Digital Workforce valikoitui Verohallinnon koko organisaation kattavan ohjelmistorobotiikan toimittajaksi

Verohallinto ja Digital Workforce ovat allekirjoittaneet palvelusopimuksen, jonka mukaisesti Digital Workforce toimittaa Verohallinnolle koko organisaation tarpeet kattavan ohjelmistorobotiikka-alustan (Robotic Process Automation, RPA). Hankinta sisältää ohjelmistorobotiikkaratkaisun lisensseineen, toimitusprojektin sekä ratkaisun koulutus-, tuki-, ylläpito- ja asiantuntijapalvelut. 

Ohjelmistorobotiikkaa osana virkailijatyön prosesseja on selvitetty ja kokeiltu Verohallinnossa vuodesta 2015 alkaen. Verohallinnossa ohjelmistorobotiikan tunnistettuihin liiketoimintahyötyihin kuuluvat: kulujen ja virheiden väheneminen, toimintatapojen yhtenäistyminen, järjestelmien välinen integraatio ja prosessien läpimenoajan nopeutuminen. Kaikki tunnistetut hyödyt tukevat Veron strategisia tavoitteita ja näkyvät asiakkaille entistä parempana palveluna.

Älykkään prosessiautomaation (Intelligent Process Automation, IPA) palvelutarjoajana Digital Workforce voi joustavasti – asiakkaansa tarpeiden mukaan – myös kasvattaa ohjelmistorobottiensa kyvykkyyksiä täydentämällä palveluaan muilla älykkäillä teknologioilla.

Workforce Management: Hallinnoi digityöntekijöitäsi reaaliaikaisesti missä ikinä olet!

Digital Workforce on kehittänyt oman mobiili- ja työpöytäsovelluksen ohjelmistorobotiikkaan perustuvien digityöntekijöiden johtamiseen ja työtulosten seurantaan. Workforce Management nimellä kulkeva sovellus on jo muutamilla asiakkailla testikäytössä ja tulee pian kaikkien Digital Workforcen pilvipalvelun asiakkaiden saataville osana Robot-as-a-Service palvelua.

Idea Workforce Managementiin sai alkunsa asiakasselvityksestä, jossa kartoitettiin asiakkaiden toiveita ja tarpeita digityöntekijöiden hallinnoinnissa. Selvityksessä nousi esiin, että organisaatioissa kaivattiin helposti saavutettavaa ja reaaliaikaista kanavaa digityöntekijöiden seurantaan. Toivetta motivoi halu saavuttaa yleistä mielenrauhaa, kontrollia ja kyvykkyyttä jatkokehitykseen.

Perinteisesti ohjelmistorobotiikkasovellukset tarjoavat vain rajoitettuja työkaluja robottien seurantaan ja kokonaisuuden hallinnointiin. Asiakkaat halusivat kuitenkin tietää entistä tarkemmin, mitä digityöntekijät ovat tehneet ja onko kaikki sujunut suunnitelmien mukaan. Ketteriä kehitysmenetelmiä hyödyntäen syntyi Workforce Managementin ensimmäinen sovellusversio, joka jalostui entisestään yhteistyössä asiakkaiden kanssa.

Digital Workforce kehitti BP ohjelmistoalustan päälle sovelluksen, joka hakee ja esittää tiedot käyttäjäystävällisessä muodossa. Sovelluksella voi koska tahansa tarkistaa omien digityöntekijöidensä statuksen, raportit sekä suoriutumisen tietokoneella tai mobiililaitteella. Workforce Management sovellus on myös tietoturva-auditoitu toukokuussa 2018.

Helppokäyttöinen ja visuaalinen sovellus tuo digityöntekijät liiketoiminnan arkeen ja yhdistää ne paremmin osaksi organisaatioiden kokonaistyövoimaa. Lisäksi sovellus auttaa johtoa kehittämään digityöntekijöitä ja ohjaamaan niitä uusiin tehtäviin.

Opas älykkään automaation maailmaan

Robotiikkan alalla termistöä riittää ja konkretiaa hypetettyjen otsikoiden alta on usein vaikea hahmottaa. Älykäs prosessiautomaatio, englanniksi Intelligent Process Automation ja tuttavallisesti IPA, on noussut uutena terminä mukaan keskusteluun. Mistä tässä on oikeastaan kyse? Ja miksi asiaan kannattaa tutustua?

Mitä se IPA sitten tarkoittaa?

IPA viittaa automaatioratkaisuun, jossa hyödynnetty teknologia on älykästä – ainakin joltakin osin. Ei ole yhdenlaista IPA:a vaan ratkaisu räätälöidään asiakkaan tarpeeseen sopivaksi työkaluilla, jotka parhaiten tarkoitukseen sopivat. Ratkaisussa hyödynnetyt teknologiat voivat olla mm. ohjelmistorobotiikkaa, chatbotteja, kuvantunnistusta tai koneoppimista. IPA on siis sateenvarjonimi joukolle teknologioita, joita yhteen sovittamalla voidaan nopeuttaa ja parantaa prosessien toimivuutta.

