Optymalizacja IT musi być traktowana jako ciągły proces zarządzania, który obniża koszty, zwiększa wydajność rozwiązań i przyspiesza dostarczanie usług. Optymalizacja kosztów IT powinna być powiązana ze strategią biznesową i ukierunkowana na potrzeby zewnętrznych i wewnętrznych klientów.
Zmiany na rynku, zapewnienie zgodności z przepisami, przejęcia i fuzje, starzenie się sprzętu i oprogramowania oraz dostępność nowych technologii powodują że działy IT nieustannie muszą optymalizować środowisko IT.
Według firmy badawczej Gartner globalne wydatki na IT w 2018 r., wyniosły 3,7 biliona USD, a w 2019 wzrosną do 3,9 biliona USD. Odzwierciedla to rosnące znaczenie technologii dla rozwoju biznesu, ale także pokazuje rosnące koszty wsparcia i utrzymania zarówno starszych, jak i nowszych platform technologicznych. Analitycy globalnej firmy badawczej Gartner sugerują, że przedsiębiorstwa powinny stosować specjalne strategie w celu zmniejszenia wydatków na IT – o 10% w ciągu 12 miesięcy i o 25% w ciągu trzech lat. Można ten cel osiągnąć dzięki procesowi optymalizacji. Kluczem do sukcesu nie jest bowiem nadmierne inwestowanie w IT (w rozwiązania, które nawet czasem nie są w ogóle używane), a właściwy dobór i użytkowanie rozwiązań. Zdaniem Gartnera, dyrektorzy ds. informatyki powinni podejmować się optymalizacji IT nawet w okresie wzrostu, aby oszczędzać środki na finansowanie innowacyjnych projektów.
Czym jest optymalizacja procesów IT?
Można ją zdefiniować jako ciągły proces ukierunkowany na biznes, mający na celu redukcję wydatków i kosztów przy jednoczesnej maksymalizacji wartości biznesowej rozwiązań IT i inwestycji. Obecnie optymalizacja IT ma ogromne wsparcie w takich technologiach jak cloud computing, oprogramowanie do pracy grupowej, Big Data i machine learning, sztuczna inteligencja (AI), systemy ITSM oraz RPA (Robotic Process Auomation). Rośnie też stale sprzyjająca optymalizacji adopcja podejść i metodyk DevOps i Agile. Według Deloitte (Global Outsourcing Survey) w 2018 ich zastosowanie wzrosło o 23% w stosunku do poprzedniego roku.
Klient w centrum uwagi – trzecia fala optymalizacji IT
Optymalizację IT można nazwać niekończącym się zadaniem, ponieważ gdy tylko dział IT osiągnie pożądany poziom optymalizacji, okazuje się, że trzeba zastanowić się nad kolejnymi zmianami. Przez ostatnie kilkadziesiąt lat firmy wiele razy optymalizowały swoje działy IT, a główne cele tego procesu ulegały zmianom.
Według Douga Teddera, szefa Tedder Consulting, niezależnego, amerykańskiego eksperta zajmującego się wdrożeniami ITIL, Lean IT, ESM, Agile przez organizacje przeszły dwie fale optymalizacji, a obecnie trwa trzecia.
Pierwszą falą, która rozpoczęła się około 2007 roku, była optymalizacja kosztów IT. W wielu przypadkach rzeczywiście przyniosła oszczędności, często w postaci większej wydajności (niższy koszt na jednostkę pracy). Czasami jednak skutkowała gorszymi rezultatami. Działo się tak wówczas, gdy firmy padały ofiarą silosowego myślenia, co doprowadzało do niepotrzebnego powielania narzędzi – dwa różne rozwiązania, które zasadniczo robiły to samo, były wdrażane w dwóch różnych obszarach firmy.
Druga fala oznaczała optymalizację pod kątem szybkości. Około 2011 r. działy IT skopiły się na zwiększeniu szybkości działania, co przyczyniło się do rozwoju firm.
