Hyperautomation – innehållsförteckning:
Den globala hyperautomationsmarknaden var värd cirka 9 miljarder dollar 2021. Den förväntas växa till cirka 26,5 miljarder dollar år 2028, med en årlig tillväxttakt (CAGR) på cirka 23,5 % mellan 2022 och 2028. Denna betydande tillväxt är resultatet av praktiska affärsapplikationer av hyperautomation. Från att transformera vardagliga uppgifter till att revolutionera ledarskap, är hyperautomation nyckeln till en framtidsinriktad, automatiserad affärsmiljö.
Vad är hyperautomation?
Hyperautomation är konceptet för helhetlig automatisering av ett företags processer med hjälp av avancerad teknik. Det inkluderar, men är inte begränsat till:
- Robotisering av affärsprocesser (Robotic Process Automation, RPA),
- Applikationsprogrammeringsgränssnitt (APIs),
- Artificiell intelligens (AI),
- Maskininlärning (ML), och
- Naturlig språkbehandling (NLP) teknologier.
Målet är att minska behovet av mänsklig intervention i repetitiva uppgifter till förmån för att fokusera på kreativt arbete och bygga konkurrensfördelar.
De främsta fördelarna med hyperautomation är:
- minskning av kostnaderna för företagsverksamhet,
- tidsbesparing och besparing av mänskliga resurser,
- felborttagning,
- större flexibilitet,
- betydande skalbarhet av verksamheten och
- förbättring av kvaliteten på kundservicen.
Ändå kan utmaningar som höga initiala investeringskostnader eller behovet av specialiserad kunskap vara ett hinder för många företag.
Hyperautomation vs. automation
Hyperautomation skiljer sig från traditionell automation i skala och omfattning. Medan automation fokuserar på enskilda uppgifter, omfattar hyperautomation hela företagets processer och ekosystem och syftar till en omfattande digital transformation snarare än en punktförbättring av effektiviteten i företagets verksamhet.
Automation
Automation avser användningen av teknik för att minimera eller eliminera den manuella utförandet av repetitiva uppgifter och processer. Verktyg som make.com eller Zapier möjliggör automatisering av uppgifter, såsom att flytta data mellan olika applikationer, generera meddelanden eller schemalägga uppgifter. Till exempel kan Zapier automatiskt uppdatera ett kalkylblad i Google Sheets när en ny post läggs till i Google Forms.

Källa: make.com (https://www.make.com/)
Hyperautomation
Hyperautomation, å sin sida, är en mer avancerad form av automation som integrerar olika teknologier såsom artificiell intelligens (AI), robotprocessautomation (RPA) och applikationsprogrammeringsgränssnitt (APIs) för att skapa ett system som automatiskt kan hantera och optimera komplexa, flerstegs affärsprocesser.

Källa: Keysight (https://www.keysight.com)
Hyperautomation har verktyg som RPA-plattformar för att integrera med olika system via APIs för att automatisera ett brett spektrum av uppgifter och processer.
Hyperautomationsapplikationer i affärer
Hyperautomationsapplikationer i affärer inkluderar, men är inte begränsade till:
- HR och rekrytering – robotar analyserar rekryteringsdokument som CV och personliga brev, och förhandsgranskar automatiskt kandidater, schemalägger rekryteringsmöten och skickar meddelanden. Till exempel har Santander Bank implementerat en helt digital rekryteringsprocess baserad på hyperautomation,
- Finans och redovisning – en kombination av RPA och API-funktioner tillsammans med artificiell intelligens möjliggör automatisering av hela processen för att generera rapporter och fakturor, bokföra dokument och verifiera betalningar,
- Tillverkning och leveranskedja – industrin tillämpar hyperautomation för lagerövervakning, produktionsplanering, automatiserad rapportering, bland annat, vilket minskar stillestånd och förbättrar leverans i tid.
Hur implementerar man hyperautomation?
Att implementera hyperautomation i ett medelstort företag kan bli en komplicerad process som kräver noggrann planering och genomförande. Här är steg som kan hjälpa dig att organisera och genomföra det:
- Analys av det nuvarande tillståndet – i början behöver du identifiera och utvärdera de nuvarande affärs- och teknologiska processerna som ska automatiseras. Att förstå vilka teknologier som för närvarande används och identifiera områden som kan förbättras med hyperautomation är nyckeln till en framgångsrik implementering.