IPA virtuaalisen työnteon jatkumona

On järkevää tarkastella yrityksen siirtymää digitaalisen työvoiman käyttöön jatkumona, jossa liikkeelle lähdetään yksinkertaisista toistuvaisluontoisista ja helposti määritettävissä olevista tehtävistä. Näitä tietotyön rutiineja automatisoidaan kustannustehokkaasti ohjemistorobotiikalla (RPA, Robotic Process Automation), jossa jokainen robotin toiminto on määritetty etukäteen ’jos tämä niin tuo’- periaattella. RPA sopii parhaiten tilanteeseen, jossa vaiheet toistuvat ennakoitavasti ja volyymit ovat suuria – tällöin myös kustannussäästöt ja toiminnan laatu kasvavat kohisten! Ennalta määriteltyihin sääntöhin perustuvaa RPA:ta ei kuitenkaan kannata käyttää tilanteissa, joissa on hyvin paljon erilaisia poikkeuksia.

Jatkumon seuraavassa vaiheessa siirrytään hyödyntämään älykkäitä digityöntekijöitä, jotka pureutuvat tulkinnallisempaa käsittelyä vaativiin tehtäviin. Vaiheen hahmottamisen kannalta on hyödyllistä tarkastella perinteisen RPA:n poikkeustilannetta, jossa joukko ei säännönmukaisia vastauksia siirtyy takaisin ihmistyöntekijän käsiteltäväksi. Käytännössä tälläinen poikkeustilanne voi syntyä esimerkiksi siitä, että jotakin tietoa kirjataan järjestelmän vapaaseen kenttään erilaisissa muodoissa. Kun ohjelmistorobotti käsittelee tietoja se tunnistaa vain sille etukäteen määritetyt muodot ja tästä poikkeavat syötöt siirtyvät virheisiin. Tilanteessa ratkasun voisi tarjota koneoppimista hyödyntävä digityöntekijä, joka kykenisi tunnistamaan toisistaan poikkeavat muodot merkitykseltään samaksi. Mikäli älykäs digityöntekijä toimitetaan pilvipalveluna, mahdollistaa tämä myös joustavan palvelutason, jolloin lisäkapasiteettiä ja eri kyvykkyyksiä voidaan ottaa käyttöön tarpeen mukaan.

Keinoäly (Artificial Intelligence) puolestaan viittaa kokonaan autonomisiin järjestelmiin, jotka kykenevät vuorovaikutukseen ympäristönsä kanssa kaikissa tilanteessa ja voivat saavuttaa päämääränsä itsenäisesti. Kuvatun kaltaista teknologiaa edustavat nykyisin mm. IBM:n Watson ja Googlen Alice. Tietokoneiden kyvykkyyksien kasvaessa on entistä helpompi tunnistaa, mitä toimintoja ei voida pitää tekoälyn piiriin kuuluvina, silti todellisen tekoälyn määrittäminen on edelleen vaikeaa. Esimerkiksi kuvantunnistusta pidettiin aiemmin tekoälyn eräänä muotona, kun se nykyisin nähdään rutiiniteknologiana.

Miksi kokonaisuuden hahmottaminen on niin tärkeää?

Digitaalisen työvoimaan siirtymistä koskettava keskustelu on usein valitettavan ylätasoista ja jättää epäselväksi käytännön sovelluskohteet. Hypen innostamana on helppo lähteä tekemään asioita, jotka kuulostavat hienoilta mutta eivät kohtaa käytännön tarpeita – eivät ainakaan kustannustehokkaasti tai odotusten mukaisesti. Toisaalta, koska muutos kaikilla aloilla vain kiihtyy ja koska digityövoimalla saavutetut kilpailuedut ovat ennennäkemättömän suuria ei junasta sovi jäädä jälkeen!

Virtuaalisen työvoiman hyödyntämiseen tulee kuitenkin aina lähteä tarve edellä, niin että teknologian valinta tehdään sovelluskohteen ehdoilla. Paras tulos saavutetaan kun kiivetään juuresta latvaan: mallinnetaan liiketoiminnan prosessit muotoon, jota robotit voivat hyödyntää ja liikutaan yksinkertaisesta automaatiosta kohti ylemmän tason ratkaisuja siellä missä tarve voidaan selvästi tunnistaa. Älykkään automaation toteutus lähtee oikeaoppisesti liikkeelle kohteiden tunnistamisesta ja priorisoinnista. IPA-jatkumo kuvaa juuri tätä ajattelua.

Tule mukaan DIGISOTE2017- tapahtumaan 8.-9.11. ja tapaa Digital Workforcen ohjelmistorobotit

Tule kanssamme  8.-9.11. Helsingin Clarion hotellissa järjestettävään DIGISOTE2017- tapahtumaan!

DIGISOTE-tapahtuma keskittyy SOTE-palveluiden digitalisointiin yli 200 huippuasiantuntijan voimin. Tapahtuma on suunnattu SOTE-, tietohallinto ja kehityspäättäjille. Selvitä mitä palveluja kannattaa digitalisoida ja miten hyödyt oikeasti ulosmitataan.

Lisää tapahtumasta ja rekisteröitymiseen tästä.

