बचती हुई घंटों से परे: एजेंटिक ऑटोमेशन के लिए व्यापार मामला बनाना
aws ·
यह लेख तर्क देता है कि पारंपरिक ROI मॉडल, जो केवल बचते हुए घंटों पर केंद्रित हैं, एजेंटिक ऑटोमेशन निवेश को उचित ठहराने के लिए अपर्याप्त हैं क्योंकि वे महत्वपूर्ण मूल्य ड्राइवरों को नज़रअंदाज़ करते हैं। लेखकों ने 'एजेंटिक वैल्यू मॉडल' का प्रस्ताव रखा है, जो चार आयामों को मापता है: समय की बचत, अपवाद प्रबंधन, निर्णय की गुणवत्ता और परिवर्तन लचीलापन। नियम-आधारित RPA से भिन्न रूप से, एजेंट्स न्याय और अनुकूलन क्षमता के साथ जटिल कार्यों को संभालते हैं, जिसके परिणामस्वरूप श्रम घंटों को गिनने से आर्थिक परिणामों जैसे कि त्रुटि लागत में कमी और बेहतर निर्णय अखंडता को मापने की ओर बदलाव की आवश्यकता होती है। पाठ इस बात पर जोर देता है कि मुक्त क्षमता को पुनः तैनात किया जाना चाहिए या खर्च में कमी का कारण बनना चाहिए ताकि P&L (लाभ और हानि) पर प्रभाव पड़े, न कि केवल मौजूदा बैकलॉग को भरना चाहिए। Kitsa, dLocal और Genpact से प्राप्त वास्तविक दुनिया के उदाहरण दिखाते हैं कि ये आयाम क्लिनिकल ट्रायल्स, पेमेंट्स कंप्लाয়েंस और सप्लाई चेन रिस्क पर कैसे लागू होते हैं। वर्कफ़्लो को प्राथमिकता देने के लिए, लेख कार्य की जटिलता और निर्णय जोखिम पर आधारित एक मैट्रिक्स की सिफारिश करता है, जो संगठनों को RPA, एजेंटिक ऑटोमेशन या मानवीय निगरानी के बीच चुनने में मार्गदर्शन प्रदान करता है। अंत में, यह नेतृत्व की सहमति प्राप्त करने और स्केलेबल मूल्य साकार करने को सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट स्टॉप नियमों और KPIs के साथ ऑटोमेशन को परियोजनाओं के पोर्टफोलियो के रूप में प्रस्तुत करने की सलाह देता है।
aws