Decyzja o rozpoczęciu prac zmierzających do automatyzacji procesów biznesowych podyktowana jest najczęściej próbą znalezienia odpowiedzi na takie wyzwania jak wysokie koszty funkcjonowania firmy, błędy pracowników czy niska efektywność. Firmy inwestują w workflow, RPA, AI i aplikacje webowe, oczekując szybkiego zwrotu z inwestycji.
Tymczasem nie zawsze jest tak, że wdrażane rozwiązania przynoszą oczekiwane rezultaty. Dlaczego? Na kilku przykładach postaramy się wykazać, że najczęściej problem nie tkwi w samej technologii… Problem leży w błędnych założeniach przy modelowaniu samego procesu. Dlaczego to ważne również z naszej perspektywy – ponieważ sukces każdego takiego projektu rodzi się na styku właściwie opracowanego przez klienta modelu oraz optymalnie dobranych przez nas rozwiązań informatycznych. Piszemy o tym szerzej tutaj.
Automatyzacja chaosu prowadzi do szybszego chaosu
Wiele organizacji rozpoczyna planowanie zmian od pytania: „Jak możemy zautomatyzować ten proces?” Podczas, gdy wcześniej zawsze powinna paść jednoznaczna odpowiedź na pytanie: „Czy ten proces w ogóle ma sens?”
Jeżeli proces zawiera: zbędne akceptacje, wielokrotne przepisywanie tych samych danych, niejasne odpowiedzialności czy wyjątki obsługiwane ręcznie to projektowana aplikacja webowa prawdopodobnie jedynie przyspieszy wykonywanie niepotrzebnych działań.
Przykład:
Firma posiada proces zakupowy wymagający siedmiu akceptacji dla każdego zamówienia. Zamiast uprościć proces do dwóch decyzji, wdraża elektroniczny obieg dokumentów. W efekcie czas na proces z 5 dni został zredukowany do 1 dnia, ale nadal wykonuje się pięć zbędnych akceptacji. Problem nie został rozwiązany, choć to właśnie wdrożenie takiego oprogramowania było najlepszą ku temu okazją.
Proces wygląda inaczej na papierze niż w rzeczywistości
Menedżerowie często są przekonani, że proces przebiega zgodnie z procedurą. Dopiero analiza danych pokazuje, że:
- pracownicy omijają część kroków,
- powstają nieformalne ścieżki,
- część decyzji zapada poza systemem,
- większość wyjątków jest obsługiwana ręcznie.
Dlatego eksperci coraz częściej podkreślają, że najpierw należy zrozumieć rzeczywisty przebieg procesu, a dopiero później go automatyzować. Temu właśnie służy Process Mining czyli metoda analizowania rzeczywistych procesów biznesowych na podstawie danych zapisanych w systemach informatycznych, takich jak ERP, CRM, systemy obiegu dokumentów czy aplikacje webowe. Zamiast pytać pracowników „jak działa proces”, analizuje się cyfrowe ślady pozostawione przez użytkowników i systemy.
Co możemy ustalić w wyniku takich działań?
Wąskie gardła czyli miejsca, w których proces najczęściej się zatrzymuje.
Niepotrzebne kroki czyli akceptacje i czynności, które nie tworzą wartości.
Odchylenia od procedur czyli sytuacje, gdy pracownicy obchodzą oficjalny proces.
Kandydatów do automatyzacji czyli czynności wykonywane często, ręcznie i według stałych reguł.
Brak właściciela procesu
Wdrażana technologia ma właściciela, obejmowany nią proces już niekoniecznie…
Jeśli mamy do czynienia z taką sytuacją – po wdrożeniu systemu okazuje się, że IT zarządza aplikacją, management zarządza procedurą, jednak nikt nie odpowiada za wynik procesu. W efekcie organizacja może mierzyć się z takimi problemami jak błędy przerzucane między działami, zmiany trwające miesiącami czy proces stopniowo odklejający się od rzeczywistości biznesowej.
To problem organizacyjny, a nie technologiczny. Jednak jego negatywne skutki mogą przekładać się na odbiór i ocenę zmiany technologicznej, jaką wprowadza wdrożenie oprogramowania. Dlatego warto przeanalizować również ten aspekt modelując procesy przed wdrożeniem.
