UiPath – หน้า 3

10 คำทำนายแนวโน้มระบบ RPA ในปี 2022 #3 (ตอนจบ)

ต่อจากบทความที่แล้ว ขอพูดถึง 3 แนวโน้มที่เหลือจาก 10 Trend ของโลก RPA ซึ่งถือเป็นภาคจบของซี่รี่ย์ #RPATrend นะครับ

Trend #8: automation เพื่อโลกสีเขียว

แนวคิดไอทีเพื่อสิ่งแวดล้อมกำลังเป็นเรื่องที่ถูกหยิบยกมาคุยในเวทีโลก และเมื่อพิจารณาถึงระบบ automation ในรูปแบบที่จะมาช่วยเติมเต็มในเรื่องนี้จะเห็น use case อยู่พอสมควรอาทิเช่นใช้ระบบบ RPA ตรวจสอบดูสถานะการทำงานของ data center หรือCloud เมื่อมีการถูกเรียกใช้งานน้อย ระบบอาจปิดการทำงานบางอย่างที่มีผลต่อการประหยัดพลังงานไฟฟ้าอย่างมีนัยยะได้ หรือการใช้ RPA low-code มาในกระบวนการที่ต้องใช้กระดาษ (เอกสารในการอนุมัติขั้นตอน) เพื่อประหยัดการใช้กระดาษ หรือไม่ต้องใช้เอกสารใด ๆ ในกระบวนการอีกเลย ทุกอย่างใช้ RPA ทำใน workflow process ทั้งหมดเป็นต้น โดยแนวโน้มนี้จะถูกหยิบยกและหา use case ซี่งจะเป็นวาระหลักในปีต่อๆไปอย่างแน่นอน

Trend #9: ความท้าท้ายของฝ่ายบริหารงานบุคคล เมื่อถึงการมาของ Digital Workforce

เรื่องหลักของหน่วยงาน HR ที่ต้องสื่อสารถึงการมาของโลกเทคโนโลยี การหายไปของตำแหน่งงาน และการพัฒนาบุคคลากรให้เหมาะสมกับการทำงานในรูปแบบผสมรวมระหว่างคนและโปรแกรมหุ่นยนต์ในระบบอัตโนมัติ

มีการคาดการณ์ว่าในอีกสักห้าปี แนวโน้มนี้จะหนักข้อขึ้นเรื่อยๆและเป็นประเด็นที่ HR ต้องทำให้ชัดเจน วางแผนให้รัดกุมถึงการจัดการเพราะไม่ใช้ทุกคนในองค์กรจะปรับตัวได้ง่ายๆ หากงานของเค้าเหล่านั้นจะถูกแทนที่จาก RPA แผนงานที่ CHROs (chief human resources officer) คือระบุให้ชัดว่างานไหน (อาจเป็นเฉพาะบางส่วน) ที่จะให้หุ่นยนต์มาทำแทน การค่อยเป็นค่อยไปในการปรับองค์กร การพัฒนาความรู้ในสองด้าน (up-skill, re-skill) หรือการวางจ้างทักษะแรงงานแบบใหม่เป็นต้น

Trend #10: การเติบโตไปพร้อมกันของ RPA ecosystems

การทะยานขึ้นอย่างรวดเร็วของตลาด automation tech จะไม่พุ่งไปแบบเดี่ยวๆแต่จะพากันไปทั้ง ecosystems โดยจากสถิติที่เก็บมาและการพยายกรณ์ของ IDC เอง แรงงานในตลาด automation ก็จะมีความต้องการมากขึ้นเช่นกันแรงงานด้านการพัฒนาตลาด การพัฒนาโปรแกรม โปรแกรมเมอร์ด้าน RPA และอื่นๆจะเป็นที่ต้องการเป็นอย่างมากในอนาคตอันใกล้นี้

Source:

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech

https://www.uipath.com/blog/automation/top-automation-trends-2022

10 คำทำนายแนวโน้มระบบ RPA ในปี 2022 #2

ต่อจากบทความที่แล้ว ขอพูดถึง 4 แนวโน้มของโลก Robotic Process Automation เทรดถัดไปนะครับ

Trend #4: ยุคเริ่มต้นของ task based workflows

ปกติพวกเราจะคุ้นชินกับการทำงานบน desktop, web application นั้นๆ ให้จบในเรื่องๆหนึ่งแล้วต้องปิดจอสลับเอาข้อมูลไปทำต่อบนแอพอื่นๆ ซึ่งหลายครั้งต้องทำงานซ้ำ ต้องทวนข้อมูลก่อนกรอกเข้าอีกระบบ ซึ่งในปี 2022 จะเป็นตอนเริ่มต้นการทำงานในอีกแบบหนึ่งคือ task based workflows ซึ่งถูกออกมาช่วยผู้ใช้อย่างเราๆให้งานเสร็จเร็วขึ้น ตัว robots ที่ออกมามาจะอยู่ในรูปของdesktop assistant สั่งครั้งเดียวมองการทำงานเป็นกระบวนการไม่ติดว่าเป็นการเข้า-ออก กี่ application และอาจพิจารณาให้ถูกสร้าง task based workflows คือผู้ใช้เองด้วยเครื่องมืออย่างง่ายในการออกแบบโปรแกรม (no-code) ทำงานเป็นชิ้น ๆเล็ก ๆ (แต่ถูกออกแบบมาให้เป็นแบบจิ๊กซอว์) ไปรวมๆกันทำให้กระบวนการเสร็จเป็นชิ้นๆ ได้แบบ just-in-time เพื่อเซฟเวลาให้คนไปทำงานที่สร้างสรรค์กว่า

Trend #5: ทีม Automation CoEs จะเป็นผู้เชื่อมการใช้ AI เข้ากับ RPA เพื่อยกระดับการใช้งานขึ้นไปอีกขั้น

ปัจจุบันชัดเจนแล้วว่าเมื่อ CoEs ทีมได้นำเอา AI มาควบรวมพลังของ robots นั้นจะเป็นการเพิ่มศักยภาพขึ้นอย่างมากมาย ปลายทางของ AI ในที่นี้คือการเอา model มาทำผ่านระบบ automation แล้วตั้งค่าการทำงานแบบอัตโนมัติ ให้ robotsเข้าถึงข้อมูล และเมื่อต้องการให้มนุษย์ทำการตรวจสอบเพื่อพัฒนาปรับปรุง model ก็สามารถทำได้ไม่ยาก องค์กรใหญ่หรือองค์กรที่มีแนวคิดแบบนี้จะพัฒนาทั้ง RPA + AI ไปได้อย่างเห็นผล รวดเร็ว

