IT Strategie: IT & RPA, liefde op het tweede gezicht?

RPA IT Stategie

RPA: Dat is toch de Duct-tape van IT? Guess again: sneller, flexibeler en goedkoper integreren dan met  Databots, dat lukt je nooit.

Als RPA – Robotic Process Automation al een belletje deed rinkelen, zien sommige IT-professionals het vaak toch eerder als een tijdelijke noodoplossing dan als een volwaardige tool in de IT strategie. RPA werkt immers typisch via de user-interface en als je de juiste keuze maakt bij de selectie van je Databot-leverancier, heb je een No-Code oplossing in handen. Bij de overgrote meerderheid van de deployments komt geen lijntje code te pas.

Wat doen de grote IT-spelers?

De inzichten en het imago evolueren echter snel.  Gartner noemt RPA het snelst groeiende segment van enterprise software.  Ook IBM, bij monde van Mike Hobey (Vice President and General Manager IBM Automation Europe) houdt een warm pleidooi voor RPA. Eind vorig jaar heeft SAP trouwens ook al zijn intrede gemaakt in deze markt, met het verwerven van de Franse RPA niche-speler Contextor.  Ook Oracle maakt voor zijn Oracle Integration Cloud gebruik van RPA in plaats van API’s om processen en systemen te integreren.  RPA verwerft dus meer en meer een plaats in elke IT strategie.

Waarderingen

De waarderingen voor de top spelersin deze markt volgen dan ook deze tendens.  Zo komt de waardering van marktleider UiPath op maar liefst 7 miljard.  Naaste achtervolger Automation Anywhere op 2,6 miljard.  De derde speler, Blue Prism, is genoteerd op de beurs van Londen. Sinds zijn introductie in 2016 steeg de koers van 110 £ tot een prijs die schommelt tussen 1.200 en 2.000 £ in de eerste helft van 2019.

So What?

Bij TeRoCo hebben we dagelijks contacten met CIO’s en IT-verantwoordelijken.  Dat de digitalisering een bepalende impact heeft op de toekomst, zelfs het overleven, van elke organisatie, stelt bijna niemand nog in vraag.  Echter, wanneer gevraagd naar de digitale strategie, volgt na een beloftevolle aanzet steevast een “maar”.  En ervaring leert dat alles wat voor een “maar” komt, er vaak niet toe doet.

De uitdagingen waar een IT-organisatie mee kampt, en die tot deze “maar” leiden, zijn gekend:

  • De middelen zijn beperkt, en tot wel drie kwart van het budget gaat op aan operationeel beheer.
  • Goed opgeleide medewerkers zijn moeilijk te vinden én te houden.
  • Bestaande systemen vervangen of verbeteren stelt serieuze uitdagingen
  • Projecten nemen minstens enkele maanden in beslag
  • Overschrijding van het budget is meer regel dan uitzondering.
  • Je ziet door het bos de bomen niet meer.  Leveranciers, consultants, overheden en research instituten schermen met allerlei nieuwe toepassingen, mogelijkheden, verplichtingen en bedreigingen…

Tegelijkertijd groeien de verwachtingen van de eindgebruiker enkel maar. Een alsmaar toenemende honger naar data, reporting en een gepersonaliseerde service voor de klant. De vraag om nieuwe tools en mogelijkheden te integreren.  De continue zoektocht naar procesverbeteringen.

In deze woelige context de IT strategie bepalen die een antwoord biedt op huidige en toekomstige uitdagingen is een terechte bron van bezorgdheid en twijfel.

De gekende wegen

We cannot solve our problems with the same thinking we used when we created them.” – A. Einstein

Alles omvattende ERP-systemen als SAP, Microsoft Dynamics en Oracle EBS beloven al tientallen jaren een geïntegreerd en harmonieus IT-landschap.  Bij de implementatie blijkt echter steeds weer dat de afstemming op de specifieke behoeften van een organisatie, moeilijk te realiseren of zeer duur zijn. Net die zaken die vaak het verschil maken in eigenheid en klantenbenadering.

Microservices beogen een blokkendoos aan componenten die steeds uitbreidt. Het doel is om ganse business processen modulair en flexibel op te bouwen. Echter, het systematisch vervangen van de bestaande applicaties is een risicovol proces dat jaren in beslag kan nemen. De business case valt hierdoor vaak moeilijk hard te maken.

Een lawine aan nieuwe toepassingen, Fin-tech, Mar-Tech, HR-tech, … al dan niet cloud-gebaseerd, dient zich aan en stelt specifieke en state-of-the-art oplossingen in het vooruitzicht voor quasi elke business domein.  Welke toepassing biedt echter het beste antwoord op de concrete uitdagingen? Hoe deze software en de bijhorende data dan integreren in de bestaande architectuur?  Dat blijft vaak de zorg van de afnemer.

