A globális hiperautomációs piac értéke körülbelül 9 milliárd dollár volt 2021-ben. A várakozások szerint 2028-ra körülbelül 26,5 milliárd dollárra nő, a 2022 és 2028 közötti összetett éves növekedési ütem (CAGR) körülbelül 23,5% lesz. Ez a jelentős növekedés a hiperautomáció gyakorlati, üzleti alkalmazásainak eredménye. A mindennapi feladatok átalakításától kezdve a menedzsment forradalmasításáig a hiperautomáció a jövőorientált, automatizált üzleti környezet kulcsa.

Mi az a hiperautomáció?

A hiperautomáció a vállalat folyamatait átfogó automatizálásának koncepciója, amely fejlett technológiákat használ. Tartalmazza, de nem korlátozódik a következőkre:

  • Üzleti folyamatok robotizálása (Robotic Process Automation, RPA),
  • Alkalmazásprogramozási interfészek (API-k),
  • Mesterséges intelligencia (AI),
  • Gépi tanulás (ML), és
  • Természetes nyelvfeldolgozó (NLP) technológiák.

Célja a szükséglet csökkentése az emberi beavatkozásra a repetitív feladatokban, a kreatív munkára és a versenyelőny kiépítésére való összpontosítás érdekében.

A hiperautomáció fő előnyei:

  • a vállalati működés költségeinek csökkentése,
  • idő- és emberi erőforrás-megtakarítás,
  • hibák kiküszöbölése,
  • nagyobb rugalmasság,
  • jelentős skálázhatóság a működésben és
  • a vevőszolgálat minőségének javítása.

Ennek ellenére a magas kezdeti beruházási költségek vagy a szakértelem szükségessége sok vállalat számára akadályt jelenthet.

Hiperautomáció vs. automatizálás

A hiperautomáció a hagyományos automatizálástól eltér a méret és a terjedelem tekintetében. Míg az automatizálás egyedi feladatokra összpontosít, a hiperautomáció a vállalat teljes folyamatait és ökoszisztémáját magában foglalja, és átfogó digitális átalakulásra törekszik, nem csupán a vállalat működésének hatékonyságának egy pontbeli javítására.

Automatizálás

Az automatizálás a technológia használatát jelenti a repetitív feladatok és folyamatok manuális végrehajtásának minimalizálására vagy megszüntetésére. Az olyan eszközök, mint a make.com vagy a Zapier lehetővé teszik a feladatok automatizálását, például az adatok áthelyezését különböző alkalmazások között, értesítések generálását vagy feladatok ütemezését. Például a Zapier automatikusan frissítheti a Google Sheets táblázatot, amikor új bejegyzés kerül hozzáadásra a Google Forms-ban.

hiperautomáció

Forrás: make.com (https://www.make.com/)

Hiperautomáció

A hiperautomáció ezzel szemben egy fejlettebb automatizálási forma, amely különböző technológiákat integrál, mint például a mesterséges intelligencia (AI), a robotizált folyamatautomatizálás (RPA) és az alkalmazásprogramozási interfészek (API-k), hogy olyan rendszert hozzon létre, amely automatikusan kezeli és optimalizálja a komplex, többlépéses üzleti folyamatokat.

hiperautomáció

Forrás: Keysight (https://www.keysight.com)

A hiperautomáció olyan eszközöket tartalmaz, mint az RPA platformok, amelyek API-kon keresztül integrálódnak különböző rendszerekkel, hogy széleskörű feladatokat és folyamatokat automatizáljanak.

Hiperautomációs alkalmazások az üzletben

A hiperautomációs alkalmazások az üzletben tartalmazzák, de nem korlátozódnak a következőkre:

  • HR és toborzás – a robotok elemzik a toborzási dokumentumokat, például az önéletrajzokat és a kísérőleveleket, majd automatikusan előszűrik a jelölteket, ütemezik a toborzási találkozókat és küldenek értesítéseket. Például a Santander Bank teljesen digitális toborzási folyamatot valósított meg a hiperautomáció alapján,
  • Pénzügy és számvitel – az RPA és API képességek kombinációja, valamint a mesterséges intelligencia lehetővé teszi a jelentések és számlák generálásának, a dokumentumok könyvelésének és a kifizetések ellenőrzésének teljes folyamatának automatizálását,
  • Gyártás és ellátási lánc – az ipar a hiperautomációt alkalmazza a készletfigyelésre, a termelési ütemezésre, az automatizált jelentések készítésére, többek között, ami csökkenti a leállásokat és javítja a határidőre történő szállítást.

