32 Statistik Otomasi Bisnis untuk 2021

Otomatisasi proses bisnis (BPA), di mana teknologi seperti agen virtual atau mesin kognitif yang dibangun ke dalam perangkat lunak mengambil alih tugas rutin, membuat perusahaan lebih efisien dan gesit. Dalam beberapa tahun terakhir, nyatanya, Proyek BPA telah lepas landas, didorong oleh para pemimpin yang organisasinya berada di jalur cepat menuju digitalisasi—atau yang hanya ingin membebaskan orang-orangnya untuk lebih kreatif, pengejaran yang bernilai tinggi.

BPA bukanlah teknologi khusus atau proyek terbatas. Lebih tepatnya, ini adalah proses berkelanjutan dalam menggunakan teknologi untuk mengotomatisasi alur kerja manual, menghapus manusia dari gambar sebagian atau seluruhnya. Sebagian besar perusahaan memulai dengan tugas yang lebih sederhana, seperti layanan pelanggan lini pertama atau perutean T&E (perjalanan dan pengeluaran), dan kemajuan dari sana setelah karyawan mendapatkan kenyamanan.

Mesin alur kerja perangkat lunak yang semakin canggih memungkinkan perusahaan untuk mengotomatisasi hampir semua jenis proses bisnis horizontal, termasuk perencanaan permintaan, perkiraan pendapatan, pemasaran, ERP, CRM, layanan pelanggan dan SDM. Juga, AI dan pembelajaran mesin yang lebih canggih, data besar dan kemampuan otomatisasi proses robot (RPA) memungkinkan proyek BPA vertikal spesifik industri yang menarik.

Mari kita lihat beberapa area yang lebih menjanjikan.

Pasar Otomasi

1. Status kunci: 31% bisnis telah sepenuhnya mengotomatisasi setidaknya satu fungsi. —McKinsey

Sebuah survei global tahun 2020 terhadap para pemimpin bisnis dari berbagai sektor industri yang dilakukan oleh McKinsey &Co. menemukan bahwa 66% sedang menguji coba solusi untuk mengotomatisasi setidaknya satu proses bisnis, naik dari 57% dua tahun sebelumnya.

Persentase perusahaan yang telah sepenuhnya mengotomatisasi setidaknya satu fungsi, Namun, telah tumbuh lebih sederhana, dari 29% pada 2018 menjadi 31% pada 2020.

Di antara perusahaan yang telah berhasil menyelesaikan proyek BPA, McKinsey mengatakan benang merah termasuk melibatkan karyawan dalam pelatihan sistem otomasi dan keliru dalam berkomunikasi secara berlebihan:“Responden dari perusahaan dengan upaya yang berhasil tujuh kali lebih mungkin daripada yang lain untuk mengatakan bahwa mereka secara formal melibatkan fungsi komunikasi saat menerapkan upaya otomasi, dan mereka lebih dari dua kali lebih mungkin untuk mengatakan bahwa fungsi SDM terlibat.”

Itu masuk akal, karena karyawan khawatir tentang otomatisasi yang membuat mereka mubazir akan memiliki semangat kerja yang lebih rendah; paling buruk, mereka mungkin mencoba untuk menumbangkan upaya tersebut.

Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin telah memberikan bahan bakar lebih lanjut untuk kemajuan pasar dalam otomatisasi, memungkinkan produk dan layanan yang layak secara komersial yang dapat mengotomatisasi semakin banyak proses bisnis rutin. Sebagai contoh, solusi SaaS (software-as-a-service) modern menawarkan pendekatan yang disederhanakan untuk mengotomatisasi proses manual dan alur kerja di seluruh organisasi dan di seluruh bisnis.

Tugas perusahaan cenderung untuk mengotomatisasi pertama adalah proses rutin yang melibatkan fungsi berulang, seperti merutekan kueri pelanggan dan pesanan pembelian, menghasilkan laporan dan mengotomatisasi langkah-langkah rutin dalam pemrosesan AP (utang usaha). Faktanya, banyak perusahaan memulai inisiatif BPA mereka di bidang keuangan, sering dengan otomatisasi hutang.

