Dlaczego automatyzacja często nie przynosi efektów – i jak skutecznie wdrożyć ją z ADONIS

Automatyzacja jest wpisana w plany niemal każdej organizacji. Rosnąca presja na poprawę wyników sprawia, że staje się priorytetem w wielu działach. Mimo tego wiele projektów nie przynosi oczekiwanych rezultatów.

W praktyce niektóre inicjatywy automatyzacyjne zamiast usprawniać pracę, to ją komplikują. Procesy pozostają niespójne, decyzje wymagają ręcznych działań, a mimo tego, że niektóre zadania zostają zdigitalizowane, to wciąż występują opóźnienia i zamieszanie. Problem nie tkwi w technologii, lecz w podejściu. Wiele zespołów zaczyna działać, nie wiedząc dokładnie, co należy zmienić. Skupia się na narzędziach zamiast na przyczynach problemów. A wtedy projekty stoją w miejscu.

W zespole ADONIS działamy inaczej. Zaczynamy od faktów wynikających z rzeczywistej realizacji procesów, a na ich podstawie projektujemy automatyzację, która rzeczywiście zmniejsza nakład pracy – bez zgadywania i chodzenia na skróty.

W tym artykule pokazujemy, jak wygląda takie podejście w praktyce. Przedstawiamy transformację rozproszonego procesu wnioskowania budżetowego w efektywny, w pełni zautomatyzowany workflow, opierając się na możliwościach ADONIS w analizie, symulacji, process mining i automatyzacji.

Niepowodzenia w automatyzacji procesów rzadko wynikają z samych narzędzi. Najczęściej problemem jest podejście. Wśród najczęstszych błędów, które prowadzą do nieudanych projektów, znajdują się:

Niektóre zespoły przystępują do automatyzacji bez upewnienia się, że proces jest dobrze zdefiniowany i uporządkowany. Jeśli workflow zawiera luki, niejasne role lub zbędne kroki, automatyzacja tylko pogłębia problemy. To, co można było poprawić ręcznie, staje się trudniejsze do zmiany.

Sprawdź: Dowiedz się, jakie kryteria pozwalają wybrać procesy, które rzeczywiście warto automatyzować.

Wiele decyzji o automatyzacji opiera się na przypuszczeniach, a nie na realnych danych. Zespoły nie weryfikują faktycznego przebiegu procesu, tylko działają według własnych wyobrażeń. W efekcie krytyczne opóźnienia i nieefektywności pozostają niewidoczne i przenikają do zautomatyzowanej wersji.

Nawet przy dobrze przygotowanej automatyzacji trudno ją usprawniać, jeśli nie ma mierzalnych danych. Bez punktu odniesienia i konkretnych celów nie wiadomo, czy automatyzacja faktycznie coś zmieniła. Projekt może zostać uruchomiony, ale jego efekty pozostają niejasne.

Każdy z tych problemów osobno może zagrozić powodzeniu inicjatywy. W połączeniu niemal zawsze prowadzą do niepowodzenia.

Różnica między nieudaną a skuteczną automatyzacją często zależy od przygotowań przed jej wdrożeniem. Gdy decyzje podejmuje się w oparciu o faktyczne dane, a nie intuicję, unika się kosztownych błędów i wybiera lepsze rozwiązania.

Strukturalne podejście łączy trzy kluczowe działania:

• Analiza procesu – Określenie miejsc, w których proces się załamuje, i szukanie sposobów jego usprawnienia

• Symulacja procesu – Ocena wpływu zmian zanim zostaną wprowadzone

• Process mining – Weryfikacja, czy nowy proces przynosi realne efekty

Chcesz zobaczyć, jak działa to w praktyce? Przyjrzyjmy się przypadkowi, który przetestował to podejście.

Co się dzieje, gdy kluczowy proces biznesowy realizowany jest za pośrednictwem e-maili, zadania są przekazywane ręcznie, a decyzje podejmowane „poza systemem”? Pojawiają się błędy, tempo pracy spada, a odpowiedzialność rozmywa się.

Proces pokazany w tym przykładzie obrazuje sposób działania wielu zespołów. Choć w teorii możliwy do kontrolowania, w praktyce trudno go wykonywać w sposób konsekwentny. Braki w danych, niejasne ścieżki przepływu i ręczne wykonywanie czynności prowadzą do opóźnień i rosnącej nieefektywności.