Hogyan valósítsuk meg a hiperautomációt?

A hiperautomáció megvalósítása egy közepes méretű vállalatnál bonyolult folyamattá válhat, amely gondos tervezést és végrehajtást igényel. Íme néhány lépés, amelyek segíthetnek a szervezésben és a végrehajtásban:

  1. A jelenlegi állapot elemzése – a kezdetekben azonosítani és értékelni kell a jelenlegi üzleti és technológiai folyamatokat, amelyeket automatizálni kell. Kulcsfontosságú megérteni, hogy milyen technológiák vannak jelenleg használatban, és azonosítani azokat a területeket, amelyeket a hiperautomációval lehet javítani.
  2. Célok meghatározása – a második lépés konkrét, mérhető célok kitűzése, amelyeket a hiperautomáció megvalósításával szeretne elérni, például a hatékonyság növelése, a hibák csökkentése vagy a vevőszolgálat javítása.
  3. Technológia kiválasztása – Ugyanolyan fontos a megfelelő technológiák kiválasztása a megvalósításhoz, mint például a robotizált folyamatautomatizálás (RPA) eszközök, a mesterséges intelligencia (AI) és az alkalmazásprogramozási interfészek (API-k).
  4. Folyamat tervezése – nem minden folyamat, amely a vállalatban működik, érdemes egy az egyben automatizálni, valószínűleg új folyamatokat és eljárásokat kell kidolgozni, amelyeket automatizálni és integrálni kell a kiválasztott technológiákon keresztül.
  5. Fejlesztés és tesztelés – a hiperautomációs rendszer felépítése, konfigurálása és tesztelése annak biztosítása érdekében, hogy megfeleljen a követelményeknek és elérje a kitűzött célokat, hosszadalmas folyamat, amelynek magában kell foglalnia a hiperautomációs szakértőket és a vállalat csapatát.
  6. Csapatképzés – a munkavállalók képzése, akik az új rendszerrel fognak dolgozni, hogy megértsék, hogyan használják azt, és hogyan alkalmazhatják a mindennapi munkájukban.
  7. Megvalósítás – a hiperautomációs rendszer gyakorlati alkalmazása, teljesítményének figyelemmel kísérése és a megvalósítás során felmerülő problémák megoldása.
  8. Optimalizálás– A hiperautomációs rendszer teljesítményének rendszeres figyelemmel kísérése és javítása, valamint a problémák jelentése és folyamatos megoldása szükséges ahhoz, hogy a hiperautomációs rendszer továbbra is hozzájáruljon az üzleti célokhoz.

A hiperautomáció megvalósítása hosszú távú folyamat, amely jelentős elkötelezettséget igényel a vezetői csapatoktól és erőforrásoktól. Ha megfelelően tervezik és valósítják meg, a hiperautomáció jelentős mértékben hozzájárulhat a hatékonyság és az innováció javításához a vállalatban.

Hiperautomációs technológiák – API és RPA

A robotizált folyamatautomatizálás (RPA) egy olyan technológia, amely lehetővé teszi a fárasztó, repetitív feladatok automatizálását “robotok” segítségével, amelyek képesek utánozni az emberek cselekedeteit az alkalmazások működtetése során. Alapvető formájában az RPA például képes szöveget másolni egy kiválasztott böngészőablakból, és beilleszteni egy táblázatba. Amikor az RPA mesterséges intelligenciával van felszerelve, képes nagyon összetett folyamatokat kezelni, megfelelő cselekvések kiválasztásával a megadott lépésben elért eredmény függvényében. Az RPA segítségével olyan folyamatok, mint a kárigények kezelése automatizálhatók, felgyorsítva az ügyfélválaszokat és megtakarítva a munkatársak idejét.

Másrészt az alkalmazásprogramozási interfészek (API-k) lehetővé teszik a különböző alkalmazások és rendszerek közötti kommunikációt a kód szintjén. Az API-k lehetővé teszik az adatok cseréjét különböző rendszerek között programozható módon. Például a Google-dokumentumok generálása más rendszerekből származó adatok alapján hasznos lehet olyan forgatókönyvekben, mint az automatikus számlakészítés az e-kereskedelmi cégeknél.