- Definiera mål – det andra steget är att sätta specifika, mätbara mål som du vill uppnå genom att implementera hyperautomation, såsom att öka effektiviteten, minska fel eller förbättra kundservicen.
- Teknologival – Lika viktigt är valet av lämpliga teknologier för implementering, såsom robotprocessautomationsverktyg (RPA), artificiell intelligens (AI) och applikationsprogrammeringsgränssnitt (APIs).
- Processdesign – inte alla processer som fungerar i företaget är värda att automatisera en till en, med all sannolikhet kommer du att behöva utveckla nya processer och procedurer som kommer att automatiseras och integreras genom valda teknologier.
- Utveckling och testning – att bygga, konfigurera och testa ett hyperautomationssystem för att säkerställa att det uppfyller krav och når sina avsedda mål är en tidskrävande process som måste involvera både hyperautomationsspecialister och företagets team.
- Teamutbildning – utbilda de anställda som kommer att arbeta med det nya systemet så att de förstår hur man använder det och hur de kan använda det i sitt dagliga arbete.
- Implementering – att sätta hyperautomationssystemet i praktiken, övervaka dess prestanda och lösa eventuella problem som kan uppstå under implementeringen.
- Optimering– Regelbunden övervakning av hyperautomationssystemets prestanda och att göra förbättringar, samt rapportera problem och lösa dem löpande, är nödvändigt för att säkerställa att hyperautomationssystemet fortsätter att bidra till affärsmålen.
Att implementera hyperautomation är en långsiktig process som kräver ett betydande engagemang från ledningsteam och resurser. När det planeras och genomförs på rätt sätt kan hyperautomation göra ett betydande bidrag till att förbättra effektiviteten och innovationen i ett företag.
Hyperautomationsteknologier – API och RPA
Robotprocessautomation (RPA) är en teknik som gör det möjligt att automatisera tråkiga, repetitiva uppgifter med “robotar” som kan efterlikna människors handlingar i att använda applikationer. I sin grundläggande form kan RPA till exempel kopiera text från ett valt webbläsarfönster och klistra in det i ett kalkylblad. När RPA är utrustad med artificiell intelligens kan den hantera mycket komplexa processer, välja lämpliga åtgärder beroende på det resultat som erhållits i ett givet steg. Med RPA kan processer som hantering av krav automatiseras, vilket påskyndar kundresponsen och sparar personalens tid.
Å andra sidan möjliggör applikationsprogrammeringsgränssnitt (APIs) kommunikation mellan olika applikationer och system på kodnivå. APIs möjliggör utbyte av data mellan olika system på ett programmerbart sätt. Till exempel kan generering av Google-dokument baserat på data från andra system vara användbart i scenarier som automatisk fakturaskapande i e-handelsföretag.
Kombinationen av RPA och API kan erbjuda det bästa av två världar, vilket möjliggör både ytlig och djup automatisering, vilket leder till större effektivitet och flexibilitet i automatiseringen av affärsprocesser. Denna hybrida strategi kan bli särskilt fördelaktig i komplexa affärsmiljöer där olika system och processer måste integreras för maximal operationell effektivitet.
Sammanfattning
Hyperautomation är utan tvekan ett av de mest lovande och disruptiva koncepten inom automatisering av affärsprocesser under de senaste åren. Genom att kombinera potentialen hos avancerade teknologier som RPA och APIs, kompletterat med artificiell intelligens och maskininlärning, öppnar det upp möjligheter för företag att minska kostnader och förbättra operationell effektivitet. Faktum är att dess mål är den helhetliga digitala transformationen av företaget genom att eliminera behovet av manuell hantering av repetitiva uppgifter.
Hyperautomation skiljer sig från traditionell automation i skala – eftersom det involverar hela processer snarare än enskilda uppgifter. Det sparar kostnader, tid och mänskliga resurser, och minskar fel.