Tim AP pertama kali diganti berulang, panduan, fungsi berbasis kertas dengan catatan digital yang diarahkan untuk disetujui secara elektronik—manajer yang berwenang untuk menyetujui permintaan dalam alur kerja menerima peringatan email atau permintaan untuk masuk ke sistem dan meninjau formulir. Sekarang, kemajuan dalam otomatisasi dan pembelajaran mesin membuatnya lebih mudah untuk sepenuhnya mengotomatisasi proses persetujuan berdasarkan aturan dan kebijakan yang telah ditentukan.

Baca lebih lajut:
McKinsey &Co.:Pentingnya keberhasilan otomatisasi
McKinsey &Co.:Keharusan otomatisasi
NetSuite:10 Praktik Terbaik Otomatisasi Hutang Usaha

Manajemen Proses Bisnis vs Otomatisasi Proses Bisnis

2. Status kunci: 62% organisasi memiliki hingga 25% dari proses bisnis mereka yang dimodelkan, tetapi hanya 2% dari organisasi yang disurvei yang semua prosesnya dimodelkan. —Signavi

Otomatisasi proses bisnis (BPA) dan manajemen proses bisnis (BPM) terkait tetapi tidak sama. BPM dianggap praktik bisnis yang melibatkan formalisasi, metodologi organisasi berdasarkan jalur yang ditetapkan untuk manajemen semua proses yang efisien dan efektif.

Association for Information and Image Management (AIIM) mengatakan bahwa penerapan BPM yang berhasil memerlukan pengorganisasian seputar hasil dan proses standarisasi. Sebelum mengotomatisasi proses, BPM juga meningkatkannya—langkah penting untuk menghindari sekadar memindahkan rutinitas yang cacat dari eksekusi manual ke otomatis.

Manajemen proses bisnis adalah pasar senilai $3,38 miliar pada tahun 2019, dan Mordor Intelligence memproyeksikan CAGR sebesar 6,26%, dengan penjualan mencapai $4,78 pada tahun 2025. Perkiraan Mordor tahun 2020 juga menunjukkan dampak COVID-19, yang telah mengekspos kelemahan di banyak rantai pasokan dan proses bisnis perusahaan.

Meskipun BPM adalah praktik bisnis, mereka yang menerapkannya menggunakan alat BPM khusus untuk memodelkan proses mereka dan kemudian mengoptimalkan, mengotomatisasi dan mengukurnya. Faktanya, "otomatisasi" adalah istilah operasi ketika datang ke tugas berulang yang memerlukan beberapa bentuk pengambilan keputusan.

BPA melengkapi, dan memiliki saling ketergantungan dengan, bentuk otomatisasi lain yang juga mulai berkembang:

3. Otomatisasi proses robot (RPA) menggunakan bot untuk meniru tugas-tugas kognitif manusia yang rutin. pasar RPA, senilai $1,4 miliar pada 2019, diperkirakan tumbuh pada CAGR 40,6% antara 2020 dan 2027, menurut Grand View Research.
4. Otomatisasi proses digital (DPA) adalah varian BPM yang relatif baru yang lebih ringan dan membutuhkan lebih sedikit pengkodean. Di tahun 2019, DPA adalah pasar senilai $7,8 miliar; itu diperkirakan oleh Mordor Research tumbuh pada CAGR 13%, mencapai $16,12 miliar pada tahun 2025.

Baca lebih lajut:
Signavio:Keadaan Manajemen Proses Bisnis 2020
Mordor Intelligence:Pasar Manajemen Proses Bisnis - Pertumbuhan, Tren, Dan Prakiraan (2020 - 2025)
Grand View Research:Ukuran Pasar Otomasi Proses Robotik, Bagikan &Laporan Analisis Tren

Tuntutan

5. Status kunci: Pasar manajemen rantai pasokan (supply chain management/SCM) diperkirakan akan tumbuh dari $15,85 miliar pada 2019 menjadi $37,41 miliar pada 2027, CAGR 11,2%. —Penelitian Pasar Sekutu

Kunci untuk manajemen rantai pasokan (SCM) yang efektif adalah perencanaan permintaan, proses memprediksi secara akurat barang mana yang akan dipesan pelanggan, dan berapa volumenya. Melebih-lebihkan permintaan menghasilkan kelebihan persediaan, sementara meremehkan mengarah ke kehilangan penjualan dan pelanggan yang tidak puas.

Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi prakiraan permintaan termasuk cuaca, iklim ekonomi, tarif, fluktuasi mata uang dan berbagai gangguan lainnya. Beberapa dapat diperhitungkan dengan manajemen dan peramalan portofolio produk yang solid, tetapi perkiraan manual melelahkan.

