Výdaje na robotickou automatizaci jsou letos o polovinu vyšší

Organizace vidí v RPA - robotické automatizaci procesů, tedy provádění repetivních manuálních úkonů v aplikacích pomocí jiného software, namísto zaměstnanců, snadno dosažitelnou metu. „Zaměstnanci pochopitelně mohou dál kopírovat, vkládat a měnit data ručně, přenecháte-li ale tyto aktivity RPA, sníží se chybovost a zvýší se kvalita dat,“ vysvětluje viceprezidentka výzkumu Gartneru Cathy Tornbohmová.

RPA dnes nejčastěji nasazují banky a pojišťovny, ale také podniky ze segmentu utilit či telekomunikací. „Jde obvykle o snahu propojit různé prvky účetních a HR systémů, v nichž lze automatizovat současné manuální úkony či procesy pomocí RPA nebo automatizovat funkce legacy systémů,“ vysvětluje Tornbohmová. RPA nástroje v podstatě kopírují „ruční“ práci lidského operátora v uživatelském prostředí aplikace – ta přitom může běžet buď na koncové stanici, nebo v serverovém prostředí.

Z RPA se stává mainstream

Odhady Gartneru hovoří jasně – z RPA se v případě největších podniků stává mainstreamová záležitost, do konce letošního roku ji nasadí 60 % organizací s obratem nad miliardu dolarů a do roku 2022 bude RPA v nějaké podobě a míře využívat 85 % velkých a obřích podniků a organizací. Růst bude podle Tornbohmové pohánět jak klesající cena RPA (o 10–15 % v průběhu příštího roku) a také očekávané úspory, zvýšení přesnosti a zlepšení compliance, jež RPA obvykle slibuje.

RPA se tak bude postupně stávat „mainstream“ technologií vhodnou zejména tam, kde je třeba překlápět data mezi systémy, nebo v případech práce se strukturovanými, digitalizovanými daty, jež jsou zpracována podle přesných pevných pravidel. Atraktivní oblastí jsou také historické či externí systémy a aplikace, u nichž může být RPA alternativou k jejich nahrazení či integraci do moderních systémů.

Dalším trendem je integrace AI funkcí do RPA produktů – tedy doplnění strojového učení a dalších AI technik pro rozšíření možností automatizace za hranice provádění přesně daných úkonů.

Pozor na tři časté chyby

Analytici Gartneru zároveň varují před typickými úskalími a chybami, které podniky při nasazování RPA dělají například ve finanční sféře.

Ve fázi plánování je to obvykle uvažování o RPA a jeho plánování jako kompletního (end-to-end) procesu namísto soustředění se na konkrétní aktivitu v rámci procesu. Mapování celého procesu před jeho automatizací celý projekt výrazně zpomaluje a může být méně efektivní. Je-li totiž úspěšně automatizována jedna konkrétní aktivita, lze obvykle daný kód rychle upravit pro další podobné aktivity v témže nebo jiném procesu. „Například ekonomická oddělení mohou začít konzervativní nasazení RPA na několik konkrétních aktivit,“vysvětluje ředitelka výzkumu Gartneru Johanna Robinsonová. „I při takovém konzervativním pojetí budou stále dosahovat desetinásobného zvýšení výkonu oproti zaměstnanci pracujícímu stejný počet hodin na plný úvazek.“

Ve fázi výstavby nastávají potíže, jestliže je k nasazení RPA přistupováno stejně jako k historickým technologickým projektům, tedy metodou „velkého třesku“, kdy je většina use case zmapována a testována před implementací, je vytvořen seznam požadavků a osloveni dodavatelé. „Před nasazením RPA opravdu nepotřebujete znát každý myslitelný požadavek a způsob uplatnění. Takový přístup především vyžaduje mnohem více času a peněz,“ vysvětluje Robinsonová.

Ve fázi testování je chybou přílišné spoléhání se na dodavatele a IT týmy. Odpovědný by měl být firemní RPA tým, zatímco dodavatelé a IT by měli zajišťovat potřebnou podporu, když je třeba. „Vždy platí, že roboti jsou jen tak dobří jako lidé, kteří je navrhují a spravují,“ dodává Robinsonová.