năm trước, Johnson & Johnson (J&J) bắt đầu áp dụng tự động hóa thông minh (IA - intelligent automation) vào mọi lĩnh vực kinh doanh của họ. Khi đại dịch COVID-19 bắt đầu lan rộng trên toàn cầu, công ty - một trong những nhà cung cấp dược phẩm, thiết bị y tế và hàng tiêu dùng đóng gói lớn nhất thế giới, cần giảm chi phí, tăng tốc các mục tiêu và cải thiện độ chính xác của các hoạt động kinh doanh cốt lõi.
Tự động hóa quy trình bằng robot đã đạt được sức hấp dẫn khi các tổ chức tìm cách áp dụng phần mềm "robot" để tự động hóa các quy trình kinh doanh.
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) đã đạt được sức hấp dẫn khi các tổ chức tìm cách áp dụng phần mềm "robot" để tự động hóa các quy trình kinh doanh. Nhưng các tổ chức như J&J lại muốn tự động hóa hơn nữa. Bằng cách kết hợp RPA với máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI), họ đã tìm cách tự động hóa các tác vụ phức tạp hơn. Cơ hội này đã khiến Ajay Anand và Stephen Sorenson của J&J đặt cược lớn vào năm 2021.
Anand, Phó chủ tịch phụ trách chiến lược và chuyển đổi dịch vụ toàn cầu của tập đoàn dược phẩm cho biết: "Cách duy nhất để thu hút sự chú ý của các nhà lãnh đạo cấp cao của bạn là quy mô tác động mà bạn có thể mang lại. Nói chung, J&J thích mọi thứ tính bằng tỷ USD".
Anand và Sorenson, Phó chủ tịch cấp cao về dịch vụ công nghệ, chuỗi cung ứng, tích hợp dữ liệu và kỹ thuật tin cậy của công ty, đã đề xuất thành lập Hội đồng Tự động hóa Thông minh (Intelligent Automation Council) toàn doanh nghiệp (DN). Và nói rằng, họ sẽ mang lại nửa tỷ USD từ việc này trong 3 năm tới. Giờ đây họ đã gần đạt được mốc này. Anand lưu ý, trong một cuộc đánh giá gần đây, một thành viên thuộc ủy ban điều hành đã yêu cầu họ tăng gấp đôi con số đó, dựa trên tốc độ hiện tại.
Rào cản tự động hóa thông minh sớm
Nhờ hoạt động của Intelligent Automation Council, J&J hiện đang áp dụng IA cho mọi thứ, từ các quy trình kinh doanh cơ bản, đến chatbot có thể trợ giúp nhân viên và khách hàng, đến các thuật toán có thể giám sát chuỗi cung ứng của công ty và giúp công ty điều chỉnh theo các điều kiện thay đổi như tăng gấp đôi nhu cầu về Tylenol (tên thương hiệu của dược chất acetaminophen - thành phần chính của Tylenol. Acetaminophen còn được biết đến với tên gọi phổ biến hơn là Paracetamol) trong những ngày đầu của đại dịch.
Nhưng khi Anand và Sorenson giúp J&J thực hiện những bước đầu tiên trên hành trình tự động hóa, họ đã nhanh chóng gặp trở ngại.
Sorenson nói: "Chúng tôi đã chuyển ra nước ngoài và sử dụng lao động giá rẻ, đồng thời cố gắng đơn giản hóa các quy trình, nhưng rất khó mở rộng quy mô và có doanh thu cao. Chúng tôi đã gặp tình huống này khi phải liên tục đào tạo lại mọi người và các quy trình ngoại lệ giết chết chúng tôi".
Sorenson giải thích, thật khó để tưởng tượng có bao nhiêu ngoại lệ trong một quy trình cho đến khi bạn thực sự thực hiện nó hoặc đào tạo mọi người thực hiện nó. Các trường hợp ngoại lệ có thể gây khó khăn cho cả những nhiệm vụ có vẻ đơn giản, chẳng hạn như gửi biểu mẫu xác nhận.
Sorenson nói: "Chúng tôi đã cố gắng tự động hóa chúng và nhận ra là mọi người không hiểu rõ về quy trình kinh doanh như chúng tôi nghĩ. Họ biết công việc của mình và có thể hoàn thành công việc từ A - Z, nhưng nếu bạn cố gắng tự động hóa việc đó, thì rất ít hệ thống tự động hóa có thể dễ dàng đi đến cùng".
Không mất nhiều thời gian để nhận ra, cách tiếp cận truyền thống để lập bản đồ các quy trình kinh doanh - ngồi xuống với nhân viên, hiểu cách họ thực hiện công việc và nắm bắt việc đó - sẽ không mang lại cho nhóm tự động hóa những gì họ cần. Để có cái nhìn đầy đủ về các quy trình kinh doanh, J&J đã đưa ra một công cụ khai thác nhiệm vụ.
