Podsumowanie subiektywnej prognozy dotyczącej 20 przepowiedni co nas czeka w Polsce w obszarze hiperautomatyzacji w 2022 r.

Kategoria II

Analogicznie, jak w latach wcześniejszych, tak i obecnie przygotowałem podsumowanie 20 prognoz, które sformułowałem na początku 2022 r., a które dotyczyły kierunków rozwoju hiperautomatyzacji w ciągu ostatnich 12 miesięcy w Polsce.

Dokładnie jak rok temu mogę napisać, że tworząc prognozę na rok 2022 nikt nie przewidywał wojny na Ukrainie czy też bardzo wysokiej (jak na ostatnie lata) inflacji, a co za tym idzie istotnego spowolnienia gospodarczego (raczej wszyscy spodziewali się "odbicia" po 2 latach pandemii).

Ale przechodząc do podsumowania prognoz, które poczyniłem na początku 2022 r.

Hiperautomatyzacja stanie się nową normalnością. Czyli bardzo dużo dużych firm będzie starało się łączyć robotyzację procesów z OCR, voicebotami, chatbotami, modelami Machine Learning, platformami BPMS. Ale jeszcze nie wszystkie firmy będą to umiały robić dobrze. Bo jednak hiperautomatyzacja jest dużo trudniejsza niż klasyczna robotyzacja procesów.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 60%.
Komentarz: Chyba byłe zbyt optymistyczny w tej prognozie. Widać, że firmy łączą różne technologie do automatyzacji - zwłaszcza OCR + ML + RPA - ale są to dopiero początki. Myślę, że ta prognoza sprawdzi się w 2023 r. :).
W pierwszych firmach uda się automatyzować procesy całościowo - tj. End2End.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 90%.
Komentarz: Jeżeli popatrzymy na liderów wdrażania hiperautomatyzacji - to jest to prawda. Natomiast całościowo rynek dopiero zaczyna się interesować takim podejściem. Zdecydowanie więcej jest wdrażanych punktowo robotów.
W pierwszych firmach liczba wyłączonych robotów osiągnie próg 25% robotów zbudowanych od początku wdrażania robotyzacji w tych organizacjach.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 90%.
Komentarz: Jeżeli popatrzymy na firmy, które rozpoczęły swoją przygodę z robotyzacją w 2017-2018 roku - to mam już sygnały, że faktycznie nawet 30% wszystkich zbudowanych w tym czasie robotów zostało wyłączonych (bo procesy przebudowano, bo wdrożono rozwiązanie docelowe, bo produkty, które te roboty obsługiwano zostały wycofane, itp.).
Co prawda światowy rynek narzędzi do hiperautomatyzacji będzie podlegał dalszej konsolidacji, ale nie będzie to miało specjalnego wpływu na sytuację w Polsce.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 98%.
Komentarz: Nieskromnie twierdzę, że ta prognoza sprawdziła się niemal w 100% - były przejęcia (np. Blue Prism został kupiony przez SS&C, Minit przez Microsoft), ale nie są one (jeszcze) widoczne z polskiej perspektywy.
W coraz większej liczbie firm do klasycznej robotyzacji będzie dodawana szczypta Machine Learning.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 100%.
Komentarz: Nieskromnie twierdzę, że ta prognoza sprawdziła się w 100% - są już firmy w Polsce, które "wstrzykują" do działań robota elementy Machine Learning. Dotyczy to zwłaszcza przetwarzania tekstów (NLP). Na pewno pomagają w tym producenci narzędzi - zarówno Microsoft jak i UiPath
Przynajmniej jeden polski dostawca narzędzi do RPA wstrzyma dalszy rozwój produktu - bo nie będzie w stanie znaleźć swojej niszy rynkowej.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 20%.
Komentarz: Doszły mnie słuchy, że jeden z polskich dostawców oprogramowania mocno zredukował swoją linię produktową w obszarze RPA, ale jeszcze jej nie zamknął. Zobaczymy jak zmieni się to w 2023 r. - który będzie trudniejszy gospodarczo dla wielu małych podmiotów (a do tych jest kierowana oferta polskich producentów).
Dostawcy zewnętrzni będą wybierani albo przeze firmy, które chcą mieć pojedyncze roboty (w modelu Robot as a Service) lub chcą wykorzystywać bardzo zaawansowane mechanizmy uczenia maszynowego (a nie mają własnych kompetencji).
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 60%.
Komentarz: Sporo firm, które zaczyna swoją przygodę z robotyzacją decyduje się na outsourcing robotów (czyli Robot as a Service). Znam też jedno wdrożenie, gdzie dostawca zewnętrzny połączył RPA i ML (ale pierwsza jaskółka wiosny nie czyni).
Klasyczna robotyzacja procesów będzie powoli przebijać się w sektorze publicznym, chociaż licznych spektakularnych wdrożeń nie będzie (poza pojedynczymi instytucjami, które wdrażanie RPA rozpoczęły już 9-18 miesięcy temu i teraz będą spijały z tego śmietankę).
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 50%.
Komentarz: Chyba po raz kolejny przesadziłem z prognozą (analogicznie było tak w 2021 r.). Poza Resortem Finansów i Urzędem Miasta Bydgoszcz trudno wskazać kolejne sukcesy wdrażania RPA w sektorze publicznym...
Coraz więcej firm będzie przekonywać się do narzędzi robotycznych pracujących w chmurze (cloud native).
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 90%.
