Mise à l'échelle de l'automatisation intelligente : Les trois piliers — Processus, Technologie, Personnes

La mise à l'échelle de l'automatisation intelligente s'avère plus difficile que prévu, dit Chris Huff, trois piliers, impliquant processus, technologie et personnes sont clés.

D'ici 2020, plus de 70 % des entreprises auront adopté l'automatisation des processus robotiques (RPA), selon une récente enquête Deloitte. Ces organisations embrassent la technologie d'automatisation comme un moyen de réduire la pression sur leur main-d'œuvre tout en récoltant des bénéfices tels que conformité améliorée, productivité plus haute et coûts réduits. Pourtant, malgré l'enthousiasme, mettre la RPA à l'échelle et mettre l'automatisation intelligente à l'échelle s'avère plus difficile que prévu. En fait, Deloitte a trouvé que seulement 3 % des organisations disent avoir mis à l'échelle leur main-d'œuvre numérique RPA.

Comment les organisations peuvent-elles faire ce saut et passer sans heurt d'une preuve de concept RPA viable à un programme d'automatisation intelligente à l'échelle de l'entreprise ? Il est utile de penser d'abord à la mise à l'échelle dans un cadre structuré qui consiste en trois piliers – processus, technologie et personnes. Travailler à travers les détails de chaque pilier aidera les businesses à répondre aux grandes questions sur la mise à l'échelle tout en créant une stratégie praticable pour répliquer leur succès initial avec la RPA.

Pilier 1 : Un processus bien défini

Le cœur de chaque projet est un plan, et la mise à l'échelle de l'automatisation intelligente ne fait pas exception. Les étapes suivantes vous aideront à définir les exigences et découvrir les obstacles ou problèmes tôt.

• Étape 1 : Conduire une évaluation de modèle de maturité. Évaluez la préparation de votre organisation pour l'automatisation d'une perspective technologie et processus. Il est critique que votre équipe IT soit impliquée dès le début. Ils conseilleront sur comment les technologies d'automatisation s'intègrent dans votre stack IT d'entreprise ainsi que comment assurer l'adhérence aux protocoles de sécurité. Après l'implémentation, l'équipe IT sera responsable de gérer le logiciel — encore une autre raison de les contacter tôt. Une meilleure pratique est d'évaluer les zones business où vous cherchez à appliquer l'automatisation et d'optimiser les processus opérationnels avant l'automatisation.
• Étape 2 : Créer une carte de parcours d'implémentation. Le blueprint définit le processus de changement. Dans cette étape, vous identifierez les zones business qui sont mûres pour l'automatisation. Vous voulez commencer par des « quick wins » pour gagner le buy-in exécutif et de la main-d'œuvre plus large. En parallèle, vous commencerez à concevoir votre bureau de programme d'Automatisation d'Entreprise et le modèle opérationnel requis pour supporter votre programme à l'échelle.
• Étape 3 : Monter en échelle et innover. La mise à l'échelle de votre programme d'Automatisation nécessitera une considération et une planification délibérée d'un modèle centralisé, décentralisé ou fédéré. La plupart des programmes commencent centralisés pour établir la politique et la gouvernance et mûrissent en un modèle fédéré une fois la politique en place et les unités business ont gagné un certain niveau de compétence pour concevoir et construire leurs automatisations. En montant en échelle, gardez un œil sur l'innovation pour ne pas rater l'opportunité d'adopter des technologies émergentes qui peuvent être idéales pour vos besoins business.

Pilier 2 : Une plateforme d'automatisation intelligente (IA) scalable avec des technologies fortes

Pour monter en échelle, les organisations ont besoin d'une suite de technologies qui applique l'automatisation à divers cas d'usage. C'est là que la solution RPA-only typique tombera à court. La plupart des organisations ont des opérations complexes qui s'étendent sur le front et back office et trouvent souvent qu'elles ont des données non structurées dans des documents ou emails qui doivent être transformées en données structurées avant d'être traitées par la RPA. Cette capacité est typiquement appelée Capture Cognitive et implique une technologie qui utilise la Reconnaissance Optique de Caractères Intelligente et le Machine Learning.

