Entrevista con Hans Martens, CEO de Another Monday, sobre la escalabilidad en RPA

 

Tuve la oportunidad de entrevistar a Hans Martens, CEO y fundador de Another Monday, uno de los proveedores más innovadores del mundo de automatización inteligente de procesos. Estaba muy contento de responder mis preguntas cuando me contacté con él después de que Gartner nombró a otro lunes como «visionario» en agosto la primera semana. Gartner evaluó Another Monday para completar la visión y la experiencia en implementación en la primera edición del Cuadrante Mágico para la automatización de procesos robóticos 2019.

Hans Martens habló sobre cómo su joven empresa entiende y aborda la escalabilidad en RPA para proporcionar una solución de automatización de extremo a extremo para las empresas como parte de su estrategia de digitalización.

 

Puedes leer la entrevista a continuación.

Entrevista con Hans Martens, CEO de Another Monday, sobre la escalabilidad en RPA
Hans Martens, CEO y fundador de Another Monday

1. Felicitaciones por ser nombrado «un visionario» por una de las principales firmas de investigación y consultoría del mundo, Gartner. El mercado de la automatización robótica de procesos es muy competitivo. ¿En qué se diferencia el enfoque de automatización de Another Monday de otros?

Con nuestra plataforma AM Ensemble, hemos creado una arquitectura sólida que contribuye a tres factores de rendimiento significativos que claramente nos diferencian de la competencia. Déjame explicarte eso con más detalle.

Primero, a diferencia de algunos de nuestros competidores, la arquitectura abarca todas las fases del ciclo de vida de la automatización, asegurando que se realicen las entradas correctas al comienzo del viaje de automatización. En segundo lugar, la automatización funciona y se escala cuando los propietarios de procesos comerciales controlan el proceso y automatizan el trabajo. AM Ensemble fue diseñado para ser increíblemente fácil de usar. Tercero, para escalar un programa de automatización empresarial, las condiciones necesarias que dependen de la tecnología son (a) un enfoque de automatización basado en la plataforma que impulsa la producción, (b) un rendimiento escalable y confiable, y (c) una gestión simple y muy rentable a escala .

Además de una arquitectura holística, también nos centramos en gran medida en la gestión del ciclo de vida de la automatización completa. Nuestros competidores tecnológicos se concentran principalmente en la fase de desarrollo y operación. La viabilidad, el análisis y las pruebas no están cubiertos en la mayoría de las ofertas de plataformas. Aquí es donde tenemos una oferta diferente y más amplia. Vemos el mapeo de procesos y la automatización del diseño del flujo de trabajo como los mayores desafíos para proyectos exitosos de RPA. Si esto no es correcto desde el comienzo de un proyecto, la automatización solo puede funcionar en un nivel subóptimo en el mejor de los casos. Y la plataforma Another Monday resuelve exactamente este problema.

Nuestra plataforma fue diseñada para ser fácil de usar para las empresas: esto ayuda a garantizar la participación y, por lo tanto, la aceptación de la línea comercial. Cuando los propietarios de procesos empresariales lo manejan y entienden sus procesos en detalle, la automatización es una automatización más exitosa y obtiene beneficios más altos y más rápidos. Hacer esto bien desde el principio es clave ya que «el éxito genera éxito».

Veamos otro punto esencial: la escalabilidad.

Por ejemplo, nuestra plataforma permite que cada robot busque o ejecute una tarea. Esta utilización al 100% del robot y ayuda a hacer uso completo de las licencias. El procesamiento de tareas paso a paso permite una salida limpia de la aplicación que reduce las excepciones y los retrasos innecesarios en el trabajo. Este concepto contrasta con los enfoques de procesamiento de tareas orientados a lotes de los competidores, donde si una tarea falla, no se procesan todas las tareas posteriores en la cola. Los retrasos y el aumento de los costos de mantenimiento son inevitables ya que los clientes esperan más tiempo para completar su trabajo y los expertos en automatización tienen la tarea onerosa de arreglar el bot en cuestión y descubrir dónde falló, y por qué y cómo se está recuperando el proceso.

2. ¡Suena perfecto cuando decimos que la implementación de RPA ayuda a una compañía a configurar un software de computadora o un robot para automatizar los procesos manuales más repetitivos y que consumen más tiempo y agilizar los procesos internos donde las personas y la tecnología trabajan juntas en armonía! RPA, sin embargo, es una tecnología relativamente nueva.¿Cuáles son los desafíos clave que enfrenta al implementar RPA?

