brief_robotowy #50

Czas czytania: 5 minuty

Cześć,

To już 50-ty brief_robotowy. Czas na małe podsumowanie!
Kiedy pisałem pierwsze wydanie briefu myślałem, że z moją skłonnością do robienia 150 rzeczy na raz, osiągnięciem będzie jak dociągnę do dwudziestu ;).
Okazało się, że lepiej wychodzą projekty, w których nie wywieram na sobie zbyt dużej presji i skutecznie negocjuję z moim wewnętrznym 'perfekcjonistą’, który chciał, żeby wszystko było na tip-top, co tydzień i bardzo obszernie. Okazuje się, że trochę odpuszczając można dość do ciekawych rezultatów. Kiedy pojawił się dwudziesty brief, sam się zastanawiałem, czy uda się dotrzeć do kolejnego progu…

A jednak! Oto on! Brief_robotowy #50. Dla mnie to osobisty sukces, bo choć na co dzień pracy jest naprawdę sporo to udaje się w miarę systematycznie znaleźć czas na wybranie i opisanie ważnych (subiektywnie) tematów z obszaru RPA/IPA/AI. Taki rytm mi daje sporo świeżej wiedzy, a przy okazji mam nadzieję, że dla innych osób te tematy są również przydatne.

Na dole tego wpisu publikuję trochę liczb na temat tego jak wyglądało dotychczasowych 49 wydań briefu.

Aaaaa w dzisiejszym wydaniu:

• 10 powodów dla których projekty RPA kończą się niepowodzeniem
• ING Bank udostępnia komercyjnie swoją platformę do robotyzacji
• Cognitive Automation – przykłady
• BRIEF_ROBOTOWY – podsumowanie 49 wydań 🙂

---

10 powodów dla których projekty RPA kończą się niepowodzeniem i jak ich uniknąć

Teoretycznie wdrażanie robotów nie wydaje się skomplikowanym zadaniem. Taki pogląd budują również niektórzy dostawcy narzędzi przekonując, że właściwie każdy może budować roboty. W praktyce jednak jest sporo miejsc w których może się coś wysypać, a całe programy automatyzacji mogą trafić do kosza. Dzisiaj przeczytacie o 10 powodach dla których RPA może zakończyć się porażką.

Governance
Jednym z podstawowych powodów dla których projekty RPA kończą się niepowodzeniem jest brak należytego zarządzania i nadzoru nad programem robotyzacji.

Wybór kandydatów do automatyzacji
W organizacjach, które decydują się na wdrożenie robotyzacji niezbędny jest odpowiedni wybór procesów, których automatyzacja może przynieść najwięcej korzyści.

Wyzwania związane z zarządzaniem i utrzymaniem robotów
Mogłoby się wydawać, że raz uruchomione roboty mogą pracować bez żadnej opieki. Doświadczenie pokazuje, że jest inaczej. Roboty muszą być dostosowywane do zmieniającego się środowiska pracy, czy też zmian w samym procesie.

Problem ze skalowaniem
Przy wdrożeniach robotów może się okazać, że na etapie developemntu, kiedy roboty 'uczymy’ na stosunkowo niewielkiej ilości danych to działają doskonale, a problemy pojawiają się dopiero przy masowej pracy i wielu obsługiwanych transakcjach. Wówczas zasadne może być połączenie robotów z bardziej tradycyjnymi sposobami integracji systemów (np. poprzez API)

Kwestie niezależne od nas
Przy robotyzacji warto sprawdzić, czy proces, który automatyzujemy jest stabilny, a dane które przetwarzamy są niezmienne w swojej postaci. W przeciwnym wypadku, jeśli np. dane wejściowe często się zmieniają to taki proces zawsze będzie sprawiał sporo problemów.

Wdrożenia poza strukturami
Pisanie prostych robotów może być dostępne również dla pracowników biznesowych, co z jednej strony jest dobre, ale z drugiej strony może sprawiać, że w firmie zacznie się dziać pewnego rodzaju samowolka i każdy będzie realizował wdrożenia we własnym zakresie. Przy takim podejściu bardzo trudno jest zapanować nad całością.

Nierealne oczekiwania
Często oczekuje się, że roboty będą cudownym rozwiązaniem wszystkich bolączek procesowych. Faktem jest, że wdrożenia RPA mogą przynieść bardzo duże korzyści, ale warto ograniczyć optymizm i podejść do tego z zimną kalkulacją.

Słaba komunikacja przy zarządzaniu zmianą
Przy wdrażaniu robotyzacji niezwykle ważnym aspektem jest komunikacja. Skuteczne komunikowanie zmian zachodzących w organizacji przy okazji wdrażania programu robotyzacji, wysłuchanie obaw pracowników i zapewnienie odpowiedniego wsparcia są niezbędne do osiągnięcia sukcesu.

