Presidente Executivo da Blue Prism Jason Kingdon Explora Crescimento Rápido do RPA

RPA sendo adotado em taxas crescentes. Jason Kingdon primeiro se envolveu com Blue Prism em 2007. Treze anos depois, após couple stints fora da empresa, retornou como chairman executivo justamente quando boom RPA começou.

Oito anos atrás termo RPA não existia e empresas não compravam ideia de automação de processos robóticos. Não é mais caso — Blue Prism, UiPath, Automation Anywhere e AntWorks são apenas quatro membros do crescente mercado RPA.

No caso Blue Prism, seguindo IPO 2016, empresa cresceu de 60 funcionários para mais de 1.000 pessoas. “Temos clientes em 170 países, trabalhamos com 20% empresas Fortune 2000 e ativos em mais de 70 setores comerciais que compraram produto,” disse Kingdon.

Uma explosão RPA

Certamente houve explosão de interesse em RPA e toda ideia de automação — tirando processos manuais demorados do passado das mãos do funcionário.

“Entre nós [líderes mercado RPA], introduzimos mundo ao potencial de automação e sua aplicação a vários processos e funções de negócio,” continuou.

Kingdon não está errado. Receita software RPA cresceu 63,1% em 2018 para $846 milhões, tornando segmento enterprise software de crescimento mais rápido global, segundo Gartner.

RPA apenas no início

RPA, apesar crescimento incrível software, ainda está em estágios muito iniciais de aplicação e adoção.

Existem duas áreas Kingdon vê como significant growth areas:

1. Automação de processos enterprise para negócio wider.

2. Automação inteligente que auxilia indivíduos em tarefas diárias.

“Estes são dois markets sobrepostos um no outro, mas pertencem ao mercado RPA.”

“Primeiro similar a modelo tipo Alexa, onde automação cria atalhos para usuário no workplace e segundo, mais modelo tipo ERP, onde automação usada para ajudar organizar negócio e seus processos,” explicou.

Boa analogia para isso é quando robótica introduzida em manufatura — completamente revolutionizou este setor large scale.

“Com RPA, mesma capacidade alcançável para indústria serviços,” continuou Kingdon. “Todo processo negócio, algo repetível e pode deliver outcome, é capaz de ser automatizado.”

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RPA não é TI

Estágios iniciais RPA, clientes perguntam provedores — como Blue Prism — várias questões: como posso usar esta tecnologia? Como escalar dentro minha organização? Como torna parte chave do que minha organização faz? Qual diferença entre isto e TI?

TI fornece infraestrutura core, manipulação massa dados, armazenamento dados e empacotamento ao redor grandes tarefas automação em departamentos como RH, Folha Pagamento e Logística. Sobre este core TI, processos rodam e são estes que podem ser automatizados.

Estes robôs software devem interoperar com qualquer sistema ou processo e aim é tornarem trabalhador digital que trabalha como se fosse humano.

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Além do hype

Organizações podem medir ROI investimentos RPA. E, outcomes tangíveis tecnologia apresentou sugerem está beyond hype outras tecnologias, onde resultados less tangíveis.

Em 2015, London School of Economics encontrou RPA yield ROI três-anos 800%, baseado case study com Telefônica O2.

Este impacto transformacional levou organizações adotar tecnologia em droves, pois muda ground rules em termos do que podem fazer dentro organizações — streamline, inovar e stave off disrupção.

“Por isso RPA representa desafio para offshoring. Deixa organizações olhar infraestrutura forma totalmente diferente e como executam processos negócio,” adicionou Kingdon.

Trabalhador digital, habilitador tecnologia

Com RPA, todo sistema interoperável com todo outro sistema. Estes trabalhadores digitais têm que conseguir trabalhar com outros trabalhadores digitais, assim como humanos interagem entre si.

“Alocação tarefas similar a dinâmica humanos interagindo entre si. Se tarefa atrasada, trabalhadores digitais podem swarm para aquela tarefa, trabalhar nela e colocá-la de volta no prazo.”

“Se aplicação nova produzida próximo ano, usuários negócio podem treinar estes trabalhadores digitais como usar nova aplicação, just like você faria com ser humano.”

“Isso levou a massive step change termos interoperabilidade sistemas, que historicamente não disponível organizações,” disse Kingdon.

Esta capacidade treinar trabalhadores digitais significa organizações conseguirão adotar novas tecnologias com taxa muito mais rápida.

Como exemplo isso em prática, Kingdon referiu empresa Blue Prism trabalhou, BigMedilytics, que usa deep neural net scan imagens retina para possíveis sinais diabetes.

Disse: “Empresa composta por doutores e PhDs processamento visual e queriam vender esta capacidade para NHS.”

“Problema é que NHS tem mais de 265 diferentes sistemas administração pacientes, nenhum dos quais conversam entre si.”

“BigMedilytics poderia ter gasto resto tempo building interfaces para vários sistemas dentro diferentes NHS Trusts, mas em vez usaram RPA abrir tecnologia deles para todo ecossistema diferentes sistemas dentro NHS. Tecnologia da empresa instantaneamente ficou disponível.”

Neste exemplo, pensando sobre análise imagem ou texto não estruturado para capacidades IA especialistas, RPA colocou tecnologia BigMedilytic em processo e distribuiu processo cross todo NHS.

RPA, em última análise, pode ajudar acelerar adoção outras tecnologias sem mesmas barreiras técnicas que existiam.