Masuk ke sistem ERP modern, yang mencakup kemampuan otomatisasi SCM yang memberikan pengambilan keputusan waktu nyata untuk perencanaan permintaan. Kemajuan dalam AI, pembelajaran mesin dan analitik prediktif dan penggunaan sensor juga memberikan visibilitas yang jauh lebih baik.

Sebagai contoh, satu perusahaan logistik besar menambahkan kerangka prakiraan permintaan dan mampu menghasilkan 35 juta prakiraan berdasarkan data dari 2, 000 lokasi. Sebuah studi kasus yang dilakukan oleh firma konsultan Elder Research menemukan bahwa perkiraan selama studi empat minggu memberikan tingkat akurasi rata-rata 88%.

Baca lebih lajut:
Riset Pasar Sekutu:Pasar Manajemen Rantai Pasokan Diperkirakan Mencapai $37,41 Miliar pada 2027

Pengakuan Pendapatan

6. Status kunci: Pasar global untuk perangkat lunak akuntansi diperkirakan akan tumbuh pada CAGR sebesar 8,02% dari 2018 hingga 2026, meningkat dari $11 miliar menjadi $20,4 miliar. —Wawasan Bisnis Fortune

Kemampuan otomatisasi pengenalan pendapatan dalam perangkat lunak akuntansi dirancang untuk melepaskan tugas-tugas manual yang terlibat dalam pengumpulan dan penghitungan ketika pendapatan diakui. Selain menyederhanakan proses, mengotomatisasi siklus pengakuan pendapatan mengurangi risiko kesalahan dan penipuan, memastikan kepatuhan dan mempercepat pengambilan keputusan dengan menyediakan data hampir secara real time.

Itu akan menjadi lebih penting. Sementara Dewan Standar Akuntansi Keuangan (FASB) menunda tenggat waktu untuk kepatuhan ASC 606 untuk bisnis non-publik hingga tahun fiskal perusahaan mulai 15 Desember, 2021, persyaratan baru adalah dalam perjalanan. Tujuan perubahan, menurut FASB, adalah untuk membuatnya lebih mudah untuk membandingkan praktik pengakuan pendapatan di seluruh entitas, industri, yurisdiksi dan pasar modal sambil membawa informasi yang lebih berguna untuk laporan keuangan dengan membutuhkan pengungkapan yang lebih baik.

Otomatisasi akan membuat kepatuhan lebih mudah dan akurat. Tidak heran pasar global untuk perangkat lunak akuntansi diperkirakan tumbuh pada CAGR 8,02% dari 2018 hingga 2026, meningkat dari $11 miliar menjadi $20,4 miliar. Perusahaan yang tidak mengotomatisasi akan segera dirugikan.

Baca lebih lajut:
Wawasan Bisnis Fortune:Ukuran Pasar Perangkat Lunak Akuntansi, Bagikan dan Analisis Industri

Produktivitas dan Manajemen Waktu

7. Status kunci: Pada awal Mei 2020, Keterlibatan karyawan A.S. naik ke level tertinggi baru sebesar 38%. —Galup

Meningkatkan produktivitas pekerja adalah pendorong utama untuk investasi teknologi, termasuk otomatisasi. Tapi hasilnya beragam.

Keseluruhan, Pertumbuhan produktivitas A.S. mencatat sedikit 1,4% antara 2007 dan 2019, menurut Biro Statistik Tenaga Kerja. Di sektor manufaktur, pertumbuhan hanya meningkat 0,5% sejak krisis keuangan, turun tajam dari 4,4%.

Jelas, ada masalah mendasar yang menghambat produktivitas. Beberapa area yang perlu dipertimbangkan:

8. Gallup mengatakan bahwa karyawan berkinerja tinggi memiliki tiga kesamaan:bakat, keterlibatan tinggi dan 10-plus tahun umur panjang dengan majikan mereka.
9. Di kalangan Milenial, 43% membayangkan meninggalkan pekerjaan mereka dalam waktu dua tahun, sementara hanya 28% yang melihat diri mereka bertahan lebih dari lima tahun, menurut Deloitte.
10. Pada tahun 2030, 85 juta pekerjaan dapat tidak terisi secara global karena tidak ada cukup orang yang terampil, tulis konsultan Korn Ferry. Itu bisa menghasilkan $8,5 triliun pendapatan tahunan yang belum direalisasi.
11. Pasar perangkat lunak produktivitas, yang mencakup aplikasi perkantoran dan kolaborasi, diperkirakan akan mencapai hampir $62 miliar pada tahun 2020, dengan pendapatan diprediksi meningkat pada CAGR 6,8%, mencapai $85 miliar pada tahun 2025, kata Statista.

