Pasar hyper-automation global bernilai sekitar $9 miliar pada tahun 2021. Diperkirakan akan tumbuh menjadi sekitar $26,5 miliar pada tahun 2028, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sekitar 23,5% antara tahun 2022 dan 2028. Pertumbuhan signifikan ini merupakan hasil dari aplikasi bisnis praktis dari hyperautomation. Dari mengubah tugas sehari-hari hingga merevolusi manajemen, hyper-automation adalah kunci untuk lingkungan bisnis otomatis yang berorientasi masa depan.

Apa itu hyperautomation?

Hyper-automation adalah konsep otomatisasi holistik dari proses perusahaan menggunakan teknologi canggih. Ini mencakup, tetapi tidak terbatas pada:

  • Robotisasi proses bisnis (Robotic Process Automation, RPA),
  • Antarmuka Pemrograman Aplikasi (APIs),
  • Kecerdasan Buatan (AI),
  • Pembelajaran Mesin (ML), dan
  • Teknologi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP).

Tujuannya adalah untuk mengurangi kebutuhan intervensi manusia dalam tugas-tugas repetitif demi fokus pada pekerjaan kreatif dan membangun keunggulan kompetitif.

Keuntungan utama dari hyperautomation adalah:

  • mengurangi biaya operasi perusahaan,
  • menghemat waktu dan sumber daya manusia,
  • menghilangkan kesalahan,
  • fleksibilitas yang lebih besar,
  • skala operasi yang signifikan dan
  • meningkatkan kualitas layanan pelanggan.

Namun, tantangan seperti biaya investasi awal yang tinggi atau kebutuhan akan pengetahuan khusus dapat menjadi penghalang bagi banyak perusahaan.

Hyperautomation vs. otomatisasi

Hyperautomation berbeda dari otomatisasi tradisional dalam skala dan ruang lingkup. Sementara otomatisasi fokus pada tugas tunggal, hyperautomation mencakup seluruh proses dan ekosistem perusahaan dan bertujuan untuk transformasi digital yang komprehensif daripada perbaikan titik dalam efisiensi operasi perusahaan.

Otomatisasi

Otomatisasi mengacu pada penggunaan teknologi untuk meminimalkan atau menghilangkan pelaksanaan manual tugas dan proses yang repetitif. Alat seperti make.com atau Zapier memungkinkan otomatisasi tugas, seperti memindahkan data antara aplikasi yang berbeda, menghasilkan notifikasi atau menjadwalkan tugas. Misalnya, Zapier dapat secara otomatis memperbarui spreadsheet di Google Sheets ketika entri baru ditambahkan di Google Forms.

hyperautomation

Sumber: make.com (https://www.make.com/)

Hyperautomation

Hyperautomation, di sisi lain, adalah bentuk otomatisasi yang lebih canggih yang mengintegrasikan berbagai teknologi seperti kecerdasan buatan (AI), otomatisasi proses robotik (RPA), dan antarmuka pemrograman aplikasi (APIs) untuk menciptakan sistem yang dapat secara otomatis mengelola dan mengoptimalkan proses bisnis yang kompleks dan multi-langkah.

hyperautomation

Sumber: Keysight (https://www.keysight.com)

Hyperautomation memiliki alat seperti platform RPA untuk berintegrasi dengan berbagai sistem melalui API untuk mengotomatiskan berbagai tugas dan proses.

Aplikasi hyperautomation dalam bisnis

Aplikasi hyperautomation dalam bisnis mencakup, tetapi tidak terbatas pada:

  • HR dan rekrutmen – robot menganalisis dokumen rekrutmen seperti resume dan surat lamaran, dan kemudian melakukan pra-skrining kandidat secara otomatis, menjadwalkan janji rekrutmen dan mengirim notifikasi. Misalnya, Santander Bank telah menerapkan proses rekrutmen digital sepenuhnya berdasarkan hyperautomation,
  • Keuangan dan akuntansi – kombinasi kemampuan RPA dan API bersama dengan kecerdasan buatan memungkinkan otomatisasi seluruh proses pembuatan laporan dan faktur, memposting dokumen, dan memverifikasi pembayaran,
  • Manufaktur dan rantai pasokan – industri menerapkan hyperautomation untuk pemantauan inventaris, penjadwalan produksi, pelaporan otomatis, antara lain, yang mengurangi waktu henti dan meningkatkan pengiriman tepat waktu.

Bagaimana cara menerapkan hyperautomation?

