Hiperautomatyzacja w polskich przedsiębiorstwach: więcej niż hype?

Polska gospodarka, zahartowana w ogniu transformacji i napędzana cyfrową rewolucją ostatniej dekady, stoi u progu kolejnego, fundamentalnego przełomu. Po fali wdrożeń systemów ERP, CRM i masowej migracji do chmury, polscy menedżerowie i przedsiębiorcy zadają sobie coraz bardziej zaawansowane pytanie: co dalej? Jak w dobie rosnącej presji kosztowej, globalnej konkurencji i niedoboru talentów na rynku pracy, wycisnąć z technologii jeszcze więcej, aby nie tylko utrzymać się na powierzchni, ale dynamicznie rozwijać? Odpowiedzią, która coraz głośniej rezonuje w salach konferencyjnych od Szczecina po Rzeszów, jest hiperautomatyzacja.

Pojęcie to, choć brzmi futurystycznie, wykracza daleko poza medialny szum i modę na sztuczną inteligencję. To nie jest kolejna, pojedyncza technologia, którą można „kupić i wdrożyć”. Hiperautomatyzacja to strategiczne, zdyscyplinowane podejście do identyfikacji, weryfikacji i automatyzacji tak wielu procesów biznesowych i IT, jak to tylko możliwe. To filozofia działania, która zakłada, że wszystko, co w organizacji może być zautomatyzowane, powinno zostać zautomatyzowane. Wykorzystując orkiestrę zaawansowanych narzędzi – od robotyzacji, przez sztuczną inteligencję, aż po zaawansowaną analitykę – krajowe firmy zaczynają odkrywać jej potencjał do przełamywania tradycyjnych barier produktywności. W tym artykule zbadamy, jak polskie przedsiębiorstwa nawigują po tym nowym technologicznym froncie, przekształcając obietnicę hiperautomatyzacji w realną wartość biznesową.

Od prostych skryptów do orkiestry - czym jest hiperautomatyzacja?

Aby w pełni zrozumieć rewolucyjny potencjał hiperautomatyzacji, należy najpierw odróżnić ją od jej starszej, prostszej krewnej – automatyzacji. Tradycyjna automatyzacja, którą polskie firmy z powodzeniem wdrażają od lat, koncentruje się na pojedynczych, powtarzalnych zadaniach. Może to być automatyczne generowanie raportu z arkusza kalkulacyjnego, wysyłka standardowych powiadomień e-mail czy prosty skrypt przenoszący pliki między folderami. Są to działania liniowe, oparte na jasno zdefiniowanych regułach, które przynoszą wymierne korzyści, ale mają ograniczony zasięg.

Hiperautomatyzacja podnosi tę koncepcję na zupełnie nowy poziom. Nie skupia się na pojedynczych zadaniach, lecz na całym, często skomplikowanym procesie biznesowym od początku do końca. To podejście holistyczne, które łączy w sobie całą paletę wzajemnie uzupełniających się technologii, tworząc inteligentny, samodoskonalący się system. Kluczowe komponenty tej technologicznej orkiestry to:

• Robotyzacja Procesów Biznesowych (RPA): cyfrowi pracownicy, czyli „roboty” software'owe, które naśladują ludzkie działania w interfejsach graficznych. Potrafią logować się do aplikacji, kopiować dane, wypełniać formularze i wykonywać inne, oparte na regułach zadania. RPA to „ręce” hiperautomatyzacji.
• Sztuczna Inteligencja (AI) i Uczenie Maszynowe (ML): to „mózg” operacji. Algorytmy AI i ML pozwalają systemom na pracę z nieustrukturyzowanymi danymi (jak treść maili, dokumenty PDF, obrazy), podejmowanie decyzji, rozumienie języka naturalnego (NLP) i uczenie się na podstawie doświadczeń w celu optymalizacji procesów.
• Eksploracja Procesów (Process Mining): to „oczy” systemu. Specjalistyczne oprogramowanie, które analizuje logi systemowe (np. z ERP czy CRM), aby zrekonstruować faktyczny przebieg procesów w firmie. Pozwala to zidentyfikować wąskie gardła, nieefektywności i idealnych kandydatów do automatyzacji, o których istnieniu menedżerowie mogli nawet nie wiedzieć.
• Inteligentne Zarządzanie Procesami Biznesowymi (iBPMS): platformy, które pozwalają na modelowanie, orkiestrację i monitorowanie złożonych, długotrwałych procesów, dynamicznie zarządzając przepływem pracy między ludźmi a botami.
• Platformy Integracyjne (iPaaS) i API: stanowią „centralny układ nerwowy”, który umożliwia płynną komunikację między wszystkimi powyższymi komponentami oraz istniejącymi w firmie systemami.