Proyek otomatisasi dapat mengarah pada peningkatan keterlibatan dengan beralih ke teknologi, jenis tugas hafalan yang mencegah orang mengambil pekerjaan yang lebih menarik atau mencurahkan waktu untuk latihan pengembangan keterampilan yang dapat meningkatkan produktivitas.

McKinsey memperkirakan, di sekitar 60% pekerjaan, setidaknya sepertiga dari aktivitas hari kerja dapat diotomatisasi. Ketika mempertimbangkan produktivitas dan manajemen waktu, belum lagi gaji, kepatuhan dan pelaporan pajak dan AP, memastikan otomatisasi adalah bagian dari percakapan. Karyawan Anda akan berterima kasih—survei terbaru terhadap lebih dari 6, 000 pekerja pengetahuan oleh ServiceNow menunjukkan bahwa BPA tidak hanya meningkatkan produktivitas tetapi juga kepuasan.

Dan semakin pintar teknologi ini, semakin tinggi tumpukan pekerjaan yang dipindahkan.

Baca lebih lajut:
Gallup:Keterlibatan Karyawan A.S. Kembali ke Tingkat Sebelum COVID-19
Deloitte:Survei Milenial Deloitte 2018
Korn Ferry:Kekurangan Bakat $8,5 Triliun
Statista:Prospek Pasar Perangkat Lunak Produktivitas
McKinsey &Co.:Pekerjaan hilang, pekerjaan yang diperoleh:Apa arti pekerjaan di masa depan bagi pekerjaan, keterampilan, dan upah
ServiceNow:Produktivitas bergantung pada orang

AI &Pembelajaran Mesin

12. Status kunci: 60% responden retail memiliki implementasi AI, naik dari 35% pada tahun sebelumnya, menjadikannya industri dengan peningkatan paling tajam. —McKinsey

Kemajuan dalam AI dan pembelajaran mesin adalah pendukung utama BPA. Sementara orang cenderung menggunakan istilah secara bergantian, itu tidak benar.

AI adalah ilmu yang menyeluruh menciptakan perangkat lunak cerdas, bot dan mesin yang dapat melakukan fungsi pengambilan keputusan dan pemecahan masalah yang dilakukan oleh manusia saat ini.

Pembelajaran mesin adalah salah satu dari banyak subset AI tetapi yang paling penting karena menggunakan algoritma dan jaringan saraf untuk mengumpulkan sejumlah besar data, termasuk telemetri dari sensor dan titik akhir lainnya, untuk membuat keputusan dan/atau melaksanakan tugas.

Bentuk otomatisasi berbasis ML dan AI lainnya yang cepat matang termasuk pemrosesan bahasa alami (NLP), otomatisasi proses robot, agen virtual (antarmuka percakapan), kendaraan otonom dan robot mirip manusia. Industri yang muncul sebagai pengadopsi AI yang agresif termasuk layanan keuangan, TI dan keamanan siber, asuransi dan farmasi.

Tetap, penggunaan AI sejati di BPA relatif rendah, meskipun telah meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir, dengan adopsi AI perusahaan hingga 25%, menurut survei AI Global 2019 McKinsey.

Di antara temuan utamanya:

13. 63% dari mereka yang telah menerapkan AI mengatakan bahwa itu berkontribusi pada peningkatan pendapatan.
14. 58% menyematkan setidaknya satu elemen AI ke dalam proses atau produk, naik dari 47% pada 2018.
15. 30% menggabungkan AI di seluruh unit bisnis, meningkat dari 21%.

Di tengah merebaknya wabah COVID-19 di tahun 2020, banyak organisasi mempercepat implementasi AI mereka. Tiga bulan setelah wabah, McKinsey melakukan survei terpisah. Di antara 800 eksekutif, setengahnya dari Amerika Serikat, dengan sisanya berasal dari tujuh negara lain.