 

Digital Workforce lanseeraa maailman ensimmäisen verkossa toteutetun RPA-koulutusympäristön

Digital Workforce, Pohjoismaiden ainoa puhtaasti ohjelmistorobotiikkaan erikoistunut palveluyhtiö tuo ensimmäisenä maailmassa markkinoille online-koulutusympäristön, jonka avulla yritykset voivat kouluttaa omaa henkilöstöään ohjelmistorobotiikan osaajiksi.

Suomalaisyhtiö tarjoaa ainoana maailmassa online-koulutusympäristön, jonka avulla organisaatiot voivat kouluttaa omaa henkilöstöään ohjelmistorobotiikan taitajiksi sekä luoda valmiudet sisäisen osaamiskeskuksen perustamiseksi. Ohjelmistorobotiikalla voidaan automatisoida tietotyön rutiiniprosesseja ja vapauttaa asiantuntijoiden aikaa tuottavampiin työtehtäviin.

Kaikille helposti tavoitettava laadukas koulutusympäristö

Digital Workforcen järjestämiä ohjelmistorobotiikkakursseja tarjotaan nykyisellään englanniksi ja jatkossa usealla eri kielellä. Online-kurssien lisäksi Digital Workforce Academy järjestää luokkakoulutusta ja tarjoaa koulutuksen suorittaneille mahdollisuuden osallistua, maailmanlaajuisesti johtavan RPA ohjelmistotalo, Blue Prismin akreditointikokeeseen.

Kurssikokonaisuudet on suunniteltu yhdessä pedagogian ammattilaisten kanssa yritysten eri avainrooleissa toimivien henkilöiden tarpeita vastaaviksi. Osallistuminen ei edellytä aiempaa kokemusta ohjelmistorobotiikasta ja online-ympäristössä toteutettuja koulutusohjelmia voidaan suorittaa erittäin joustavassa aikataulussa.

Ainutlaatuinen ratkaisu vastaamaan suureen kysyntään

Digital Workforce Academyn lähtökohtana on ollut organisaatioiden ilmaisema tarve rakentaa sisäisesti uusia kyvykkyyksiä, jotka tukevat ohjelmistorobotiikan laadukasta ja skaalautuvaa käyttöä. Suomalaisyhtiön lanseeraama maailmanlaajuisesti ainutlaatuinen koulutusohjelma tekee tavoitellusta osaamisesta helposti ja nopeasti saavutettavaa.

”Ohjelmistorobotiikan käytön odotetaan kasvavan satoja prosentteja lähivuosina. Teknologian menestyksekäs käyttöönotto ja isomman mittakaavan hyötyjen saavuttaminen pitkällä aikavälillä edellyttää organisaatioilta uudenlaista osaamista. Juuri tähän Academyn kurssit valmentavat”, toteaa Digital Workforcen perustaja Mika Vainio-Mattila.

Kohtaa tulevaisuuden haasteet digityöntekijä rinnallasi! Ota meihin yhteyttä ja selvitä automaation potentiaali omassa organisaatiossasi jo tänään. Tutustu myös Digital Workforce Academyn tarjoomaan.

Case Ropsu – Espoon väsymätön digiduunari

Palvelukuvaus – Espoon kaupungin Digityöntekijä

Digital Workforcen pilvipalveluna tuotettu ohjelmistorobotti Ropsu työskentelee Espoon kaupungilla vanhustenpalveluissa kotihoidon yksikössä. Ropsun tehtävänä on valvoa kotihoidon yksikön hoitajien työvuorosuunnitelmaa ja resursointia. Mikäli jossakin vuorossa on tarpeeseen nähden puutetta, käy Ropsu tilaamassa vuoroon työntekijän henkilöstövuokrausyritykseltä.

Työskennellessään Espoon kaupungilla, Ropsu vapauttaa kaupungin työntekijöiden työaikaa asiantuntemusta vaativiin töihin. Ropsun tukemana Espoon työntekijät voivat keskittyä hoitamaan johtamistaitoja ja välitöntä reagointia vaativia tilanteita. Työajan vapautuminen näkyy muun muassa jäljelle jäävän muun työn jakautumisena suuremmalle työntekijäjoukolle. Näin myös muiden liiketoimintaprosessien läpimenoaikaa on voitu nopeuttaa. Samoin palvelun laatua ja tehokkuutta ollaan voitu kehittää entisestään. Kaupungin työntekijät ovat ottaneet Ropsun vastaan uutena tiimin jäsenenä ja sen toimintaa on kiitetty laajasti.

Vuoden 2016 aikana aloitettu pilottihanke toi voiton kotimaisessa Laatukeskuksen Quality Innovation Awardin- kilpailussa joulukuussa sekä vastaavassa kansainvälisessä sarjassa keväällä 2017. Vuodenvaihteessa tuotantoon siirtynyt pilottihanke on vastikään päättynyt ja projektille on haettu jatkoaikaa. 2017 aikana tarkoituksena on siirtyä pilotista strategiseen kumppanuuteen ja laajentaa Ropsun käyttöä entisestään.

Tavoitteet

Pilottiprojektin tavoitteina olivat liiketoimintahyötyjen toteaminen, ohjelmistorobotiikan ymmärryksen kasvattaminen Espoossa sekä kokemusten saaminen ohjelmistorobotiikan soveltuvuudesta.