De vooroordelen doorprikt

En dan verschijnt deze magische nieuwe tool ten tonele: RPA. Even terzijde: bij nader inzien blijkt RPA noch magisch, noch nieuw te zijn.  Korte doorlooptijden, lage kosten, in staat om menselijke handelingen na te bootsen en bruikbaar om zowat alle bestaande applicaties aan mekaar te koppelen, implementeerbaar zonder technische skills (no-code/ low-code). Enig wantrouwen vanuit IT lijkt op zijn plaats bij zulke goed nieuws show.  In gesprekken en in posts op het internet duiken steeds dezelfde kanttekeningen op:

RPA is gevoelig voor proceswijzigingen

De achtergrond van dit vooroordeel is dat een Databot meestal gebruik maakt van de presentatielaag (user interface) van de onderliggende toepassingen.  Afhankelijk van de technologie waarin deze gebouwd zijn, kan een wijziging in de user interface leiden tot een noodzakelijke aanpassing van de Databot.  In de praktijk komt deze situatie amper voor:

    • Ten eerste komen wijzigingen aan de presentatie-laag, zonder aan de onderliggende business-logica te raken, weinig voor. En zodra ook de business logica verandert, doet het er weinig toe welke technologie (EDI, API, IPaaS, RPA, …) gebruikt wordt om te interfacen met andere applicaties. Aanpassingen of toch minstens uitgebreide testen dringen zich op.
    • Ten tweede kan zo’n Databot best wel tegen een stootje, zeker met moderne toepassingen die bijvoorbeeld web of .Net gebaseerd zijn.  RPA beperkt zich immers al lang niet meer tot pure screen scraping of OCR.  Een Databot kijkt ook in de code waarmee het scherm wordt opgebouwd, en gaat daar aan de slag met velden en labels. Naarmate oudere systemen in het proces betrokken worden, denk aan mainframe toepassingen en dergelijke, nemen deze mogelijkheden af… net als de appetijt om aan deze programma’s nog veranderingen aan te brengen. De behoefte om wijzigingen aan te brengen aan de presentatielaag, neemt trouwens sowieso af naarmate het werk steeds meer door Databots wordt overgenomen.
    • Ten derde, als wijzigingen aan het RPA script dan toch onontkoombaar zijn, is het goed om te weten dat aanpassingen meestal snel en goedkoop te realiseren zijn.  Kleine aanpassingen zijn een kwestie van enkele uren of dagen.

RPA heeft een hoge maintenance kost

Dit is klinkklare onzin.  RPA is over de ganse lijn een budgetvriendelijke oplossing.  Licenties, hardware, scripting, maintenance,… zijn elementen die bijdragen tot het totale kostenplaatje. Al deze componenten verhouden zich doorgaans gunstig in vergelijking met klassieke ontwikkelingen.  Het argument dat RPA een extra laag aan de architectuur toevoegt, vindt zijn “roots” in de manier waarop RPA in IT-schema’s gevisualiseerd wordt..  Daaruit concluderen dat dit tot extra complexiteit en dus hogere kosten leidt, is een brug te ver.  In tegendeel, net doordat Databots als het ware een afzonderlijke laag leggen rond de bestaande toepassingen, zonder er rechtstreeks op het niveau van de code mee te interageren, kan het eenvoudig afgesplitst worden en brengen wijzigingen geen kettingreactie van onderlinge afhankelijkheden op gang.

“Databotsmaken het net mogelijk je totale onderhoudskost te verlagen: minder “customizations” = makkelijker & sneller updaten van de onderliggende systemen.”

RPA is moeilijk schaalbaar

RPA is moeilijk schaalbaar. Vraag is… wat bedoelt men met schaalbaar?.  Gaat het om hergebruik van generieke componenten, over organisaties heen, dan zien we dat de belangrijke RPA-software leveranciers allemaal investeren in zogenaamde bot-stores, waar scripts de bepaalde veel voorkomende taken automatiseren in bijvoorbeeld SAP, MS Dynamics of Salesforce, te downloaden zijn.

Of gaat het eerder om hergebruik van bedrijfsspecifieke componenten?  Weet dan dat een ervaren partner je Databot zo opleidt dat componenten maximaal herbruikbaar zijn – net zoals bij Microservices – en dat de voornaamste Databot leveranciers deze werkwijze ook prima ondersteunen. Tot slot nog dit: als één Databothet werk niet meer rond krijgt, is het zeer eenvoudig om een tweede Databot te installeren, en precies hetzelfde script te laten uitvoeren. Heel anders dan wanneer er extra medewerkers in dienst genomen moeten worden of een systeem-upgrade uitgevoerd moet worden.