Sejak mewabah, McKinsey menemukan bahwa 88% eksekutif keuangan dan asuransi dan 76% dari mereka di TI telah mempercepat implementasi otomatisasi dan kecerdasan buatan. Industri-industri ini sudah menjadi pemimpin dalam peralihan ke otomatisasi dan digitalisasi sebelum pandemi. Karena itu, perusahaan di sektor ini memiliki posisi yang baik untuk mempercepat implementasinya.

Sebuah survei Deloitte dari 1, 900 perusahaan mengonfirmasi beberapa tren seputar penggunaan AI untuk meningkatkan operasi dan pengambilan keputusan sekaligus mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas-tugas biasa.

Responden memberi peringkat 9 manfaat Teratas yang telah diberikan AI:

1. Tingkatkan produk dan layanan:43%
2. Mengoptimalkan operasi bisnis internal:41%
3. Membuat keputusan yang lebih baik:34%
4. Mengotomatiskan tugas, memungkinkan karyawan menjadi lebih kreatif:31%
5. Proses eksternal yang dioptimalkan:31%
6. Buat produk baru:28%
7. Mengejar pasar baru:27%
8. Menangkap dan menerapkan pengetahuan yang sulit dicapai:26%
9. Terapkan otomatisasi untuk mengurangi jumlah karyawan:24%

Baca lebih lajut:
McKinsey &Co.:Survei AI Global 2019
McKinsey &Co.:Apa yang dibayangkan oleh 800 eksekutif untuk tenaga kerja pascapandemi
Deloitte:Bakat dan efek tenaga kerja di era AI

Alur Kerja &Otomatisasi

16. Status kunci: Digitalisasi dan fokus pada perampingan proses bisnis mempercepat permintaan untuk sistem manajemen otomatisasi alur kerja modern, perkiraan pasar akan meningkat dari $4,8 miliar pada tahun 2018 menjadi lebih dari $26 miliar pada tahun 2025. —Penelitian Tampilan Besar

Perusahaan telah menggunakan perangkat lunak untuk mengotomatisasi alur kerja bisnis selama beberapa dekade, tetapi AI mengizinkan mesin aturan untuk menggantikan persetujuan manual dengan memicu peristiwa secara otomatis.

Solusi manajemen alur kerja modern menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan cara perusahaan mengotomatiskan proses seperti menyetujui diskon penjualan, mengotorisasi pengeluaran T&E karyawan dan dengan cerdas menanggapi pertanyaan pelanggan. Digitalisasi dan fokus pada perampingan proses bisnis mempercepat permintaan untuk sistem manajemen otomatisasi alur kerja modern, yang Grand View harapkan untuk menunjukkan CAGR sebesar 27,7% hingga tahun 2025.

Satu proyek populer:Membawa otomatisasi ke rantai pasokan.

17. Di penghujung tahun 2019, sebuah laporan memperkirakan bahwa pasar AI rantai pasokan siap untuk tumbuh pada CAGR 39,4% hingga 2027. Tetapi beberapa bulan setelah pandemi COVID-19 melanda, Penelitian Meticulous menaikkan perkiraan itu menjadi 45,3% yang lebih membuka mata, dengan pasar mencapai $21,8 miliar dalam waktu kurang dari tujuh tahun.

Baca lebih lajut:
Grand View Research:Ukuran Pasar Sistem Manajemen Alur Kerja, Bagikan &Analisis Tren
Penelitian yang Teliti:Kecerdasan Buatan (AI) di Pasar Rantai Pasokan

Data besar

18. Status kunci: 64,8% bisnis berencana untuk menginvestasikan lebih dari $50 juta dalam data besar dan inisiatif AI pada tahun 2020, naik dari 39,7% pada 2018. —Mitra Vantage Baru

Kunci sukses BPA adalah kemampuan untuk menangkap semua data yang relevan dengan keseluruhan proses bisnis. Mengingat dia kompleksitas beberapa proses, yang membutuhkan kemampuan untuk mengurai sejumlah besar informasi terstruktur dan tidak terstruktur—data besar.

Untung, kemajuan dalam pemrosesan data besar memberi perusahaan kepercayaan dalam pengambilan keputusan otomatis.