Niezdefiniowane kryteria sukcesu
Zrozumienie oczekiwanych rezultatów wdrożenia RPA na początku pomaga wyznaczyć drogę do sukcesu, jednak często organizacje decydują się na RPA, koncentrując się wyłącznie na oszczędnościach. Oszczędność czasu i pieniędzy jest z pewnością cenna, ale pogląd ten jest tak zawężony, że przesłania inne olbrzymie korzyści wynikające z pomyślnego przyjęcia RPA.

A tutaj, możesz przeczytać o tym, czego warto unikać przy planowaniu automatyzacji procesów.

---

ING Bank udostępnia komercyjnie swoją platformę do robotyzacji

Bank ING od wielu lat rozwija platformę do robotyzacji i automatyzacji procesów wewnętrznych. W sumie firma może się pochwalić liczbą ponad 1500 robotów działających produkcyjnie.

Okazało się, że RobotPlatform (bo tak się nazywa cała platforma), stało się się na tyle dojrzałym i rozwiniętym produktem, że jest gotowe do wyjścia na rynek.

Nie mam wiedzy jak to dokładnie ma działać dostarczanie rozwiązania, ale RoboPlatform ma mieć dość ciekawy model rozliczeniowy. Firma korzystająca z tego rozwiązania zapłaci dopiero, gdy robot zacznie się zwracać, czy jest to model oparty o klasyczne success fee.

Warto dodać tutaj, że RoboPlatform to nie tylko software. ING chce się zaopiekować całym procesem, od analizy procesów, przez szkolenia po wdrożenie i zakładam, że też utrzymanie.

---

Cognitive Automation – przykłady

Na pewno wiele osób słyszało określenie 'Cognitive Automation’. Trudno jest to bezpośrednio przetłumaczyć na język polski, a już na pewno nie będzie brzmiało to tak zgrabnie. Jeśli jednak miałbym podjąć próbę przetłumaczenia tego na nasze to tak by to brzmiało: 'Automatyzacja procesów z wykorzystaniem funkcji poznawczych’.
Nie ma jednak większego sensu bawić się w definicje. Dzisiaj zapraszam do zapoznania się z hasłami, które dobrze określają czym jest cognitive automation (więcej w źródłach):

• Optical Character Recognition (OCR, optyczne rozpoznawanie znaków)
• Rozpoznawanie obrazów i wyciąganie z nich kontekstu
• NLP (Natural Language Processing, przetwarzanie języka naturalnego)(analiza sentymentu, wyciąganie wartościowych treści)
• Wykorzystanie chatbotów
• Klasyfikacja danych z wykorzystaniem uczenia maszynowego
• Kategoryzacja danych
• Rozpoznawanie głosu

Źródła:
TechTarget
AIM Multiple
NICE

---

BRIEF_ROBOTOWY – podsumowanie 49 wydań 🙂

Poniżej znajdziecie garść informacji o tym w jaki sposób zmieniał się brief_robotowy. Jeśli mielibyście jakieś sugestie lub pomysły na to co warto byłoby zmienić, żeby forma była ciekawsza, czy bardziej 'zjadliwa’ to chętnie o tym posłucham/poczytam :).

• Pierwszy brief_robotowy ukazał się 22.02.2019 roku, czyli 569 dni temu
• Liczba postów: 49. A ten jest numerem 50 ;).
• Średnia: 11.38. Co tyle dni pojawiał się brief. Szczerze to myślałem, że publikowałem znacznie rzadziej ;), ale to w sumie dobra średnia!
• Wszystkie briefy zostały wyświetlone 49740 razy. Zrobiłem podsumowanie statystyk, które podaje LinkedIn. Nie mam wiedzy na temat tego jak działają algorytmy LI i trudno mi powiedzieć, czy to jest dobry wynik.
• Średnia wyświetleń na post: 1015. Ta wartość pewnie nie jest imponująca w porównaniu z możliwymi zasięgami, ale mi osobiście daje satysfakcję :).
• Jak się zmieniała koncepcja:
  • Początkowo brief był publikowany jako blog post na LI. W taki sposób zostało opublikowanych 18 wpisów. Dziwne jest to, że LI bardzo mocno ucina zasięgi wpisów na własnej platformie.
  • Później brief był publikowany jako post na LI. To rodziło ograniczenia związane z dozwoloną długością wpisu. To nie było wystarczające, dlatego była potrzebna zmiana koncepcji. W taki sposób opublikowałem 25 postów.
  • Aktualnie brief jest publikowany jako wpis na stronie kuczkowski.co. Tak zostało opublikowanych ostatnich 6 wpisów. Taka forma nie ogranicza mnie w długości i formie wpisów, a i zasięgi nie zostają odcięte. Na ten moment to optymalne rozwiązanie.

Dobrego dnia!