Anand giải thích: "Chúng tôi chọn một số ít nhân viên sẵn sàng hợp tác với chúng tôi trong giai đoạn đầu, chúng tôi đã xem xét tất cả những mối quan tâm về quyền riêng tư cũng như đào tạo họ, sau đó cài đặt công cụ này trên máy tính của họ để ghi lại hoạt động thực tế. Khi họ bắt đầu một quy trình cụ thể, chúng tôi sẽ ghi lại nó. Cuối cùng, chúng tôi đã tạo ra đường đi tối ưu và tất cả các tài liệu có liên quan".
Thay vì phỏng vấn trước nhân viên về quy trình, nhóm đã ghi lại các quy trình thực tế và cùng nhân viên xem xét chúng, hỏi xem có bất kỳ biến thể nào chưa được ghi lại mà họ muốn chia sẻ hay không.
Áp dụng tư duy ưu tiên kỹ thuật số
J&J bắt đầu sử dụng RPA cho các tác vụ quy trình kinh doanh đơn giản như di chuyển tài liệu, điền vào bảng tính, gửi thông báo quan trọng, tích hợp email, v.v...
"Khi xem xét tất cả các quy trình kinh doanh của mình, chúng tôi cũng quan tâm đến những cách có thể mô phỏng lại chúng bằng lăng kính ưu tiên kỹ thuật số," Anand nói, 'invoice-to-cash' (quá trình bắt đầu từ thời điểm lập hóa đơn cho đến khi khoản nợ (thanh toán) của khách hàng được thanh toán. Một quy trình chuyển hóa đơn thành tiền mặt hiệu quả là rất quan trọng đối với các DN để duy trì hoạt động trôi chảy) là một ví dụ chính về quan điểm mới của công ty. Cũng như bất kỳ công ty nào, khi thực hiện quy trình đó, J&J cũng có lúc gặp sai sót hoặc tranh chấp với khách hàng.
Ông nói: "Bằng cách mô phỏng lại các quy trình với tư duy ưu tiên kỹ thuật số, chúng tôi có thể xem xét mọi thứ từ đầu đến cuối và tìm kiếm những nơi mà chúng tôi không chỉ tự động hóa mà còn cần kết hợp với AI. Liệu có thể dự đoán được những khách hàng mà chúng ta có thể có tranh chấp và chúng ta có thể bắt đầu thực hiện một số bước chủ động không?"
Bằng cách áp dụng tự động hóa thông minh cho 'invoice-to-cash', J&J đã có thể tăng thu tiền mặt, giảm tỷ lệ lỗi và giảm số giờ làm việc cũng như số USD chi tiêu để đạt được kết quả tương tự.
Anand giải thích, cốt lõi của tư duy ưu tiên kỹ thuật số của J&J xung quanh tự động hóa thông minh là 3E: trải nghiệm, hiệu quả, và năng suất (experience, effectiveness, efficiency). Tự động hóa có thay đổi trải nghiệm của nhân viên, khách hàng và nhà cung cấp không? Liệu nó có làm cho các quy trình hiệu quả và năng suất hơn?
Thành công đến từ những chiến thắng nhỏ
Sorenson cho biết nhóm đã học được rằng, chìa khóa để tự động hóa thành công, giống như nhiều dự án CNTT, là bắt đầu từ quy mô nhỏ, đạt được thành công và đào tạo mọi người về các khả năng có thể có.
Sorenson lưu ý, những chiến thắng nhỏ có thể giúp nhóm tự động hóa giành được sự tin tưởng, chúng cũng tạo ra dữ liệu cho phép họ chứng minh rằng tư duy ưu tiên kỹ thuật số, ưu tiên máy móc dẫn đến kết quả chính xác hơn.
Chẳng bao lâu nữa, khi niềm tin tăng lên, các cuộc trò chuyện không còn xoay quanh việc thuyết phục các bên liên quan về giá trị của tự động hóa nữa; mà sẽ là về những gì khác nhóm có thể làm.
Anand lưu ý, quản lý nỗi sợ hãi bằng cách đưa ra các ví dụ cho đồng nghiệp và đối tác là chìa khóa.
"Khi mọi người nhìn thấy những ví dụ này, điều đó thực sự truyền cảm hứng cho họ. Luôn có một chút lo sợ rằng tự động hóa có nghĩa là mọi người sẽ mất việc. Và họ có thể thấy rằng nó thực sự đã chuyển nhân viên sang những công việc có trình độ cao hơn và giải phóng họ để thực hiện nhiều đổi mới hơn", Anand nói.
Tài liệu tham khảo:
[1]. www.cio.com/article/193255/intelligent-automation-the-future-of-rpa
[2]. www.cio.com/article/411327/johnson-johnsons-big-bet-on-intelligent-automation
[3]. www.cio.com/article/227908/what-is-rpa-robotic-process-automation-explained./.