W praktyce oznacza to, że hiperautomatyzacja może obsłużyć cały proces, na przykład obsługi faktury: od momentu jej otrzymania na skrzynkę mailową (AI rozpoznaje i klasyfikuje dokument), przez ekstrakcję danych (inteligentne OCR), ich weryfikację w systemie ERP (RPA i integracja API), aż po automatyczne zaksięgowanie i skierowanie do płatności, a w przypadku wykrycia nieprawidłowości – inteligentne przekierowanie do odpowiedniej osoby w dziale księgowości. To transformacja, która uwalnia ludzi od żmudnej pracy, pozwalając im skupić się na zadaniach wymagających kreatywności, empatii i strategicznego myślenia.

Polski grunt technologiczny

Polska, ze swoją unikalną kombinacją czynników ekonomicznych i społecznych, staje się wyjątkowo podatnym gruntem dla rozwoju hiperautomatyzacji. Nie jest to już kraj, który jedynie adoptuje gotowe rozwiązania z Zachodu, ale miejsce, gdzie innowacje technologiczne aktywnie się tworzą i wdraża.

Jednym z kluczowych atutów jest nasz kapitał ludzki. Polska słynie z utalentowanych programistów, inżynierów i analityków danych. Absolwenci krajowych politechnik i uniwersytetów zasilają nie tylko lokalne firmy, ale są również rozchwytywani przez globalne centra technologiczne, które coraz chętniej lokują swoje oddziały badawczo-rozwojowe właśnie nad Wisłą. Ta pula talentów jest niezbędna do projektowania, wdrażania i utrzymywania złożonych ekosystemów hiperautomatyzacji.

Kolejnym filarem jest prężnie działający sektor centrów usług wspólnych (SSC/BPO). Polska stała się europejskim zagłębiem w tej dziedzinie, obsługując globalne korporacje w zakresie finansów, HR, IT i obsługi klienta. Centra te, ze względu na swoją naturę – ogromną skalę i wysoką powtarzalność procesów – są naturalnymi inkubatorami dla technologii automatyzacyjnych. To właśnie tutaj, w firmach takich jak Capgemini, Accenture czy Infosys, które mają w Polsce ogromne oddziały, zdobywane są pierwsze, bezcenne doświadczenia w robotyzacji na dużą skalę, które następnie przenikają do całej gospodarki.

Nie można również ignorować ambicji polskich przedsiębiorstw. Firmy, które odniosły sukces na rynku lokalnym, coraz śmielej spoglądają na rynki międzynarodowe. Aby konkurować z globalnymi gigantami, muszą osiągnąć podobny poziom efektywności operacyjnej, skalowalności i zwinności. Hiperautomatyzacja staje się dla nich kluczowym narzędziem do niwelowania różnic i budowania trwałej przewagi konkurencyjnej, nie tylko poprzez cięcie kosztów, ale przede wszystkim przez radykalne usprawnienie procesów i podniesienie jakości.

Wreszcie, sprzyja nam również ekosystem startupowy i dostępność technologii. Na rynku działają nie tylko globalni liderzy RPA, tacy jak UiPath czy Blue Prism, ale powstają również polskie firmy specjalizujące się w AI, analityce danych czy inteligentnym przetwarzaniu dokumentów. Dostępność tych narzędzi, w połączeniu z rosnącą liczbą firm wdrożeniowych, sprawia, że bariera wejścia w świat hiperautomatyzacji systematycznie maleje.