Trzecia fala optymalizacji procesów IT, z którą obecnie mamy do czynienia, nastawiona jest na klienta. Dwie pierwsze fale przyniosły działom IT wiele pozytywnych rezultatów i wewnętrznych usprawnień. Pod wieloma względami trzecia fala wykorzystuje najlepsze koncepcje z poprzednich dwóch, różni się jednak wyraźnie do poprzednich . Optymalizacja ma tu charakter „outside-in” – cały czas patrzy na wykorzystanie technologii z perspektywy klienta.
Jakie są główne cechy optymalizacji customer centric, jeśli chodzi o IT? Przede wszystkim:
- rozwiązania IT muszą brać pod uwagę potrzeby klientów i zaspokojenie tych potrzeb;
- pracownicy działu IT muszą zoptymalizować czas pracy i czas poświęcony na wsparcie;
- IT musi zapewnić takie wykorzystanie zasobów przedsiębiorstwa, by zagwarantować klientom osiąganie korzyści z wdrożonych technologii i usług;
- IT musi zapewnić efektywną, spersonalizowaną komunikację z klientem.
Ukierunkowanie optymalizacji na klienta potwierdzają badania. Jak wynika z danych firmy Gartner najważniejszym kryterium doskonalenia i modernizacji środowiska informatycznego dla 50% firm jest wartość biznesowa tego procesu, a nie największa lub najszybsza obniżka kosztów.
Rola ITSM w optymalizacji IT nastawionej na klienta
Właściwie dobrany system ITSM jest kluczowym czynnikiem umożliwiającym optymalizację IT customer centric, ponieważ efektem jego wdrożenia jest dobre zarządzanie dobre usługami IT, które przynosi szereg korzyści, takich jak m. in.:
- Efektywne zarządzanie wiedzą. Baza wiedzy jest łatwo dostępna dla klienta (wewnętrznego lub zewnętrznego), co umożliwia szerszą samoobsługę.
- Dobrze zdefiniowany proces zarządzania zdarzeniami. W erze cyfrowej doświadczenie klienta musi być spójne i pozbawione zgrzytów. W tym właśnie może pomóc zarządzanie zdarzeniami, m. in. automatyzując rutynowe zadania i rutynowe procesy operacyjne (incydenty, zmiany, itp.). Muszą one jednak być dobrze zaprojektowane, to znaczy muszą uwzględniać zarówno „właściwą ścieżkę”, jak i „nieprawidłowe działanie” w celu ograniczenia lub wyeliminowania interwencji człowieka.
- Usługi wychwytują i informują o wskaźnikach ukierunkowanych na klienta, takich jak np. wskaźnik satysfakcji klienta (Net Promoter Score – NPS), liczba i odsetek powtarzających się klientów czy też liczba klientów pobierających aplikację mobilną. Wskaźniki pozwalają dowiedzieć się w jaki sposób klienci korzystają z technologii.
- Wielokanałowe usługi wsparcia (service desk). Zoptymalizowane pod kątem klienta biurko wsparcia musi zapewnić wszelkie środki kontaktu i zaangażowania – czat, telefon (tak, telefon!), e-mail, sms, media społecznościowe.