Menerapkan hyperautomation di perusahaan menengah dapat menjadi proses yang rumit yang memerlukan perencanaan dan pelaksanaan yang cermat. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat membantu Anda mengorganisir dan melaksanakannya:

  1. Analisis keadaan saat ini – pada awalnya, Anda perlu mengidentifikasi dan mengevaluasi proses bisnis dan teknologi saat ini yang akan diotomatisasi. Memahami teknologi apa yang saat ini digunakan dan mengidentifikasi area yang dapat ditingkatkan dengan hyper-automation adalah kunci untuk implementasi yang sukses.
  2. Menentukan tujuan – langkah kedua adalah menetapkan tujuan spesifik yang dapat diukur yang ingin Anda capai dengan menerapkan hyper-automation, seperti meningkatkan efisiensi, mengurangi kesalahan, atau meningkatkan layanan pelanggan.
  3. Pemilihan teknologi – Sama pentingnya adalah pemilihan teknologi yang tepat untuk implementasi, seperti alat otomatisasi proses robotik (RPA), kecerdasan buatan (AI), dan antarmuka pemrograman aplikasi (APIs).
  4. Desain proses – tidak semua proses yang beroperasi di perusahaan layak untuk diotomatisasi satu per satu, kemungkinan besar, Anda perlu mengembangkan proses dan prosedur baru yang akan diotomatisasi dan diintegrasikan melalui teknologi yang dipilih.
  5. Pengembangan dan pengujian – membangun, mengonfigurasi, dan menguji sistem hyperautomation untuk memastikan bahwa sistem tersebut memenuhi persyaratan dan mencapai tujuan yang dimaksudkan adalah proses yang panjang yang harus melibatkan baik spesialis hyperautomation maupun tim perusahaan.
  6. Pelatihan tim – melatih karyawan yang akan bekerja dengan sistem baru agar mereka memahami cara menggunakannya dan bagaimana mereka dapat menggunakannya dalam pekerjaan sehari-hari mereka.
  7. Implementasi – menerapkan sistem hyperautomation ke dalam praktik, memantau kinerjanya dan menyelesaikan masalah yang mungkin muncul selama implementasi.
  8. Optimasi– Pemantauan rutin terhadap kinerja sistem hyper-automation dan melakukan perbaikan, serta melaporkan masalah dan menyelesaikannya secara berkelanjutan, diperlukan untuk memastikan sistem hyper-automation terus berkontribusi pada tujuan bisnis.

Menerapkan hyperautomation adalah proses jangka panjang yang memerlukan komitmen signifikan dari tim manajemen dan sumber daya. Ketika direncanakan dan diterapkan dengan baik, hyper-automation dapat memberikan kontribusi signifikan untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi di perusahaan.

Teknologi hyperautomation – API dan RPA

Otomatisasi proses robotik (RPA) adalah teknologi yang memungkinkan tugas-tugas yang membosankan dan repetitif untuk diotomatisasi dengan “robot” yang dapat meniru tindakan manusia dalam mengoperasikan aplikasi. Dalam bentuk dasarnya, RPA dapat, misalnya, menyalin teks dari jendela browser yang dipilih dan menempelkannya ke dalam spreadsheet. Ketika RPA dilengkapi dengan kecerdasan buatan, ia dapat menangani proses yang sangat kompleks, memilih tindakan yang sesuai tergantung pada hasil yang diperoleh dalam langkah tertentu. Dengan RPA, proses seperti penanganan klaim dapat diotomatisasi, mempercepat respons pelanggan dan menghemat waktu staf.

Di sisi lain, antarmuka pemrograman aplikasi (APIs) memungkinkan komunikasi antara aplikasi dan sistem yang berbeda di tingkat kode. APIs memiliki pertukaran data antara sistem yang berbeda dengan cara yang dapat diprogram. Misalnya, menghasilkan dokumen Google berdasarkan data dari sistem lain dapat berguna dalam skenario seperti pembuatan faktur otomatis di perusahaan e-commerce.

Kombinasi RPA dan API dapat menawarkan yang terbaik dari kedua dunia, memungkinkan otomatisasi permukaan dan mendalam, yang mengarah pada efisiensi dan fleksibilitas yang lebih besar dalam otomatisasi proses bisnis. Pendekatan hibrida ini dapat menjadi sangat bermanfaat di lingkungan bisnis yang kompleks di mana berbagai sistem dan proses harus diintegrasikan untuk efisiensi operasional maksimum.

Ringkasan

Hyperautomation tidak diragukan lagi adalah salah satu konsep yang paling menjanjikan dan mengganggu dalam otomatisasi proses bisnis dalam beberapa tahun terakhir. Menggabungkan potensi teknologi canggih seperti RPA dan API, yang dilengkapi dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, membuka peluang bagi perusahaan untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi operasional. Memang, tujuannya adalah transformasi digital holistik perusahaan dengan menghilangkan kebutuhan untuk penanganan manual tugas-tugas repetitif.

Hyperautomation berbeda dari otomatisasi tradisional dalam skala – karena melibatkan seluruh proses daripada tugas individu. Ini menghemat biaya, waktu, dan sumber daya manusia, serta mengurangi kesalahan.