Spajanie systemów w jeden organizm

Skuteczna hiperautomatyzacja nie polega na chaotycznym wdrażaniu pojedynczych botów czy algorytmów. Wymaga ona przemyślanej architektury, w której wszystkie elementy mogą ze sobą bezproblemowo współpracować, a co najważniejsze – integrować się z już istniejącym w firmie stosem technologicznym. To właśnie zdolność do płynnego łączenia różnych systemów i aplikacji stanowi o sile i skalowalności tego podejścia. W tej układance kluczową rolę odgrywają interfejsy programowania aplikacji (API) oraz platformy integracyjne.

Wyobraźmy sobie proces onboardingu nowego pracownika w dużej firmie produkcyjnej. Wymaga on interakcji z wieloma systemami: systemem HR do założenia kartoteki, systemem finansowym do ustawienia płatności, systemem IT do przydzielenia dostępu i sprzętu, a także platformą e-learningową do przypisania obowiązkowych szkoleń. Manualne przeklikiwanie się między tymi systemami i przepisywanie danych jest nieefektywne i podatne na błędy.

Hiperautomatyzacja rozwiązuje ten problem, tworząc jeden, spójny przepływ pracy. Jednak aby było to możliwe, wszystkie te systemy muszą umieć ze sobą „rozmawiać”. I tu właśnie fundamentalnego znaczenia nabiera rola API. Systemy biznesowe, które nie są zamkniętymi, monolitycznymi twierdzami, ale oferują otwarte i dobrze udokumentowane API, stają się idealnymi komponentami ekosystemu hiperautomatyzacji. Platformy takie jak Bitrix24, dzięki swojemu rozbudowanemu REST API oraz bogatemu marketowi gotowych aplikacji i integracji, mogą pełnić rolę centralnego huba orkiestrującego takie złożone procesy. Pracownik działu HR może zainicjować proces onboardingu w jednym miejscu, a system, wykorzystując API, automatycznie wyśle odpowiednie polecenia do systemu kadrowo-płacowego, stworzy ticket w systemie IT i zapisze nowego pracownika na szkolenie w zewnętrznej aplikacji. To właśnie ta zdolność do bycia „klejem” łączącym różne technologie – zarówno te nowoczesne, jak i te starsze (tzw. systemy legacy) – jest warunkiem koniecznym do budowania kompleksowych, end-to-endowych automatyzacji. Bez solidnej strategii integracyjnej, hiperautomatyzacja pozostaje jedynie zbiorem izolowanych wysp, a nie sprawnie działającym, połączonym kontynentem.

Zestaw map drogowych hiperautomatyzacji: scoring okazji model ładu i wzorce architektury dla polskich firm

Wprowadź swój adres e-mail, aby otrzymać kompleksowy, szczegółowy przewodnik krok po kroku

Potwierdzam, że przeczytałem(-am) i zrozumiałem(-am) zasady Polityki Prywatności Bitrix24

Praktyczne scenariusze

Teoretyczne podstawy hiperautomatyzacji zyskują na znaczeniu, gdy przyjrzymy się ich praktycznym zastosowaniom w kluczowych dla polskiej gospodarki sektorach.

Sektor finansowy i ubezpieczeniowy: banki i firmy ubezpieczeniowe to jedni z pionierów automatyzacji w Polsce. Hiperautomatyzacja pozwala im pójść o krok dalej. Przykładowo, w procesie udzielania kredytu hipotecznego, boty RPA mogą automatycznie pobierać dane z wniosku klienta, a następnie, wykorzystując integracje API, weryfikować je w zewnętrznych bazach (BIK, KRD). Algorytmy AI mogą dokonać wstępnej oceny ryzyka kredytowego, analizując setki zmiennych, a inteligentne OCR odczytać dane z dostarczonych dokumentów, takich jak akty notarialne czy umowy o pracę. Cały proces, który kiedyś trwał tygodnie, może zostać skrócony do kilku dni, a nawet godzin, radykalnie poprawiając doświadczenie klienta.

