De wereldwijde pandemie doet veel bedrijven besluiten om investeringen in digitale-transformatieprojecten in de koelkast te zetten. In plaats daarvan wordt er gekeken naar bedrijfscontinuïteit, het managen van personeel op afstand en ervoor zorgen dat aan de directe behoeften van klanten wordt voldaan.
Pas als het stof wat is gaan liggen, denken cio’s opnieuw na over hun it-doelstellingen. Nadat ze de eerste paar maanden van de pandemie geleerd hebben waar de grootste valkuilen zaten, bekijken ze nu welke projecten ze weer willen oppakken, laten vallen of juist starten. Prioriteit geven aan de juiste automatiseringsprojecten is de manier om je bedrijf in 2021 te laten opveren en bloeien.
- Datapunt 1: bepaal de prioriteiten van projecten
Ooit was kostenbesparing de belangrijkste drijfveer voor digitale transformatie. Uit onderzoek van Forrester blijkt dat kostenbesparing inmiddels is ingehaald door het investeren in technologie die ‘digitale bedrijfstransformatie versnelt, klantervaring verbetert en werknemersproductiviteit verhoogt’. Als het gaat om het bepalen van prioritering voor projecten, is gebruik van tools voor proces-mining and discovery (pdm) een groeiende trend. Proces-mining stelt bedrijven in staat om de informatie in hun systemen te gebruiken om een visueel model van processen te creëren, die te analyseren en zo kansen voor het verbeteren van processen te identificeren. Ook kunnen bedrijven hiermee realtime op operationeel niveau monitoren en kunnen ze voorspellingen doen en proactieve actie ondernemen op toekomstige resultaten om zo het nemen van beslissingen makkelijker te maken.
- Datapunt 2: hanteer een datagedreven aanpak
Voor het vaststellen van prioriteiten van projecten – of het nu gaat om het onboarden van klanten, het verwerken van crediteuren / facturen, beoordelingen van contracten, of het verwerken van claims of aanvragen via het callcenter – is een datagedreven aanpak nodig. Zonder zo’n aanpak bestaat het risico dat een organisatie bezwijkt voor de meningen van stakeholders, bias, interne politiek of laaghangend fruit dat geen significante waarde levert.
Om te bepalen welke processen het meest geschikt zijn voor automatiseringsmogelijkheden, en hoe personeel hiermee omgaat, is het essentieel om een volledig overzicht te hebben van alle werkzaamheden in de hele organisatie.
Een voorbeeld: stel dat je aan het hoofd staat van een verzekeringsmaatschappij en merkt dat een opvallend groot deel van de klanten in de afgelopen zes maanden heeft opgezegd. Dan wil je natuurlijk precies weten wat daaraan ten grondslag ligt. Je zou kunnen gissen dat investeren in de workflow voor klantvernieuwing de oplossing is. Maar misschien ontdek je wel dat vertragingen in claims de boosdoener zijn en hoeveel je kunt besparen door hierin aanpassingen te doen. Data gebruiken om te bepalen op welke processen in de digitaliseringsinspanningen je het best kunt focussen, en om te weten wat de verwachte return on investment is, is dus een slimme manier om te prioriteren.
- Datapunt 3: profiteer van ai in automatisering
Volgens een onderzoek van KPMG was de eerste reactie van de meeste bedrijven in de nasleep van Covid-19 om budgetten voor nieuwe technologieën, zoals automatisering en artificial intelligence (ai), te bevriezen. Inmiddels zijn leidinggevenden optimistischer en van plan om het komende jaar meer te investeren om digitale transformatie te versnellen.
De automatiseringsprojecten die het vaakst worden uitgesteld, hebben te maken met robotische processen en automatisering. Om efficiënter lening-aanvragen te verwerken, zijn banken bots gaan inzetten, maar die werkten aanvankelijk niet goed. Dit is verbeterd doordat banken zich zijn gaan wenden tot ai -ondersteunende technologieën als machine learning, optical character recognition (ocr) en natuurlijke taalverwerking om bots te voorzien van cognitieve vaardigheden en zo redenering, besluitvorming en begrip mogelijk te maken. Hierdoor konden bots ongestructureerde data uit documenten omzetten in bruikbare informatie die klaar was voor upstream-processen.
- Datapunt 4: implementeer eenvoudig te gebruiken oplossingen
De rol van zogenaamde ‘citizen developers’ binnen organisaties groeit. Dit zijn businessanalisten en kenniswerkers die niet getraind zijn als developers of veel domeinexpertise hebben in coderen of specifieke technologieën als analytics, capture, robotic process automation (rpa) of proces-mining, maar wel in staat zijn om deze technologieën te gebruiken wanneer die beschikbaar zijn in low-code- of no-code-toepassingen.
Rpa was een katalysator voor deze eenvoudig te gebruiken oplossingen via hun digitale marktplaatsen. Hun marktplaatsen stelden partners en technologieleveranciers in staat om low-code-/no-code-toepassingen te ontwikkelen met gebruiksvriendelijke, guided interfaces die rechtstreeks gekoppeld kunnen worden met hun platformen. Inmiddels zijn er low-code-oplossingen beschikbaar voor de meeste systemen en intelligente automatiserings- en bedrijfsprocesmanagementplatformen, on-premise en in de cloud.
Of het nu is voor het vervangen van uitgestelde projecten of voor het starten van nieuwe initiatieven – het integreren van low-code-oplossingen is een kosteneffectieve manier om ai te democratiseren door de hele organisatie en digitale bedrijfstransformatie te versnellen.
- Datapunt 5: gedij in het nieuwe normaal
Waarschijnlijk konden alle managers zich vinden in de woorden van Satya Nadella, ceo van Microsoft, toen hij vaststelde dat we ‘de afgelopen maanden twee jaar aan digitale transformatie hebben gezien’. Na het doorstaan van de eerste paar maanden van de pandemie zijn we zelfverzekerder, en weten we dat vroege investeringen in digitale transformatie significant verlies helpt beperken. Ook kunnen we het kickstarten van investeringen in automatisering beter beargumenteren. Wie daarbij gebruikmaakt van de nieuwste technologieën in proces-mining, ai en no-code-/low-code-toepassingen, kan zakelijke veerkracht garanderen en optimaal gedijen in het nieuwe normaal.