Kaikki pilotille asetetut tavoitteet toteutuivat projektin aikana. Ropsu-robotti vapautti työaikaa muuhun työhön, tilausten teko nopeutui ja esimerkiksi näppäilyvirheistä tai unohduksista johtuvat virheet poistuivat. Projektin myötä kasvoi myös asiakkaan ymmärrys siitä, mistä ohjelmistorobotiikassa on kyse ja millaiseen työhön se soveltuu. Espoossa pystyttiin jo projektin aikana tunnistamaan uusia prosesseja, joita voitaisi automatisoida tulevaisuudessa.

Jatkokehitys ja laajentaminen

Ropsun työsarkaa on myös helppo laajentaa nykyisestä: Robotti voi samalla logiikalla tilata henkilöstöä eri tehtäviin tai uusille toiminta-alueille, esimerkiksi sairaaloihin. Toimintaa voidaan laajentaa myös Espoon sisällä muihin yksiköihin. Laajemmin tarkasteltuna, sama ratkaisu olisi jalkautettavissa kaikkiin kuntiin, joissa käytetään kyseisiä järjestelmiä. Lisäksi valmista ratkaisua voitaisiin soveltaa nopeasti kunnissa ja muissa organisaatioissa, joissa toimintalogiikka on sama.

Tekninen ympäristö

Espoon kaupungin digityöntekijä on toteutettu pilvipalveluna Digital Workforce Servicesin RaaS-mallin (Robot as a Service) mukaisesti. Digityöntekijä sijaitsee Digital Workforcen virtuaalikoneella, josta on rakennettu VPN-yhteys tarvittavilla avauksilla Espoon kaupungille. Virtuaalikoneelle on asennettu tarvittujen järjestelmien clientit ja digityöntekijän käyttöön on lisätty työssä hyödynnettävät verkkolevyt. Suoraan, sähköpostitse tapahtuvaan raportointiin digityöntekijä käyttää SMTP-serveriä.

Espoon kaupungilla käytössä oleva pilvipalveluratkaisu tarjoaa asiakkaalle joustavan ja helposti skaalautuvan alustan ohjelmistorobotiikalle. Automatisoitujen prosessien määrän kasvaessa voidaan asiakkaalle provisioida nopeasti uusia ohjelmistorobotteja käyttöön. RPA-ratkaisuja voidaan kehittää helposti ja nopeasti esimerkiksi RDP-yhteydellä. Nykyisellään käytössä on yritys- tai enterprise-tasoinen RPA-ympäristö.

DWF:n pilvipalvelu on tietoturvaltaan korkealuokkainen ja hyvin suojattu. Espoon kaupungille on omistettu oma osa verkosta, joka on eristetty ulkoverkoista. Samassa ympäristössä ei ole Tampereen robotin lisäksi muita robotteja. Pilvipalveluympäristö on helposti monitoroitavissa ja ylläpidettävissä. Myös asiakkaalle voidaan antamaan pääsy ympäristöön Process Controller-tasolla, jolloin asiakas voi itse määrittää esimerkiksi robotin aikataulun. Ympäristössä on erilliset tietokannat ja virtuaalikoneet tuotanto- ja kehityskäyttöön sekä robotin monitorointiin, ylläpitoon ja ympäristön orkestrointiin.

DWF pilvipalveluun voi jatkossa hankkia lisäpalveluna esimerkiksi objektikirjaston tai raportointityökalun puhelinsovelluksen.

 

Prosessien kuvaus

Työvuorotarpeen laskeminen suunnitelmasta

Robotti laskee kolmen viikon välein seuraavan työvuorojakson suunnitelmasta henkilötarpeen sekä toteuman toiminnanohjausjärjestelmästä. Näiden erotus kertoo montako vuokratyöläistä on tilattava tulevalle jaksolle. Puutevuorojen perusteella robotti luo oman työjonon tehtäviä tilauksia varten.

Työvuorotarpeen laskeminen toteumasta

Robotti laskee päivittäin käynnissä olevan työvuorojakson henkilötarpeen ja toteuman. Robotti saa näiden erotuksesta selville mahdolliset puutteet esimerkiksi sairaspoissaolojen vuoksi. Näiden perusteella robotti luo työjonon tehtäviä tilauksia varten.

Työvuorojen tilaus

Robotti luo työjonossaan olevien henkilötarpeiden mukaiset työvuorot työvuorojärjestelmään. Tämän jälkeen robotti tilaa vuoroihin työntekijät henkilöstöpalveluyrityksen järjestelmästä.

Työvuorojen seuranta

Tehtyään tilaukset robotti tarkistaa henkilöstöpalveluyrityksen järjestelmästä, onko sen aiemmin tilaamia vuoroja otettu vastaan. Jos työntekijä on ottanut vuoron vastaan, liittää robotti tämän henkilön nimen työvuorojärjestelmään perustettuun työvuoroon. Mikäli työvuoroa ei ole otettu vastaan ja sen toteutumiseen on alle 5 päivää, siirtää robotti puutteen esimiehelleen manuaalikäsittelyyn.

