Med intelligent automatisering sätts människor i centrum för designbeslut

Med ingredienser som digitalisering och AI, är beskrivningarna av tänkbara fördelar med automatisering många. Rafael Artacho, produktchef på Unit4, medverkade nyligen på ett event för Unit4-kunder i Stockholm, där han konkretiserade hur automatisering kan komma till nytta i dag.

Automatisering kan vara allt från enkla makron i Excel, till autonoma robotar som bygger rymdfärjor, med en stor mängd lösningar av varierande typer däremellan. Rafael Artacho lyfter fram att människocentrerad design krävs för att lyckas. Eller för att uttrycka det annorlunda: automatisering bör inte handla om ersätta människor, utan om att förbättra människors arbete.

Tre grundpelare

För att lyckas med att förbättra människors arbete krävs tre grundläggande insatser. För det första behövs förståelse för användares behov. Det handlar om att identifiera problemområden (pain points), källor till frustration och tillfällen för att helt enkelt göra folk glada.

För det andra bör etablerade metoder användas för att införliva erfarenheter i design av användarupplevelser. Ett exempel på det är att bedöma designbeslut i de sammanhang som lösningar utformas för (contextual relevance). Ett annat exempel är att i hög grad skapa lösningar som körs i bakgrunden och som är integrerade med applikationer vars användargränssnitt människor kommer i kontakt med (headless integration).

För det tredje krävs ändamålsenliga beslut om vilka tekniklösningar som ska användas, och om hur de ska implementeras. Det gäller bland annat att uppfylla krav, ordna tillgång till data och att hantera risker.

”Pragmatisk användning av AI innebär att avancerade tekniklösningar som generativ AI och djupinlärning används när traditionella metoder inte duger. Det säkerställer att lösningarna är både innovativa och ändamålsenliga”, förklarar Rafael Artacho.

Fakturor är ett typexempel

Hantering av inköpsfakturor är ett konkret exempel på hur automatisering kan implementeras. Den traditionella hanteringen består av ett tiotal moment som kan delas in i fyra faser: import, registrering, godkännande och ”publicering”. Arbetet kräver samarbete mellan ekonomipersonal och medarbetare som ansvarar för inköp.

Det finns gott om problemområden. Hanteringen är tidsödande, den kan ta timmar i ren handpåläggning och det kan dröja dagar att få ett godkännande. Vidare så är felprocenten ofta hög. Och den information som hanteras kommer inte till nytta för att besvara frågor från leverantörer, medarbetare och andra intressenter. Kort sagt: det är struligt med inköpsfakturor.

– I ett exempel från verkligheten gjordes hela hantering om. Ekonomisystemet integrerades med en plattform för e-fakturor, tjänster för inläsning av fakturor och virtuella assistenter. En virtuell assistent hjälpte användarna med att hålla reda på och prioritera arbetsuppgifter, genom att larma och ge förslag, berättar Rafael Artacho.

Resultaten av den nya lösningen lät inte vänta på sig:

• 50 procent mindre tid för att identifiera ärenden.
• 60 procent mindre tid för att hantera felaktiga fakturor.
• 90 procent tidsbesparing för att hantera fakturor med flera inblandade företag.
• 60 procent mindre tid för att svara på frågor om registrerade fakturor

Lösningar på olika nivåer

Exemplet med fakturor kanske verkar trivialt, men de som arbetar med hanteringen av fakturorna är säkerligen nöjda med lösningen för automatisering. Men det finns även gott om mer avancerade exempel redan i dag. Ett exempel är virtuella karriärcoacher som byggs med generativ AI. Ett annat lönehantering som samlas i en plattform som i hög grad är automatiserad. Ett tredje automatiserad hantering av utgifter, med analyser av avvikelser.

Med tanke på hur snabbt utvecklingen går vad gäller AI lär mer avancerade lösningar för automatisering öka i antal snabbt. Så länge människor sätts i fokus för designbeslut är chansen stor att lösningarna blir lyckade.

Rafael Artacho, produktchef på Unit4