Ini memiliki aplikasi yang luas dalam bisnis dan dapat diterapkan dalam layanan pelanggan, HR, keuangan, atau rantai pasokan. Namun, untuk melakukannya, proses transformasi perlu dianalisis dan direncanakan dengan cermat. Meskipun penerapan hyperautomation tidaklah mudah, dan perusahaan yang sepenuhnya otomatis masih berada dalam ranah fiksi ilmiah, tentu saja, hyper-automation akan segera menjadi kenyataan sehari-hari dalam bisnis modern.

Hyperautomation memiliki potensi untuk merevolusi fungsi perusahaan modern, tetapi memerlukan pengenalan yang hati-hati dan bertahap untuk menjaga keseimbangan antara pekerjaan manusia dan mesin. Potensi penuhnya dapat direalisasikan dengan menggabungkan berbagai teknologi secara terampil.

hyperautomation

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 plugin ChatGTP yang luar biasa yang akan memudahkan hidup Anda
  2. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
  3. 3 penulis AI luar biasa yang harus Anda coba hari ini
  4. Aktor sintetis. 3 besar generator video AI
  5. Apa saja kelemahan dari ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
  6. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
  7. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
  8. Postingan media sosial otomatis
  9. Jadwal posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
  10. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
  11. NLP bisnis hari ini dan besok
  12. Chatbot teks yang dibantu AI
  13. Aplikasi AI dalam bisnis - gambaran umum
  14. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
  15. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
  16. Apa masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
  17. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
  18. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis
  19. Google Translate vs DeepL. 5 aplikasi penerjemahan mesin untuk bisnis
  20. Pemrosesan dokumen otomatis
  21. Operasi dan aplikasi bisnis dari voicebot
  22. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
  23. Apa itu Intelijen Bisnis?
  24. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu dengan BPM?
  25. Kecerdasan Buatan Kreatif hari ini dan besok
  26. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
  27. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
  28. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
  29. AI dan media sosial – apa yang mereka katakan tentang kita?
  30. Apakah kecerdasan buatan akan menggantikan analis bisnis?
  31. Alat AI untuk manajer
  32. Pasar kerja di masa depan dan profesi yang akan datang
  33. RPA dan API di perusahaan digital
  34. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
  35. AI multimodal dan aplikasinya dalam bisnis
  36. Kecerdasan buatan dan lingkungan. 3 solusi AI untuk membantu Anda membangun bisnis yang berkelanjutan
  37. Detektor konten AI. Apakah mereka sepadan?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Chatbot AI mana yang memimpin perlombaan?
  39. Apakah chatbot AI merupakan pesaing pencarian Google?
  40. Prompt Efektif ChatGPT untuk HR dan Rekrutmen
  41. Rekayasa prompt. Apa yang dilakukan seorang insinyur prompt?
  42. AI dan apa lagi? Tren teknologi teratas untuk bisnis di 2024
  43. AI dan etika bisnis. Mengapa Anda harus berinvestasi dalam solusi etis
  44. Meta AI. Apa yang perlu Anda ketahui tentang fitur-fitur yang didukung AI di Facebook dan Instagram?
  45. Regulasi AI. Apa yang perlu Anda ketahui sebagai seorang pengusaha?
  46. 5 penggunaan baru AI dalam bisnis
  47. Produk dan proyek AI - bagaimana mereka berbeda dari yang lain?
  48. AI sebagai ahli di tim Anda
  49. Tim AI vs. pembagian peran
  50. Bagaimana cara memilih bidang karir di AI?
  51. AI dalam HR: Bagaimana otomatisasi rekrutmen mempengaruhi HR dan pengembangan tim
  52. Automatisasi proses yang dibantu AI. Dari mana harus mulai?
  53. 6 alat AI paling menarik di 2023
  54. Apa analisis kematangan AI perusahaan?
  55. AI untuk personalisasi B2B
  56. Kasus penggunaan ChatGPT. 18 contoh bagaimana meningkatkan bisnis Anda dengan ChatGPT di 2024
  57. Generator mockup AI. 4 alat terbaik
  58. Mikrolearning. Cara cepat untuk mendapatkan keterampilan baru
  59. Implementasi AI yang paling menarik di perusahaan pada tahun 2024
  60. Apa tantangan yang dihadirkan oleh proyek AI?
