Handleiding voor het succesvol onboarden van je digitale werknemers

Herinner jij je eerste werkdag nog? Toen was er waarschijnlijk iemand die je vertelde over alle producten, diensten en processen van het bedrijf, en je details gaf over je functie en de bijbehorende verantwoordelijkheden. En wellicht ook vertelde waar het koffieapparaat stond en hoe je je onkostennota moest invullen. Dat onboardingproces was van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat je je taken zo goed mogelijk kan uitvoeren. Maar voor nieuwe digitale arbeidskrachten vinden we zo’n stappenplan blijkbaar niet nodig – en dat is een kapitale fout.

Misschien heb je er nu nog niet mee te maken, maar in toekomst ontsnapt er wellicht niemand aan. Over twee jaar al zal het aantal ‘digital workers’ dat de arbeidsmarkt betreedt met vijftig procent zijn toegenomen. Dat blijkt uit een onderzoek van IDC in opdracht van ABBYY. Die studie voorspelt een ware explosie aan robotic process automation- of RPA-projecten, waarvoor er wereldwijd nu al miljoenen digitale arbeidskrachten aan de slag zijn. Ik zou er niet van opkijken als organisaties binnenkort elke werknemer een robot geeft om zijn of haar dagelijkse werkzaamheden uit te breiden.

Volgens experts kunnen biljoenen dollars bespaard worden door robots in dienst te nemen, maar in de praktijk kunnen de meeste RPA-projecten die belofte niet waarmaken. De onderliggende oorzaak van veel van deze mislukte projecten is dat digitale arbeidskrachten niet weten hoe ze moeten omgaan met ongestructureerde content en ongedocumenteerde processen. Met andere woorden: het is alsof je belangrijke projecten zou toevertrouwen aan nieuwe werknemers zonder ze degelijk in te werken.

Daarom: een handleiding voor het in dienst nemen van een digitale werknemer - vooral bedoeld voor de niet-zo-digitale werknemer dus:

Stap 1: de interviewfase

De eerste stap is bepalen of je die digitale kracht wel écht nodig hebt. Gezien de hype lijkt dit misschien tegen je gevoel in te gaan, maar niet elk proces is geschikt voor RPA. Nog erger: het kiezen van het verkeerde proces kan alleen eindigen in frustratie omdat je je digitale arbeidskracht een taak probeert uit te laten voeren waarvoor die technisch gezien niet geschikt is.

Om te kunnen bepalen of je proces werkelijk digitale werknemers nodig heeft, moet je er zeker van zijn dat het proces geen beslissingen neemt op basis van oordeel, maar op basis van regels. Het is tenslotte een robot. Als je proces gemakkelijk aanleiding kan geven tot menselijke fouten en repetitief is – en vooral als er invoerdata zijn die gedigitaliseerd worden door middel van OCR en documentvastlegging – kun je digitale hulp overwegen.

Stap 2: het aanbod

Gefeliciteerd met je nieuwe werknemer! Maar wacht nog om de champagnekurken te laten knallen. Voordat zo’n digitale collega aan de slag kan gaan, moet je een aantal huishoudelijk taken overlopen. Vermijd bijvoorbeeld dubbel werk en overlap in de taken van je digitale arbeidskracht. In tegenstelling tot hun menselijke tegenhangers – die meteen hun mond open zullen trekken als er iets niet klopt – gaan digitale krachten onvermoeid door met waar ze mee bezig zijn. Zelfs als er onbedoelde resultaten mee worden behaald.

Dit maakt het des te belangrijker dat de 'managers' van digitale werknemers voldoende inzicht hebben in de processen waarvoor ze worden ingezet. Die processen moeten namelijk goed ontworpen zijn, zodat er geen conflicten ontstaan en zodat ze rendement opleveren, zonder de kostbare neveneffecten van een slecht ingewerkte werknemer.

Het succes van onze menselijke collega’s is vaak afhankelijk van het vastleggen van het proces, al dan niet op papier, zodat ze precies weten wat ze moeten doen. Voor een digitale arbeidskracht is het nóg belangrijker dat een proces nauwkeurig is gedocumenteerd, omdat deze informatie de basis vormt voor het succesvol opleiden van nieuwe digitale arbeidskrachten.