 

Digityöntekijä – 0 – 100 km/h sadassa päivässä

Sanotaan, että digityöntekijän (ohjelmistorobotiikan) käyttöönotto on helppoa. Projektit ovat lyhyitä ja vaivattomia ilman byrokratiaa. Mikä tahansa organisaation rutiineista automatisoituu käden käänteessä vain muutamassa viikossa. Lopultakin voimme liiketoiminnan puolella unohtaa IT-budjetit ja pitkät toivomuslistat, joita tietohallinto ei kuitenkaan koskaan saa täysin toimitettua. Vai onko se sittenkään näin helppoa? No, tavallaan on, tavallaan ei.

Skaalautuvuutta ja toistettavuutta etsimässä

Digityöntekijöiden opettaminen (automaatioskriptien tekeminen) on periaatteessa helppoa ja nopeaa. Kunhan ensin on löydetty oikeat kohdeprosessit ja mietitty esimerkiksi, miten automaatio saattaa muuttaa prosessia tai miten prosessien poikkeamat käsitellään. Ja päätetty, kuinka ihmiskollegoiden rooli muuttuu tiimissä, kun digityöntekijä tekee puuduttavat rutiinit jättäen ihmisille aikaa ajatteluun ja luovaan työhön. Ennen kuin digityöntekijä on aidosti skaalautuva, tarvitaan myös tekninen alusta, josta voi tilata uusia digityöntekijöitä sormia napsauttamalla.

Todellinen ”hauskuus” alkaa siinä vaiheessa, kun perusjärjestelmiin tehdään versionpäivityksiä ja vasta toteutetut kymmenet prosessiautomaatiot lakkaavatkin toimimasta. Tässähän muistuu ihan mieleen IT:n alkuajat (tai ATK:ksi sitä kai silloin kutsuttiin). Silloin oltiin todella luovia ja kovat IT- kundit olivat varsinaisia sankareita. Kaikki tiesivät, että Jaskan lomaillessa kukaan muu ei osaa operoida järjestelmiä. Ei kuulosta oikein hyvältä tavalta automatisoida liiketoiminnalle kriittisiä prosesseja.

Jos et tiedä minne olet menossa, kaikki tiet johtavat sinne

Organisaatiot eivät palkkaa digityöntekijöitä vain huvin vuoksi (vaikka se on tosi mukavaa, usko pois!). Digityöntekijältä halutaan konkreettisia tuloksia: parempaa tehokkuutta, parempaa laatua tai vaikkapa suurempaa lisäarvon tuottoa asiakkaille. Mikä ikinä onkaan tavoite, voit olla varma, että se ei toteudu itsestään. Heti matkan aluksi on syytä miettiä, mitä tavoittelee ja rakentaa saman tien toimintamalli, joka toteuttaa tavoitteen.

Digityöntekijä on oikein käytettynä äärimmäisen tehokas ja joustava työkalu. Mutta myös kaikkein joustavimmatkin työkalut tarvitsevat käyttöohjeet, johtamista ja malleja. Jos työkalu on niin helppo, että kuka tahansa osaa sitä käyttää, voit olla varma, että ennen silmänräpäytystä organisaatioon on syntynyt satoja näppäriä automaatioita – joista valitettavasti moni lopettaa toimintansa seuraavassa ERP- päivityksessä kunnes ne on konfiguroitu uudelleen.

Digityöntekijää pitää johtaa, eihän ihmisiäkään saa jättää ilman tukea

Kuvitellaanpa hetki ihmisistä koostuvaa organisaatiota ilman sääntöjä tai tavoitteita. Jokainen saisi tehdä mitä haluaa ja miten haluaa sopimatta mitään kollegoidensa kanssa. Jotenkin epäilen, että tästä organisaatiokokeilusta ei tulisi kovin menestyksekästä tai pitkäikäistä. Nykyään puhutaan paljon itseohjautuvasta organisaatiosta ja tiimeistä sekä Teal organisation/Holakratia- tyyppisistä orgaanisista rakenteista. Kannattaa muistaa, että ne ovat varsin kaukana anarkiasta. Niissä organisaatiolle on asetettu selkeä tavoite ja pyhät perussäännöt, joiden mukaan pelataan. Samalla tavalla digityöntekijä kaipaa ympärilleen johtamista ja selkeitä tavoitteita. Digityöntekijät kun eivät valitettavasti osaa organisoitua itsekseen ilman ohjausta, eivät ainakaan vielä.

Kuinka päästä piloteista aidosti tuottavaan toimintaan?

Monet organisaatiot ovat kokeneet huikeaa euforiaa onnistuneista piloteista. Tunnelma vaan on tupannut pahasti lässähtämään, kun tosielämän tulokset ovatkin osoittautuneet lopulta aika vaatimattomiksi, eivätkä liiketoiminnalliset tavoitteet ole toteutuneet. Usein tämä johtuu siitä, että digityöntekijän käyttöönottoa ei ole tavoitteellistettu riittävästi. Eikä olla muistettu rakentaa aidosti skaalautuvia teknisiä alustoja eikä toimivia johtamis- ja organisoitumismalleja.

