Otomasyona uygun süreci seçmek: fırsatı bulma, puanlama ve sıralama

Otomasyona uygun süreç nasıl bir süreçtir?

Otomasyon adayı sürecin ortak özellikleri nettir. İş sık tekrarlanır; adımlar her seferinde benzerdir; kararlar kurallara bağlanabilir; girdiler dijital ve düzenlidir; sonuç ölçülebilir. Bir faturayı sisteme girmek, sipariş durumunu raporlamak ya da bir formdan gelen veriyi başka bir sisteme aktarmak bu tarifin tipik örnekleridir.

Tersine, her vakanın farklı yorumlandığı, uzman yargısı gerektiren, sık sık kuralı değişen ya da yalnızca birkaç kez yapılan işler zayıf adaydır. Böyle işlerde otomasyon kurma maliyeti, tasarruf edilen emeği aşabilir.

Üçüncü bir grup vardır: iyi bir aday gibi görünen ama arkasındaki süreç dağınık olanlar. Bunlarda önce süreç sadeleştirilir; dağınık bir süreci otomatikleştirmek yalnızca dağınıklığı hızlandırır.

Fırsatı keşfetmek

Keşfin ilk yolu insanlardır: süreci yürüten ekiplerle görüşmek ve işi başında gözlemlemek. "En çok neye zaman harcıyorsunuz, hangi adımı her gün aynı biçimde tekrarlıyorsunuz" soruları çoğu zaman en kolay adayları ortaya çıkarır. Ancak insanlar gündelik işlerini ya hafife alır ya da abartır.

İkinci yol veridir. İş kayıtları, bilet sistemleri ve işlem logları hangi adımın ne kadar sürdüğünü, kaç vakanın hangi yoldan gittiğini ve nerede bekleme olduğunu gösterir. Süreç madenciliği bu kayıtlardan gerçek akışı çıkarır; tasarlanan süreç ile yürüyen süreç arasındaki farkı, en sık tekrarlanan yolları ve darboğazları görünür kılar. Hangi yolun gerçekten çok kullanıldığını bilmek, otomasyonu doğru yola yatırmak demektir.

Her iki yol da bir fırsat listesine bağlanır: süreç adı, sahibi, kısa tarif, tahmini sıklık ve mevcut araçlar. Liste sonraki adımın, yani puanlamanın girdisidir.

Puanlama kartı ve hacim-kural matrisi

Adaylar aynı ölçütlerle puanlanır. Sık kullanılan ölçütler şunlardır: işlemin sıklığı ve hacmi, adımların kural tabanlı olup olmadığı, istisna vakaların sıklığı, girdi verisinin dijital ve yapılandırılmış olması, sürecin kararlılığı, hata ya da uyum riskinin düzeyi ve otomasyonun sağlayacağı değer. Her ölçüt için düşük, orta ve yüksek gibi tanımlı bir ölçek yazılır; ölçeği baştan tanımlamak, farklı kişilerin aynı süreci benzer puanlamasını sağlar.

İki ölçüt çoğu zaman ilk elemeyi yapar: hacim ve kural tabanlılık. Hacmi yüksek, kuralı net işler ilk sıradaki adaydır. Hacmi yüksek ama kuralları belirsiz işlerde önce standartlaştırma gerekir; otomasyon bu aşamadan sonra gelir. Kuralı net ama seyrek yapılan işler düşük öncelikli kalır ve çoğu zaman basit araçlar yeterlidir. Hem seyrek hem kuralsız işler elle sürdürülür.

Puanlama bir sıralama aracıdır, karar vermez. Yüksek puanlı bir adayın riski büyükse insan onayı ya da ek denetim gerekir.

RPA mı, yapay zeka mı?

Girdinin biçimi aracı belirler. Veri zaten bir sistemde ve adımlar kurallıysa RPA gibi kural tabanlı otomasyon yeterlidir. Girdi serbest metin, taranmış belge ya da değişken biçimli e-postaysa, bilginin önce anlaşılması gerekir; bu aşamada yapay zeka destekli okuma ve sınıflandırma devreye girer.