De IT strategie verwelkomt RPA

Bij steeds meer IT-teams, maakt de argwaan plaats voor enthousiasme.  RPA heeft dan ook een aantal troeven om een digitale IT strategie mee vorm te geven:

Ondersteuning van de business

  • Automatisatie en integratie van oude legacy systemen kan snel en eenvoudig. Hierdoor kan vervanging uitgesteld of zelfs vermeden worden.  Eerdere investeringen renderen zo maximaal, en dure en tijdrovende projecten zijn niet meer aan de orde.
  • Heel wat verwachtingen van de business die momenteel onbeantwoord blijven door een gebrek aan tijd en middelen, kunnen alsnog opgepakt worden. Dit verlicht de druk op IT, en creëert een positief imago.
  • De hindernissen bij de introductie van nieuwe pakketten, zoals ERP-systemen, duiken vaak op wanneer customisatie nodig is om tegemoet te komen aan de specifieke behoeften van het bedrijf. Ook later, bij de onvermijdelijke updates van het basispakket, blijft dit een zorg. RPA laat toe om deze pakketten standaard te gebruiken, en de proceskenmerken die de eigenheid van de organisatie bepalen er op een flexibele manier aan toe te voegen.
  • Nieuwe applicaties integreren in de bestaande architectuur kan vlot, zonder dat er aan de huidige toepassingen moet gesleuteld worden.
  • De mogelijkheden van AI, zoals Natural Language Processing (NLP), Intelligent Optical Character Recognition (IOCR) en Machine Learning (ML) worden op een laagdrempelige manier ontsloten. Bovendien is RPA in staat om een massa aan consistente data te produceren en te ontsluiten. De ontginning van deze digitale goudmijn opent tal van nieuwe opportuniteiten.  Op een laagdrempelige manier krijgt data via RPA de prominentere plaats die het verdient in de IT strategie.
  • RPA opent nieuwe mogelijkheden om efficiënter te werken, en kan zo de drang naar End User Computing (EUC), Shadow-IT en productiviteitstools die buiten het zicht van IT vallen, helpen beperken.

Methodologie

  • Methodologisch past RPA prima in een moderne aanpak zoals Scrum. Door de snelheid van ontwikkeling en de onafhankelijkheid van andere toepassingen, is werken in sprints bijna ingebakken. De klassieke tijdrovende aanpak met Business Requirement Statements, Systems Requirements Statements, Change Requests enz… vervalt helemaal.

IT Operations

  • Ook operationele processen binnen IT zelf komen in aanmerking: regressie testen, system readiness testen, user provisioning en data conversie zijn voorbeelden van processen waarvoor talloze IT-organisaties nu al Databots inschakelen.

Enige voorzichtigheid

De voordelen van RPA kunnen steeds meer organisaties bekoren. Tegelijkertijd is het soms moeilijk om ook een oog te houden op de beperkingen;

“geef een kind een hamer, en alles verandert in een nagel”

In acht name van enkele eenvoudige richtlijnen, vermijdt de grootste valkuilen.

RPA IT Stategie
“Geef een kind een hamer, en alles verandert in een nagel”
  • Selecteer, zeker bij de eerste stappen in RPA, repetitieve processen, waarvan de data reeds op enige manier gestructureerd zijn.
  • Zorg ervoor dat beslissingen regel-gedreven zijn. Eventuele uitzonderingen eenduidig identificeerbaar. Tot nader order kunnen Databots nog altijd niet vertrouwen op hun buikgevoel.
  • Kies processen uit die vrij stabiel zijn. Zolang de werkwijze of de tool nog frequent verandert, is het verstandig om eerst stabiliteit na te streven, alvorens te gaan automatiseren.

Conclusie

RPA is geen magische toverstaf die voor elke IT-uitdaging een kant en klare oplossing biedt.  Wel verdient RPA een prominentere plaats in de IT strategie dan die van Duct-tape. In aanvulling op de bestaande capaciteiten, kunnen automatisaties en integraties immers snel tot stand komen.  De verzuchtingen van de business krijgen daardoor een antwoord, zonder zwaar in te hakken op de bestaande IT-middelen en infrastructuur.  De digitale innovatie zal immers zo snel gaan, dat de gekende methodes dit onmogelijk kunnen bijbenen.  Daarom nog een laatste woord van advies: start nu, begin klein, leer snel en bovenal: werk met een ervaren, gespecialiseerde Databot partner die je helpt beginnersfouten te vermijden en je Databots op een duurzame, makkelijk te onderhouden manier opleidt.