Produkcja i logistyka: w zakładzie produkcyjnym, hiperautomatyzacja może zrewolucjonizować zarządzanie łańcuchem dostaw. System, monitorując dane spływające z maszyn (IoT) i systemu ERP, może przy pomocy algorytmów predykcyjnych przewidzieć zbliżającą się awarię kluczowego komponentu. Automatycznie tworzy wówczas zlecenie serwisowe w systemie utrzymania ruchu, a jednocześnie sprawdza stany magazynowe i, w razie potrzeby, składa zamówienie na nową część u dostawcy, wysyłając je poprzez zintegrowaną platformę zakupową. To przejście od reaktywnego do proaktywnego modelu działania, które minimalizuje przestoje i optymalizuje koszty.

Handel i e-commerce: dla dynamicznie rosnącego sektora e-commerce, hiperautomatyzacja jest kluczem do skalowania operacji. Wyobraźmy sobie obsługę zwrotów w dużym sklepie internetowym. Gdy klient inicjuje zwrot na stronie, system automatycznie generuje etykietę wysyłkową. Po otrzymaniu przesyłki w magazynie, pracownik skanuje kod, a system oparty na wizji komputerowej (AI) ocenia stan produktu. Jeśli wszystko jest w porządku, bot RPA inicjuje zwrot płatności w systemie finansowym i automatycznie aktualizuje stany magazynowe w systemie ERP, a produkt wraca do sprzedaży. Cały proces jest szybki, transparentny dla klienta i wymaga minimalnej interwencji człowieka.

Droga do wdrożenia: strategia, kultura i wyzwania

Wdrożenie hiperautomatyzacji to maraton, a nie sprint. Firmy, które podchodzą do niego jedynie jako do projektu IT, są skazane na porażkę. Sukces wymaga strategicznego planowania, zaangażowania całego przedsiębiorstwa i świadomości potencjalnych wyzwań.

Pierwszym krokiem jest zmiana kulturowa. Pracownicy często obawiają się automatyzacji, postrzegając ją jako zagrożenie dla swoich miejsc pracy. Kluczowa jest tu transparentna komunikacja, która podkreśla, że celem nie jest zastępowanie ludzi, ale ich wzmacnianie (tzw. augmenting intelligence). Chodzi o eliminację nudnych, powtarzalnych zadań, aby pracownicy mogli skupić się na bardziej wartościowych, kreatywnych i strategicznych aspektach swojej pracy. Warto inwestować w programy podnoszenia kwalifikacji (reskilling i upskilling), tworząc nowe role, takie jak analitycy procesów automatyzacji czy „hodowcy botów”.

Drugim elementem jest stworzenie Centrum Doskonałości (Center of Excellence, CoE). Jest to dedykowany zespół, składający się z ekspertów biznesowych i technicznych, który odpowiada za tworzenie strategii automatyzacji, wybór najważniejszych procesów oraz odpowiednich narzędzi, a także za zarządzanie całym portfolio wdrożonych robotów i algorytmów. CoE zapewnia spójność, standaryzację i pozwala na efektywne skalowanie inicjatyw w całej organizacji.

Trzecim wyzwaniem jest techniczna i procesowa złożoność. Jak wspomniano, hiperautomatyzacja to skomplikowana orkiestra. Zarządzanie cyklem życia wielu botów, monitorowanie ich wydajności, obsługa wyjątków i zapewnienie bezpieczeństwa danych wymaga solidnych fundamentów technologicznych i jasno zdefiniowanych procedur. Podejście „zacznij od małych, szybkich zwycięstw” (tzw. quick wins) jest tu kluczowe – automatyzacja prostszych, ale widocznych procesów pozwala udowodnić wartość koncepcji i zbudować poparcie dla dalszych, bardziej ambitnych projektów.

Ostatecznie, hiperautomatyzacja to nie cel sam w sobie, ale środek do osiągnięcia celu, jakim jest stworzenie organizacji bardziej zwinnej, odpornej na zmiany i skoncentrowanej na dostarczaniu wartości klientom. Dla polskich przedsiębiorstw, które odważnie wkroczą na tę ścieżkę, nagrodą będzie nie tylko przewaga operacyjna, ale fundamentalna zmiana tego, jak praca jest wykonywana, otwierając nowy rozdział w historii ich rozwoju i innowacyjności.

FAQ