과다 정상화는 아직 기업들 사이에서 아직 인기가 없지만 AI, 머신 러닝 (ML) 및 로봇 프로세스 자동화 (RPA)로 구동되는 상호 연결된 지능적인 생태계로 이미 급격히 진화하고 있습니다. 비즈니스가 이러한 솔루션을 구현하도록 동기를 부여합니까? 아마도 가능성이 높습니다.
에 따르면 가트너기업의 거의 3 분의 1은 2026 년까지 운영의 절반 이상을 자동화 할 것입니다. 그러나 2023 년에는 10%에서 중대한 도약을 할 것입니다. 그러나 과다 누화는 산업에 혁명을 일으키고 그것을 수용하는 사람들의 수는 불행히도 여전히 효과적으로 확장하기 위해 노력하고 있습니다. 보다 적습니다 20% 회사는 과정의 과다민 화를 마스터했습니다.
따라서이 기사에서는 왜 과다 통합이 처음에 진화하는지, 구현의 주요 과제, 그리고 비즈니스가 미래를 방지하는 방법으로 일반적인 함정을 피할 수있는 방법을 살펴 보겠습니다.
기본 자동화에서 스마트 시스템으로 이동합니다
이 용어 자체에서 명확한 하이퍼 오토 화는 AI, ML, RPA 및 기타 기술을 결합하여 자동화를 다음 단계로 가져갑니다. 비즈니스는 복잡한 작업을 자동화하고 많은 양의 데이터를 분석하며 실시간으로 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 전통적인 자동화는 개별 작업에 중점을 두지 만 HyperAutomation은 지속적으로 배우고 개선하는 시스템을 만듭니다.
앞에서 언급했듯이, 많은 비즈니스가 아직 통합 된 것은 아니 었습니다. 이는 실제로 그 필요성을 이해하지 못하기 때문일 수 있습니다. 디지털 최초의 세계에서 경쟁력을 유지하려면과 합금이 필요합니다. 어떻게? 실제로이 목록은 매우 길다. 비용을 줄이고 효율성을 높이며 반복적 인 작업의 인적 오류를 최소화하고 운영을 간소화하며 규정을 준수하고 고객 경험을 향상시키는 데 도움이됩니다.
그러나 우리가 이미 Gartner ‘s에서 본 것처럼 예측2026 년까지 거의 3 분의 1의 비즈니스가 운영의 절반 이상을 자동화 할 것이며,이 변화는 회사가 자동화 된 작업 이상을 원한다는 것을 보여줍니다. 실시간으로 분석, 학습 및 조정하는 시스템이 필요합니다.
예를 들어, 비즈니스는 지능형 자동화 (IA)를 사용하여 의사 결정을 개선하고 있습니다. 여기에는 GENAI (Genai)를 자동화 플랫폼과 통합하여 회사가 수동 작업을 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. Airbus SE 및 Equinix, Inc.와 같은 회사는 성공적으로 있습니다 구현 금융 프로세스를위한 AI 기반 과다 분해, 워크로드를 크게 줄이고 프로세스 속도를 높이십시오.
데이터 볼륨이 커지고 실시간 의사 결정이 필수화됨에 따라 과다 통합은 비즈니스 성공에 중요한 역할을합니다.
하이퍼 타파 화를 실행하는 데 어려움
본격적인 자동화에 대한 아이디어는 매력적으로 들리지만 실제 채택 수준은 여전히 낮습니다. 과다 누화의 목표, 자원 부족 및 변화에 대한 저항을 정의 할 수없는 것 외에 ~할 수 있다 큰 병목 현상이 되십시오. 그 외에는 새로운 기술을 기존 시스템과 통합하는 복잡성과 교육 인원에 대한 상당한 투자가 필요하기 때문에 상당한 어려움이 생깁니다. 이러한 장벽을 감안할 때 대부분의 회사는 여전히 수동 프로세스 및 구식 운영 워크 플로에 크게 의존합니다.