Pratikte bir süreç iki yaklaşımı birleştirir: yapay zeka belgeden veriyi çıkarır, kural tabanlı akış bu veriyi doğrulayıp sisteme işler, belirsiz vakalar bir insana yönlendirilir. İnsan onayı noktası, hataların maliyetli olduğu süreçlerde özellikle önemlidir.

Yapay zeka kullanmak her zaman daha iyi değildir. Tek ihtiyacı bir tabloyu başka bir sisteme taşımak olan bir süreçte yapay zeka karmaşıklık ekler. Gerekçe, "yapay zeka kullanalım" değil, "bu adımda hangi bilgi anlaşılmak zorunda" sorusundan çıkmalıdır.

Örnek: tedarikçi faturalarının sisteme girişi

Kurgusal bir finans ekibi, tedarikçi faturalarını muhasebe sistemine elle giriyor. Ekip süreci gözlemler ve işlem kayıtlarını inceler: hacim yüksek, her faturada aynı alanlar var, ancak faturalar farklı tedarikçilerden farklı biçimlerde geliyor. Kayıtlara bakınca aynı faturanın bazen iki kez girildiği ve bazı faturaların onay beklerken günlerce durduğu görülür.

Puanlama kartında hacim yüksek, kural tabanlılık yüksek, istisna sıklığı orta, girdi yapılandırılması düşük çıkar. Sonuç: iyi bir aday; ancak biçim çeşitliliği yüzünden yapay zeka destekli veri okuma gerekir. Hata riski orta olduğu için belirsiz faturalar bir muhasebeciye düşer.

Aynı ekibin ay sonu kapanış yorumları ise hacim düşük ve yargı ağırlıklı olduğundan elle kalır. Böylece ekip tek bir kararla iki farklı sonuca ulaşır ve emeğini doğru yere yatırır.

Pilot seçimi ve yol haritası

İlk pilot, puanı yüksek olanın yanında riski yönetilebilir olmalıdır. Başarısız olması halinde iş durmayacak, sahibi projeye açık ve ölçümü kolay bir süreç seçilir. İlk pilotta amaç büyük kazanım değil, yöntemi ve kurumun otomasyon altyapısını sınamaktır.

Pilot öncesinde mevcut durum ölçülür: işlem başına süre, hata sıklığı ve bekleme. Pilot sonrasında aynı ölçümler tekrarlanır. Kıyaslanacak bir başlangıç ölçümü yoksa kazanç iddiası tartışmalı kalır.

Pilot başarılı olursa öğrenilenler puanlama kartına geri yazılır, aday listesi güncellenir ve sıradaki süreçler aynı yöntemle işlenir.

Sık yapılan hatalar

En sık hata, süreci iyileştirmeden otomatikleştirmektir. Gereksiz onay adımları ve çift girişler otomasyona taşınırsa kalıcı hale gelir.

İkinci hata, yalnızca zaman tasarrufuna bakmaktır. Hata azaltma, uyum, izlenebilirlik ve çalışan memnuniyeti de değerdir; ama bakım maliyeti de hesaba katılmalıdır. Bir arayüz değiştiğinde robotun bozulması gibi bakım yükleri otomasyonun toplam maliyetine eklenir.

Üçüncü hata, istisnaları unutmaktır. Standart akışın sorunsuz çalışması, kalan vakaların nasıl işleneceği düşünülmediyse yeterli değildir. İstisna yolu tasarlanmayan otomasyon, insanlara beklenmedik iş çıkarır.

Dördüncü hata, süreç sahibini dışarıda bırakmaktır. İşi yapan ekip projeye sahip çıkmazsa otomasyon kullanılmaz.

Bu beceriyi Mindset programlarında nerede çalışırsınız

Yapay Zeka Destekli İş Analistliği Sertifika Programının Süreç Madenciliği ve Otomasyon Fırsatları modülü, süreç verisinden otomasyon adaylarını bulmayı ve değerlendirmeyi ele alır. Süreç analizi ve BPMN ile modelleme modülüyle birlikte okunduğunda, otomasyon önerisini veriye dayandırması gereken iş analistleri için ilgili bir zemindir.