Me Digital Workforcessa olemme nähneet liian monen asiakkaan kärsivän liian hitaasta digityöntekijän tuottavuuskäyrän käynnistymisestä. Kun mietitään heti alusta alkaen mitä tavoitellaan, loppu oikeastaan hoituukin aika helposti: asetetaan visio ja tavoitteet, ja niistä johdetaan tarvittavat toimenpiteet. Tarvitaan toimiva ja skaalautuva alusta. Tarvitaan toimivat priorisointi- ja päätöksentekomallit. Tämä ei ole varsinaisesti rakettitiedettä, mutta silti jokaisen organisaation täytyy miettiä asia läpi omaan toimintaansa sopivaksi. Ja liian monelta tuo mietintä on jäänyt tekemättä. Jos kuulostaa tutulta ja tuntuu, että saippuapala välillä karkaa käsistä, istutaan alas ja jutellaan hetki.

Siirry suoraan kiihdytyskaistalle

Digital Workforce on jo tehnyt tämän matkan usean organisaation kanssa. Yhdessä asiakkaiden kanssa on koettu tuskaa ja hienoja oivalluksia. Näistä kokemuksista olemme kiteyttäneet opit, miten digityöntekijää pitää johtaa pohjoismaisessa kulttuuri- ja IT-ympäristössä. Olemme tuotteistaneet 100 päivän digityöntekijän käynnistysohjelman, jonka avulla siirryt satunnaisten pilottien ja kokeilujen kierteestä aitoon tuottavuuteen ja organisoituun itsensä rahoittavaan robotiikan kehitysohjelman pariin sadassa päivässä. Haluatko lisätietoja? Ota meihin yhteyttä!

Jari Annala: jari.annala@digitalworkforce.fi / p. +358(0) 400 33 85 85

 

Kohtaa tulevaisuuden haasteet digityöntekijä rinnallasi! Ota meihin yhteyttä ja selvitä automaation potentiaali omassa organisaatiossasi jo tänään. 

Artikkeli: Jari Annala –Digital (R)evolutionist, Digital Workforce
Kuva KeWynn Lee lisenssillä CC BY 2.0

BPO vs RPA – Robotille ulkoistaminen

Liiketoimintaprosessien ulkoistaminen ei ole ajatuksena uusi. Yritykset ovat jo pitkään ulkoistaneet muun muassa IT-, siivous-, ja turvallisuus palveluitaan.

Myös RPA voidaan nähdä eräänä ulkoistamisen muotona. Henkilön tai ihmisryhmän sijaan, työ ulkoistetaan ohjelmiston suoritettavaksi.

Wikipedian mukaan liiketoimintaprosessien ulkoistaminen auttaa yrityksiä parantamaan joustavuutta neljällä eri tavalla:

  1. Palveluista maksetaan suoritusperusteisesti. Tämä tarkoittaa, että yritys maksaa vain ja ainoastaan tarvitsemastaan palvelusta. Kun yritys tarvitsee esimerkiksi siivouspalveluita kaksi tuntia päivässä maksaa se vain näistä kahdesta työtunnista sen sijaan, että se palkkaisi täysipäiväisen siivoojan.
  2. Yritys voi keskittyä toimintansa kannalta keskeisimpään tekemiseen. Kun ylimääräiset funktiot on leikattu pois, voidaan voimavaroja vapauttaa tuottavampiin tarkoituksiin.
  3. Liiketoiminnan prosessit nopeutuvat entisestään. Tehokas ulkoistustoiminta voi nopeuttaa esimerkiksi tuotantolaitoksen suorituskykyä tai, RPA:n tapauksessa, vaikka lomakkeiden prosessointia.
  4. Ulkoistaminen mahdollistaa nopean ja joustavan liiketoiminnan organisaation kasvaessa. Yrityksen kasvaessa velvoitteet ja byrokratia sitovat toimintaa lisääntyvässä määrin. Ulkoistamalla esimerkiksi tarvittavaa raportointia, voidaan vähentää byrokratian kuormittavuutta.

Edellä esitettyjä näkökulmia on testattu onnistuneesti monessa organisaatiossa. Sillä, onko toiminta ulkoistettu ihmiselle vai robotille, ei näistä lähtökohdista ole merkitystä.

Robotiikkaa voidaan lähestyä myös paljon henkilökohtaisemmasta näkökulmasta. Robotti voi korvata osan yksittäisen henkilön työstä helpostikin, mutta kokonaisen työntekijän työpanoksen korvaaminen robotilla on jo vaikeaa. Voidaankin leikkiä ajatuksella, että työntekijä ulkoistaa robotille osan tehtävistään. Näin työntekijä ottaisi yhtiön roolin yllä olevissa esimerkeissä.

