Skrevet av: Inger Mirjam Madland

Da vi startet Avo for 10 år siden, var automatisering først og fremst et teknisk spørsmål: Kan vi automatisere dette? Mange systemer snakket ikke sammen, og gode API-er var ofte fraværende. RPA gjorde det mulig å automatisere likevel - uten å måtte bygge om hele IT-landskapet først. I dag er spørsmålet et helt annet. Nå handler det om prioritering. Hva bør vi automatisere nå? Og kanskje enda viktigere: Hvor skaper automatisering faktisk verdi?

Automatisering har alltid handlet om samhandling

RPA har ofte blitt beskrevet som roboter, skript og verktøy. I praksis har det alltid handlet om noe mer grunnleggende: å få systemer som aldri var ment til å snakke sammen til å gjøre nettopp det.

Der API-er mangler, har brukergrensesnittet blitt måten systemene kobles på. Ikke som en midlertidig løsning, men som et bevisst arkitekturvalg. Et felles bindeledd som gjør det mulig å koble sammen gamle og nye applikasjoner uten å rive ned alt og starte på nytt. Dette perspektivet har vært styrende for oss i Avo helt siden starten.

Har du et gammelt system som bør pusses opp? Artikkelen Puss opp systemet ditt med lavkode forklarer hvilke alternativer som finnes i dag.

Hvorfor ble så mye fortsatt gjort manuelt?

De fleste virksomheter automatiserte det åpenbare først. Høyt volum. Tydelig risiko. Klar gevinst. Men den lange halen av prosesser - de små og mellomstore, fulle av manuelle overganger - ble ofte liggende. Ikke fordi de ikke var viktige, men fordi kostnaden og kompleksiteten var for høy.

Det tok lang tid å bygge stabile løsninger. Små endringer i systemene kunne føre til at automatiseringen stoppet opp. Vedlikehold krevde mye innsats, og gevinsten måtte være stor for å rettferdiggjøre kostnaden. Mye manuelt arbeid overlevde derfor den første automatiseringsbølgen.

Samme teknologi - nytt regnestykke

Det interessante er at mye av kjerneteknologien fortsatt er den samme. Det som har endret seg, er modenheten. Løsningene er blitt mer robuste. Støtten til brukergrensesnitt på tvers av web og desktop er bedre. Og mulighetene for lønnsom automatisering er langt større enn før. Resultatet er at prosesser som tidligere ble valgt bort, nå gir mening å automatisere. Ikke fordi de er større, men fordi forholdet mellom innsats og gevinst har endret seg.

Når AI skal gjøre jobben selv

AI har lenge vært god til å analysere, gjenkjenne mønster og komme med anbefalinger. Nå forventer vi mer. AI-agenter skal ikke bare foreslå hva som bør gjøres - de skal faktisk gjøre det. Det er her mange initiativer stopper opp. Virksomheter har fortsatt mange eldre systemer som ikke er laget for å snakke med moderne løsninger. Når AI skal utføre oppgaver på tvers av disse systemene finnes det ofte ingen enkel vei videre. Uten gode koblinger stopper flyten opp.

Det er her overgangen fra automatisering til autonomi blir tydelig. Vi går fra systemer som utfører forhåndsdefinerte oppgaver, til løsninger som kan ta beslutninger og handle selvstendig innenfor tydelige rammer. Skal AI skape reell effekt i virksomhetsprosesser trenger den et felles bindeledd mot eksisterende systemer. Akkurat det RPA har levert i mange år - men nå i en ny og mer forretningskritisk rolle.

Et forsprang, ikke en hvilepute

RPA-leverandører har et reelt forsprang i møte med AI fordi de allerede har løst noe av det AI nå sliter med: stabil utførelse i komplekse systemlandskap. Dette forspranget kommer av årevis med erfaring med å automatisere brukergrensesnitt i systemer som ofte endrer seg, kombinert med kontroll, sikkerhet og stabil drift i store organisasjoner. Mye av det AI-aktører nå forsøker å bygge, finnes allerede i moden form.

Samtidig ser vi AI-leverandører bygge egne måter å koble systemer sammen på fra bunnen av, ofte uten å ta høyde for hvor krevende virkelig drift er. Det utfordrer ikke bare RPA-markedet, men også forståelsen av hvilken rolle RPA skal ha fremover. Derfor blir det stadig viktigere å se samhandling og automatisering i sammenheng, fremfor å låse seg til enkeltverktøy eller teknologikategorier. Markedet er i rask bevegelse. Nye lag med teknologi vokser frem, og gamle skillelinjer viskes ut. Ingen kan lene seg tilbake – heller ikke RPA.

Kontinuitet, ikke kursendring

Da vi startet Avo for 10 år siden var RPA i kjernen. Vi har jobbet tett med flere plattformer og har sett hvordan RPA faktisk fungerer over tid i virkelige organisasjoner. Derfor har vi alltid sett på RPA som mer enn et verktøy. Det er et universelt bindeledd mot systemer uten API-er. Vi har siden etablert C TWO for å få bedre kontroll og orkestrering, først over RPA, nå også over AI-agenter. Det er ikke et skifte i retning. Det er en naturlig videreføring av den samme idéen.

Automatisering er blitt en prioriteringsøvelse

Når samhandling blir selve flaskehalsen, endrer det også hvordan vi må tenke om automatisering fremover. De mest repetitive prosessene er ofte allerede automatisert. Verdien ligger nå i overgangene – der mennesker fortsatt brukes som lim mellom systemer. Det er her samspillet mellom AI og RPA virkelig betyr noe.

For RPA betyr ikke dette slutten på en æra, men et tydelig rollebytte. Fra å være et verktøy for effektivisering, blir RPA et kritisk bindeledd som gjør det mulig for AI å fungere i praksis – i virkelige virksomheter, med virkelige systemer.

Spørsmålet er ikke lenger "Kan vi automatisere dette?" men heller:

• Hvor gir automatisering mest verdi nå?
• Hvilke prosesser bør AI være en del av?
• Hvordan sikrer vi kontroll og forutsigbarhet?

Fra refleksjon til praksis

Overgangen fra automatisering til autonomi er ikke et framtidsscenario – den er allerede i gang. Men hvordan ser den ut i praksis, og hvilke valg må vi ta underveis?

Vi inviterer til frokostseminaret Fra automatisering til autonomi i Oslo. Her deler vi Avo sitt perspektiv på reisen fra RPA til integrasjoner og AI-agenter, og du får høre konkrete erfaringer fra Posten og BBL om hvordan de har gjennomført denne reisen i egne organisasjoner.

Meld deg på og få et skråblikk på hvordan det teknologiske mulighetsrommet flytter seg og hva det betyr for hvordan arbeid organiseres, styres og skaleres fremover.