Trend #6: ปฎิวัติ RPA ด้วยพลังของ ML model

การประยุกต์งานร่วมกันระหว่าง RPA + AI จะทำให้นักพัฒนาต้องปรับมุมองแค่การเอา robots มาทำงานสั้น ๆ ง่าย ๆโดยจะไม่เหมือนเดิมอีกต่อไปเนื่องด้วยการพัฒนา ML ทำให้โปรแกรมฉลาดขึ้น นักพัฒนาอาจไม่ต้องสอน robot แบบ step-by-step อีกต่อไป ดังตัวอย่างของ Forms AI ในคลิปด้านล่าง มนุษย์แค่สั่ง robot นำเข้าเอกสารชนิดเดียวกันสักเล็กน้อย จากนั้น ML จะคำนวณความเป็นไปได้ และดึงข้อมูลจากเอกสารมาให้มนุษย์ยืนยันว่าที่ ML ดึงมาให้นั้นถูกต้องแค่ไหน จากนั้น ML จะพัฒนาไปเรื่อย ๆ ผ่านเอกสารปริมาณมากที่ไหลเข้า ด้วยการทำงานแบบนี้การทำ OCR ไม่จำเป็นต้องสร้าง template อีกต่อไป เพราะ ML จะมองและแนะนำให้เองว่าเอกสารเป็นประเภทไหน (แต่มนุษย์ยังต้องยืนยันเพื่อพัฒนาความฉลาด) และสุดท้ายนอกจาก robot จะมองเห็น และกระทำให้แล้ว ยัง “เข้าใจ” รูปแบบต่างๆของข้อมูลมากขึ้นอีกด้วย (ในอนาคต)

Trend #7: ระบบที่ยืนหยุ่นมากขึ้นของ SaaS RPA

หลากหลาย RPA vendor จะขานรับแนวทาง Cloud Native การใช้ containerization, microsevices ต่างๆ จะถูกนำมาimplement เพื่อเป็นทางเลือกที่หลากหลายว่าต้องการติดตั้งระบบ automation ในรูปแบบไหน การปรับเปลี่ยนแบบทยอยนำขึ้นจาก on-premise ไปสู่ native cloud ทำได้อย่างเป็นขั้นตอนมีเครื่องมือรองรับเป็นต้น ทั้งนี้ทำขึ้นเพื่อนักพัฒนาเน้นไปที่พัฒนา robot เพิ่มประสิทธิภาพ ไม่ต้องไปกังวลในเรื่องอืน ๆ (install, manage, upgrade เป็นต้น)

Source:

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech

https://www.uipath.com/blog/automation/top-automation-trends-2022

10 คำทำนายแนวโน้มระบบ RPA ในปี 2022 #1

ในปัจจุบันภาคธุรกิจเร่งนำเอาระบบ automation มาใช้ในอย่างมากในแทบทุกอุตสาหกรรม มีทั้งหมดแบ่งเป็น 10 แนวโน้มที่จะมีผลต่อการทำงานในคุณในอนาคตอันใกล้นี้ โดยในบทความนี้จะเล่าถึง 3 แนวโน้มแรกในบทความนะครับ

Trend #1: ซีไอโอจะเป็นคนกุมบังเหียนหลักของระบบอัตโนมัติ

จากงานวิจัยของ Mckinsey บ่งบอกถึงมากกว่า 80% ที่องค์กรเพิ่มการใช้งานระบบ automation ไปมากกว่าความเป็น basic implement แต่เป็นการยกระดับไปถึงมาตรฐานของการใช้ระบบ RPA การเชื่อมโยงไปกับกลยุทธขององค์กร ต่อยอดไปถึงการใช้ RPA ในแง่ของการ คำถามที่ CIO โดนถามจะถูกปรับเปลี่ยนจากมันคืออะไร ทำงานทดแทนแรงงานมนุษย์ได้มากน้อยแค่ไหน ไปเป็นคำถามอาทิเช่น

การเชื่อมโยงกลยุทธหลักขององค์กรเข้ากับระบบ automation การมองหามาตรฐานการควบคุม ดูแลระบบให้มีมาตรฐานเพื่อความมั่นคงของระบบ กำกับดูแลกระบวนการทางธุรกิจโดยใช้ robots ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
ปรับการใช้งาน RPA ให้มาเป็นการทำงานด่านหน้าเพื่อสนับสนุนโมเดลการทำธุรกิจใหม่ๆ ไม่ใช่เป็นเพียง back office แบบเดิมอาทิเช่น chat bots, robot for call center หรือ customer self service เป็นต้น
สมดุลการใช้ automation ระหว่างการสร้าง หรือใช้งานจากตรงกลาง หรือการสร้าง robots ขึ้นใช้งานได้เองในแต่ละหน่วยงาน
สร้างการกำกับดูแลระบบให้เชื่อมกับบรรษัทภิบาลขององค์ในแง่มุมต่างๆ

Businessman holding a glass ball,foretelling the future.

Trend #2: การควบรวมเป็นหนึ่งเดียวของระบบ RPA ทั้ง BPA, iPaas, LCAP และ AI

แนวคิด “RPA-plus” ในที่นี้หมายถึงการควบรวมเอาความสามารถของ BPA (business process automation)+ LCAPs (low-code application platforms)+AI+ iPaaS (interation platforms as a service) เข้าไว้ด้วยกัน ทั้งนี้เนื่องด้วยผู้นำการควบรวมจากทาง RPA vendor มีการปรับใช้งาน การเข้าถึงได้อย่างรวดเร็วมากว่า platform ที่กล่าวข้างต้นอื่นๆ ทั้งหมด โดยในปี 2020 RPA เติบโตจากยอดรายได้ถึงเกือบ 1.9 ล้านล้านดอลล่าร์ และมีโอกาสเติบโตออกไปอีกในอนาคต และเกิดการเติมเต็มความสามารถเข้าไปในระบบ RPA เพื่อเติมในเรื่อง “democratization” และ “scalability” ให้เต็มความสามารถนั่นเอง

