ซอฟต์แวร์การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติคืออะไร

ซอฟต์แวร์การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติแบ่งออกเป็น 3 ระดับ เนื่องจากแต่ละระดับมีความสามารถที่แตกต่างกัน แต่ละองค์กรจึงมักพัฒนาไปตามขั้นเหล่านี้เมื่อความต้องการด้านระบบอัตโนมัติเปลี่ยนแปลงไป

การทำกระบวนการทางธุรกิจให้เป็นระบบอัตโนมัติ (BPA) แบบดั้งเดิมนั้นใช้สคริปต์หรือคำสั่งที่กำหนดไว้แล้วล่วงหน้าเพื่อดำเนินงานซ้ำๆ ที่อิงตามกฎ เช่น การสร้างรายงาน การโอนย้ายข้อมูลระหว่างระบบ หรือการจัดการไฟล์ ประโยชน์ของ BPA ได้แก่ การประหยัดเวลา การควบคุมต้นทุน และการลดข้อผิดพลาด เหมาะที่สุดสำหรับกระบวนการที่มีรูปแบบตายตัวและคาดการณ์ได้ 

ซอฟต์แวร์การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติแบบดิจิทัล (DPA) คือวิวัฒนาการขั้นต่อไปของ BPA โดยเชื่อมต่อเวิร์กโฟลว์ข้ามระบบและทีมต่างๆ เพื่อให้สามารถประสานกระบวนการได้แบบครบวงจร เครื่องมือเหล่านี้ยังมีข้อดีอีกข้อ นั่นคือช่วยเพิ่มความโปร่งใสและต่อยอดการวิเคราะห์ได้ดียิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์การทำกระบวนการทางการเงินให้เป็นอัตโนมัติสามารถช่วยทำให้การปฏิบัติตามข้อบังคับ รอบการอนุมัติ และการรายงานง่ายขึ้นอย่างมาก

กระบวนการทำงานอัตโนมัติโดยหุ่นยนต์ (RPA) คือระบบอัตโนมัติดิจิทัลรูปแบบหนึ่งที่ใช้บอทซอฟต์แวร์เพื่อทำให้งานซ้ำๆ ที่อิงตามกฎเป็นไปโดยอัตโนมัติ 

การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติแบบเอเจนต์ ซึ่งเกิดขึ้นได้จากความก้าวหน้าของ AI แบบเอเจนต์ ถือเป็นก้าวถัดไปของระบบอัตโนมัติ ใช้เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนโดย AI เพื่อดำเนินงานอัตโนมัติให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจที่กำหนดไว้ เอเจนต์ AI ในเครื่องมือการทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติแบบเอเจนต์อย่าง Microsoft Copilot Studio สามารถวางแผน ให้เหตุผล และลงมือทำได้ข้ามข้อมูลและแอปพลิเคชัน แนวทางนี้ช่วยเพิ่มความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับตัว และการตัดสินใจแบบอัตโนมัติให้กับการดำเนินงานระดับองค์กร ทำให้ระบบตอบสนองต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงได้ในเวลาจริง

การนำซอฟต์แวร์การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติระดับองค์กรไปใช้งานมีขั้นตอนสำคัญหลายประการ เฟรมเวิร์กที่รอบคอบควรประกอบด้วย:

• ประเมิน ประเมินกระบวนการที่มีอยู่เพื่อระบุโอกาสในการทำระบบอัตโนมัติ ข้อจำกัด และเป้าหมายทางธุรกิจ
• ออกแบบ กำหนดกระบวนการในอนาคต และเลือกแนวทาง เครื่องมือ และโมเดลการกำกับดูแลด้านระบบอัตโนมัติที่เหมาะสม
• ปรับใช้ นำโซลูชันระบบอัตโนมัติเข้าสู่สภาพแวดล้อมการทำงานจริง และผสานเข้ากับระบบที่มีอยู่
• ทดสอบ ตรวจสอบว่ากระบวนการอัตโนมัติทำงานได้ตามที่คาดหวังภายใต้สภาพแวดล้อมการทำงานจริงหรือไม่
• ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: เฝ้าติดตามประสิทธิภาพ รวบรวมข้อเสนอแนะ และปรับปรุงระบบอัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง

เครื่องมืออย่าง Microsoft Power Automate สามารถทำงานร่วมกับ Copilot Studio ได้ โดยเปิดให้แชทบอทเรียกใช้เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติข้ามแอปพลิเคชันและระบบต่างๆ ได้

การนำไปใช้งานมักเริ่มต้นด้วยการทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติแบบดิจิทัล ซึ่งช่วยทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นมาตรฐานและผสานข้อมูลข้ามระบบ จากนั้นองค์กรสามารถต่อยอดไปสู่ระบบอัตโนมัติแบบเอเจนต์ได้ โดยเพิ่มความสามารถด้านการวิเคราะห์เชิงเหตุผลและการตัดสินใจอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนโดย AI ลงบนเวิร์กโฟลว์ดิจิทัล แนวทางแบบไฮบริดนี้ช่วยให้องค์กรปรับโฉมได้อย่างปลอดภัย ใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ พร้อมเตรียมพร้อมสำหรับความสามารถที่เสริมด้วย AI

การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติและการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลเป็นสิ่งที่เกื้อหนุนกัน เพราะทั้งสองมุ่งเชื่อมโยงผู้คน ระบบ และข้อมูลเข้าด้วยกัน ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของทุกความพยายามด้านการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล เพราะช่วยให้องค์กรทำงานได้รวดเร็วขึ้น ลดงานที่ต้องทำด้วยตนเอง และสร้างประสบการณ์ที่สม่ำเสมอยิ่งขึ้นทั่วทั้งธุรกิจ