Det har breda tillämpningar inom affärer och kan implementeras inom kundservice, HR, finans eller leveranskedja. Men för att göra det måste transformationsprocessen noggrant analyseras och planeras. Även om implementeringen av hyperautomation inte är lätt, och ett helt automatiserat företag fortfarande är i science fictionens rike, kommer hyperautomation säkerligen snart att bli en vardaglig verklighet i modern affärsverksamhet.
Hyperautomation har potential att revolutionera funktionen hos moderna företag, men det kräver en noggrann och gradvis introduktion för att upprätthålla en balans mellan mänskligt och maskinellt arbete. Dess fulla potential kan realiseras genom att skickligt kombinera olika teknologier.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.
Robert Whitney
JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.
AI in business:
- 6 fantastiska ChatGTP-plugins som kommer att göra ditt liv enklare
- Navigera nya affärsmöjligheter med ChatGPT-4
- 3 fantastiska AI-skribenter du måste prova idag
- Syntetiska skådespelare. Topp 3 AI-videogeneratorer
- Vilka är svagheterna i min affärsidé? En brainstorming-session med ChatGPT
- Att använda ChatGPT i affärer
- Nya tjänster och produkter som använder AI
- Automatiserade inlägg på sociala medier
- Schemalägga inlägg på sociala medier. Hur kan AI hjälpa till?
- AI:s roll i affärsbeslutsfattande
- Affärsnlp idag och imorgon
- AI-assisterade textchattbotar
- AI-applikationer inom affärsvärlden - översikt
- Hot och möjligheter med AI i affärer (del 2)
- Hot och möjligheter med AI i affärer (del 1)
- Vad är framtiden för AI enligt McKinsey Global Institute?
- Artificiell intelligens i affärer - Introduktion
- Vad är NLP, eller naturlig språkbehandling i affärer
- Google Translate vs DeepL. 5 tillämpningar av maskinöversättning för företag
- Automatisk dokumenthantering
- Drift och affärsapplikationer för röstrobotar
- Virtuell assistentteknik, eller hur man pratar med AI?
- Vad är affärsintelligens?
- Hur kan artificiell intelligens hjälpa till med BPM?
- Kreativ AI idag och imorgon
- Artificiell intelligens i innehållshantering
- Utforska kraften i AI inom musikskapande
- 3 användbara AI-grafikdesignverktyg. Generativ AI i affärer
- AI och sociala medier – vad säger de om oss?
- Kommer artificiell intelligens att ersätta affärsanalytiker?
- AI-verktyg för chefen
- Framtidens arbetsmarknad och kommande yrken
- RPA och API:er i ett digitalt företag
- Nya interaktioner. Hur förändrar AI sättet vi använder enheter?
- Multimodal AI och dess tillämpningar inom affärer
- Artificiell intelligens och miljön. 3 AI-lösningar för att hjälpa dig bygga en hållbar verksamhet
- AI-innehållsdetektorer. Är de värda det?
- ChatGPT vs Bard vs Bing. Vilken AI-chattbot leder racet?
- Är chatbot-AI en konkurrent till Google-sökning?
- Effektiva ChatGPT-frågor för HR och rekrytering
- Prompt engineering. Vad gör en promptingenjör?
- AI och vad mer? Toppteknologitrender för företag 2024
- AI och affärsetik. Varför du bör investera i etiska lösningar
- Meta AI. Vad bör du veta om Facebooks och Instagrams AI-stödda funktioner?
- AI-reglering. Vad behöver du veta som entreprenör?
- 5 nya användningar av AI i affärer
- AI-produkter och projekt - hur skiljer de sig från andra?
- AI som en expert i ditt team
- AI-team vs. rollfördelning
- Hur väljer man ett karriärområde inom AI?
- AI inom HR: Hur rekryteringsautomation påverkar HR och teamutveckling
- AI-assisterad processautomation. Var ska man börja?
- 6 mest intressanta AI-verktyg 2023
- Vad är företagets AI-mognadsanalys?
- AI för B2B-personalisering
- ChatGPT-användningsfall. 18 exempel på hur du kan förbättra ditt företag med ChatGPT 2024
- AI Mockup-generator. Topp 4 verktyg
- Mikrolärande. Ett snabbt sätt att få nya färdigheter
- De mest intressanta AI-implementationerna i företag 2024
- Vilka utmaningar medför AI-projektet?