โดยมีข้อสังเกตุที่ชัดเจนในสองรูปแบบที่เกิดขึ้นในตลาด convergence RPA คือ

การเพิ่มความสามารถในการสร้าง robot ที่เข้ากันได้กับ เชื่อมต่อได้ง่ายกับระบบปัจจุบันขององค์กร การต้องให้ robot ทำงานกับกระบวนการที่ซับซ้อนมากขึ้นได้นั้น ระบบ RPA ที่ดีต้องมีการสร้าง UI (user interface) ที่เข้ากันได้กับ RPA ด้วยเทคโนโลยี low-code เป็นต้น หรืออีกตัวอย่างคือ RPA ที่มีเครื่องมือในการสร้าง robot ได้ด้วยผู้ใช้งานเอง สร้างapplication สั้นๆง่ายๆในการรองรับการทำงาน robot เป็นต้น
ผู้เล่นในตลาด RPA จะเริ่มสร้างเครือข่ายหรือลงทุนกับการ “เชื่อมต่อ” ให้ดีและง่ายขึ้นไปอีก (ผ่าน API) การทำ plug in ต่างๆ กับ application ที่มีผู้ใช้ในตลาดจำนวนมาก และการมองถึงการเป็น RPA ที่มีหน้าที่จัดการบริหาร robot และกำหนดควบคุมการใช้งาน (governance) ภายใต้ระเบียบข้อบังคับ การดูแลระบบรักษาความปลอดภัย การทำงานของ robot ให้ดียิ่งขึ้น นี่เป็นที่มาของคำว่า RPA-plus

Trend #3: การก่อกำเนิด layer ใหม่ของ RPA (automation layer)

เป็นการมองอนาคตถึงแนวคิดที่ว่าองค์กรยุคใหม่จะมีการนำเอาหลักคิด “robot for every person” เฉกเช่นการให้พนักงานทุกคนมีอีเมลเป็นของตนเองเพื่อเอาไว้สื่อสารเป็นต้น แต่แนวคิดนี้คือให้พนักงาน (ทุกคน) มี digital desktop assistant มาทำงานเชื่อมต่อกับกระบวนการขององค์กรที่ส่วนมากมีหลากหลาย enterprise systems, web application หรือระบบเก่าๆอย่าง legacy systems ที่ไม่ค่อยมี api ในการเชื่อมต่อมากนัก

การเชื่อมด้วย RPA ที่ทำได้อย่างรวดเร็วนี้จะก่อให้เกิดรูปแบบ “ชั้น” ใหม่ขึ้นเรียกว่า automation layer ที่จะเป็น stacks บนสุดของapplication stacks ซึ่งใน “ชั้น” หรือ layer ใหม่นี้จะอยู่ระหว่างผู้ใช้งาน และระบบ enterprise ต่างๆ โดยมีเครื่องมือสำหรับสร้าง robot มาช่วยนำเข้าข้อมูล เปิดปิดระบบ พิมพ์รายงาน มี plugin การเชื่อมต่อต่างๆ เก็บเอาไว้และระบบที่ทำหน้าที่ maintenance และ governance อีกด้วย

สุดท้ายด้วย layer ใหม่นี้จะทำการเกิดแนวคิดในการทำ digital process ได้ง่าย รวดเร็วและมีมาตราฐานเพื่ออำนวยให้ผู้ใช้งานสร้าง digital robot เพื่อ rethink กระบวนงานใหม่ๆที่สร้างสรรค์ และพ้นขีดจำกัดจาก technology fragmentation (การมีระบบที่แตกต่าง หลากหลายและเชื่อมต่อได้ยากเย็น) ได้ในที่สุด

Source:

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech

https://www.uipath.com/blog/automation/top-automation-trends-2022

ยกระดับ Business Intelligence & Analytics ด้วยระบบอัตโนมัติ – Unlocks the Full Potential of BI and Analytics #3

ตอนจบของซีรีย์นี้กันครับ มาทบทวนสักนิดสำหรับ 5 แนวทางที่จะใช้ RPA ในการปลดล๊อค Business Intelligence & Data Analytics …. ตอนนี้จะกล่าวถึงสองแนวทางสุดท้าย

– Improve data quality

– Analyze data from any system

– Take action when and where you make decisions

– Use BI data in complex business and IT process automations

– Democratize BI through automated reports

Use BI data in complex business and IT process automations

หลายๆองค์กรใช้การดึงข้อมูลและแสดงผลให้ช่วยในการ “มองเห็น” สถานะทางด้านธุรกิจมากขึ้น และเช่นกันเราสามารถนำเอาความสามารถนี้ของ BI มาใช้ในการพัฒนากระบวนการธุรกิจให้ดีขึ้นได้ด้วยตัวอย่างเช่น เมื่อเราใช้ ETL, BI ดึงข้อมูลการเงินออกมา หากเข้าเงื่อนไขการจ่ายเงินที่มีเครดิตเทอมในมูลค่าสูงๆ เราอาจพัฒนางาน robots มาช่วยในการส่งข้อความเตือนการจ่ายในครั้งนี้ (reminder) การมอบหมายหน้าที่นี้ให้ผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องโดยตรงให้รับทราบหรือทำการอนุมัติกระบวนการนี้ หรือในอีกตัวอย่างหนึ่งเช่น หากระบบ BI ดึงข้อมูล IT Asset ออกมาแล้วพบว่าในระบบมีทรัพยากรที่ถูกใช้งานอยู่แต่ยังไม่ได้ทำการ patching เราก็ให้ bots ช่วยทำให้ได้หรือหากตรวจจากข้อมูลพบว่าทรัพยากรไม่ได้ถูกใช้งาน (usages) อย่างคุ้มค่าหรือไม่เพียงพอ เราก็อาจให้ robots ช่วยจัดสรรให้ได้อย่างอัตโนมัติเป็นต้น

