Perspectives hyperautomatisation 2022 : tendances, opportunités et insights stratégiques

Introspection : qu'est-ce que l'hyperautomatisation fin 2021 ?

Quand il s'agit de faire des prédictions pour l'année à venir, l'hyperautomatisation est un phénomène curieux.

D'un côté, on en parle en termes aspiratifs depuis un moment et elle a même été reconnue dans le top 10 des tendances technologiques stratégiques de Gartner pour 2020 et 2021. Gartner croit aussi que 85% des entreprises augmenteront ou soutiendront les stratégies d'investissement hyperautomatisation sur l'année à venir, tandis que Deloitte a qualifié la technologie de « prochaine frontière pour les organisations globalement » dans un papier publié au tournant de l'année.

De l'autre, c'est un processus lent et complexe — et c'est encore les premiers jours. Alors que COVID-19 et la poussée résultante pour la transformation digitale a kickstarté la montée rapide à la célébrité de l'hyperautomatisation, le processus peut prendre des années pour les organisations, toutes digitalisant à leur propre vitesse.

Définition : automation pilotée par les données vs processus

L'hyperautomatisation peut être définie comme l'automatisation qui est pilotée par les données plutôt que par les processus, grâce à une combinaison d'intelligence artificielle (IA), apprentissage machine (ML), programmation langage naturel et analytique prédictive.

À cet égard, c'est un « leveling up » de l'automatisation. Les entreprises ont utilisé des technologies comme l'automatisation des processus robotiques (RPA) pour libérer les employés de la monotonie des tâches répétitives, comme la saisie de données. Cela les libère pour se concentrer sur des tâches à plus haute valeur qui sont à la fois plus stimulantes et gratifiantes.

L'hyperautomatisation est une élévation introspective de ce concept, utilisant des données prises de chaque processus et chaque pièce d'équipement. Vous tentez de recréer digitalement votre organisation entière, intégrant chaque processus avec les autres, pour capturer les données dont vous avez besoin pour informer l'amélioration à travers le board. Si ça sonne complexe, c'est parce que c'en est !

Continuation : le voyage ne fait que commencer

L'hyperautomatisation est venue à la proéminence comme tendance pour 2021 grâce à la maturité de la digitalisation et des outils de gestion de données. Le susdit upskilling digital que beaucoup d'organisations ont commis pendant la pandémie, combiné avec ces outils, forme la base pour que l'hyperautomatisation ait lieu dans le bon environnement.

Mais nous sommes seulement au début d'un long voyage. La recréation digitale de votre business, verrues et tout, peut prouver un exercice éprouvant d'auto-examen donné la vitesse à laquelle les systèmes sont recréés, et les insights résultants sont amalgamés.

Les entreprises auront besoin d'investir beaucoup de temps et énergie pour créer l'adoption long-terme de l'hyperautomatisation. Transformer la théorie en action est un grand défi à prendre, et la préparation est clé. Cela signifie que la valeur de l'hyperautomatisation ne commencera à se matérialiser que pour les pionniers qui gardent le focus. Les organisations doivent rester sur la balle et éviter de glisser en arrière dans de vieux processus stagnants pilotés par des initiatives plus opérationnelles, tactiques.

En prenant le temps de comprendre les étapes nécessaires avant de partir sur un parcours d'hyperautomatisation, les businesses seront capables d'atteindre ce focus et d'augmenter leurs chances de succès.

Attente et préparation : pourquoi certains abandonneront

Le revers de la médaille, bien sûr, est que vous verrez certaines organisations qui ont commencé leur parcours abandonner le préfixe « hyper » en faveur de l'automatisation plain. Pour ces organisations qui sont moins digitalement sophistiquées, ou pour celles qui ont acheté au pic du « hype cycle », les gains que l'automatisation standard peut leur offrir pourraient représenter assez d'amélioration court-terme pour les satisfaire.

Bien qu'il semblerait étrange d'inclure ceci dans un article sur les prédictions d'hyperautomatisation, c'est indicatif de deux choses qui sont ingrédients clés de l'hyperautomatisation elle-même :

1. Les objectifs pour le parcours d'hyperautomatisation. Est-ce juste à propos de réduire les coûts et récupérer du temps, ou est-ce à propos de quelque chose de plus profond ? Beaucoup d'organisations ne réalisent pas qu'elles ont besoin de faire un shift idéologique pour maximiser leurs gains du processus, cultivant un meilleur respect et compréhension de la donnée, et l'abandonnent en résultat. En effet, une recherche Exasol cette année a suggéré que moins de la moitié des jeunes (juste 43%), une proportion significative de la future main-d'œuvre, se considèrent data-littéraires.
2. Le besoin d'une « culture digitale » sophistiquée. Suivant de cela, l'organisation en question a besoin d'être prête à respecter la donnée comme un game-changing difference maker, et comme justification pour décisions stratégiques. Que ce soit un département en interne agissant comme « Centre d'Excellence » pour la donnée, ou un chief data officer plaidant pour l'importance de la donnée à la tête du business, le processus a besoin d'un champion.

Finalement, ceux qui choisissent de ne pas hyperautomatiser le feront parce qu'ils manquent — par choix ou autrement — de certains blocs de construction clés nécessaires pour que le processus réussisse. 2022 verra certaines organisations choisir de quitter l'hyperautomatisation — mais en verra beaucoup d'autres, si les 85% de Gartner sont corrects, commencer à adresser les blocs de construction dont elles ont besoin pour commencer ou continuer leur parcours.

Évolution : ce que verront ceux qui persistent

Pour ceux qui persistent, quelles hyper-révélations verrons-nous en 2022 ? Bien pour starters, au lieu d'automatiser de petites tâches en isolation, les entreprises digital natives commenceront à comprendre comment automatiser des workflows entiers de bout en bout. Prenez les RH comme exemple. Si vous pouvez digitaliser tout le processus de sélection candidats, embauche, éducation et développement employé, mentorat, prévention churn, et plus, alors vous serez capable de standardiser les best-practices, améliorer l'efficacité et éliminer les goulets d'étranglement.

Nous verrons aussi l'émergence continue de jumeaux numériques : la représentation virtuelle d'actifs, systèmes et processus dans une bid à améliorer performance et fiabilité, augmenter productivité et réduire risque. Ils nous permettent de comprendre si un ajustement dans un département créera un goulet d'étranglement dans un autre.

Par exemple, en lançant des simulations hospital-wide, les leaders santé peuvent travailler l'impact d'ajuster les effectifs ou changer la disposition d'un service, par exemple. Ils peuvent alors comprendre si les conséquences de cet ajustement dans un département auront le même impact sur un autre sans impacter physiquement patients et travailleurs.

Bien qu'ils ne seront pas widespread, ce sont les bénéfices que les organisations digital natives qui retiennent un laser-focus sur leur stratégie d'hyperautomatisation commenceront à voir dans le futur.