โซลูชันอย่าง Microsoft 365 Copilot สำหรับองค์กร ช่วยให้ทีมงานสามารถทำให้กระบวนการในแต่ละวันง่ายขึ้นและพัฒนาได้ต่อเนื่องในระยะยาว เมื่อเวิร์กโฟลว์เชื่อมโยงกันมากขึ้นและวัดผลได้มากขึ้น องค์กรก็จะได้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในการระบุจุดติดขัด ทดลองแนวทางใหม่ๆ และขยายผลสิ่งที่ได้ผลจริง

การทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นดิจิทัลช่วยเร่งการตอบสนองของธุรกิจและเพิ่มความโปร่งใสในการดำเนินงานได้ ซอฟต์แวร์การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติช่วยขจัดการทำงานแบบแยกส่วน และสร้างการดำเนินงานที่เป็นหนึ่งเดียวและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เอเจนต์ AI ช่วยขยายขอบเขตของระบบอัตโนมัติด้วยการดำเนินงานต่างๆ โดยอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการ เช่น การอนุมัติจากฝ่ายการเงิน การเตรียมความพร้อมให้พนักงานใหม่จากฝ่ายทรัพยากรบุคคล และการจัดการคำขอจากฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศ Copilot Studio ช่วยให้สามารถปรับใช้เอเจนต์ได้อย่างปลอดภัยทั่วทั้ง Microsoft 365 และระบบที่เชื่อมต่อกัน

องค์กรต่างๆ มักเผชิญความท้าทายมากมาย เช่น การต่อต้านการเปลี่ยนแปลง ข้อมูลที่แยกส่วนกัน และการกำกับดูแลที่ไม่ชัดเจน เมื่อนำระบบอัตโนมัติมาใช้ ความท้าทายเหล่านี้รับมือได้ด้วยการวางแผน การปรับความเข้าใจของผู้เกี่ยวข้องให้สอดคล้องกัน และการกำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จที่ชัดเจน

การส่งเสริมความร่วมมือระหว่างทีมเทคโนโลยีสารสนเทศและทีมธุรกิจช่วยผลักดันการยอมรับใช้งานในวงกว้าง การสนับสนุนจากผู้บริหาร การฝึกอบรม และการสื่อสารอย่างสม่ำเสมอ ล้วนเป็นปัจจัยพื้นฐานสำคัญที่จะช่วยให้คุณต่อยอดโครงการและเปลี่ยนไปใช้ระบบอัตโนมัติได้อย่างยั่งยืน

การกำกับดูแลคือหัวใจสำคัญของการขยายระบบอัตโนมัติอย่างมีความรับผิดชอบ การรักษาความโปร่งใส ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และการปฏิบัติตามข้อบังคับในเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ ล้วนเป็นปัจจัยสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการระบบอัตโนมัติของคุณ

ระบบอัตโนมัติช่วยยกระดับความแม่นยำ ความเร็ว และการปฏิบัติตามข้อบังคับในหลายฟังก์ชันทางธุรกิจได้ และประโยชน์เหล่านี้จะยิ่งทวีคูณขึ้นได้อีก ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนที่แสดงให้เห็นว่าบุคลากรในองค์กรของคุณจะประหยัดเวลาด้วย AI และการทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติได้อย่างไร

ซอฟต์แวร์การทำกระบวนการทางการเงินให้เป็นอัตโนมัติช่วยจัดการการอนุมัติใบแจ้งหนี้ การติดตามค่าใช้จ่าย และการกระทบยอดได้ โดยแทบไม่ต้องอาศัยการติดตามตรวจสอบจากมนุษย์เลย

ซอฟต์แวร์การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติแบบดิจิทัลผสานรวมกับระบบของฝ่ายทรัพยากรบุคคล เพื่อยกระดับประสบการณ์ของพนักงานใหม่ เพิ่มตัวเลือกในการเตรียมความพร้อมให้พนักงานใหม่ด้วยตนเอง และลดงานธุรการที่ต้องทำด้วยตนเอง

ระบบอัตโนมัติช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและลดช่วงเวลาหยุดชะงัก โดยเปิดใช้เวิร์กโฟลว์ตามการแจ้งเตือนของระบบหรือการดำเนินการของพนักงาน

ซอฟต์แวร์การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติยังคงพัฒนาต่อเนื่องด้วยความก้าวหน้าในด้าน AI การวิเคราะห์ข้อมูล และการพัฒนาแบบ Low-Code ในอนาคต เราจะได้เห็นการทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติแบบเอเจนต์ เวิร์กโฟลว์แบบแปรผัน และระบบที่ปรับแต่งตัวเองให้เหมาะสมได้มากขึ้น เอเจนต์สามารถต่อยอดจากแรงขับของระบบการทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติแบบดั้งเดิมได้ด้วยการเพิ่มความชาญฉลาด ความเป็นอิสระ และความสามารถในการปรับตัว

เอเจนต์ AI เริ่มดำเนินเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนโดยใช้ข้อมูลจากมนุษย์เพียงเล็กน้อย การเปลี่ยนแปลงนี้จะพลิกโฉมรูปแบบการดำเนินงานในหลายอุตสาหกรรม

ระบบอัตโนมัติจะเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีอย่าง IoT, บล็อกเชน และการวิเคราะห์เชิงทำนายมากขึ้น เพื่อสร้างระบบที่เชื่อมโยงกันและชาญฉลาดยิ่งขึ้น