Democratize BI through automated reports

เมื่อเรามีการดึงข้อมูลมาวิเคราะห์ที่ดีแล้ว สิ่งที่ดีไปกว่านั้นคือการแบ่งปันข้อมูลให้ก้บหน่วยงานอื่นๆ ที่จะได้ใช้อย่างเหมาะสม โดยอาจพิจารณาการแชร์ข้อมูลผ่านระบบ RPA ให้จัดทำและส่งข้อมูลในรูปแบบ data export (no coding) การปรับสอดแทรกข้อมูลรูปภาพไปกับรายงานในรูปแบบ PDF (ป้องกันการเข้าถึง การแก้ไขภายหลัง) หรือการเปลี่ยนมุมมองเป็นกราฟแล้วส่งไปเป็นMicrosoft Powerpoint ส่วนช่องทางก็ทำผ่านช่องทางปกติเช่น Email, slack, MS Team

Source:

https://www.uipath.com/blog/automation/5-ways-automation-unlocks-bi-analytics-full-potential

ยกระดับ Business Intelligence & Analytics ด้วยระบบอัตโนมัติ – Unlocks the Full Potential of BI and Analytics #2

Analyze data from any system

เข้าถึงจัดการข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง เพื่อการวิเคราะห์ได้ง่ายกว่าเดิม “Analyze data from any system” ปฎิเสธไม่ได้ว่าข้อมูลไม่ได้ถูกจัดระเบียบมาเพื่อให้เครื่องมืออย่าง ETL, Datawarehouse หรือ API ดึงมาง่ายๆ แต่ชีวิตจริงในองค์กรใหญ่อย่างประกันหรือธนาคารเองยังคงมี legacy systems ระบบเก่าแก่ เสถียรภาพสูงที่ปัจจุบันทำงานเก็บข้อมูลเป็นหลักอยู่เช่น ซึ่งระบบพวกนี้การเข้าเรียกโดยใช้การเขียนโปรแกรมไปดึง หรือ ETL ตรงๆ จากระบบไมใช่เรื่องง่าย ซึ่งหากพิจารณานำเอา RPA มาใช้ในเรื่องนี้ สามารถทำได้ทันทีง่ายและรวดเร็ว

อีกทั้งหากองค์กรยังมีพวกแหล่งข้อมูลที่ไม่เป็นโครงสร้างเช่น ข้อความ อีเมล ข้อมูลจากการวิเคราะห์เว็บไซด์หรือแม้กระทั่งพวกรูปภาพ ลายมือเขียน สเปรดชีต PDF ไฟล์ต่างๆ ทุกวันนี้ระบบ RPA ไปต่อเชื่อมกับพวก ML, NLP, OCR เพื่อดึงข้อมูลต่างๆเหล่านี้มาเพื่อช่วยจัดระเบียบข้อมูลและวิเคราะห์ได้ดีเลยทีเดียว

RPA with various data — robots can extract data from various data

Take action when and where you make decisions

แน่นอนว่าผลลัพธ์ของระบบการวิเคราะห์คือช่วยตัดสินใจ แต่จะดีไปกว่านั้นถ้าเราเตรียม “action” ต่างๆ เอาไว้หากผลของข้อมูลมันได้บ่งชี้อาการทางธุรกิจออกมา นี่ถือเป็นการอัพเลเวลของระบบ analytics กันเลยทีเดียว ปัจจุบันทั้งซอฟต์แวร์ BI tools รุ่นใหม่ๆเช่นTableau เองก็มีการต่อเชื่อมร่วมกันโดยเอา UiPath RPA ไปเชื่อมแล้วหากเกิดข้อมูลจากการวิเคราะห์ใน dashboard เช่นวิเคราะห์ข้อมูลสินค้าคงคลังแล้วระดับสินค้าออกมาต่ำกว่าปกติชัดเจน เราอาจเชื่อม action ด้วย RPA เข้าไปให้ระบบสามารถกด click ที่หน้าจอ dashboard แล้วให้ robots ไปเปิดกระบวนการสั่งสินค้ามาเติมสต๊อกใน ERP ได้เป็นต้น

หรือในอีกตัวอย่างที่ไม่ซีเรียสขนาดนั้น อาจเป็นการดึงข้อมูลลูกค้ามุ่งหวังมาวิเคราะห์ คัดสรร แล้วเชื่อมปุ่มการส่งอีเมลให้ไปเรียนเชิญมาร่วมงานที่เราจัดเฉพาะให้กลุ่มเหล่านั้นเป็นต้น ไม่ต้องเขียนโปรแกรม ไม่ต้องติดตั้งอะไรมากกว่าที่กล่าวมาทั้งหมดเพียงเชื่อม BI tools + RPA เท่านั้น ทั้งนี้เพื่อยกระดับให้การวิเคราะห์ข้อมูลก้าวข้ามไปอีกขั้นได้เลย

Source:

https://www.uipath.com/blog/automation/5-ways-automation-unlocks-bi-analytics-full-potential

https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/once-nonprofit-organization-rpa

Becoming Citizen Developer – พัฒนาระบบ RPA สำหรับงานที่ทำอยู่เป็นประจำได้ด้วยตัวเอง

กลุ่มแรกนี้จะเป็นการจ้างผู้เชี่ยวชาญภายนอกเข้ามาทำการพัฒนาระบบ โดยอาจมีบางแห่งที่ขอให้ทีมผู้เชี่ยวชาญถ่ายทอดเทคนิคและประสบการณ์การพัฒนาแก่ทีมงานขององค์กรเพื่อรับไม้ต่อในแง่การดูแลระบบและพัฒนาระบบ RPA ได้เองต่อไป

เราสามารถคาดหวังประโยชน์จากการนำเทคโนโลยี RPA มาใช้ในองค์กรได้แค่ไหน? คำถามนี้ต้องเกิดขึ้นกับทุกองค์กร ต่างกันแต่เพียงช้าหรือเร็ว เนื่องจากแต่ละองค์กรเข้ามาอยู่ในโลกของ RPA ไม่พร้อมกัน