- Topp 8 AI-verktyg för företag 2024
- AI i CRM. Vad förändrar AI i CRM-verktyg?
- UE:s AI-lag. Hur reglerar Europa användningen av artificiell intelligens
- Topp 7 AI webbplatsbyggare
- Ingen kodverktyg och AI-innovationer
- Hur mycket ökar användningen av AI produktiviteten i ditt team?
- Hur man använder ChatGTP för marknadsundersökningar?
- Hur kan du bredda räckvidden för din AI-marknadsföringskampanj?
- AI inom transport och logistik
- Vilka affärsproblem kan AI lösa?
- Hur matchar du en AI-lösning med ett affärsproblem?
- Artificiell intelligens i medierna
- AI inom bank och finans. Stripe, Monzo och Grab
- AI inom resebranschen
- Hur AI främjar födelsen av nya teknologier
- AI inom e-handel. Översikt över globala ledare
- Topp 4 AI-bildskapande verktyg
- Topp 5 AI-verktyg för dataanalys
- Revolutionen av AI i sociala medier
- Är det alltid värt att lägga till artificiell intelligens i produktutvecklingsprocessen?
- 6 största affärsmisstag orsakade av AI
- AI-strategi i ditt företag - hur bygger man den?
- Bästa AI-kurser – 6 fantastiska rekommendationer
- Optimera sociala medier-lyssnande med AI-verktyg
- IoT + AI, eller hur man minskar energikostnaderna i ett företag
- AI inom logistik. 5 bästa verktyg
- GPT Store – en översikt över de mest intressanta GPT:erna för företag
- LLM, GPT, RAG... Vad betyder AI-förkortningar?
- AI-robotar – framtiden eller nutiden för affärer?
- Vad kostar det att implementera AI i ett företag?
- Vad gör specialister inom artificiell intelligens?
- Hur kan AI hjälpa till i en frilansares karriär?
- Automatisera arbete och öka produktiviteten. En guide till AI för frilansare
- AI för startups – bästa verktyg
- Bygga en webbplats med AI
- Eleven Labs och vad mer? De mest lovande AI-startups.
- OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Vem är vem i AI-världen?
- Syntetisk data och dess betydelse för utvecklingen av ditt företag
- Topp AI-sökmotorer. Var ska man leta efter AI-verktyg?
- Video AI. De senaste AI-videogeneratorerna
- AI för chefer. Hur AI kan göra ditt jobb enklare
- Vad är nytt i Google Gemini? Allt du behöver veta
- AI i Polen. Företag, möten och konferenser
- AI-kalender. Hur optimerar du din tid i ett företag?
- AI och framtiden för arbete. Hur förbereder du ditt företag för förändring?
- AI-röstkloning för företag. Hur skapar man personliga röstmeddelanden med AI?
- "Vi är alla utvecklare". Hur kan medborgarutvecklare hjälpa ditt företag?
- Faktakontroll och AI-hallucinationer
- AI i rekrytering – utveckla rekryteringsmaterial steg för steg
- Sora. Hur kommer realistiska videor från OpenAI att förändra affärer?
- Midjourney v6. Innovationer inom AI-bildgenerering
- AI i små och medelstora företag. Hur kan små och medelstora företag konkurrera med jättar med hjälp av AI?
- Hur förändrar AI influencer-marknadsföring?
- Är AI verkligen ett hot mot utvecklare? Devin och Microsoft AutoDev
- Bästa AI-chatbots för e-handel. Plattformar
- AI-chattbottar för e-handel. Fallstudier
- Hur håller man sig uppdaterad om vad som händer i AI-världen?
- Tämja AI. Hur tar man de första stegen för att tillämpa AI i sitt företag?
- Förvirring, Bing Copilot eller You.com? Jämförelse av AI-sökmotorer
- AI-experter i Polen
- ReALM. En banbrytande språkmodell från Apple?
- Google Genie — en generativ AI-modell som skapar helt interaktiva världar från bilder
- Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag
- LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation
- AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag
- Bästa AI-transkription verktyg. Hur man omvandlar långa inspelningar till koncisa sammanfattningar?
- Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag?
- AI:s roll i innehållsmoderering