてしまう可能性があり、自動化アーキテクトがテクノロジに重点を置くことで、この問題はさらに悪化します。
第三に、戦術的な自動化アプローチは技術的負債を生み出します。
戦術的な自動化により、多くの場合、非効率性が一時的に解消され、CIO や CFO が最新化への投資を先送りできるようになります。戦術的なアプローチでは、非効率なレガシー プロセスとアプリケーションが壊れたままになるだけです。
強力なガバナンスなしでプロセスの増殖が許されると、自動化は最終的により脆弱になる可能性があります。これは短期的には予測不可能性につながり、その後の変革を妨げる長期的な技術的負債を生み出します。
テクノロジーへの継続的な投資と不十分な自動化効率との間の長期的な矛盾の下では、自動化アーキテクチャなどの方法論の出現は論理的です。
エンタープライズ テクノロジの世界では、アプリケーションはすべてのプロセスが構築される中核です。パラダイム シフトは、ロボティック プロセス オートメーション (RPA)、ローコード ツール、ネイティブ統合プラットフォーム (iPaaS)、プロセス インテリジェンス、チャットボット、機械学習などのテクノロジーの隆盛に伴い発生しました。そして、プロセス開発はもはや特殊なアプリケーションと配信に限定されません。
多様な自動化テクノロジーの共進化と融合により、アプリケーション層の上に位置する広範な織物または「ファブリック」が形成されています。この構造により、イベントベースの統合中心のオーケストレーションが可能になり、デジタル ワーカーまたは AI 仮想エージェントとプロセスおよびデータ ワークフローを組み合わせて、デジタル変革のための高度なプレイグラウンドに進化します。
つまり、自動化アーキテクチャは、企業が自社の製品、サービス、運用、ビジネス モデルを再考するための上部構造を形成し、従業員と仕事の間のギャップを埋め、デジタルでの差別化の機会を解き放ちます。
Forrester レポートでは、自動化アーキテクチャは複数のテクノロジを組み合わせて、基盤となるアプリケーションとプロセス環境の複雑さを軽減し、作業を促進し、従業員に権限を与えるものであると考えています。
同時に、自動化アーキテクチャは人間とロボットの間の相互作用を調整することもできます。 AI 機能がアーキテクチャに注入されて、新しい形式の参加の機会が提供され、このアーキテクチャの拡張性により、将来のテクノロジ導入やシナリオ アプリケーションもサポートできます。
データ活用の面では、データの可用性と有用性のギャップが縮まり、企業やユーザーは分析や人工知能に利用できるデータを入手できるようになりました。すべてのデータ ソースとタイプを相互接続し、ビジネス全体にわたる安全かつ合法的なデータ パスを作成することが、自動化アーキテクチャの基本構造です。
したがって、自動化されたアーキテクチャにより、組織はより迅速にデータに簡単にアクセス、保護、実装できるようになり、それによってビジネス プロセスがより効率的になります。
ビジネス プロセスの観点から見ると、自動化アーキテクチャは、データ統合、システム コンプライアンス、データ セキュリティの 3 つの側面から組織のビジネス プロセスを加速できます。
データ統合の観点では、すべてのデータに単一のアクセスポイントを持つことで情報の信頼性が確保され、個人が部門を超えて情報にアクセスできるようになります。
コンプライアンス システムに関しては、セキュリティ要件を満たした複数の管轄区域にまたがる情報チャネルにまたがることができ、ポリシー適用を分散するアーキテクチャを自動化して、ソースに関係なくデータに簡単かつ安全にアクセスできるようにします。
データ セキュリティの観点から見ると、クラウド、ハイブリッド システム、レガシー システムのいずれにあっても、すべてのデータを自動化されたアーキテクチャの傘下で使用できるため、効率と運用が向上し、最終的には顧客エクスペリエンス全体が向上します。
上記の 3 つの点はすべて、自動化アーキテクチャのビジネス上の利点とみなすことができます。
一般的に、自動化アーキテクチャを採用する組織は、戦略的および戦術的に自動化に適応し、より多くのテクノロジーとソリューションを使用して自動化を最大限に実装することができます。
したがって、このような組織では自動化をより純粋かつ深く推進することができ、自動化遺伝子が組織のビジネスプロセスのあらゆる単位に浸透し、自動化がより業務運営に関与することが可能になります。最終的に、ほとんどの組織が自動化されたアーキテクチャを使用して独自の自律的な組織を構築すると、当然のことながらさまざまなメリットが大きくなります。
自動化アーキテクチャを徹底的に適用することで、組織は従業員の生産性をさらに向上させ、運用コストを削減し、データの洞察を向上させ、より優れた顧客エクスペリエンスをもたらすことができます。
Forrester は、成功する自動化アーキテクチャを構築する方法に関する組織向けの 5 つの提案を報告しました。
1. デジタル分野の CEO やリーダーは、自動化を「戦略的取り組み」として受け入れ、推進する必要があります。自動化による変革を達成するという大胆な目標を設定します。自動化が得意な企業は、自動化が苦手な競合他社を排除します。
2. これらのテクノロジーを独自のサイロ内に留めておくのではなく、異種の自動化イニシアチブを統合します。 RPA、ローコード、API、データ サイエンス、機械学習などの複数の自動化スキルを共通のフレームワークに統合します。
3. バランス スコアカードを使用して自動化を管理し、その真の影響を可視化します。
4. ビジネス ユーザーが自動化の考え方をリードし、自動化を構築してサポートできるようにします。
5. ユーザーと顧客のエクスペリエンスを重視します。多くの場合、自動化は UX やカスタマー エクスペリエンス サポートなしで設計されており、従業員と顧客の間で自動化のやり取りに一貫性がなくなる可能性があるため、組織はカスタマー ナビゲーション マップなどのカスタマー エクスペリエンス ツールを自動化ツールキットの中核部分にする必要があります。
これを見ると、誰もが自動化アーキテクチャについて一定の理解を持っていると思います。組織が自動化アーキテクチャをどのように構築するかに関係なく、最終的な目標はハイパーオートメーションと同じであり、特定のテクノロジーとソリューションを通じて完全に自動化された自律型企業を構築することであることに注意してください。
これは、大多数の組織が、もはやビルディングオートメーションにおける単純なプロセスオートメーションに限定されないことを意味します。誰もが、プロセスオートメーションと IT インフラストラクチャオートメーションを組み合わせた体系的なアプローチに移行するでしょう。そして、複数のテクノロジーがが統合されて完全に一体化したシステムを形成します。
これは、自動化アーキテクチャとハイパーオートメーションの機会でもあります。
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