Data besar juga merupakan mesin dasar yang memungkinkan AI, yang mendorong inisiatif BPA tingkat lanjut. Survei eksekutif terbaru dari New Vantage Partners menunjukkan bahwa:

19. 65% bisnis berencana untuk menginvestasikan lebih dari $50 juta dalam data besar dan inisiatif AI pada tahun 2020, naik dari 40% di 2018
20. Meskipun hanya 38% yang telah membuat organisasi berbasis data, 27% telah berhasil menciptakan “budaya data” di dalam perusahaan mereka.
21. 91% menyebut orang dan tantangan proses sebagai hambatan terbesar untuk berkembang menjadi organisasi berbasis data.

Kami menduga itu adalah sesuatu yang dapat dihubungkan dengan CFO.

Otomatisasi Proses Robotik (RPA)

22. Status kunci: 88% pengendali perusahaan berharap untuk menerapkan RPA pada tahun 2021, meskipun banyak yang ragu untuk menggunakannya untuk pelaporan keuangan. —Gartner

RPA adalah otomatisasi tugas manusia yang berulang dengan robot berbasis perangkat lunak, umumnya dikenal sebagai "bot."

Setiap bot, setelah diprogram dengan pembelajaran mesin dan mesin aturan, melakukan tugas yang pernah dilakukan oleh manusia. Sementara sebagian besar dari kita memikirkan chatbot layanan pelanggan di sini, pasar horizontal yang berkembang untuk RPA adalah dalam mengotomatisasi proses pelaporan keuangan.

RPA bisa menyelamatkan tim keuangan 25, 000 jam pengerjaan ulang yang dapat dihindari dari kesalahan manusia, dengan penghematan biaya sebesar $878, 000, menurut perusahaan riset Gartner. Tetap, sebuah studi menemukan bahwa hanya 29% dari chief accounting officer (CAO) yang disurvei menggunakan RPA untuk pelaporan keuangan.

Perusahaan analis, yang memperkirakan bahwa pasar RPA di seluruh dunia akan tumbuh 19,5% dari 2019 hingga 2020, hampir $2 miliar, juga memprediksi bahwa:

23. 90% organisasi besar di seluruh dunia akan mengadopsi RPA dalam beberapa bentuk pada tahun 2022.
24. Organisasi akan melipatgandakan kapasitas portofolio RPA mereka yang ada.
25. Setengah dari semua klien RPA baru akan dibeli oleh manajer bisnis di luar TI.
26. Harga perangkat lunak RPA akan turun 10% hingga 15% pada akhir 2020 dan 5% hingga 10% pada 2021 dan 2022.

Pendapatan Perangkat Lunak RPA Seluruh Dunia (Jutaan Dolar AS)

2019 2020 2021 Pendapatan ($M) 1, 411.1 1, 579,5 1, 888,1 Pertumbuhan (%) 62,93 11,94 19,53

Sumber:Gartner (September 2020)

Itu menunjukkan bahwa ini adalah waktu yang tepat untuk mengeksplorasi teknologi. CFO mungkin ingin bermitra dengan kepala pemasaran dan SDM untuk uji coba.

Baca lebih lajut:
Gartner:Otomatisasi Proses Robot Dapat Menyelamatkan Departemen Keuangan 25, 000 Jam Kerja yang Dapat Dihindari Setiap Tahun
Gartner:Pendapatan Perangkat Lunak Otomasi Proses Robotik Seluruh Dunia Mencapai Hampir $2 Miliar pada tahun 2021

Otomatisasi SDM

27. Status kunci: 25% perusahaan menggunakan AI untuk menyaring resume atau lamaran pekerjaan. —Sedikit

Pasar global untuk perangkat lunak manajemen sumber daya manusia sedang meningkat. Juga dikenal sebagai manajemen modal manusia (HCM), HRMS berbasis cloud modern menggunakan analitik untuk memodelkan segala sesuatu mulai dari kompensasi dan tunjangan hingga kinerja karyawan dan alokasi tenaga kerja. Investasi dalam teknologi SDM akan melonjak antara 2020 dan 2022, menurut laporan Gallagher, pialang asuransi, manajemen risiko dan perusahaan konsultan.

Lebih dari dua pertiga, 69%, eksekutif SDM yang disurvei mengatakan mereka akan memperluas atau mengganti sistem SDM mereka pada tahun 2022. Menurut temuan:

28. Hanya 15% yang memiliki strategi teknologi SDM holistik yang selaras dengan tujuan perusahaan mereka.
29. Tetap, 35% telah menerapkan teknologi SDM baru dengan sukses sejak 2018.
30. 29% menggunakan lebih dari 75% kemampuan yang disediakan dalam sistem mereka.

