Organizace vidí v RPA - robotické automatizaci procesů, tedy provádění repetivních manuálních úkonů v aplikacích pomocí jiného software, namísto zaměstnanců, snadno dosažitelnou metu. „Zaměstnanci pochopitelně mohou dál kopírovat, vkládat a měnit data ručně, přenecháte-li ale tyto aktivity RPA, sníží se chybovost a zvýší se kvalita dat,“ vysvětluje viceprezidentka výzkumu Gartneru Cathy Tornbohmová.

RPA dnes nejčastěji nasazují banky a pojišťovny, ale také podniky ze segmentu utilit či telekomunikací. „Jde obvykle o snahu propojit různé prvky účetních a HR systémů, v nichž lze automatizovat současné manuální úkony či procesy pomocí RPA nebo automatizovat funkce legacy systémů,“ vysvětluje Tornbohmová. RPA nástroje v podstatě kopírují „ruční“ práci lidského operátora v uživatelském prostředí aplikace – ta přitom může běžet buď na koncové stanici, nebo v serverovém prostředí.

Odhady Gartneru hovoří jasně – z RPA se v případě největších podniků stává mainstreamová záležitost, do konce letošního roku ji nasadí 60 % organizací s obratem nad miliardu dolarů a do roku 2022 bude RPA v nějaké podobě a míře využívat 85 % velkých a obřích podniků a organizací. Růst bude pohánět jak klesající cena RPA (o 10–15 % v průběhu příštího roku) a také očekávané úspory a zvýšení přesnosti, jež RPA obvykle slibuje.

RPA se tak bude postupně stávat „mainstream“ technologií vhodnou zejména tam, kde je třeba překlápět data mezi systémy, nebo v případech práce se strukturovanými, digitalizovanými daty, jež jsou zpracována podle přesných pevných pravidel. Atraktivní oblastí jsou také historické či externí systémy a aplikace, u nichž může být RPA alternativou k jejich nahrazení či integraci do moderních systémů.
Dalším trendem je integrace AI funkcí do RPA produktů – tedy doplnění strojového učení a dalších AI technik pro rozšíření možností automatizace za hranice provádění přesně daných úkonů.

Tři časté chyby při nasazování RPA

Analytici Gartneru zároveň varují před typickými úskalími a chybami, které podniky při nasazování RPA dělají například ve finanční sféře:

• Ve fázi plánování je to obvykle uvažování o RPA a jeho plánování jako kompletního (end-to-end) procesu namísto soustředění se na konkrétní aktivitu v rámci procesu. Mapování celého procesu před jeho automatizací celý projekt výrazně zpomaluje a může být méně efektivní. Je-li totiž úspěšně automatizována jedna konkrétní aktivita, lze obvykle daný kód rychle upravit pro další podobné aktivity v témže nebo jiném procesu.
   
• Ve fázi výstavby nastávají potíže, jestliže je k nasazení RPA přistupováno stejně jako k historickým technologickým projektům, tedy metodou „velkého třesku“, kdy je většina use case zmapována a testována před implementací, je vytvořen seznam požadavků a osloveni dodavatelé. „Před nasazením RPA opravdu nepotřebujete znát každý myslitelný požadavek a způsob uplatnění. Takový přístup především vyžaduje mnohem více času a peněz,“ vysvětluje Robinsonová.
   
• Ve fázi testování je chybou přílišné spoléhání se na dodavatele a IT týmy. Odpovědný by měl být firemní RPA tým, zatímco dodavatelé a IT by měli zajišťovat potřebnou podporu, když je třeba. „Vždy platí, že roboti jsou jen tak dobří jako lidé, kteří je navrhují a spravují,“ dodává Robinsonov