Apa itu otomatisasi?

Otomatisasi menjadi semakin banyak ditemukan di dunia modern dan memiliki aplikasi yang tak terhitung jumlahnya, termasuk: aplikasi perusahaan—seperti otomatisasi proses bisnis (BPA), AIOps, dan otomatisasi perusahaan, aplikasi otomatisasi industri seperti robotika yang digunakan dalam manufaktur otomotif, dan aplikasi konsumen—seperti otomatisasi rumah.

Perangkat lunak dan teknologi otomatisasi digunakan di beragam industri, mulai dari keuangan hingga layanan kesehatan, utilitas hingga pertahanan, dan hampir semua bidang di antaranya. Otomatisasi dapat digunakan di semua aspek fungsi bisnis, dan organisasi yang menggunakannya dengan paling efektif akan memperoleh keunggulan kompetitif yang signifikan.

Organisasi menggunakan otomatisasi untuk meningkatkan produktivitas dan profitabilitas, meningkatkan layanan dan kepuasan pelanggan, mengurangi biaya dan kesalahan operasional, mematuhi standar kepatuhan, mengoptimalkan efisiensi operasional, dan banyak lagi. Otomatisasi adalah komponen kunci dari transformasi digital, dan sangat berharga dalam membantu skala bisnis.

Otomatisasi dasar atau tugas membutuhkan tugas rutin yang sederhana dan mengotomatiskannya. Otomatisasi dasar digunakan untuk mendigitalkan, merampingkan, dan memusatkan tugas-tugas manual seperti mendistribusikan materi orientasi kepada karyawan baru, meneruskan dokumen untuk persetujuan, atau secara otomatis mengirim faktur ke klien.

Menggunakan otomatisasi alih-alih pekerja manusia untuk menyelesaikan tugas-tugas ini membantu menghilangkan kesalahan, mempercepat laju pekerjaan transaksional, dan membebaskan karyawan dari tugas-tugas yang memakan waktu, memungkinkan mereka untuk fokus pada nilai yang lebih tinggi, pekerjaan yang lebih bermakna.

Otomatisasi proses mengambil proses multilangkah yang lebih kompleks dan berulang (terkadang melibatkan banyak sistem) lalu mengotomatiskannya. Otomatisasi proses membantu menghadirkan keseragaman dan transparansi yang lebih besar pada proses bisnis dan TI.

Otomatisasi proses dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi bisnis, membantu memberikan insight baru tentang tantangan bisnis dan TI, serta memunculkan solusi dengan menggunakan pengambilan keputusan berbasis aturan. Penambangan proses, otomatisasi alur kerja, manajemen proses bisnis (BPM), dan otomatisasi proses robot (RPA) adalah contoh otomatisasi proses.

Otomatisasi cerdas adalah bentuk otomatisasi yang lebih canggih yang menggabungkan kecerdasan buatan(AI), manajemen proses bisnis, dan kemampuan otomatisasi proses robot untuk merampingkan dan meningkatkan pengambilan keputusan di seluruh organisasi.

Misalnya, agen virtual yang didukung oleh teknologi seperti pemrosesan bahasa alami, pencarian cerdas, dan RPA dapat mengurangi biaya dan memberdayakan karyawan dan pelanggan eksternal. Otomatisasi semacam itu berkontribusi pada peningkatan produktivitas dan pengalaman pelanggan yang optimal. AIOps dan asisten AI adalah contoh lain dari praktik otomatisasi cerdas.

Penggunaan serangkaian proses berulang dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi dan mengurangi kesalahan manusia. Otomatisasi dapat mendorong nilai bisnis di berbagai bidang, termasuk:

Otomatisasi bisnis mengacu pada teknologi yang digunakan untuk mengotomatiskan tugas dan proses berulang untuk merampingkan alur kerja bisnis dan sistem teknologi informasi (TI). Solusi ini dapat disesuaikan secara khusus untuk kebutuhan suatu organisasi.

Otomatisasi TI adalah pembuatan dan implementasi sistem dan perangkat lunak otomatis sebagai pengganti kegiatan manual yang memakan waktu yang sebelumnya membutuhkan intervensi manusia. Otomatisasi TI membantu mempercepat penerapan dan konfigurasi infrastruktur dan aplikasi TI serta meningkatkan proses di setiap tahap siklus operasional.