Az RPA és az API kombinációja a legjobbat nyújthatja mindkét világból, lehetővé téve a felületi és mély automatizálást, ami nagyobb hatékonysághoz és rugalmassághoz vezet az üzleti folyamatok automatizálásában. Ez a hibrid megközelítés különösen előnyös lehet összetett üzleti környezetekben, ahol különböző rendszereket és folyamatokat kell integrálni a maximális működési hatékonyság érdekében.

Összefoglalás

A hiperautomáció kétségtelenül az egyik legígéretesebb és legzavartalanabb koncepció az üzleti folyamatok automatizálásában az utóbbi években. A fejlett technológiák, mint az RPA és az API-k, a mesterséges intelligenciával és a gépi tanulással kiegészítve lehetőségeket nyitnak meg a vállalatok számára a költségek csökkentésére és a működési hatékonyság javítására. Valójában célja a vállalat átfogó digitális átalakítása a repetitív feladatok manuális kezelésének megszüntetésével.

A hiperautomáció a hagyományos automatizálástól eltér a méret tekintetében – mivel az egész folyamatokat foglalja magában, nem csupán egyedi feladatokat. Költségeket, időt és emberi erőforrásokat takarít meg, és csökkenti a hibákat.

Széleskörű alkalmazásai vannak az üzletben, és megvalósítható a vevőszolgálat, HR, pénzügy vagy ellátási lánc területén. Ahhoz azonban, hogy ez megtörténjen, az átalakítási folyamatot gondosan elemezni és tervezni kell. Bár a hiperautomáció megvalósítása nem könnyű, és egy teljesen automatizált vállalat még mindig a tudományos fantasztikum területén van, a hiperautomáció hamarosan a modern üzlet mindennapi valóságává válik.

A hiperautomáció forradalmasíthatja a modern vállalatok működését, de gondos és fokozatos bevezetést igényel az emberi és gépi munka közötti egyensúly fenntartása érdekében. Teljes potenciálját ügyesen különböző technológiák kombinálásával lehet megvalósítani.

hiperautomáció

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozzon aktív méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.