Komentarz: Prawda (!). Firmy-liderzy hiperautomatyzacji szykują się do migracji w stronę cloud (np. przy wymianie I generacji narzędzie do robotyzacji, które wdrożyli 3-4 lata temu). Ma być szybciej, elastyczniej, nowocześniej. Zachęcają zresztą do tego dostawcy. Barierą w wielu przypadkach są regulacje (dotyczy to całego polskiego sektora finansowego podlegającego pod KNF).
UiPath pozostanie ciągle liderem narzędziowym w obszarze Zautomatyzowanej Robotyzacji Procesów, ale Microsoft umocni się na drugim miejscu, zaś Blue Prism będzie dalej tracił na popularności.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 105%.
Komentarz: Rzeczywistość wyprzedziła prognozę. Myślę, że wszyscy nie doceniliśmy wzrostu popularności Power Platform od Microsoft (formuła "za darmo" czyni cuda). Jednocześnie trzeba przyznać, że ta firma ta buduje prawdziwy ekosystem nakierowane na tworzenie cyfrowego stanowiska pracy (np. integracja Power BI + Power Apps i MS Teams). Jednocześnie wydaje się, że UiPath oferuje najbardziej dojrzałe rozwiązania (też buduje swój ekosystem). A Blue Prism po przejęciu przez SS&C jest obecny na polskim rynku przez partnerów - ale nie rozwija się tak mocno jak kiedyś).
Process Mining i Task mining zrobi się ciut bardziej popularny w stosunku do roku 2021, ale nie wejdzie do mainstreamu (z różnych powodów, nie tylko narzędziowych).
Stan realizacji prognozy (subiektywny):
70%.
Komentarz: Faktem jest, że process mining nie może się raczej przebić wśród polskich firm (ostatni udany przykład, to Allegro), zaś o wdrożeniu task mining w Polsce nie słyszałem wcale. Chyba nie będzie lepiej w 2023 r. :(.
Firmy zaczną doceniać integrację z wykorzystaniem API - i to ona w części miejsc zastąpi integrację realizowaną przez roboty.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 80%.
Komentarz: Potwierdzam, że rola i świadomość czym jest API i jak można je wykorzystać rośnie wśród polskich firm - zwłaszcza w sektorze finansowym (dzięki dyrektywie PSD2), a także e-commerce.
Coraz więcej firm będzie kroczyć drogą demokratyzacji automatyzacji - bo to najefektywniejsza szansa na realizację na szeroką skalę cyfrowej automatyzacji. Przy czym tak tworzone będą jedynie proste automatyzacje, albo automatyzacje o charakterze prototypów.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 100%.
Komentarz: Demokratyzacja automatyzacji nabiera rozpędu. Citizen Development wszedł do obiegu jako jeden z ważniejszych trendów. Myślę, że chyba nawet rzeczywistość wygląda lepiej niż prognoza (przykład Alior Banku, Banku Pekao, Allegro, hitachi vantara).
W części firm, tworzących farmy robotów, ich budowa coraz bardziej będzie przypominać klasyczne programowanie i wymagać będzie coraz większych kompetencji technicznych.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 100%.
Komentarz: Jest to prawda - narzędzia do robotyzacji dostarczają coraz większych możliwości, ale ich użycia wymaga coraz większych kompetencji technicznych (np. użycie modeli Machine Learning czy też usług sieciowych).
Aby być dobrym specjalistom do hiperautomatyzacji trzeba będzie posiadać kompetencje w co najmniej trzech różnych technologiach (np. UiPath, Microsoft, Python).
Stan realizacji prognozy (subiektywny):
80%.
Komentarz: Dla znacznej części przypadków - jest to prawda. Firmy dywersyfikują swoich dostawców technologicznych - najczęściej spotykamy połączenie UiPath + Microsoft albo Blue Prism + Microsoft. Python jest wykorzystywany nie tak często jako pierwotnie myślałem, że będzie.
LowCode zacznie być doceniane na szerszą skalę przez polskie firmy (bo koszty programistów będą rosły, a ich dostępność nikła).
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 80%.
Komentarz: LowCode i NoCode zaczyna zyskiwać na popularności - zarówno w małych i średnich podmiotach (np. dzięki Bubble) jak i dużych (tutaj głównie dominuje Microsoft Power Platform). Staje się to wręcz modne. Dużo firm przygląda się rozwiązaniom z tego obszaru. Myślę, że wysyp wdrożeń nastąpi w 2023 r.
Popularność voicebotów przekroczy popularność chatbotów.
Stan realizacji prognozy (subiektywny): 0%.
Komentarz: No cóż, nikt nie przewidział ChatGPT ;).
Doczekamy się polskiej wersji Alexy albo Siri :).
Stan realizacji prognozy (subiektywny):
0%.
Komentarz: Znowu pudło. Ciągle nie mamy polskiej wersji Alexy albo Siri. Może się to zmieni w 2023 r.? Jednocześnie, powoli Google Asystent robi się coraz lepszy.
Polskie firmy nie będą jeszcze łączyć hiperautomatyzacji ze zrównoważonym biznesem - to dopiero zmieni się za 2-3 lata.
Stan realizacji prognozy (subiektywny):
100%.
Komentarz: Autentycznie żałuję, że ta prognoza się sprawdziła. Nie znam polskich firm, które faktycznie łączą wdrożenia z zakresu hiperautomatyzacji ze zrównoważonym biznesem.
Polska społeczność Liderów hiperautomatyzacji Liderzy.AI na koniec 2022 r. będzie liczyć 500 osób :)
Stan realizacji prognozy (subiektywny):
50%.
Komentarz: Obecnie z Liderzy.AI korzysta ponad 800 osób - ale są to użytkownicy testowi. Mam nadzieję, że już w tym roku uruchomimy roboczą wersję serwisu