Integrasi adalah koneksi data, aplikasi, API, dan perangkat di seluruh organisasi TI Anda agar lebih efisien, produktif, dan tangkas.

Sebelumnya dikenal sebagai pekerja digital, asisten AI adalah robot perangkat lunak (atau bot) yang dilatih untuk bekerja dengan manusia, atau secara mandiri, untuk melakukan tugas atau proses tertentu. Asisten AI menggunakan berbagai keterampilan dan kemampuan AI, seperti machine learning, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami.

Kecerdasan buatan untuk operasi TI (AIOps) menggunakan AI untuk meningkatkan dan mengotomatiskan layanan TI dan manajemen operasi. Dengan mengintegrasikan alat operasi TI manual yang terpisah ke dalam platform operasi TI tunggal, cerdas, dan otomatis, AIOps memberikan visibilitas dan konteks menyeluruh. Tim operasi menggunakan visibilitas ini untuk merespons dengan lebih cepat—bahkan secara proaktif—terhadap peristiwa yang jika dibiarkan, dapat menyebabkan perlambatan dan pemadaman.

Kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi yang memungkinkan komputer dan mesin untuk mensimulasikan kecerdasan manusia dan kemampuan memecahkan masalah. Machine learning, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer adalah bidang kecerdasan buatan.

Peran Chief automation officer (CAO) berkembang dengan cepat dan memperoleh perhatian lebih karena otomatisasi membawa pengaruh besar bagi bisnis di berbagai industri. Peran CAO meliputi mengimplementasikan keputusan proses bisnis dan operasi TI di seluruh lini perusahaan untuk menentukan platform dan strategi otomatisasi yang paling sesuai bagi berbagai inisiatif bisnis. CAO turut bekerja bersama berbagai pemimpin di setiap area bisnis, termasuk tim TI, operasional, dan keamanan siber.

Visi komputer adalah bidang kecerdasan buatan yang menggunakan machine learning dan neural networks untuk mengajari komputer dan sistem untuk mendapatkan informasi yang bermakna dari gambar digital, video—dan input visual lainnya, dan untuk membuat rekomendasi atau mengambil tindakan ketika cacat atau masalah teridentifikasi.

FinOps (atau cloud FinOps), gabungan antara keuangan dan DevOps, adalah sebuah disiplin manajemen keuangan cloud yang terus berkembang dan praktik budaya yang bertujuan untuk memaksimalkan nilai bisnis dalam lingkungan hybrid dan multi-cloud.

TI ramah lingkungan atau berkelanjutan menempatkan fokus pada pembuatan dan pengoperasian pusat data yang lebih efisien dan ramah lingkungan. Perusahaan dapat menggunakan otomatisasi dalam tindakan sumber daya untuk secara proaktif memastikan kinerja sistem dengan penggunaan sumber daya komputasi, penyimpanan, dan jaringan yang paling efisien. Hal ini membantu organisasi menghindari pemborosan pengeluaran dan pemborosan energi, yang biasanya terjadi di lingkungan yang terlalu banyak menyediakan layanan.

Hiperotomatisasi adalah pendekatan yang menggabungkan berbagai teknologi dan alat untuk mengotomatisasi secara efisien di seluruh rangkaian proses, lingkungan, dan alur kerja bisnis dan TI yang paling luas.

Kode rendah dan no-code mengacu pada perangkat lunak alur kerja yang memerlukan pengodean minimal (kode rendah) atau tanpa pengodean (no-code) yang memungkinkan pakar lini bisnis non-teknis mengotomatiskan proses dengan menggunakan desainer visual atau pemrosesan bahasa alami.

Machine learning (ML) adalah cabang kecerdasan buatan dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk memungkinkan AI meniru cara manusia belajar, secara bertahap meningkatkan akurasinya. Diterapkan pada otomatisasi TI, machine learning digunakan untuk mendeteksi anomali, mengubah rute proses, memicu proses baru, dan membuat rekomendasi tindakan.

Pemrosesan bahasa alami, atau pemrosesan bahasa alami (NLP), menggabungkan linguistik komputasip—emodelan berbasis aturan bahasa manusia—dengan model statistik dan machine learning untuk memungkinkan komputer dan perangkat digital mengenali, memahami, dan menghasilkan teks dan ucapan. Pemrosesan bahasa alami sering digunakan dalam chatbot modern untuk membantu chabot menafsirkan pertanyaan pengguna dan mengotomatiskan respons terhadap pertanyaan tersebut.