Robert Whitney

JavaScript szakértő és oktató, aki IT osztályokat mentorál. Fő célja, hogy növelje a csapat termelékenységét azáltal, hogy megtanítja másoknak, hogyan működjenek együtt hatékonyan a kódolás során.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 nagyszerű ChatGTP bővítmény, amelyek megkönnyítik az életed
  2. Új üzleti lehetőségek feltérképezése a ChatGPT-4 segítségével
  3. 3 lenyűgöző AI író, amit ma ki kell próbálnod
  4. Szintetikus színészek. A 3 legjobb AI videógenerátor
  5. Mik a gyengeségei az üzleti ötletemnek? Egy ötletbörze a ChatGPT-vel
  6. A ChatGPT használata az üzletben
  7. Új, mesterséges intelligenciával működő szolgáltatások és termékek
  8. Automatizált közösségi média bejegyzések
  9. A közösségi média bejegyzések ütemezése. Hogyan segíthet az AI?
  10. A mesterséges intelligencia szerepe az üzleti döntéshozatalban
  11. A vállalati NLP ma és holnap
  12. AI-segített szöveges chatbotok
  13. AI alkalmazások az üzletben - áttekintés
  14. A mesterséges intelligencia fenyegetései és lehetőségei az üzleti életben (2. rész)
  15. Az AI fenyegetései és lehetőségei az üzletben (1. rész)
  16. Mi a mesterséges intelligencia jövője a McKinsey Global Institute szerint?
  17. Mesterséges intelligencia az üzletben - Bevezetés
  18. Mi az NLP, vagyis a természetes nyelvfeldolgozás az üzletben
  19. Google Fordító vs DeepL. 5 alkalmazás a gépi fordításra az üzleti életben
  20. Automatikus dokumentumfeldolgozás
  21. A hangrobotok működése és üzleti alkalmazásai
  22. Virtuális asszisztens technológia, vagy hogyan beszéljünk az AI-val?
  23. Mi az üzleti intelligencia?
  24. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia a BPM-ben?
  25. A mai és holnapi kreatív mesterséges intelligencia
  26. Mesterséges intelligencia a tartalomkezelésben
  27. Az AI erejének felfedezése a zenealkotásban
  28. 3 hasznos AI grafikai tervező eszköz. Generatív AI az üzletben
  29. MI és a közösségi média – mit mondanak rólunk?
  30. Vajon a mesterséges intelligencia helyettesíti a vállalati elemzőket?
  31. AI eszközök a menedzser számára
  32. A jövő munkaerőpiaca és a közelgő szakmák
  33. RPA és API-k egy digitális vállalatban
  34. Új interakciók. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia a készülékek működtetésének módját?
  35. Multimodális mesterséges intelligencia és annak alkalmazásai az üzleti életben
  36. Mesterséges intelligencia és a környezet. 3 AI megoldás, hogy segítsen fenntartható üzletet építeni.
  37. AI tartalomdetektorok. Érdemesek rájuk?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Melyik AI csevegőrobot vezeti a versenyt?
  39. A chatbot AI versenytársa a Google keresésnek?
  40. Hatékony ChatGPT kérdések HR és toborzás számára
  41. A prompt mérnökség. Mit csinál egy prompt mérnök?
  42. MI és mi még? A legfontosabb technológiai trendek az üzlet számára 2024-ben
  43. MI és üzleti etika. Miért érdemes etikus megoldásokba fektetni?
  44. Meta AI. Mit érdemes tudni a Facebook és az Instagram AI-támogatott funkcióiról?
  45. AI szabályozás. Mit kell tudnod vállalkozóként?
  46. 5 új felhasználási mód az AI számára az üzletben
  47. AI termékek és projektek - miben különböznek másoktól?
  48. AI mint szakértő a csapatodban
  49. AI csapat vs. szerepek megosztása
  50. Hogyan válasszunk karrierterületet az AI-ban?
  51. AI a HR-ben: Hogyan befolyásolja a toborzási automatizálás a HR-t és a csapatfejlesztést
  52. AI-vezérelt folyamatautomatikus. Hol kezdjük?
  53. 2023 legérdekesebb 6 AI eszköze
  54. Mi a cég mesterséges intelligencia érettségi elemzése?
  55. AI a B2B személyre szabásához
  56. ChatGPT felhasználási esetek. 18 példa arra, hogyan javíthatja vállalkozását a ChatGPT segítségével 2024-ben
  57. AI Mockup generátor. A 4 legjobb eszköz
  58. Mikrotanulás. Gyors módja az új készségek elsajátításának.
  59. A 2024-es év legérdekesebb mesterséges intelligencia alkalmazásai a vállalatoknál
  60. Milyen kihívásokat jelent az AI projekt?
  61. A 2024-es év legjobb 8 AI eszköze az üzleti életben
  62. AI a CRM-ben. Mit változtat az AI a CRM eszközökben?
  63. Az EU AI Törvény. Hogyan szabályozza Európa a mesterséges intelligencia használatát
  64. A 7 legjobb AI weboldalépítő
  65. No-code eszközök és AI újítások
  66. Mennyivel növeli a mesterséges intelligencia a csapatod termelékenységét?
  67. Hogyan használjuk a ChatGTP-t piackutatásra?