Ce que cela signifie c'est que pour que les businesses atteignent l'automatisation, ils auront besoin de combiner de multiples technologies, selon Everest Group. Cependant, depuis qu'intégrer des solutions de multiples vendeurs est fastidieux, une approche de plateforme d'Automatisation Intégrée est recommandée pour minimiser les multiples achats, la gestion des vendeurs et le stitching des technologies ensemble. Ainsi, il est important d'évaluer les vendeurs en termes de leur portefeuille technologique complet. Une plateforme intégrée, unifiée, avec un mélange complet de technologies devrait être capable de traiter intelligemment les documents tout en automatisant les activités en aval. En plus, les organisations devraient évaluer les plateformes IA pour les capacités suivantes :

• Émulation d'application : Gérer les tâches dans application web, fichiers Excel, PDFs et plus sans machine de bureau.
• Empreinte bureau minimale : Déployer l'automatisation au runtime sans installation séparée.
• Architecture flexible : Support pour déploiement cloud, on-premise et hybride, et intégration simple avec applications tierces.
• Analytique de plateforme vendor-agnostique : Analyser et mesurer les résultats de l'automatisation pour identifier les efficacités, conformité et exposition au risque.
• Support mobile : Surveiller et gérer l'automatisation de n'importe quel lieu.

Pilier 3 : Les bonnes personnes pour mener la mise à l'échelle de l'automatisation intelligente

Au cœur de la Main-d'œuvre Numérique sont les employés. Un modèle à six compétences est une meilleure pratique conçue pour assurer que les organisations autonomisent les bonnes personnes pour supporter un programme d'automatisation. Les niveaux de ressources dépendront de la taille de votre programme IA, mais il devrait y avoir une pensée dédiée donnée à la gestion de chacune des zones suivantes :

Gouvernance : Cette équipe supervise le programme d'automatisation global et assure que les employés sont conscients des changements à venir alors que la mise à l'échelle a lieu.

Technologie : Les membres de cette équipe sont responsables de gérer la relation externe avec le vendeur d'automatisation, ainsi que les considérations technologiques internes, telles que les exigences serveur et infrastructure.

Outils et formation : Des ressources devraient être dédiées à la création d'outils et documents pour la formation et l'adoption.

• Gestion du changement : Même un changement positif peut être intimidant pour les employés. Les organisations ont besoin de ressources dédiées à la gestion du changement. Ce groupe identifie comment l'automatisation impactera la main-d'œuvre et trouve des façons de garder les employés autonomisés pendant la transition.
• Reporting : L'expansion est conduite par un historique de succès prouvé. Les objectifs de performance devraient être clairement définis en amont, pour qu'ils puissent être trackés, mesurés et partagés à travers l'organisation, particulièrement avec les dirigeants qui ont le pouvoir de décision sur les initiatives d'automatisation.
• Partage de connaissances : Pour chaque cas d'usage dans lequel l'IA est implémentée, il y a des leçons à apprendre. Un groupe dédié d'individus devrait capturer, documenter et partager cette information, pour qu'elle puisse être utilisée pour améliorer la prochaine implémentation ou itération.

Répliquer les résultats de preuve de concept peut être challengeant pour toute organisation, mais une approche méthodique construite sur un processus bien défini, des technologies fortes et des personnes autonomisées dans les bons rôles fournit la bonne structure pour favoriser le changement et atteindre l'échelle.

Chris Huff est le Chief Strategy Officer de Kofax. Il développe et pilote les initiatives stratégiques de l'entreprise en tant que fournisseur d'automatisation intelligente (IA) et la prochaine génération d'automatisation des processus robotiques (RPA).