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如何评估智能自动化的转型能力

责任编辑:cres 作者:Peter Walker |来源:企业网D1Net  2020-12-09 10:12:34 原创文章 企业网D1Net

如果组织希望实现数字化转型,则需要考虑实施智能自动化技术。
 
自动化越来越被视为数字化转型的一种灵丹妙药。但是,只有当它使组织领导者能够重新设计和加强前台、中层和后台的数字化工作时,其真正价值才能真正实现。因此,它的执行速度更快、更智能、效率更高,并且规模也很大。
 
但是随着越来越多的供应商进入提供机器人流程自动化(RPA)和智能自动化的市场,随之而来的炒作和混乱掩盖了他们交付要求的能力。因此企业在选择供应商时,需要有先见之明,以评估他们的实际技术能力。需要明确说明的是,因为只有当尝试扩大智能自动化程序的概念验证之后,才会面临更多的技术限制。
 
Gartner公司也意识到了这一问题,并宣称:“到2021年,由于不协调、仓促使用和无法扩展规模,40%采购机器人流程自动化(RPA)的组织有些懊悔。因此,为了帮助组织更好地评估供应商提供的功能并避免更多遗憾,需要考虑以下四个关键选择标准:
 
1.比较和对比机器人功能
 
机器人流程自动化(RPA)和智能自动化供应商的软件机器人之间的功能存在显著的差异。事实上,这些都可以证明用潜在的巨大努力和风险实现短期的战术利益,还是以更少的努力和最小的风险实现企业规模的战略工作转型。
 
一方面,由业务用户通过协作平台培训和运行的高级软件机器人具有内置功能,可以在IT部门的治理范围内安全运行。这些机器人不断得到改进,更像人类一样进行工作。他们可以相互交流以进行协作以分担工作负载,并以无与伦比的速度作为数字化团队运作,同时也具有完整性和准确性。
 
人们谈论的是智能的多任务机器人,它们正日益成为数字化工作转型战略核心的可信赖催化剂。这是因为他们可以轻松地在复杂、分散且难以修改原有系统和人工工作流程的多个操作环境中执行由数据驱动的联合工作。与其他机器人不同的是,它们可以不间断地完成工作,根据不同的屏幕、布局或字体、应用程序版本、系统设置、权限,甚至语言自动进行调整。
 
这些机器人还像人类一样,通过阅读和理解应用程序的屏幕解决了传统的系统互操作性问题。他们将人机界面重新设计为可用于机器的API,而至关重要的是,无需接触底层系统编程逻辑。这种“通用连接”还意味着机器人可以使用当前和将来的技术,而无需使用API​​或任何形式的系统集成。不会淘汰任何传统系统,也不需要进行重大流程更改或大规模数据迁移。
 
这种功能为各种技术注入了新的活力,并使这些机器人能够不断地利用云计算、人工智能、机器学习和认知功能提高能力,这些功能只是“拖拽”到了新设计的工作流程中。最终,这意味着传统上会限制成本和资源的数字化转型变得可以实现。事实上,以往需要IT项目和庞大的团队数年才能完成的工作如今可以在数月内完成。
 
另一方面,机器人针对其他软件执行击键、运行脚本和活动,这对于基本的任务自动化非常有用。也有一些机器人依靠记录下来的处理步骤来完成跨桌面环境的任务,这也很好。但是记录和部署机器人无法适应不断变化的数字环境中的任何计划外变更,这实际上限制了工作性能、生产力和弹性。
 
例如,软件机器人必须在虚拟环境中导航,就像自动驾驶汽车在实际环境中导航一样。想象一下“记录”上班的旅程,并依靠该记录在第二天顺利进行同样的旅程。由于环境条件完全不同,因此最终可能导致车祸。同样,在虚拟世界中,这将导致机器人损坏,工作流程无法完成,以及IT团队需要承担更多工作。
 
此外,记录的进程在运行时效率不高。以自动驾驶汽车为例,在有记录的一次旅行中,在经过一个交通岗时,由于遇到红灯。汽车等待两分钟。但是第二天,这个交通岗绿灯亮了,但是“记录”的旅程显示要等两分钟。类似地,当机器人可以主动工作时,记录可能让其在那里等待系统的指令。
 
2.衡量整体编码工作量
 
智能自动化应该使业务用户能够快速响应市场需求,因此他们不想浪费时间和精力来构建机器人。最好使用直观的操作系统来训练和管理机器人,以快速交付自动化工作。在此谈论的只是简单地绘制工作流程图,以编排机器人和人类都能理解的基本“流程定义”语言,这也消除了对编码的需求以及相关的风险。
 
任何需要编程专业知识来自动化每个过程的供应商实际上都会创建大量代码的部署、大量的调试工作和高昂的开销。而且,由于编码技能的日益匮乏,这些自动化项目将不得不进入IT队列,这与智能自动化的“操作敏捷性”承诺背道而驰。IT在智能自动化中的适当角色是维护必要的治理、安全和法规遵从性要求,而不是背负更多的技术债务。
 
