Przez ostatnie kilka dekad większość firm prowadziła bardzo podobne działania
w zakresie inwestycji w technologie na dużą skalę. Rok do roku globalnie mogliśmy obserwować stabilny wzrost w tym obszarze i, poza chwilowymi spadkami związanymi z pandemią COVID-19, wygląda na to, że w najbliższym czasie ten trend nie ulegnie zmianie.
Z ankiety Gartner przeprowadzonej wśród prawie 300 członków zarządu z USA, EMEA i APAC wynika że 69% firm przyspieszyło swoje inicjatywy biznesowe w obszarze digital po zakłóceniach związanych z COVID-19. Przed pandemią COVID-19 inwestycje w technologie obejmowały głównie tradycyjne inicjatywy informatyczne z dużymi budżetami, długimi terminami i dużym zakresem funkcjonalności. Platformy ERP, oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami oraz oprogramowanie do zarządzania cyklem życia produktu, jako niektóre z wielu systemów, pomogły firmom usprawnić poszczególne funkcje.
Jednak pomimo wielu zautomatyzowanych systemów, nadal istnieje znaczna liczba procesów, które wymagają znacznego ręcznego przetwarzania. Przykładowo w raporcie porównawczym efektywności finansów PwC 2019-2020 stwierdzono, że w kluczowych procesach finansowych, w tym w podatkach, 30-40% czasu można wyeliminować dzięki automatyzacji i zmianie zachowań. Oznacza to, że chociaż korporacyjne systemy IT pozostają niezbędne do prowadzenia działalności gospodarczej przez wiele firm, to nie automatyzują one wszystkich procesów i nie eliminują czynności takich jak generowanie danych z różnych źródeł, ich obróbka czy wstępna analiza.
Na szczęście szybkość, skala i koszty automatyzacji ewoluowały ponad ten stan. Nowe technologie, takie jak AI, narzędzia ETL, RPA oraz narzędzia do wizualizacji danych oferują firmom nowe możliwości poprawy wydajności procesów i uzyskania znacznych oszczędności. Technologie te można wdrożyć w krótkim czasie, koncentrując się na konkretnym problemie, przy stosunkowo niewielkich kosztach. Chociaż duża automatyzacja obejmuje tworzenie podstawowych systemów
korporacyjnych, które dają powszechność, standaryzację i centralne sterowanie, „mała” automatyzacja to szybkie wdrażanie elastycznych technologii, które wypełniają luki pozostawione przez obecne systemy korporacyjne, umożliwiając nowy poziom wydajności. Ma to szczególne znaczenie w czasach, kiedy pracownicy większości firm pracują z domu i polegają w znacznej mierze na technologii, komunikują się elektronicznie i w taki też sposób dostarczają usługi do klientów.
Technologie i tzw. Self Service tools, z których najczęściej korzysta się w ramach
małej automatyzacji dzielą się na trzy kluczowe kategorie:
narzędzia ETL (Extract Transform Load) automatyzują czasochłonne, ręczne zadania, umożliwiając użytkownikom tworzenie ciągów zadań (workflows) wielokrotnego użytku z danymi wyjściowymi w formacie gotowym do analizy i raportowania
Robotic Process Automation (RPA) automatyzuje powtarzalne zadania w aplikacjach komputerowych i wielu systemach za pomocą „botów”, które replikują działania użytkownika
Narzędzia analityczne i wizualizacyjne (Business Intelligence tools) tworzą dynamiczne i interaktywne zestawienia i wizualizacje danych do analizy, udostępniania i podejmowania decyzji
Mała automatyzacja nie zastępuje dużej automatyzacji. Zamiast tego bazuje na nowych technologiach w oparciu o dane i wystandaryzowane procesy stworzone w ramach dużej automatyzacji. Stosowanie małej automatyzacji ma kilka kluczowych różnic w stosunku do dużej automatyzacji.
Po pierwsze, mała automatyzacja jest łatwiejsza do wdrożenia i znacznie tańsza: może kosztować nawet kilkadziesiąt tysięcy złotych, w porównaniu do milionów zwykle wydawanych na duże inwestycje IT. Co więcej, duże inicjatywy informatyczne zwykle dotyczą całej funkcji, takiej jak finanse lub podatki. Wymaga to znacznej koordynacji między różnymi liderami funkcjonalnymi i pracownikami danej funkcji. A małą automatyzację można zastosować do poszczególnych procesów lub zadań. Na przykład firma może wprowadzić bota, aby pobrać określone dane finansowe z systemu ERP firmy do arkusza kalkulacyjnego a następnie dokonać ich obróbki przy użyciu narzędzia ETL i uzyskać dane w formacie gotowym do raportowania lub dalszej analizy. Mała automatyzacja jest również znacznie bardziej elastyczna niż duża automatyzacja. Tradycyjnie firmy nie mogły zacząć czerpać korzyści z technologii automatyzacji, dopóki nie miały wystandaryzowanych procesów i baz danych, które byłyby dostępne dla szerokiego grona użytkowników, co może zająć lata.
Przed wdrożeniem samego procesu komitety musiały uzgodnić, jakie powinny być optymalne procesy, aby wszyscy pracownicy w różnych lokalizacjach wykonywali ten sam proces w ten sam sposób. Natomiast mała automatyzacja nie zależy od standaryzacji. Przykładowo, użytkownicy potrafiący korzystać z narzędzi ETL mogą dynamicznie automatyzować obróbkę i wstępną analizę danych dla wielu różnych typów danych wejściowych, odpowiednio modyfikując workflow. Wreszcie technologie umożliwiające małą automatyzację można łatwo konfigurować, zamiast polegać na predefiniowanych regułach lub programistach, aby wcześniej napisać idealny algorytm. Pozwala to firmom wdrażać małą automatyzację w środowiskach, w których dane wejściowe i wyjściowe są bardzo zmienne, takich jak np. centra usług wspólnych, które zarządzają dużą ilością danych w różnym formacie i wymagają przygotowania różnego rodzaju produktów końcowych, np. raportów i deklaracji podatkowych dla różnych krajów.
Różnice między małą automatyzacją a dużą automatyzacją oferują firmom zasadniczo inny poziom wydajności operacyjnej i kosztów. Jednak zastosowanie małej automatyzacji może stanowić wyzwanie dla organizacji, w których inicjatywy IT na dużą skalę od dawna są normą, ponieważ wymaga to znacznej zmiany sposobu myślenia. Liderzy firm powinni zacząć od następujących trzech kroków.