Прогнозы развития гиперавтоматизации
Согласно очередному прогнозу Gartner, мировой рынок технологий, обеспечивающих гиперавтоматизацию, в 2022 году достигнет 596,6 млрд долларов. Это больше, чем 481,6 млрд долларов в 2020 году и прогнозируемые 532,4 млрд долларов в этом году.
Инструменты гиперавтоматизации считаются программным обеспечением, не зависящим от процессов, а это значит, что их можно использовать в различных отраслях, что по мнению аналитиков, послужит ключевым фактором развития гиперавтоматизации в ближайшие годы.
Что касается отдачи, в Gartner ожидают, что к 2024 году организации снизят операционные расходы на 30% за счёт изменений, связанных с гиперавтоматизацией. Так, в США, согласно прогнозам Оксфордских ученых, во всех компаниях пятую часть сотрудников заменит роботизированное ПО. Гиперавтоматизация коснется всех сфер бизнеса и, возможно, создаст почву для появления новых профессий.
Учебный курс — online практикум по Гиперавтоматизации
Технологии гиперавтоматизации
Если детализировать понятие гиперавтоматизации на технологии, то можно увидеть, что под этим термином понимается роботизированная автоматизация процессов (RPA), платформы разработки приложений с низким уровнем затрат на кодирование (LCAP), искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и виртуальные помощники.
В некоторых источниках можно встретить, что к гиперавтоматизации также относят и интеллектуальный анализ данных, в том числе Process Mining.
По мнению Gartner гиперавтоматизация (Hyperautomation) это тренд № 1 топ-10 стратегических технологический тенденций в 2020 году
Преимущества гиперавтоматизации
Чем же вызван такой интерес, в первую очередь прагматизмом, ведь классическое ИТ, внедряя различные коробочные ИС оставляет бизнес-пользователям множество ручных операций, которые нужно автоматизироватьЭти разрывы в автоматизированных бизнес-процессах можно заполнить с помощью инструментария гиперавтоматизации, используя RPA, а также другие инструменты LowCode.
Быстрая и недорогая роботизация рутиных операций силами бизнес-пользователей – вот основная причина интереса к гиперавтоматизации. Разрывы в автоматизированных процессах можно быстро и самостятельно сшить с помощью инструментария гиперавтоматизации, часто не обращаясь к помощи ИТ-специалистов.
Аналитики утверждают, что на следующих этапах технологического развития, алгоритмы ИИ и машинного обучения смогут вообще заменить большинство пользователей, однако практика внедренных решений показывает, что в массовом варианте пока применяют автоматизацию рутины при помощи RPA и других LowCode систем.