Muchos proyectos e implementaciones de transformaciones digitales carecen de una comunicación interna adecuada. Nuestra última encuesta de digitalización confirma esto: el 43% de los encuestados sintió que su empresa no estaba adecuadamente informada y no sabía cuál sería el impacto de los cambios asociados con los proyectos en su lugar de trabajo. Esto es preocupante, ya que la fuerza laboral humana juega un papel importante en el análisis detallado que todo proyecto RPA necesita al principio.

Permítanme abordar los principales desafíos que vemos como clave al implementar RPA:

# 1 Traiga a todos a bordo en el viaje RPA.

El mayor desafío es el cambio interno. El problema principal es vender a la organización y a los empleados que se deben hacer cambios. Es por eso que tiene que involucrar a todos para empatizar con los cambios planeados. Para atraer personas influyentes y partes interesadas a RPA, es importante educar y abordar todas sus preocupaciones. Para el compromiso de los altos directivos, también es importante contratar a un líder que entienda que RPA no es un proyecto, sino un viaje; Alguien que está dispuesto a conducir ese viaje. Con todos a bordo, usted tiene la base para un negocio claramente definido y necesita seguirlo con una buena gestión de cambios.

# 2: Análisis de procesos

Comprender los procesos comerciales es una condición previa para filtrar la cadena de procesos más prometedora y diseñar los robots de software para imitar a las personas sin errores y cumplir con todas las reglas y regulaciones. Hemos desarrollado AM Muse, una herramienta para documentar procesos digitales. Captura automáticamente todos los componentes cognitivos del proceso y acompaña activamente al usuario a través de los pasos relevantes, para que, en última instancia, toda la información del proceso esté disponible. Nuestra metodología, el llamado Smart-Process-Tracking, elimina la creación manual de instrucciones de clic a menudo inexactas y que consumen mucho tiempo, ya que AM Muse registra todos los clics, escritura, lectura y decisiones.

# 3: Prueba de concepto

Como ya se mencionó, la implementación de RPA debe ser precisa y no es la tarea más fácil. Una prueba de concepto identifica posibles problemas y confirma rápidamente los beneficios antes de comenzar la implementación completa de RPA. También puede servir como argumento para convencer a sus partes interesadas de las oportunidades que ofrece RPA. Poner en práctica los beneficios es una buena manera de demostrar la aplicabilidad y el impacto de la automatización de procesos robóticos en su organización.

3. Los desafíos varían de una industria a otra, ¿verdad? Los bancos y las instituciones financieras son completamente diferentes de las empresas de reclutamiento, telecomunicaciones y fabricación. Cada uno de estos tiene que automatizar miles de procesos únicos y complejos. ¿Cómo aborda esto su plataforma?

Para nuestro conjunto de AM, es principalmente irrelevante de qué área proviene el proceso, ya que siempre podemos actuar individualmente con nuestra solución flexible. El software RPA estándar está limitado a una pequeña parte del proceso de automatización: la fase de desarrollo y operación. Pero nuestro AM Ensemble es diferente.

Como una solución de principio a fin completamente operativa, acompaña al usuario a lo largo de todo el viaje de Automatización Cognitiva, desde el desarrollo del proceso hasta el mantenimiento. Todas las partes de este «conjunto» combinado de fuerza laboral están perfectamente coordinadas, creando sinergias entre personas, líneas de negocio y robots de software.

Es fácil de usar y puede ser utilizado por cualquier persona de forma rápida, eficiente y rentable. Nos centramos en el proceso de automatización y no en las industrias.

Comenzando con AM Muse, que aprende automáticamente todos los componentes cognitivos de un proceso de trabajo y guía activamente al usuario a través de la información relevante del proceso. Haga clic, escriba, lea y decida: la documentación inteligente y eficiente de AM Muse es una fuente de inspiración para AM Composer: simplemente importe el flujo de trabajo y ajústelo.

Para construir un proceso a partir de la documentación del proceso creada, se requiere AM Composer. Un diagrama de proceso se crea automáticamente a través de la documentación de proceso importada de AM Muse: el ajuste fino es simple e intuitivo gracias a arrastrar y soltar y un número reducido de elementos de actividad. El resultado de AM Composer es un script de proceso, listo para ejecutar su propio concierto a través de su propia granja de bots.

