Automatisering väcker stort intresse i dagens samhälle. Det handlar om att göra mer med mindre resurser, snabbare och på ett bättre sätt. Rafael Artacho, produktchef på Unit4, förklarar hur framgångsrik implementering av automatisering uppnås genom att sätta människor i centrum för designbeslut, ett koncept han kallar för intelligent automatisering.

Automatiseringens potential och människocentrerad design

Med digitalisering och artificiell intelligens (AI) som drivkrafter är fördelarna med automatisering många. På ett event för Unit4-kunder i Stockholm konkretiserade Rafael Artacho hur automatisering kan användas praktiskt redan idag. Han underströk att automatisering inte bör ses som ett sätt att ersätta människor, utan snarare som ett sätt att förbättra och underlätta deras arbete.

Automatisering kan sträcka sig från enkla makron i Excel till autonoma robotar som bygger rymdfärjor, och omfattar en mängd lösningar däremellan. Enligt Artacho är det avgörande att designbeslut utgår från människors behov och erfarenheter, vilket gör lösningarna både effektiva och användarvänliga.

Tre grundpelare för framgångsrik automatisering

För att lyckas med att förbättra människors arbete genom automatisering krävs tre grundläggande insatser:

  1. Förståelse för användares behov: Detta innebär att identifiera problemområden, källor till frustration och möjligheter att glädja användarna. Det är centralt att förstå var och hur automatisering kan ge mest nytta.
  2. Användning av etablerade metoder: Design av användarupplevelser bör utgå från de sammanhang där lösningarna ska användas (contextual relevance). Dessutom bör automatiseringen i hög grad vara integrerad med applikationer som användarna redan känner till, för att minimera störningar i deras arbetsflöde.
  3. Ändamålsenliga tekniklösningar: Att välja rätt teknik och implementera den på ett sätt som uppfyller krav, tillgodoser dataåtkomst och hanterar risker är avgörande. Rafael Artacho betonar att pragmatisk användning av AI, där avancerade metoder som generativ AI och djupinlärning används när det är nödvändigt, är nyckeln till att skapa innovativa och funktionella lösningar.

Fakturahantering – ett praktiskt exempel

Hantering av inköpsfakturor är ett konkret exempel på hur automatisering kan implementeras. Traditionellt består denna process av ett tiotal steg som kräver samarbete mellan ekonomipersonal och inköpsansvariga. Processen är ofta tidskrävande och kan leda till hög felprocent, vilket skapar frustration hos de inblandade.

I ett verkligt exempel omstrukturerades hela fakturahanteringen. Genom att integrera ekonomisystemet med en plattform för e-fakturor, tjänster för inläsning av fakturor och virtuella assistenter, effektiviserades processen avsevärt. En virtuell assistent hjälpte användarna att prioritera arbetsuppgifter genom att larma och ge förslag. Resultaten var imponerande:

  • 50 procent mindre tid för att identifiera ärenden.
  • 60 procent mindre tid för att hantera felaktiga fakturor.
  • 90 procent tidsbesparing för att hantera fakturor med flera inblandade företag.
  • 60 procent mindre tid för att svara på frågor om registrerade fakturor.

Lösningar på olika nivåer

Exemplet med fakturor kan tyckas vara enkelt, men för de som dagligen hanterar dessa uppgifter är förbättringarna betydande. Det finns också mer avancerade exempel på automatisering. Virtuella karriärcoacher byggda med generativ AI, automatiserad lönehantering samlad i en plattform och automatiserad hantering av utgifter med avvikelseanalyser är bara några exempel.

Med tanke på AI:s snabba utveckling kan vi förvänta oss en ökning av avancerade lösningar för automatisering. Så länge människor sätts i fokus för designbeslut finns det goda chanser att dessa lösningar blir framgångsrika.