그리고 불행히도 장애물은 여기서 끝나지 않습니다. 자동화를 효과적으로 구현하는 조직이 거의없는 또 다른 큰 이유는 데이터 문화가 좋지 않기 때문입니다. 구조화 된 데이터 정책과 잘 문서화 된 프로세스가 없으면 비즈니스는 워크 플로우를 정확하게 매핑하는 데 어려움을 겪고있어 자동화만으로는 해결할 수없는 비 효율성이 발생합니다. 강력한 데이터 거버넌스 체계가 없으면 데이터 품질 문제로 이어질 수있어 자동화 시스템이 의미있는 변화를 주도하는 데 필요한 정확성과 신뢰성으로 작동하는지 확인하기가 어려워집니다.
IT 팀이 종종 나머지 비즈니스 인프라와 별도로 작동한다는 사실도 있으며, 뷰 포인트 간의 격차는 자동화를 어렵게 만듭니다. 이 차이를 연결하려면 자동화를 믿고이를 가능하게하는 개인적인 지분을 가진 외부 컨설턴트이든 내부 팀원이든 강력한 인 에이 블러가 필요합니다. 예를 들어, 직원은 급여 (또는 적어도 보너스)가 측정 가능한 결과와 관련이있을 수 있으며,이 경우 자동화를 유도하는 경우 효율성과 재무 보상과 직접 연결됩니다.
정의 된 타임 라인이 없으면 자동화 노력이 정체되고 의미있는 결과를 제공하는 데 실패 할 가능성이 있기 때문에 명확한 마감일과 성공 지표도 중요합니다. 초기 구현이 성공하더라도 해당 자동화의 지속적인 유지 보수가 필요합니다. 소프트웨어 업데이트는 일반적으로 매우 자주 발생하며 사용중인 AI 모델이 시스템과 제대로 통합되도록하기 위해이를 따라야합니다.
이와 관련하여 회사가 제품을 사용하는 소프트웨어 공급 업체의 수를 최소화하는 것이 좋습니다. 플랫폼이 많을수록 상호 연결된 모든 제품에 대한 감독을 유지하기가 더 어렵습니다. HyperAutomation은 자동화 된 시스템을 업데이트하고 유지 관리하기위한 간단한 운영 및 명확한 프로토콜을 갖춘 회사에서 더 잘 작동합니다.
과다 누화의 미래 : 길을 이끌어내는 스타트 업
하이퍼 오염은 깨끗한 슬레이트가있는 회사에 가장 효과적입니다. 기존 기업은 종종 레거시 시스템에 의해 쇠약 해지지만 대량의 예산의 이점을 가지고 있으며 광범위한 팀을 고용 할 수있어 제한된 자금 조달로 인해 소규모 기업이 단순히 일치 할 수없는 방식으로 도전 과제를 해결할 수 있습니다. 그렇기 때문에 처음부터 모든 것을 구축하는 신생 기업이 운영 비용을 줄이는 방법으로 점점 더 과다민 화을 촉진 할 것이라고 생각합니다.
그러나 두 캠프 모두 고객 반응을 염두에 두는 것이 중요합니다. 자동화가 구현 불량 또는 단순히 수요 부족으로 인해 고객 경험에 부정적인 영향을 미치는 경우 고려해야 할 사항입니다. 지금은 고객이 보입니다 회의적으로 AI 챗봇, 자동화 된 답변 및 최신 고객 서비스가 제공 할 수있는 많은 것들. 결과적으로, 필요하지 않은 경우 자동화를 강제로 강요하는 것보다 더 많은 해를 끼칠 위험이 있습니다.
결국, 나는 회사가 하이퍼 오토 화를 교차 부서 이니셔티브로 취급하여 실제 비즈니스 요구와 최상의 조정을 보장하기 위해 모든 부서를 포함하는 것이 좋습니다. 소규모 신생 기업의 경우 실험에 대한 위도가 더 많지만 대기업의 경우 비용이 많이 드는 오해를 방지하기 위해 구조화 된 감독을 설정하는 것을 의미합니다.
과다 누화는 기술에 관한 것이 아니라 비즈니스 프로세스에 대한 적응 가능한 접근 방식을 만드는 것이며, 이에 성공한 사람들은 경쟁 업체보다 큰 우위를 점할 것임을 기억하는 것이 중요합니다. 과다 누화는 불가피하지만 올바른 전략이 없으면 해결하는 것보다 더 많은 문제를 일으킬 수 있습니다.
게시물 HyperAutomation의 다음 국경 – 기업이 앞서 나갈 수있는 방법 먼저 나타났습니다 Unite.ai.