Ahora el AM Conductor entra en juego. Tan pronto como el robot hace su trabajo, obtiene el siguiente del conductor de AM por su cuenta: logre la lógica como la llamamos. Otra característica especial: el AM Conductor es multidisciplinar. Puede asignar diferentes ejecuciones de proceso a cada robot de software. El AM Conductor asegura que todas las tareas abiertas se ejecuten con la mejor utilización. Máxima eficiencia al minimizar el tiempo de inactividad del robot.

Curación, ajuste, control: esta es, en última instancia, la tarea de nuestra consola AM. Reduce la complejidad de administrar y mantener incluso conjuntos de bot grandes. Con una interfaz en tiempo real, los usuarios pueden monitorear y controlar los procesos desde cualquier lugar: iniciar, detener, agregar, corregir fallas, cambiar prioridades, con un solo clic. La administración central permite que todas las variables se cambien de manera global y simultánea para todos los procesos, sin tener que intervenir en secuencias de comandos de procesos individuales. (Aquí puede leer sobre el enfoque holístico de otro lunes).

4. ¿Puede contarnos sobre Smart Process Automation (SPA), que está surgiendo hoy como una extensión de RPA?

No es ningún secreto que la naturaleza del trabajo está cambiando, razón por la cual cada vez más empresas intentan adivinar cómo sería el futuro del trabajo. Parte de esta evaluación incluye las «habilidades difíciles» que más se necesitan dentro de un equipo. En los últimos años, la investigación ha identificado RPA como un pionero de la tendencia; La consecuencia lógica en el desarrollo de soluciones más sólidas es ahora Smart Process Automation.

Por lo tanto, Smart Process Automation es una extensión de RPA, pero con una gran diferencia. El objetivo es automatizar los datos no estructurados (archivos de texto, imágenes, audio y / o video) que la robótica por sí sola no puede manejar. Esto significa que los datos se pueden procesar mejor y los procesos automatizados se optimizan. Aquí es donde entra el aprendizaje automático.

En lugar de limitar el enfoque a subprocesos granulares, SPA persigue un enfoque holístico para toda la empresa. Al inyectar bots de autoaprendizaje, SPA transfiere la carga de trabajo a las máquinas. Quiere imitar a las personas cuando realizan una tarea determinada.

Esto va de la mano con nuestra visión de “Trabajadores digitales” y automatización autónoma, lo que significa: bots de autoaprendizaje, autocuración y mantenimiento.

5. RPA ya ha recorrido un largo camino y continúa transformando las empresas en lo que respecta a los procesos de ampliación y racionalización. ¿Cuál es el futuro y hacia dónde se dirige el RPA?

Otro lunes ve claramente el futuro de RPA en la automatización autónoma. ¿Qué queremos decir exactamente con eso?

Ya sabemos que los investigadores de todo el mundo han estado trabajando durante varios años en la visión de transferir las habilidades humanas a las máquinas.

Una vez que transfiramos esto a la automatización, significa que tenemos una visión de cómo las capacidades humanas se pueden transferir a la maquinaria: bots de autoaprendizaje, autocuración y mantenimiento: un llamado «trabajador digital». ¿Pero qué habilidades necesitan estos trabajadores?

Aquí vemos tres elementos centrales:

Primero, se trata de generar producción humana. Comenzando con el análisis del proceso hasta la ejecución de los bots, abordamos exactamente esta necesidad con la implementación y aplicación de RPA.

En segundo lugar, la simulación de los sentidos humanos como ver y oír, utilizando la tecnología OCR (reconocimiento óptico de caracteres). Además, la interacción lingüística entre humanos y bot es una parte importante de esto.

El elemento final es la integración de Machine Learning y AI. Se trata de la posibilidad de generar conocimiento artificial a partir de la experiencia. El conocimiento obtenido de los datos puede generalizarse y utilizarse para resolver otras soluciones de desafíos o para analizar datos previamente desconocidos.

La condición previa para este tipo de automatización es una plataforma totalmente integrada. Nosotros en Another Monday somos especialistas en el campo de RPA. Para ofrecer a los clientes la mejor plataforma posible, trabajamos en estrecha colaboración con socios que cubren áreas tales como OCR / Machine Learning y AI con sus herramientas, para que podamos ofrecer soluciones integrales, y así implementar con éxito «trabajadores digitales» en las organizaciones de los clientes.

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