ประเทศไทยเราเริ่มมีการใช้งานซอฟท์แวร์ RPA เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดเมื่อราว 3-4 ปีก่อน โดยบริษัทในกลุ่มสถาบันการเงิน กลุ่มผู้ให้บริการด้านการเงินและธุรกิจประกัน เป็นองค์กรกลุ่มแรกๆที่นำมาใช้ ก่อนที่จะขยายการใช้งานอย่างกว้างขวางไปยังกลุ่มธรกิจอื่นๆในปัจจุบัน ซึ่งโมเดลของการนำ RPA ไปใช้ขององค์กรกลุ่มแรกนี้จะเป็นการจ้างผู้เชี่ยวชาญภายนอกเข้ามาทำการพัฒนาระบบ โดยอาจมีบางแห่งที่ขอให้ทีมผู้เชี่ยวชาญถ่ายทอดเทคนิคและประสบการณ์การพัฒนาแก่ทีมงานขององค์กรเพื่อรับไม้ต่อในแง่การดูแลระบบและพัฒนาระบบ RPA ได้เองต่อไป

สิ่งที่องค์กรที่เป็นผู้ใช้งาน RPA กลุ่มแรกๆเหล่านี้มองหาคือการต่อยอดจากความสำเร็จจากเฟสแรกซึ่งทำให้ตนเองได้เรียนรู้จากการทำงานร่วมกันของผู้ที่มีบทบาทต่างๆของโครงการ RPA ไปสู่ประโยชน์และความคุ้มทุนในระยะยาว จากการยกระดับการพัฒนาระบบ RPA ขั้นต้น ไปสู่องค์กรที่มีการใช้ระบบอัตโนมัติอย่างเต็มรูปแบบ (Fully Automated Enterprise)

กระบวนการทำงานส่วนหนึ่งที่ถูกเลือกมาเพื่อพัฒนาให้เป็นระบบอัตโนมัติ ทำให้องค์กรเหล่านี้ได้เห็นถึงประโยชน์ที่เกิดขึ้นทันทีเมื่อจบการพัฒนาเฟสแรก อย่างเช่น กระบวนการโอนเงินชำระยอดซื้อขายกองทุนหรือหุ้นของบริษัทหลักทรัพย์และกองทุนรวม ขั้นตอนการออกกรมธรรม์ใหม่หรือต่ออายุกรมธรรม์ของบริษัทประกันภัย หรือกระบวนการนำเข้าข้อมูลลูกค้าใหม่ของธนาคารซึ่งหลายขั้นตอนสามารถนำบอต (Robot) มาใช้กรอกข้อมูลแทนคนได้

กระบวนการทำงานเหล่านี้ถือว่าซับซ้อน เนื่องจากมีขั้นตอนการทำงานค่อนข้างเยอะ และเกี่ยวพันกับการทำงานและระบบงานของหลายแผนก

แต่เรายังมีกระบวนการทำงานอีกลักษณะหนึ่งที่ซับซ้อนน้อยกว่านี้มาก เกี่ยวพันกับผู้ใช้งานน้อยกว่า ซึ่งอาจจะเป็นงานส่วนตัวของผู้ใช้งานเอง แต่กลับสามารถสร้างประโยชน์ให้กับองค์กรได้มาก โดยเฉพาะถ้าเป็นการประหยัดชั่วโมงทำงานของบุคลากรจำนวนมาก และที่สำคัญก็คือผู้ใช้งานสามารถพัฒนางานเหล่านี้ได้เอง โดยไม่ต้องพึ่งนักพัฒนาอาชีพ ถ้ามีเครื่องมือที่เหมาะสม

เราเรียกกลุ่มผู้ใช้งานที่สามารถพัฒนาระบบ RPA ได้เองว่า Citizen Developer หรือ RPA Citizen Developer อันมีคำจำกัดความว่าเป็นผู้ใช้งานที่ไม่ได้มีพื้นฐานด้านเทคนิคหรือการพัฒนาโปรแกรม แต่มีความต้องการพัฒนาระบบงานอัตโนมัติเพื่อตนเองหรือเพื่อผู้ใช้งานคนอื่นๆ ในหน่วยงานจากเครื่องมือการพัฒนาที่เหมาะสมกับงานดังกล่าว

ในปัจจุบันเครื่องมือที่ใช้พัฒนาระบบ RPA อย่างง่ายจะใช้เทคโนโลยีที่ออกแบบมามีการเขียน code ให้น้อยที่สุด (Low Code No Code) ซึ่งเหมาะกับผู้ที่ไม่มีทักษะทางโปรแกรม แต่มีความเข้าใจในกระบวนการทำงาน

องค์กรเองก็ต้องมีกลยุทธที่เหมาะสมสำหรับการนำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้ เพื่อให้เกิดประโยชน์และเกิดเคสตัวอย่างที่จะช่วยให้การใช้งานแพร่หลายไปยังกลุ่มคนที่ใหญ่ขึ้นต่อไป

เรามาดูตัวอย่างของเรื่องนี้กัน

แอลจียูพลัส หรือ LG U+ ซึ่งเป็นบริษัทโทรคมนาคมอันดับสามของเกาหลีใต้ภายใต้เครือบริษัทยักษ์ใหญ่อย่างแอลจีคอร์ปอเรชั่น ได้นำเทคโนโลยี RPA เข้ามาใช้ในองค์กรและประสบความสำเร็จด้านบรรลุเป้าหมายในการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับกระบวนการทำงานและการลดต้นทุน อย่างไรก้ตาม บริษัทก็ยังมองเห็นปัญหาและอุปสรรคในเรื่องรูปแบบของการพัฒนาที่ต้องการทีมนักพัฒนาขนาดใหญ่เข้ามาทำงานในส่วนนี้ ตามแผนที่วางไว้ แอลจียูพลัสมีกระบวนการทำงานกว่า 100 กระบวนการที่จะปรับให้เป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งถ้าใช้ทีมเอาท์ซอร์สหมดก็จะใช้เวลานาน รวมถึงปัญหาเรื่องการสื่อสารและความเข้าใจในความต้องการทางธุรกิจที่ต้องสื่อสารกับคนหลายกลุ่มและเป็นจำนวนมาก