Optymalizacja procesów biznesowych dzięki automatyzacji
Coraz więcej organizacji doświadcza korzyści płynących z automatyzacji procesów (Robotic Process Automation). Aplikacja RPA powiela powtarzalne procesy, takie jak przykładowo wprowadzanie danych przez pracowników. RPA sprawdza się zarówno w procesach back-office, jak i front-office. Obecnie RPA zastępuje pracę ponad 6 milionom pracowników. Systemy te stosunkowo szybko można uruchomić, a ich implementacja jest relatywnie niedroga, dlatego wykorzystanie RPA przez organizacje stale rośnie. Firma badawcza Gartner podaje, że co roku rynek tych rozwiązań rośne o 57%. Oczekuje się, że tendencja ta będzie się utrzymywać i ostatecznie rynek do 2022 roku osiągnie poziom 2,4 mld USD. Jak pokazuje badanie Deloitte „Global Outsourcing Survey, 2018”, RPA ma duże możliwości zapewnienia przewagi innowacyjnej, ponieważ oferuje:
- optymalizacja kosztów IT: software’owy robot kosztuje o 10% do 20% mniej od pełnoetatowego pracownika;
- dokładność: 57% badanych organizacji poszukuje sposobów na poprawę jakości procesów. Procesy end-to-end oparte na robotach redukują potrzebę zaangażowania człowieka, również w przypadku przetwarzania wyjątków;
- poprawa wydajności: 20% respondentów GOS wskazało skrócenie czasu realizacji transakcji. Roboty pracują 24/7/365 i mogą bez przerw i błędów wykonywać rutynowe, codzienne zadania nużące pracowników;
- optymalizacja czasu: konfiguracja systemów ERP i BPMS może trochę trwać, a na wdrożenie RPA zazwyczaj wystarczy kilka tygodni, każdy nowy proces może być ponadto utworzony w ciągu kilku dni. To zwiększone tempo wdrożenia jest głównym czynnikiem, dla którego wygrywa RPA w porównaniu z tradycyjnymi narzędziami transformacyjnymi;
- skalowalność: robotyczna siła robocza jest bardzo elastyczna i skalowalna. Po zaprojektowaniu procesu można go zaplanować tak, aby można go było uruchomić, gdy jest potrzebny, korzystając z tylu robotów, ile będzie konieczne.
Poprzez dodanie sztucznej inteligencji (AI) do RPA można jeszcze bardziej zwiększyć zakres funkcjonalności tych systemów i przyspieszyć zwrot z inwestycji. Podczas gdy RPA minimalizuje ludzkie działania w procesach biznesowych, AI minimalizuje ludzkie zaangażowanie intelektualne, dodając inteligencję poznawczą do rozwiązania RPA. AI jest głównie oparta na danych, podczas gdy system RPA jest w większym stopniu oparty na procesach. Typowe zadania z zakresu AI obejmują: klasyfikację dokumentów, analizę tekstu (i obrazu), rozpoznawanie mowy, analizę ryzyka, analizę emocji, klasyfikację intencji, ekstrakcję danych z tekstu, analizę i przewidywanie zachowań klienta, grupowanie profili klientów, prognozowanie podaży i popytu.
Jak pokazało badanie przeprowadzone w 2019 roku wśród dyrektorów IT przez polską edycję magazynu CIO, 36 spośród 61 ankietowanych prowadzi projekty robotyzacji procesów. Ponad 40% polskich CIO uważa, że już dziś można w ich firmie zrobotyzować 10% procesów, 30% mogłoby zrobotyzować od 10% do 25% procesów, a 10% od 25% do 50%.
Optymalizacja procesów biznesowych dzięki automatyzacji
| realizacja korzyści biznesowych | 50% |
|---|---|
| najniższe ryzyko operacyjne | 42% |
| ceny i/lub wydajność | 41% |
| najniższe ryzyko naruszenia cyberbezpieczeństwa | 38% |
| największa redukcja wydatków | 36% |
| pomysły wymagające niskich inwestycji lub bezinwestycyjne | 33% |
| inne | 4% |
źródło: Gartner
RPA – adopcja rozwiązań i satysfakcja z wdrożenia według działów w firmie
| Adopcja RPA | Satysfakcja z wdrożenia | |
|---|---|---|
| IT | 87% | 77% |
| Finanse | 83% | 81% |
| HR | 78% | 78% |
| Prawo | 77% | 74% |
| Podatki | 74% | 77% |
| Zamówienia | 72% | 73% |
źródło: Global Outsourcing Survey, 2018
Oceń ten Artykuł