3.提高可扩展性和发挥协作潜力
 
智能自动化驱动的大规模转型只有通过集中努力才能实现,所以要坚持协作。要想从智能自动化中获得更大的价值,最好的方法就是在需要机器人的地方自由地使用机器人,以协作方式交付自动化工作,从而在企业间的共享成倍增加。因此,要求供应商演示用户如何不仅可以集中设计、绘制和发布自动化工作的新方法,而且可以随时随地共享、改进和重用这些自动化工作资产。
 
不幸的是,当自动化技术分布在桌面设备上并在移动环境中使用时,它可能会帮助个人,但不会帮助组织转变工作。这种“孤立”的方法自然会限制扩大规模的可能性,并且在当前受限和偏远的工作环境中显然无效。
 
4.评估安全性和审核能力
 
在任何企业环境中,所有智能自动化活动都必须以更安全、更合规、更透明的方式执行,否则将成为影子IT。
 
企业显然需要一家提供操作系统的供应商的帮助,该操作系统能够对所有流程自动化进行集中化、无可辩驳的审核记录,并提供所有机器人操作和培训历史的详细信息。更好的方法是允许用户创建自动化流程,并将其发布为“实际流程”的文档。更改文档之后,流程立即更改,并且在中央系统中对其进行安全管理。这可以最大限度地保护企业免受居心不良的员工和机器人的侵害。
 
桌面自动化存在弊端,因为机器人和员工共享一个登录名,所以没人知道对这个流程负责,这会造成安全和审核漏洞。另一个挑战是,在为单个用户分配记录每个过程的自主权时,这会模糊机器人的透明度并隐藏过程步骤。随着时间的推移,它会不断重复,并成为潜在的安全威胁,因为合规性和治理目的的清晰度几乎为零。另外,任何不可避免的编码都会引入影子IT——未经审核的流程模型代表“后门”、安全缺陷和审核失败。
 
结语
 
最终,选择错误的智能自动化技术将会限制任何数字化转型的潜力,并将带来数字混乱的风险。智能自动化的一个更好的方法是引入以业务为主导的协作。事实上,通过采用这种方法,全球有2000多家的大型组织正在通过改进的工作方式大幅提高生产力,因此可以保持安全性和领先性。
 
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责任编辑:cres 作者:Peter Walker |来源:企业网D1Net  2020-12-09 10:12:34 原创文章 企业网D1Net

如果组织希望实现数字化转型,则需要考虑实施智能自动化技术。
 
自动化越来越被视为数字化转型的一种灵丹妙药。但是,只有当它使组织领导者能够重新设计和加强前台、中层和后台的数字化工作时,其真正价值才能真正实现。因此,它的执行速度更快、更智能、效率更高,并且规模也很大。
 
但是随着越来越多的供应商进入提供机器人流程自动化(RPA)和智能自动化的市场,随之而来的炒作和混乱掩盖了他们交付要求的能力。因此企业在选择供应商时,需要有先见之明,以评估他们的实际技术能力。需要明确说明的是,因为只有当尝试扩大智能自动化程序的概念验证之后,才会面临更多的技术限制。
 
Gartner公司也意识到了这一问题,并宣称:“到2021年,由于不协调、仓促使用和无法扩展规模,40%采购机器人流程自动化(RPA)的组织有些懊悔。因此,为了帮助组织更好地评估供应商提供的功能并避免更多遗憾,需要考虑以下四个关键选择标准:
 
1.比较和对比机器人功能
 
机器人流程自动化(RPA)和智能自动化供应商的软件机器人之间的功能存在显著的差异。事实上,这些都可以证明用潜在的巨大努力和风险实现短期的战术利益,还是以更少的努力和最小的风险实现企业规模的战略工作转型。
 
一方面,由业务用户通过协作平台培训和运行的高级软件机器人具有内置功能,可以在IT部门的治理范围内安全运行。这些机器人不断得到改进,更像人类一样进行工作。他们可以相互交流以进行协作以分担工作负载,并以无与伦比的速度作为数字化团队运作,同时也具有完整性和准确性。
 
人们谈论的是智能的多任务机器人,它们正日益成为数字化工作转型战略核心的可信赖催化剂。这是因为他们可以轻松地在复杂、分散且难以修改原有系统和人工工作流程的多个操作环境中执行由数据驱动的联合工作。与其他机器人不同的是,它们可以不间断地完成工作,根据不同的屏幕、布局或字体、应用程序版本、系统设置、权限,甚至语言自动进行调整。
 