แอลจียูพลัสเริ่มโครงการ “Citizen Developer” จากการคัดเลือกกลุ่มผู้ใช้งาน 20 คนเป็นกลุ่มทดลอง โดยมีการฝึกอบรม การทำเวิร์คช็อปเพื่อคัดเลือกกระบวนการทำงานที่จะพัฒนาให้เป็นระบบอัตโนมัติ บริษัทได้ใช้ความพยายามอย่างเต็มที่เพื่อเอาชนะอุปสรรคต่างๆที่ต้องพบเจอระหว่างทาง เช่น การพัฒนาเนิ้อหาหลักสูตรการอบรมที่เหมาะสมกับกลุ่มผู้ใช้งานขึ้นเอง เนื่องจากถ้าเป็นเนิ้อหาที่ยากหรือมีส่วนที่เป็นเทคนิคมากเกินไปจะทำให้การอบรมไม่บรรลุผล หการที่กลุ่มผู้ใช้งานที่ได้รับการคัดเลือกยังมีภาระงานของตนเองที่ต้องทำ ไม่สามารถมาโฟกัสในเรื่องการพัฒนาระบบ RPA ได้เต็มที่ นอกจากนี้ ในกรณีที่เกิดการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างองค์กร ก็อาจทำให้ผู้ที่ถูกคัดเลือกและผ่านการฝึกอบรมไปแล้ว ไม่ได้ทำงานนี้ต่อจนบรรลุวัตถุประสงค์ก็เป็นได้

“เราใช้กลยุทธสองอย่างในการทำงาน กลยุทธแบบ Top-Down Approach จะประกอบด้วยทีมพัฒนาที่เชี่ยวชาญ มีความรู้ทางเทคนิค เพื่อสร้างระบบ RPA ที่จำเป็นแต่ซับซ้อนตามนโยบายของผู้บริหารสายงาน โดยมี UiPath Studio เป็นเครื่องมือ ในขณะที่กลยุทธแบบ Bottom-Up Approach จะเน้นฝึกอบรมกลุ่มพนักงานที่มีความเชี่ยวชาญน้อยกว่าในการสร้างระบบงานอัตโนมัติที่ง่ายด้วยตัวเอง ตอนแรกนั้น เครื่องมือที่พนักงานกลุ่มหลังใช้ จะมาจากซอฟ์ทแวร์ในกลุ่ม Image-Based Open Source ก่อนที่จะเปลี่ยนเป็น UiPath StudioX ที่มีศักยภาพและเหมาะกับงานมากกว่าในภายหลัง” อินโฮ คิม ผู้บริหารทีม Network Innovation ของแอลจียูพลัส กล่าว เมือถูกถามถึงแนวทางการสร้างทีม Citizen Developer

LG use case for RPA - Citizen Dev — LG Case study from UiPath

ผลลัพธ์ที่ได้จากโครงการ RPA ของแอลจียูพลัสถือว่าน่าประทับใจ บริษัทประหยัดชั่วโมงการทำงานได้กว่า 70,000 ชั่วโมงจาก 300 กระบวนการทำงานตั้งแต่เริ่มโครงการ RPA ในปี 2018

กรณีของแอลจียูพลัสเกิดจากการที่บริษัทมองออกว่าสามารถแบ่งกลุ่มงานที่จะพัฒนาเป็นระบบอัตโนมัติได้สองกลุ่มตามความซับซ้อน และทำการฝึกอบรมให้พนักงานทำงานส่วนที่ตนเองทำได้คู่ขนานไปกับงานที่ต้องพัฒนาโดยผู้ที่มีทักษะทางไอทีสูงกว่า ไม่ต้องรอให้ถึงคิวงานของตน

ตัวอย่างของงานที่ผู้ใช้งานสามารถพัฒนาเป็น RPA เองได้ เช่น

การดึงข้อมูลที่ปรากฏอยู่บนหน้าเว็บไซต์ (Web Scraping) เช่นอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ ข้อมูลราคาวัตถุดิบ ราคาสินค้าโภคภัณฑ์ เข้ามาเก็บในไฟล์ Excel เพื่อนำไปใช้งานอย่างอื่น
การรับอีเมลและจัดเก็บอีเมลและเอกสารแนบตามเงื่อนไข
การส่งอีเมลหรือปฏิทินนัดหมายอัตโนมัติ
การสร้างหรือปรับเปลี่ยนไฟล์ PowerPoint จากข้อมูลในไฟล์ Word หรือไฟล์ Excel
การป้อนข้อมูลที่เก็บในไฟล์ Excel เข้าหน้าเว็บไซต์ เช่นการอัพเดต Sales Activities หรือ Project Status
การสร้าง Pivot Table และการคำนวณ
การจัดการไฟล์และโฟลเดอร์เอกสาร เช่น เพิ่ม ลบ เปลี่ยนชื่อ

อย่างที่ได้นำเสนอไว้ช่วงต้น องค์กรจะได้รับและตระหนักในประโยชน์จากระบบ RPA อย่างแท้จริง ก็ต่อเมื่อมีการกระบวนการทำงานต่างๆ ในองค์กรได้รับปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดขั้นตอน ลดเวลา ลดข้อผิดพลาด ซึ่งกลุ่ม Citizen Developer สามารถทำให้การพัฒนานี้เกิดได้เร็วขึ้น

8 ไอเดียง่ายๆ สู่ความสำเร็จของระบบอัตโนมัติ “Automate to Thrive : 8 steps to launch you automation journey” #1

หลายคนเห็นไปกันแล้วว่าทุกวันนี้ RPA ไม่ใช่เพียงนวัตกรรมหนึ่งในองค์กรแล้ว แต่เป็น “สิ่งที่ขาดไม่ได้” สำหรับพนักงานไปเสียแล้ว เหมือนได้ “ผู้ช่วยดีๆ” มาแบ่งเบาภาระงานเช่น การคีย์ข้อมูลเข้าสู่ระบบ การต้องรวบรวมข้อมูลเพื่อทำรายงาน การทำข้อมูลเงินเดือน ทั้งหมดล้วนเป็นงานที่ต้องใช้เวลา พลังกายเยอะมาก จะดีกว่าถ้ามี “ผู้ช่วย” มาแบ่งเบาหรือไม่ก็ทำแทนไปเลย

วันนี้มาเล่าเนื้อหาบทความดีๆ ในการเริ่มต้นและประสบความสำเร็จไปกับ “การเดินทาง” สู่ระบบอัตโนมัติ หรือ RPA กันครับ ไอเดียดีๆเหล่านี้ได้จากการสำรวจความคิดเห็นของผู้ใช้งานจริง และพิสูจน์มาแล้วว่า “มันใช่เลย” มาดูว่า 8 แนวคิดมีอะไรกันบ้าง