Sebuah survei terhadap profesional HR dan eksekutif C-suite oleh Littler menemukan bahwa, saat AI digunakan untuk menyaring aplikasi, perusahaan tidak mendapatkan nilai penuh. Paling, 69%, mengatakan mereka tidak menggunakan sistem ini dalam proses perekrutan atau perekrutan mereka, Misalnya.

Itu adalah kesempatan yang terlewatkan. Menarik dan mempertahankan talenta terbaik, mengembangkan karyawan untuk mencapai potensi mereka dan mengotomatiskan tugas untuk meningkatkan pengalaman kerja adalah masalah teknologi SDM teratas dalam Survei Teknologi SDM 2020 PwC, dan AI dapat membantu dengan semua ini.

Tampaknya perusahaan mendengarkan:Di antara 600 eksekutif SDM dan TI yang disurvei PwC, 74% berharap untuk meningkatkan pengeluaran teknologi SDM. Juga, 72% mengatakan aplikasi inti SDM mereka akan berbasis cloud pada akhir 2020.

Baca lebih lajut:
Gallagher:Laporan Survei AS Teknologi HR 2020
Lebih Kecil:Survei Perusahaan Tahunan 2019
PwC:Survei Teknologi SDM 2020

Otomasi Pemasaran

31. Status kunci: Pada CAGR yang diharapkan sebesar 19%, pasar perangkat lunak otomasi pemasaran pasar diperkirakan mencapai $16,87 miliar pada tahun 2025. —Kecerdasan Mordor

Pemasar adalah tentang menambahkan pelanggan baru dan mendapatkan lebih banyak bisnis dari pembeli yang ada, bersama dengan membangun dan mempertahankan kesadaran merek.

Bagaimana itu terjadi tergantung pada perusahaan dan pelanggannya. Apakah pengeluaran paling efektif untuk iklan tradisional melalui berbagai media, atau penjangkauan langsung melalui surat, surel, web dan media sosial cara untuk pergi?

Otomatisasi dan kemajuan dalam teknologi pemasaran omnichannel telah memungkinkan bentuk keterlibatan yang dipersonalisasi dan interaktif, sehingga perusahaan tidak perlu menebak, atau bahkan memilih. Mereka dapat mengambil taktik "semua hal di atas" menggunakan perangkat lunak otomatisasi pemasaran yang mengatur tugas berulang, membantu pemasar menyesuaikan dan mengotomatiskan seluruh kampanye dan menyediakan data dan analisis hasil.

Dalam laporannya tentang pasar perangkat lunak otomatisasi pemasaran, Mordor Intelligence menambahkan bahwa pengadopsi menemukan nilai dalam mengumpulkan prospek dan menyajikan penawaran yang dipersonalisasi.

Baca lebih lajut:
Mordor Intelligence:Pasar Perangkat Lunak Otomasi Pemasaran - Pertumbuhan, Tren, Prakiraan (2020 - 2025)

Tingkatkan Pengeluaran
Pengelolaan
Efisiensi

Tur Produk Gratis

Otomatisasi Layanan Pelanggan

32. Status kunci: Pada tahun 2022, 70% interaksi pelanggan akan menggunakan teknologi pembelajaran mesin di agen virtual, naik dari 15% pada tahun 2018. —Gartner

Agen maya, juga disebut chatbot, telah berevolusi dari hal baru menjadi fitur umum di platform layanan pelanggan.

Agen virtual memungkinkan bisnis untuk mengurangi ketergantungan mereka pada perwakilan layanan pelanggan dan tetap memberikan dukungan yang dipercepat untuk pertanyaan rutin. Tetapi firma riset Gartner mengatakan masih ada kesalahan dan menyarankan perusahaan untuk menyaring vendor chatbot dengan hati-hati, tanyakan tentang rencana bot berkemampuan suara dan anggaran untuk pemeliharaan dan peningkatan berkelanjutan.

Baca lebih lajut:
Gartner:Chatbots Akan Menarik Bagi Pekerja Modern

Akhirnya, jangan berpikir bahwa BPA hanya, atau bahkan terutama, untuk perusahaan besar. Bisnis kecil dapat memanfaatkan otomatisasi dalam spektrum fungsi yang luas, dari penjadwalan karyawan dan manajemen biaya hingga pusat panggilan dan rantai pasokan.