Tässä tapauksessa yllä olevat kohdat voidaan nähdä seuraavalla tavalla:

  1. Ylläolevassa esimerkissä yhtiön on helppo laskea, miten paljon se säästää, kun maksaa täysipäiväisen siivoojan sijaan vain kahdesta siivoustunnista. Samaan tapaan on mahdollista laskea miten paljon robotti säästää yksittäisen työntekijän aikaa ja siten työnantajan rahaa.
  2. Työntekijä voi keskittyä monipuolisempiin ja siten (useimmiten) palkitsevampiin tehtäviin, jotka vastaavat hänen omaa ydinosaamistaan. Työntekijä myös arvostaa näitä tehtäviä enemmän kuin rutiineja, jotka voidaan määrittää robotin tehtäväksi.
  3. Mikäli robotti suorittaa osan työstä, esimerkiksi kokoaa raportin, jonka pohjalta työntekijä rakentaa analyysin tai esityksen, tulee huomiota kiinnittää ajankäyttöön. Jos tehtävään kuluu kokonaisuudessaan sama aika kuin ennenkin, on syytä tarkastella tilannetta lähemmin. Saattaa olla, että esitykset ja analyysit ovat entistä parempia. Joka tapauksessa, myös työntekijän on hyvä olla tietoinen robotiikan soveltamiseen liittyvistä tavoitteista.
  4. Työntekijän ei tarvitse automaation myötä tehdä jokaista pientä asiaa manuaalisesti, jolloin tehtävissä on helpompi pysyä ajantasalla. Ajankohtainen toiminta luo kilpailuetua ja sen vaikutukset ulottuvat laajalle ympäristöön.

Oman ura johtaminen on kasvava trendi länsimaissa, jota RPA tukee hyvin. Tylsien rutiinien ulkoistaminen vapauttaa aikaa työssä oleellisiin tehtäviin ja helpottaa keskittymistä myös yksilön kannalta tärkeimpään.

RPA:n tehtävä on ottaa robotti pois ihmisestä.

Kohtaa tulevaisuuden haasteet digityöntekijä rinnallasi! Ota meihin yhteyttä ja selvitä automaation potentiaali omassa organisaatiossasi jo tänään. 

Artikkeli: Emma Luukka – RPA Solutions Consultant, Digital Workforce
Kuva Ken Teegardin lisenssillä CC BY 2.0

Älykäs Automaatio – Edistyksen askeleet

Monet ihmiset näkevät mielessään uhkakuvia töitä varastavista roboteista kuullessaan ensimmäistä kertaa tietotyötä automatisoivista digityöntekijöistä (Robotic Process Automation, RPA). Ymmärrettävistä syistä pelkojen värittämä mielikuva on varsin negatiivinen. Todellisuudessa on hyvin epätodennäköistä, että ohjelmistorobotti päätyisi korvaamaan työntekijän koko panoksen.

Digityöntekijä koulutetaan tiettyihin rutiinitehtäviin, joissa se toimii valituin perustein ennalta määrätyllä tavalla. Kaikenlainen luova ajattelu sekä uudet tilanteet ovat robotille sekavia, joten harkinnallinen päätöksenteko jää ihmisten vastuulle. Tämä asettaa paineita robotin suunnitteluun ja määrittelyyn, mutta tarjoaa myös helpotusta niille, jotka pelkäävät työnsä puolesta. Yleensä viimeistään kokemus jostakin RPA-projektista pyyhkii huolet ja herättää kiinnostuksen tutustua teknologiaan lähemmin.

Vuonna 2015 yhdysvaltalainen tutkimusyhtiö, Horses for Sources julkaisi näkemyksensä yksinkertaisten palvelinkeskusten ja täysautomatisoitujen prosessien välille rakentuvasta jatkumosta. “The Horses for Sources Intelligent Automation Continuum”-malli esittää visuaalisesti organisaatioiden hyödyntämän automaation laajan skaalan. Mallin lähtökohtana on alkeellinen automaatio yksinkertaisine ajastamisineen ja komentoineen. Jatkumon toisessa päässä viitataan todellisen tekoälyn hyödyntämiseen liiketoiminnassa. Näiden kahden ääripään välille jää runsaasti tilaa automaation eri tasoille.

 

hfs
Kuva omistajan luvalla: HfS Research, The Services Research CompanyTM, Intelligent Automation Continuum.

 

Älykkään automaation skaala

Vasemmalta alkaen – Yksinkertaiset palvelinkeskukset

Kuten edellä mainittiin, yksinkertaiset palvelinkeskukset muodostavat automaation alimman tason. Automaatio toteutetaan käyttäen yksinkertaisia komentoja, aikataulutuksia tai muita alkeellisia keinoja. Keinosta riippumatta tälle automaation tasolle on tyypillistä, että prosessin käynnistää jokin laukaiseva tekijä – tietty aika tai tapahtuma (kuten sähköpostin vastaanottaminen) – ja siinä käsitelty data on hyvin jäsenneltyä. Prosessi kulkee aina samalla tavalla ilman muuttujia. Alkeellinen automaatio ei tue useita päätöksentekovaiheita sisältävää toimintaa tai tarjoa mahdollisuuksia prosessin haarautumiseen.

RPA

Seuraava askel skaalalla on ohjelmistorobotiikka, jolla toteutetaan tietotyön rutiiniprosessien automaatio. RPA-ratkaisut matkivat ihmistyöntekijöitä tietokoneen näppäimistön ja hiiren käytössä. Ne ovat silti suhteellisen yksinkertaisia, käsittelevät jäsenneltyä dataa ja aloittavat prosessin laukaisevan tekijän vaikutuksesta.

Itsenäiset alustat

Itsenäiset alustat ovat edellä esitettyjä teknologioita monimutkaisempia. Autonomiset alustat tekevät päätöksiä itsenäisesti, kun taas RPA-ratkaisuissa eri tilanteisiin sopivat oikeat päätökset on määritetty ennalta. Itsenäisesti toimivat alustat kehittävät toimintakykyään tarkkailemalla ja optimoimalla omaa statustaan suhteessa muuttuviin olosuhteisiin.