  68. Hogyan lehet szélesíteni az AI marketingkampányod elérését?
  69. Mesterséges intelligencia a szállításban és logisztikában
  70. Milyen üzleti problémákat tud megoldani a mesterséges intelligencia?
  71. Hogyan illeszted össze az AI megoldást egy üzleti problémával?
  72. Mesterséges intelligencia a médiában
  73. AI a banki és pénzügyi szektorban. Stripe, Monzo és Grab
  74. A mesterséges intelligencia az utazási iparban
  75. Hogyan segíti az AI az új technológiák születését
  76. AI a kereskedelemben. A globális vezetők áttekintése
  77. A 4 legjobb AI képkészítő eszköz
  78. A legjobb 5 AI eszköz az adatelemzéshez
  79. A mesterséges intelligencia forradalma a közösségi médiában
  80. Mindig megéri mesterséges intelligenciát hozzáadni a termékfejlesztési folyamathoz?
  81. 6 legnagyobb üzleti hiba, amit az AI okozott
  82. AI stratégia a vállalatodban - hogyan építsd fel?
  83. A legjobb AI tanfolyamok – 6 fantasztikus ajánlás
  84. A közösségi média figyelés optimalizálása AI eszközökkel
  85. IoT + AI, avagy hogyan csökkentsük az energia költségeket egy vállalatnál
  86. AI a logisztikában. 5 legjobb eszköz
  87. GPT Bolt – a legérdekesebb GPT-k áttekintése az üzleti életben
  88. LLM, GPT, RAG... Mit jelentenek az AI rövidítések?
  89. AI robotok – a jövő vagy a jelen az üzletben?
  90. Mennyi a költsége az AI bevezetésének egy vállalatnál?
  91. Mit csinálnak a mesterséges intelligencia szakértők?
  92. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia egy szabadúszó karrierjében?
  93. A munka automatizálása és a termelékenység növelése. Útmutató az AI-hoz szabadúszók számára
  94. AI a startupok számára – legjobb eszközök
  95. Weboldal építése mesterséges intelligenciával
  96. Eleven Labs és mi más? A legígéretesebb AI startupok
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Ki kicsoda az AI világában?
  98. A szintetikus adatok és azok fontossága az üzleted fejlesztésében
  99. A legjobb AI keresőmotorok. Hol keressünk AI eszközöket?
  100. Videó AI. A legújabb AI videógenerátorok
  101. AI a menedzsereknek. Hogyan teheti könnyebbé a munkáját az AI
  102. Mi újság a Google Gemini-ben? Minden, amit tudni érdemes.
  103. Mesterséges intelligencia Lengyelországban. Cégek, találkozók és konferenciák
  104. AI naptár. Hogyan optimalizáld az idődet egy cégnél?
  105. MI és a munka jövője. Hogyan készítsük fel vállalkozásunkat a változásra?
  106. AI hangklónozás az üzlet számára. Hogyan lehet személyre szabott hangüzeneteket létrehozni mesterséges intelligenciával?
  107. "Mindannyian fejlesztők vagyunk." Hogyan segíthetnek a polgári fejlesztők a vállalatának?
  108. Tényellenőrzés és AI hallucinációk
  109. AI a toborzásban – toborzási anyagok lépésről lépésre történő kidolgozása
  110. Sora. Hogyan fogják a valósághű videók az OpenAI-tól megváltoztatni az üzletet?
  111. Midjourney v6. Innovációk az AI képgenerálásban
  112. MI a KKV-kban. Hogyan versenyezhetnek a KKV-k a nagyvállalatokkal az MI segítségével?
  113. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia az influenszer marketinget?
  114. Valóban fenyegetést jelent a mesterséges intelligencia a fejlesztők számára? Devin és a Microsoft AutoDev
  115. A legjobb AI chatbotok az e-kereskedelemhez. Platformok
  116. AI chatbotok az e-kereskedelemben. Esettanulmányok
  117. Hogyan maradjunk naprakészen az AI világában zajló eseményekkel kapcsolatban?
  118. Az AI megfékezése. Hogyan tegyük meg az első lépéseket az AI alkalmazásához az üzletünkben?
  119. Zavarodottság, Bing Copilot vagy You.com? Mesterséges intelligencia keresőmotorok összehasonlítása
  120. Lengyelországban működő mesterséges intelligencia szakértők
  121. ReALM. Egy úttörő nyelvi modell az Apple-től?
  122. Google Genie — egy generatív AI modell, amely képekből teljesen interaktív világokat hoz létre
  123. Automatizálás vagy kiegészítés? Két megközelítés az AI-ban egy vállalatnál
  124. LLMOps, avagy hogyan lehet hatékonyan kezelni a nyelvi modelleket egy szervezetben
  125. AI videógenerálás. Új horizontok a videótartalom előállításában a vállalkozások számára
  126. A legjobb AI átirati eszközök. Hogyan alakíthatjuk át a hosszú felvételeket tömör összefoglalókká?
  127. A sentiment-analízis mesterséges intelligenciával. Hogyan segít ez a változások előmozdításában az üzletben?
  128. A mesterséges intelligencia szerepe a tartalommoderálásban