Ohjelmistorobotiikan käyttö yleistyy ja laajenee jatkuvasti, ja sitä mukaa myös itse määritelmä kehittyy: välillä puhutaan digitaalisesta työkaverista/ älykkäästä automaatiosta/ tehtävä automaatiosta, kuka milläkin tapaa. Vuonna 2020 näkyi selvästi, kuinka ohjelmistorobotiikka oli jo teemana yleisesti tuttua ja enemmän keskityttiin sen hyödyntämiseen toiminnantehostajana. On selvää, että avoimen lähdekoodin ja kevyen lisensoinnin ratkaisut ovat löytäneet paikkansa niin kehittäjien työpöydältä kuin suurimpien yritystenkin käytöstä. Teemoina tehokkuus, älykkyys sekä Liiketoiminnan ja Tietohallinnon yhteistyö ovat kaikille käyttäjille yhteisiä ja niihin seuraavaksi.
Tehokkuus on yksi tämän päivän tärkeimpiä kehityskohteita organisaatioille, ja robotiikka laajasti käytetty työkalu sen kehittämisessä. Hyöty on mielestämme tärkein nimittäjä ja arvo, kun robotiikan käyttökohteita suunnitellaan ja priorisoidaan. Ilman selkeää hyötyä on kyseenalaista kannattaako kyseistä tehtävää lähteä automatisoimaan. QAutomate pyrkii tehostamaan robotiikan toteuttamista, jotta sen hyödyntäminen olisi mahdollisimman laajaa. Itse avoimen lähdekoodin automaation toteuttamisen tiedämme olevan varmasti puolet nopeampaa QAutomatella kuin ilman.
Robotiikasta puhuttaessa älykkyys yleistyy jatkuvasti. Älykkyyden tarve kasvaa sen myötä, kun automatisoitavien tehtävien tai prosessien kattavuus laajenee kattamaan aiemmin ihmistyöntekijän tekemiä rutiininomaisia päätöksiä. Vaikka määrällisesti tarpeita on vielä eniten puhtaasti toistuvien tehtävien parissa, laajentuu myös älykkyyden käyttö nopeasti. Tähän luonnollisesti vaikuttaa tarjolla olevat toimivat ratkaisut. Aito.ai:n kanssa olemme tehneet kehitysyhteistyötä useamman toteutuksen parissa. Aito.ai on hyödynnettävissä robotiikan luonnollisena ja älykkäänä osana, helposti ja nopeasti. Älykkyyden lisääminen tarjoaa mahdollisuuden myös sellaisten olemassa olevien robottien uusille kehitysversioille, jotka ovat jo täyttäneet alkuperäiset tehostamistavoitteensa. Kehittyneemmällä ratkaisulla päästään usein hyvään kattavuuteen myös ei-rakenteellisen datan ja puuttuvien tietojen osalta hyödyntämällä olemassa olevaa tietoa ja ennustettavuutta. Tiedon automaattinen luokittelu puolestaan tarjoaa älykkyyden lisäksi usein loogisempaa toimintamallia itse robotille, kun automaatio voidaan rakentaa suoraviivaisemmaksi.
CASE-ESIMERKKI:
QAutomate ja Aito.ai auttoivat suomalaista metallialan yritystä Casemetia tehostamaan tilauskäsittelyään. Ensimmäisessä vaiheessa perinteisellä robotiikalla ajansäästö oli yli 40%. Toisessa vaiheessa hyödyntäen Aito.ai:n älykkyyttä käsittelyn kattavuus saatiin jo pilotointivaiheessa 90% tasolle ja sen mukainen ajansäästö yli 80% tasolle. Aito.ai:n avulla myös toteutuksen toiminnallisuutta voitiin suoraviivaistaa ja selkeyttää.
On tärkeää muistaa, että tehostaminen alkaa kuitenkin jo prosessien mallintamisesta, jossa Liiketoiminnan ja Tietohallinnon yhteistyön tulisi olla sujuvaa. Kärjistetysti riskinä on, että joko Liiketoiminta alkaa itsenäisesti kehittämään ”varjo-IT” -robotiikkaa tai Tietohallinto pyrkii määrittelemään Liiketoiminnan prosesseja. Tämä voidaan välttää mallintamalla prosessit QAutomaten avulla automaattisesti. Tällöin Liiketoiminta voi omistaa ja mallintaa prosessinsa itse, Tietohallinnon tukemana. Automaattinen mallinnus taas kääntyy automaatio-scriptiksi tehokkaasti, jonka Tietohallinto viimeistelee, hallinnoi ja ylläpitää. Viimeisimpänä luotu robotti taas voidaan tarjota Liiketoiminnan hyödynnettäväksi joko suorina tuotoksina tai käytettäväksi valmiin käyttöliittymän kautta.