  61. 8 Alat AI Terbaik untuk Bisnis di 2024
  62. AI dalam CRM. Apa yang diubah AI dalam alat CRM?
  63. Undang-Undang AI UE. Bagaimana Eropa mengatur penggunaan kecerdasan buatan
  64. 7 Pembuat Situs Web AI Teratas
  65. Alat tanpa kode dan inovasi AI
  66. Seberapa banyak penggunaan AI meningkatkan produktivitas tim Anda?
  67. Bagaimana cara menggunakan ChatGTP untuk riset pasar?
  68. Bagaimana cara memperluas jangkauan kampanye pemasaran AI Anda?
  69. AI dalam transportasi dan logistik
  70. Masalah bisnis apa yang dapat diperbaiki oleh AI?
  71. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis?
  72. Kecerdasan buatan di media
  73. AI dalam perbankan dan keuangan. Stripe, Monzo, dan Grab
  74. AI dalam industri perjalanan
  75. Bagaimana AI mendorong lahirnya teknologi baru
  76. AI dalam e-commerce. Tinjauan pemimpin global
  77. 4 Alat Pembuatan Gambar AI Teratas
  78. 5 Alat AI Terbaik untuk Analisis Data
  79. Revolusi AI di media sosial
  80. Apakah selalu layak untuk menambahkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan produk?
  81. 6 kesalahan bisnis terbesar yang disebabkan oleh AI
  82. Strategi AI di perusahaan Anda - bagaimana cara membangunnya?
  83. Kursus AI terbaik – 6 rekomendasi luar biasa
  84. Mengoptimalkan pendengaran media sosial dengan alat AI
  85. IoT + AI, atau bagaimana mengurangi biaya energi di sebuah perusahaan
  86. AI dalam logistik. 5 alat terbaik
  87. GPT Store – gambaran umum tentang GPT yang paling menarik untuk bisnis
  88. LLM, GPT, RAG... Apa arti akronim AI?
  89. Robot AI – masa depan atau saat ini dalam bisnis?
  90. Apa biaya untuk menerapkan AI di sebuah perusahaan?
  91. Apa yang dilakukan spesialis kecerdasan buatan?
  92. Bagaimana AI dapat membantu dalam karir seorang freelancer?
  93. Mengotomatiskan pekerjaan dan meningkatkan produktivitas. Panduan AI untuk pekerja lepas
  94. AI untuk startup – alat terbaik
  95. Membangun situs web dengan AI
  96. Sebelas Labs dan apa lagi? Startup AI yang paling menjanjikan
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Siapa yang siapa di dunia AI?
  98. Data sintetis dan pentingnya untuk pengembangan bisnis Anda
  99. Mesin pencari AI teratas. Di mana mencari alat AI?
  100. Video AI. Generator video AI terbaru
  101. AI untuk manajer. Bagaimana AI dapat mempermudah pekerjaan Anda
  102. Apa yang baru di Google Gemini? Semua yang perlu Anda ketahui
  103. AI di Polandia. Perusahaan, pertemuan, dan konferensi
  104. Kalender AI. Bagaimana cara mengoptimalkan waktu Anda di sebuah perusahaan?
  105. AI dan masa depan kerja. Bagaimana mempersiapkan bisnis Anda untuk perubahan?
  106. Kloning suara AI untuk bisnis. Bagaimana cara membuat pesan suara yang dipersonalisasi dengan AI?
  107. "Kita semua adalah pengembang." Bagaimana pengembang warga dapat membantu perusahaan Anda?
  108. Fakta pemeriksaan dan halusinasi AI
  109. AI dalam perekrutan – mengembangkan materi perekrutan langkah demi langkah
  110. Sora. Bagaimana video realistis dari OpenAI akan mengubah bisnis?
  111. Midjourney v6. Inovasi dalam generasi gambar AI
  112. AI di UKM. Bagaimana UKM dapat bersaing dengan raksasa menggunakan AI?
  113. Bagaimana AI mengubah pemasaran influencer?
  114. Apakah AI benar-benar menjadi ancaman bagi pengembang? Devin dan Microsoft AutoDev
  115. Chatbot AI terbaik untuk ecommerce. Platform
  116. Chatbot AI untuk e-commerce. Studi kasus
  117. Bagaimana cara tetap mengikuti perkembangan yang terjadi di dunia AI?
  118. Menjinakkan AI. Bagaimana cara mengambil langkah pertama untuk menerapkan AI dalam bisnis Anda?
  119. Perplexity, Bing Copilot, atau You.com? Membandingkan mesin pencari AI
  120. Ahli AI di Polandia
  121. ReALM. Model bahasa yang inovatif dari Apple?
  122. Google Genie — model AI generatif yang menciptakan dunia interaktif sepenuhnya dari gambar
  123. Otomatisasi atau augmentasi? Dua pendekatan terhadap AI di sebuah perusahaan
  124. LLMOps, atau bagaimana mengelola model bahasa secara efektif dalam sebuah organisasi
  125. Generasi video AI. Cakrawala baru dalam produksi konten video untuk bisnis.
  126. Alat transkripsi AI terbaik. Bagaimana cara mengubah rekaman panjang menjadi ringkasan yang singkat?
  127. Analisis sentimen dengan AI. Bagaimana hal itu membantu mendorong perubahan dalam bisnis?
  128. Peran AI dalam moderasi konten