这些机器人还像人类一样,通过阅读和理解应用程序的屏幕解决了传统的系统互操作性问题。他们将人机界面重新设计为可用于机器的API,而至关重要的是,无需接触底层系统编程逻辑。这种“通用连接”还意味着机器人可以使用当前和将来的技术,而无需使用API​​或任何形式的系统集成。不会淘汰任何传统系统,也不需要进行重大流程更改或大规模数据迁移。
 
这种功能为各种技术注入了新的活力,并使这些机器人能够不断地利用云计算、人工智能、机器学习和认知功能提高能力,这些功能只是“拖拽”到了新设计的工作流程中。最终,这意味着传统上会限制成本和资源的数字化转型变得可以实现。事实上,以往需要IT项目和庞大的团队数年才能完成的工作如今可以在数月内完成。
 
另一方面,机器人针对其他软件执行击键、运行脚本和活动,这对于基本的任务自动化非常有用。也有一些机器人依靠记录下来的处理步骤来完成跨桌面环境的任务,这也很好。但是记录和部署机器人无法适应不断变化的数字环境中的任何计划外变更,这实际上限制了工作性能、生产力和弹性。
 
例如,软件机器人必须在虚拟环境中导航,就像自动驾驶汽车在实际环境中导航一样。想象一下“记录”上班的旅程,并依靠该记录在第二天顺利进行同样的旅程。由于环境条件完全不同,因此最终可能导致车祸。同样,在虚拟世界中,这将导致机器人损坏,工作流程无法完成,以及IT团队需要承担更多工作。
 
此外,记录的进程在运行时效率不高。以自动驾驶汽车为例,在有记录的一次旅行中,在经过一个交通岗时,由于遇到红灯。汽车等待两分钟。但是第二天,这个交通岗绿灯亮了,但是“记录”的旅程显示要等两分钟。类似地,当机器人可以主动工作时,记录可能让其在那里等待系统的指令。
 
2.衡量整体编码工作量
 
智能自动化应该使业务用户能够快速响应市场需求,因此他们不想浪费时间和精力来构建机器人。最好使用直观的操作系统来训练和管理机器人,以快速交付自动化工作。在此谈论的只是简单地绘制工作流程图,以编排机器人和人类都能理解的基本“流程定义”语言,这也消除了对编码的需求以及相关的风险。
 
任何需要编程专业知识来自动化每个过程的供应商实际上都会创建大量代码的部署、大量的调试工作和高昂的开销。而且,由于编码技能的日益匮乏,这些自动化项目将不得不进入IT队列,这与智能自动化的“操作敏捷性”承诺背道而驰。IT在智能自动化中的适当角色是维护必要的治理、安全和法规遵从性要求,而不是背负更多的技术债务。
 
3.提高可扩展性和发挥协作潜力
 
智能自动化驱动的大规模转型只有通过集中努力才能实现,所以要坚持协作。要想从智能自动化中获得更大的价值,最好的方法就是在需要机器人的地方自由地使用机器人,以协作方式交付自动化工作,从而在企业间的共享成倍增加。因此,要求供应商演示用户如何不仅可以集中设计、绘制和发布自动化工作的新方法,而且可以随时随地共享、改进和重用这些自动化工作资产。
 
不幸的是,当自动化技术分布在桌面设备上并在移动环境中使用时,它可能会帮助个人,但不会帮助组织转变工作。这种“孤立”的方法自然会限制扩大规模的可能性,并且在当前受限和偏远的工作环境中显然无效。
 
4.评估安全性和审核能力
 
在任何企业环境中,所有智能自动化活动都必须以更安全、更合规、更透明的方式执行,否则将成为影子IT。
 
企业显然需要一家提供操作系统的供应商的帮助,该操作系统能够对所有流程自动化进行集中化、无可辩驳的审核记录,并提供所有机器人操作和培训历史的详细信息。更好的方法是允许用户创建自动化流程,并将其发布为“实际流程”的文档。更改文档之后,流程立即更改,并且在中央系统中对其进行安全管理。这可以最大限度地保护企业免受居心不良的员工和机器人的侵害。
 
桌面自动化存在弊端,因为机器人和员工共享一个登录名,所以没人知道对这个流程负责,这会造成安全和审核漏洞。另一个挑战是,在为单个用户分配记录每个过程的自主权时,这会模糊机器人的透明度并隐藏过程步骤。随着时间的推移,它会不断重复,并成为潜在的安全威胁,因为合规性和治理目的的清晰度几乎为零。另外,任何不可避免的编码都会引入影子IT——未经审核的流程模型代表“后门”、安全缺陷和审核失败。
 
结语
 
最终,选择错误的智能自动化技术将会限制任何数字化转型的潜力,并将带来数字混乱的风险。智能自动化的一个更好的方法是引入以业务为主导的协作。事实上,通过采用这种方法,全球有2000多家的大型组织正在通过改进的工作方式大幅提高生产力,因此可以保持安全性和领先性。
 
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