Hyperautomation: Revolusi Otomatisasi Proses Bisnis di Era Digital

 

        

Hyperautomation

Dalam dekade terakhir, otomatisasi telah menjadi kunci transformasi digital. Namun, dengan kompleksitas bisnis yang semakin meningkat, otomatisasi tradisional tidak lagi cukup. Pemodelan proses bisnis terus berkembang dengan berbagai inovasi yang memanfaatkan teknologi canggih. Salah satu inovasi terkini yang sangat berpengaruh adalah hyperautomation. Konsep ini mengacu pada penggunaan teknologi seperti kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), robotic process automation (RPA), dan process mining untuk mengotomatisasi proses bisnis secara menyeluruh dan skalabel. Menurut Gartner, hyperautomation adalah salah satu tren teknologi strategis yang akan mendominasi bisnis hingga 2025.

Apa Itu Hyperautomation?

Hyperautomation adalah pendekatan otomatisasi yang melibatkan kombinasi berbagai alat teknologi untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan proses bisnis. Tidak seperti otomatisasi tradisional yang hanya fokus pada tugas-tugas tertentu, hyperautomation mencakup seluruh siklus hidup proses bisnis, mulai dari identifikasi, analisis, hingga eksekusi otomatis. Hyperautomation bukan sekadar otomatisasi tugas-tugas rutin. Ini adalah pendekatan end-to-end yang mencakup seluruh siklus proses bisnis, mulai dari identifikasi, analisis, desain, hingga eksekusi dan optimasi berkelanjutan. Berbeda dengan RPA yang hanya mengotomatisasi proses berbasis aturan, hyperautomation memadukan teknologi berikut:

Teknologi utama yang mendukung hyperautomation meliputi:

• Robotic Process Automation (RPA): Mengotomatisasi tugas-tugas manual berulang, Bot yang mengisi formulir, memproses invoice, atau mentransfer data antar sistem.
• Process Mining: Alat seperti Celonis menganalisis data log untuk memetakan alur kerja aktual dan menemukan inefisiensi.
• AI dan ML: Memberikan kemampuan prediktif dan pengambilan keputusan berbasis data contohnya model prediktif untuk manajemen inventaris atau chatbot yang memahami bahasa alami.
• Low-Code/No-Code Platforms: Memungkinkan pengguna non-teknis untuk merancang solusi otomatis seperti membangun aplikasi otomatis tanpa keterampilan coding, seperti menggunakan Microsoft Power Apps.
• Integrasi API dan IoT: Sensor IoT di pabrik yang memicu pemeliharaan otomatis melalui sistem ERP.

Perbedaan Hyperautomation vs Otomatisasi Tradisional

Aspek	Otomatisasi Tradisional	Hyperautomation
Cakupan	Tugas tunggal (misalnya, input data)	Seluruh proses bisnis lintas departemen
Teknologi	Hanya RPA atau scripting	Kombinasi RPA, AI, process mining
Fleksibilitas	Kaku (hanya mengikuti aturan)	Adaptif (belajar dari data)
Analitik	Terbatas pada pelaporan sederhana	Prediktif dan preskriptif

Manfaat Hyperautomation dalam Pemodelan Proses Bisnis

1. Efisiensi Operasional

Hyperautomation memungkinkan perusahaan mengurangi waktu penyelesaian tugas dengan menghilangkan hambatan manual dalam proses bisnis.

2. Akurasi Tinggi

Dengan memanfaatkan AI dan RPA, kesalahan manusia dapat diminimalkan, sehingga meningkatkan kualitas hasil kerja.

3. Skalabilitas

Inovasi ini dapat diterapkan di berbagai departemen atau fungsi bisnis tanpa memerlukan perubahan besar pada infrastruktur.

4. Analitik Real-Time

Hyperautomation memungkinkan pemantauan proses secara langsung, memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis.

5. Fleksibilitas

Proses dapat disesuaikan dengan kebutuhan bisnis yang dinamis, termasuk menghadapi perubahan pasar atau regulasi.

Contoh Implementasi: Domino's Pizza

Domino's Pizza adalah salah satu perusahaan yang berhasil menerapkan hyperautomation untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan efisiensi operasional. Berikut adalah beberapa cara mereka menggunakan teknologi ini:

1. Otomatisasi Pemesanan

Domino's menggunakan chatbot berbasis AI untuk menerima pesanan melalui berbagai platform seperti aplikasi mobile, situs web, bahkan media sosial. Teknologi ini memungkinkan pelanggan memesan dengan cepat tanpa harus berbicara dengan staf manusia.

2. Pelacakan Pesanan Real-Time

Dengan memanfaatkan process mining dan analitik data real-time, Domino's memberikan fitur pelacakan pesanan kepada pelanggan sehingga mereka tahu status pesanan mereka dari awal hingga selesai.

3. Optimalisasi Logistik

Domino's menggunakan algoritma berbasis AI untuk mengoptimalkan rute pengiriman pizza. Hal ini tidak hanya mempercepat waktu pengiriman tetapi juga mengurangi biaya operasional.

4. Personalisasi Penawaran

Dengan analitik data pelanggan, Domino's dapat menawarkan promosi yang disesuaikan berdasarkan preferensi atau riwayat pembelian pelanggan.

Hasilnya:

• Waktu pemrosesan pesanan berkurang secara signifikan.
• Kepuasan pelanggan meningkat karena pengalaman yang lebih cepat dan personal.
• Efisiensi operasional meningkat dengan pengurangan biaya logistik hingga 20%.

Langkah-Langkah Implementasi Hyperautomation

1. Identifikasi Proses yang Tepat

Pilih proses bisnis yang memiliki volume tinggi, berulang, dan rentan terhadap kesalahan manual.

2. Gunakan Teknologi Pendukung

Terapkan alat seperti RPA untuk tugas manual, AI untuk analitik prediktif, dan process mining untuk memahami alur kerja saat ini.

3. Integrasikan Sistem

Pastikan semua alat teknologi dapat bekerja sama dalam ekosistem digital perusahaan.

4. Pantau dan Tingkatkan

Gunakan data real-time untuk mengevaluasi kinerja sistem otomatisasi dan identifikasi area perbaikan lebih lanjut.