Esimerkiksi jonkin palvelun lakatessa toimimasta ohjelmistorobotti jatkaa virheviestin lähettämistä loputtomasti, kunnes se suljetaan tai palvelu nousee jälleen pystyyn, mikäli sitä ole etukäteen opetettu toisin. Autonominen alusta puolestaan kykenee itsenäiseen päätöksentekoon samassa tilanteessa ja lähettää vain yhden virheviestin jatkaen testaamista tämän jälkeen kunnes palvelu on jälleen käytettävissä.

Kognitiivinen tiedonkäsittely

Kognitiivinen tiedonkäsittely on jälleen askeleen lähempänä ihmisaivojen toimintaa. IBM:n mukaan Kognitiiviset tietojärjestelmät kykenevät laajamittaiseen oppimiseen, tarkoituksenmukaiseen argumentointiin ja luontevaan vuorovaikutukseen ihmisten kanssa. Nämä systeemit viestivät niin ihmisten kuin koneiden kanssa, oppivat joustavasti dynaamisessa tietoympäristössä ja mukauttavat toimintaansa tavoitteiden muuttuessa. Kognitiiviset tietojärjestelmät on suunniteltu käsittelemään monitulkinnallisia tilanteita, joiden ratkaiseminen vaatii sekä tiedon laajaa keruuta että kykyä käsitellä tulkinnanvaraista dataa.

On kuvaavaa, että kognitiiviseen tiedonkäsittelyyn kykenevät ratkaisut kantavat ihmisten nimiä (IBM: Watson, Accenture & IPSoft: Amelia) kun taas edellä esitettyjen teknologioiden nimet ovat muodoltaan ohjelmistoille tyypillisiä (Cicero, Blue Prism, Ignio).

Todellinen tekoäly

Tekoäly viittaa kokonaan autonomisiin järjestelmiin, jotka kykenevät vuorovaikutukseen ympäristönsä kanssa kaikissa tilanteessa ja voivat saavuttaa päämääränsä itsenäisesti. Toisin ilmaistuna toimimaan ihmisen tavoin. Tietokoneiden kyvykkyyksien kasvaessa on entistä helpompi tunnistaa, mitä toimintoja ei voida pitää tekoälyn piiriin kuuluvina, silti todellisen tekoälyn määrittäminen on edelleen vaikeaa. Muun muassa kuvantunnistusta pidettiin aiemmin tekoälyn eräänä muotona, kun se nykyisin nähdään rutiiniteknologiana.

Jatkumon loppupäässä prosessit perustuvat säännöille eivätkä kaipaa laukaisevia tekijöitä toimiakseen. Ihmisaivojen tavoin tekoälyjärjestelmät käsittelevät saumattomasti myös jäsentelemätöntä dataa.

On huomioitavaa, että mitkään nykyisin olemassa olevat teknologiat eivät yllä tälle tasolle.

 

Liiketoiminnan prosessien johtaminen ja tiedon tallentaminen

Sateenvarjona koko automaation skaalalle toimii liiketoiminnan prosessien johtaminen (Business process management, BPM) ja tapa, jolla tietoa tallennetaan.

Liiketoimintaprosessien johtaminen on liiketoimintaa ohjaavien prosessien optimointia. Onpa prosessi soveltuva automatisoitavaksi tai ei, tulee se optimoida eli tehdä tehokkaasti. Automaatio on yksi työkalu liiketoimintaprosessien tehostamisessa.

Toisaalta tärkeää on tunnistaa, miten ja minne prosessissa käytettävä data tallennetaan. Onko tieto tallennettu jäsennetyssä muodossa tietokantaan? Onko tieto helposti skannattavassa muodossa? Sijaitseeko se prosessissa käytetyn järjestelmän kanssa samalla palvelimella? Onko tieto tallennettu pilvipalveluun? Kaikki nämä kysymykset vaikuttavat automatisoituun järjestelmään.

Niin houkuttelevalta kuin kaikkien työtehtävien siirtäminen robotin taakaksi kuulostaakin, ei ajatus vastaa todellisuutta kovinkaan läheisesti. Pysähdy kuitenkin miettimään, löytyykö työvuoresi uumenista tehtäviä, jotka ilolla jättäisit ohjelmistorobotin hoidettavaksi. Puuduttavatko kulukirjaukset, manuaalinen tiedonsiirto tai raportit työpäivääsi? Useimmat ihmiset käyttävät palan työaikaansa turhauttaviin rutiineihin. Monet näistä tehtävistä sopivat digityöntekijän hoidettavaksi, jolloin osaavat kädet vapautuvat mielekkäämpiin tehtäviin. Tunnistatko itsesi digiapua kaipaavien joukossa?

 

Kohtaa tulevaisuuden haasteet digityöntekijä rinnallasi! Ota meihin yhteyttä ja selvitä automaation potentiaali omassa organisaatiossasi jo tänään. 

Artikkeli: Emma Luukka – RPA Solutions Consultant, Digital Workforce
Kuva Melissa Brawner lisenssillä CC BY 2.0