Just do it
Start small, fail fast
Get tech-savvy employees as RPA advocates
Win over your employees
Training for the future
Do not set and forget
Get IT on board
Understand what customers want

ไอเดียที่หนึ่ง | จงเริ่ม และทำมันซะ

ประโยคทองของไนกี้ใช้ได้ดีกับเรื่องนี้ หลายๆครั้งอุปสรรคที่มาตั้งแต่เริ่มคือหลายๆคนคิดว่า RPA จะมาเปลี่ยนแนวทางการทำงานไปอย่างสิ้นเชิง ทุกอย่างที่ทำต้อง automatic ทั้งหมดจนลืมไปว่า การเริ่มต้นอย่างง่ายๆ เข้าใจก่อนว่า RPA จะมาช่วยลดเวลาคนทำงาน ลดความผิดพลาด และหากระบวนการง่ายๆมาพิสูจน์ให้เห็นกันก่อนค่อยต่อขยายออกไป หลายองค์กรคิดและมองไกลจนสุดท้ายเริ่มช้าหรือยังไม่ได้ทำเลย

ไอเดียที่สอง | เริ่มเล็กๆแต่ให้ทรงพลัง (และเรียนรู้)

หา S.W.A.T ทีมให้พบ เริ่มโครงการง่ายๆ (แต่ทรงพลัง – Quick win process) แล้วเริ่มต้นทำ ไม่แปลกที่จะพบอุปสรรคหรือความล้มเหลว จงเรียนรู้กับมันแล้วเริ่มต้นใหม่ ในตอนเริ่มต้นในลักษณะนี้เราไม่จำเป็นเลยที่ต้องพิสูจน์ว่าเครื่องมือ robots มันเวิร์คแต่ให้พิสูจน์ไปที่กระบวนการที่ robots มาช่วยได้พัฒนาไปอย่างไร หลายๆครั้งตอนแอดมินไป implement ความสำเร็จในรูปแบบนี้จะเป็น ปากต่อปาก และแผนกอื่นๆ ผู้บริหารจะเรียกเข้าไปสอบถามและอนุมัติให้ทำ robot ในกระบวนการต่อไปเอง

ไอเดียที่สาม | ต้นกล้าสู่ความสำเร็จ

คนนับเป็นทรัพยากรที่สำคัญมากที่สุดในองค์กร จะดีกว่าถ้าไปเริ่มต้นที่การให้ความรู้ความเข้าใจในการสร้าง robots แก่ผู้ใช้งานตัวจริง ซึ่งถ้าเราไปถึงขั้นปรับให้เค้าเป็น Citizen Developers ได้โอกาสแห่งความสำเร็จอยู่ไม่ไกลเกินเอื้อมมือ เพราะคนๆนี้จะเป็นผู้สร้าง โชว์ แชร์ เรื่องราวของ use case ในองค์กรให้เอง ซึ่งในปัจจุบันการเริ่มต้นโครงการไม่เป็นเพียงการสั่งจากด้านบนลงล่าง หรือจากเสียงด้านข้างไปสู่ผู้บริหารอย่างเดียวแล้ว มันเกิดขึ้นได้จากสองด้านเลย สำคัญคือระบบการฝึกอบรมที่จะปรับเปลี่ยนจากผู้ใช้อย่างเดียว ให้เป็นผู้สร้างได้นั่นเอง

ไอเดียที่สี่ | แบ่งปันและรับฟังเรื่องราวของดีมีต้องโชว์ ขั้นตอนนี้จะทำหลังจากผ่านพ้น Quick-win process ไปแล้ว โดยเล่าเรื่องในลักษณะความดีงามของ robots ที่มาช่วยงานของบุคคลคนนั้นๆ หรือทีมงานนั้นๆ เล่าสู่กันฟังทั้งพนักงานทั่วไปในองค์กรทั้ง GenX ไปสู่ GenZ โดยเชื่อได้ว่าถ้ามีการเตรียมแผนการเล่าที่ดีรวมไปถึงการทำ change management ที่ดีความสำเร็จนี้จะถูกส่งต่อไปเป็นแผนการพัฒนา robots เพื่อทุกๆคนในระยะยาว มีเครื่องมืออย่าง UiPath Automation Hub ที่เป็นตัวช่วยบันทึก แบ่งบันและโหวตไอเดียการสร้าง robots อีกด้วย

ที่เหลือมาต่อครั้งหน้ากันครับ ขอบคุณทุกคนที่ติดตาม

Credit:

ข้อมูลและภาพประกอบจาก

https://www.uipath.com/solutions/whitepapers/steps-launch-automation-journey

https://pxhere.com/

ระบบอัตโนมัติสำหรับทุกคนในองค์กร “A Robot For Every Person” กุญแจสู่ความสำเร็จของ Digital Transformation

ในทุกวันนี้หลายๆองค์กรทำโครงการ Digital Transformation ไปในหลากหลายในทุกวันนี้หลายองค์กรทำโครงการ Digital Transformation ไปในหลากหลายทิศทาง บทความวันนี้จะแชร์ในอีกหนึ่งมุมมองโดยเน้นที่ “ทรัพยากรบุคคล” ที่น่าจะสำคัญมากที่สุดสำหรับองค์กรที่จะช่วยขับเคลื่อนองค์กรไปในทิศทางที่ท้าทายมากๆ จะดีกว่านี้หรือไม่หากเราขับเคลื่อนกระบวนการนวัตกรรมผ่าน “ความเห็นชอบ” โดยให้เครื่องมือที่ไปช่วยลดการทำงานซ้ำๆ ปริมาณมาก ให้พนักงานไปทำงานที่ใช้ความคิดสร้างสรรค์ การตัดสินใจยากๆแทน และให้โอกาสกับพนักงานด่านหน้า ที่เค้า “เห็น” ปัญหาที่ชัดเจนกว่าเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ขับเคลื่อนโครงการสู่ความสำเร็จ