Zastanawiasz się, jak ADONIS usprawnił ten proces? Oto krótki przegląd działań:

Zanim przystąpiono do automatyzacji, ADONIS posłużył do odwzorowania rzeczywistego przebiegu procesu. Dzięki temu możliwe było dokładne przeanalizowanie aktualnego stanu – nie według założeń, ale według faktycznego funkcjonowania na co dzień. Ocena jakościowa i symulacja procesu pokazały, gdzie pojawiały się problemy i jakie miały konsekwencje finansowe i operacyjne.

Po uzyskaniu pełniejszego obrazu, zespół przeszedł do kolejnego etapu. Dzięki process mining zweryfikowano ustalenia względem rzeczywistych danych z procesu. Odkryto niewidoczne wcześniej problemy i zidentyfikowano nieefektywności przynoszące największe straty. Wniosek był jasny: proces wymagał nie doraźnych poprawek, lecz gruntownej przebudowy.

Na podstawie rzetelnych danych zespół przebudował proces w ADONIS. Asystent AI pomógł wskazać obszary o największym potencjale automatyzacji, z uwzględnieniem głównych priorytetów. Zautomatyzowano powtarzalne czynności, decyzje zaczęto podejmować według przejrzystych zasad, a opóźnienia związane z przekazywaniem zadań zostały wyeliminowane.

Sprawdź: Dowiedz się więcej o Asystencie AI ADONIS i innych możliwościach wspieranych sztuczną inteligencją. Zobacz, jak ADONIS wykorzystuje AI w praktyce.

Po uruchomieniu nowego procesu zespół kontynuował działania. Monitorowano go z wykorzystaniem process mining, aby mieć pewność, że automatyzacja przynosi realne efekty — nie tylko w teorii, ale także w codziennej pracy.

Chcesz szczegółowo przyjrzeć się , jak przebiegała każda faza? Wszystkie etapy, od wstępnej analizy po ostateczne wyniki, przedstawione są w case study. Pobierz je i zobacz cały proces transformacji.

Przeprojektowany proces przyniósł wyraźne i mierzalne korzyści:

Większa spójność:
Liczba różnych ścieżek procesu zmniejszyła się o ponad dwie trzecie, co ograniczyło zmienność i ułatwiło kontrolę nad realizacją.

Wyższa efektywność:
Roczny czas realizacji przypadków skrócił się o niemal 100 dni, uwalniając zasoby i przyspieszając obsługę wniosków.

Niższe koszty operacyjne:
Automatyzacja znacząco zmniejszyła nakład pracy ręcznej, obniżając koszty o 34% przy zachowaniu prostoty procesu.

Lepsza zgodność:
Wskaźniki zgodności wzrosły z 54% do 76%, co zapewniło, że proces przebiega zgodnie z założeniami i minimalizuje ryzyko.

Płynniejsza realizacja:
Liczba zarejestrowanych zdarzeń spadła o ponad 30%, wskazując na mniej zbędnych działań i bardziej płynny przebieg procesu.

Poza liczbami proces stał się bardziej przejrzysty i łatwy do śledzenia. Ręczne przekazywanie zadań i aktualizacje w ERP nie były już potrzebne. Poza liczbami proces stał się bardziej przejrzysty i łatwy do śledzenia. Wnioski realizowane były według jasno określonych ścieżek, z mniejszą liczbą wyjątków i większą przejrzystością działań. Analizy process mining pozwalały w porę wychwycić pominięte kroki, a realizacja była bliższa zamierzonemu projektowi. To, co kiedyś było frustrującym i trudnym do opanowania procesem, stało się procesem w pełni przewidywalnym i godnym zaufania.

Opisywana transformacja nie rozpoczęła się od automatyzacji, lecz od właściwych wniosków. Dzięki podejmowaniu decyzji w oparciu o rzeczywiste dane z procesu, zespół uniknął zgadywania i wprowadził trwałe usprawnienia. ADONIS wspierał cały proces – od identyfikacji nieefektywności po stworzenie procesu, który faktycznie przynosił rezultaty.

Chcesz zobaczyć, jak wszystko przebiegało?
Pobierz pełne case study i prześledź całą transformację – od pierwszej analizy aż po końcowe wyniki.