ไม่แปลกเมื่อโดยปกติการนำโครงการจะเป็นในลักษณะบน-ล่าง โดยผู้บริหารโครงการจะอาจจะเป็น CIO หรือทีมงานบริหารโครงการที่มักจะมองไปในบนกว้างโดยเริ่มจากระบบ (systems) หรือกระบวนการ (workflows) ซึ่งเรามักจะพบระบบในกระบวนการต่างๆที่ไม่ต่อเชื่อมและทำให้เกิดความซับซ้อนในการแก้ไข ทำให้การพัฒนาล่าช้าและต้องใช้เทคโนโลยีใหม่ๆในการจัดการ ซึ่งก็ตามมาด้วยต้นทุนที่สูงและใช้ระยะเวลานาน แต่เมื่อลองมา “คิดแบบกลับหัว” Bottom-up เราจะเห็นได้ว่าพนักงานด่านหน้าจะใกล้ชิดและ “รู้ปัญหา” ดีกว่า เค้ารู้ว่างานไหนสำคัญ งานไหนต้องทำบ่อยแค่ไหนดีกว่าทีมงานโครงการ ถ้าองค์กรให้เครื่องมือพร้อมความรู้ในการจัดการได้ พนักงานจะให้ความร่วมมือเป็นอย่างดีเพราะเครื่องมือที่เราให้เขานั้น “ตอบโจทย์” กับแผนกหรือตัวเขาโดยตรง และระบบจะถูกปรับเป็นดิจิตอลโดยอัตโนมัติเพราะเขาจะเป็นผู้โหวต ผู้เห็นชอบและให้ความร่วมมือกับการปรับเปลี่ยนกระบวนการเป็นระบบอัตโนมัติ (robots) เอง หรือแม้กระทั่งเป็นผู้สร้าง ผู้ดูแลและใช้งานเองด้วย เมื่อทุกคนในทีมร่วมใจ ไร้แรงต่อต้านและใช้เครื่องมือที่ง่ายก็จะทำให้การปรับกระบวนการจาก manual process – digital process ผ่านการทำ automation เป็นได้ดั่งที่วางแผนกันเอาไว้

ทั้งนี้ IDC ได้มีบทวิจัยที่พูดถึงความพึงพอใจถึง 71% เมื่อมีเครื่องมือ (robots) มาช่วยพนักงานที่อยู่ด่านหน้า เราจะได้ปริมาณพร้อมจำนวนคุณภาพของ robots ที่จะมาช่วยงานกระบวนที่ต้องทำบ่อยๆได้โดยอัตโนมัติ โดยอาจจะแบ่งวิธีการทำงานร่วมกันระหว่าน คน vs หุ่นยนต์ (robots) ได้หลากหลายแนวทางดังนี้

การแบ่งเบาภาระงานให้กับ robots ไปทำแทน (คนสั่งให้ robots ไปทำแทนเลย)
การพูดคุยและประสานงานกับ robots (robots ทำแล้วมาถามหากเจอเงื่อนไขต่างๆว่าต้องทำอะไรต่อ)
ทำงานควบคู่กันไป ไม่รบกวนซึ่งกันและกัน (ต่างฝ่ายต่างทำงานประสานกัน ในเวลาเดียวกันได้)
เชื่อมต่อระหว่างคนและ robots ด้วย web application หรือ mobile เป็นต้น (ไร้รอยต่อ)

สู่ยุคของ “Democratize Innovation” การฟังเสียงส่วนมากเพื่อการพัฒนานวัตกรรม โดยหลักคิดคือองค์กรให้ความรู้เรื่องระบบอัตโนมัติ องค์ความรู้ในเครื่องมือทางเทคนิคที่เหมาะสมกับพนักงานในแผนกต่างๆ และให้ทุกคนมี “สิทธิ์” ในการออกไอเดียในการเลือกพัฒนา robots สำหรับกระบวนการต่างๆ สิทธิ์ในการใช้เครื่องมือเหล่านี้ก็เพื่อตอบโจทย์งานในปัจจุบันของเขานั่นเอง โดยเราแบ่งเครื่องมือนี้ออกเป็นสองรูปแบบ (ยกตัวอย่างจาก RPA platform – UiPath) เพื่อให้องค์กรขับเคลื่อนไปสู่การเป็น Fully automated enterprise อีกทั้งยังคำนึงถึงการควบคุมนโยบายองค์กรที่ถูกต้องและรัดกุมอีกด้วย

การให้ช่องทางในการออกไอเดีย ระดมความคิด และการให้เครื่องมือที่ง่ายในการพัฒนา robots ขึ้นมาจากตัวพนักงานด่านหน้าเอง – UiPath StudioX, Automation Hub
การใช้เครื่องมือที่ช่วยให้การเข้าถึง robots ง่ายขึ้นไปอีก เช่นเข้าถึง สั่งงาน ติดตาม robots ผ่านทาง Mac, Mobile หรือ web application เป็นต้น – UiPath Assistant, UiPath App

หมายเหตุ – การขยายการใช้งาน robots โดยไม่ลืมแนวคิดของ Governance (นโยบาย ความปลอดภัยและความถูกต้อง) – UiPath Orchestrator

สรุป บทความนี้จะเน้นไปถึงแนวคิดใหม่ที่องค์กรในยุคนี้ต้องคำนึงถึง หากอยากจะประสบความสำเร็จในการทำ Digital Transformations และการปรับปรับระบบในปัจจุบันให้เป็นระบบอัตโนมัติและปรับให้เป็นดิจิตอล โดยการใช้เครื่องมือที่ง่ายและได้รับการยอดรับจากพนักงานทุกฝ่าย ทุกแผนก เพราะเป็นเครื่องมือที่จะช่วยให้พวกเขา “โหวต” หรือ “สร้าง” หรือ “กำหนด” ได้ด้วยตนเอง โดยทุกอย่างจะอยู่ในความควบคุมในด้านนโยบายความถูกต้องและปลอดภัย ซึ่งไม่แน่ว่าในอนาคตอันใกล้ ทุกคนในองค์กรจะสามารถใช้งาน สร้าง robots ได้เหมือนทุกวันนี้ที่ในทุกองค์กรจะให้ อีเมลแอคเค้าน์ พื้นที่จัดเก็บ หรือระบบ office ใช้กันทุกคน

อ้างอิงจาก

Gartner predicts (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-09-21-gartner-says-worldwide-robotic-process-automation-software-revenue-to-reach-nearly-2-billion-in-2021)

A_Robot_for_Eevery_Person_White_Paper (https://www.uipath.com/rpa/robot-every-person)