Deze mate van inzicht stelt je in staat om huidige processen in hun ‘basistoestand’ te evalueren. Daardoor kunnen procesautomatiseringsteams duidelijke verwachtingen scheppen voor ROI’s, een flexibele dienstverlening garanderen en er voor zorgen dat de automatiseringsinspanningen geen onbedoelde gevolgen hebben.

Stap 3: opleiden van technologisch geavanceerden

Onze digitale collega’s zullen – net als menselijke arbeidskrachten – flink wat training nodig hebben om steeds complexere en geavanceerdere processen aan te kunnen. Bij deze digitale krachten is van een zogenaamde skills gap echter geen sprake. De training vindt plaats door het toevoegen van cognitieve skills – zoals door AI, en machine learning ondersteunde content intelligence - om zo het digitale IQ van deze arbeidskrachten te verhogen.

De eerste generatie RPA-robots was vooral gericht op het automatiseren van vrij eenvoudige processen met een hoog volume en met gestructureerde data, zonder menselijke interventie. Nu bedrijven steeds hogere eisen stellen en hun AI-capaciteiten zijn toegenomen, worden digitale arbeidskrachten steeds vaker gebruikt in processen met ongestructureerde data, in complexere omgevingen, waar mensen deel uitmaken van het proces en enige vorm van cognitieve redenering noodzakelijk is.

Een goed voorbeeld is de automatisering van facturen. Digitale arbeidskrachten baseren hun training op het ERP-systeem van een bedrijf en halen hun kennis uit een handjevol facturen. Vervolgens neemt hun content-IQ continu toe door het monitoren en leren van variaties in factuurformulieren en -gegevens, en hoe er met uitzonderingen wordt omgegaan. Uiteindelijk kunnen ze het proces van begin tot eind doorlopen zonder enige menselijke interventie.

Stap 4: beoordelingsgesprekken

Menselijke werknemers worden regelmatig op hun prestaties beoordeeld – en het is belangrijk om ook digitale arbeidskrachten te monitoren en te corrigeren. Een andere veel voorkomende reden waarom RPA-projecten falen is namelijk dat robots niet genoeg in de gaten worden gehouden en vastlopen bij het uitvoeren van slechte of slecht opgezette processen. Een slecht proces automatiseren zorgt er alleen maar voor dat slechte dingen sneller gebeuren.

Procesinformatie gebruiken om digitale werknemers te monitoren zorgt ervoor dat je automatiseringsinvestering de gewenste resultaten oplevert. Dat is vooral van belang in gemengde scenario's, waarin bots ook met menselijke hulp te maken hebben. Procesinformatie kan – naast het monitoren van digitale werkers – ook helpen bij het vastleggen van gedetailleerde scenario’s of situaties die realtime-waarschuwingen naar de juiste mensen sturen. Op die manier kunnen bottlenecks snel worden opgelost of kan een oplossingstaak of -proces in een andere technologie in gang worden gezet.

Als laatste kunnen procesautomatiseringsmanagers ervoor zorgen dat de belofte van economische winst wordt gerealiseerd door het berekenen van een duidelijke, meetbare impact op de kosten na de implementatie, die dagelijks wordt gemonitord. En dat zorgt weer voor duidelijke onderbouwing voor toekomstige automatiseringsinitiatieven.

Stap 5: robots belonen

Als je enigszins weet hoe je digitale werknemers presteren en kosten beïnvloeden, kun je ze een ‘promotie’ geven en ze uitbreiden binnen het bedrijf. Schaalvergroting van tientallen tot honderden of zelfs duizenden bots vereist echter een aanzienlijke kennis en controle. Je moet er namelijk voor zorgen dat de automatisering gesynchroniseerd blijft in elk proces en in elk bedrijfssysteem waar het mee in aanraking komt. Je hebt centraal inzicht in het bedrijf nodig om alle bots en hun bijdrage aan bedrijfsprocessen te monitoren, inclusief de bots die verschillende bedrijfssilo’s doorkruisen. En daarvoor is procesintelligentie de oplossing.

In de toekomst zullen digitale medewerkers een steeds groter deel uit maken het werkende leven. Deze medewerkers zullen bovendien in toenemende mate redeneren en beslissingen nemen. Hierdoor kunnen ze veel verder gaan dan louter een eenvoudige automatisering.

IDC schat dat machines vandaag de dag verantwoordelijk zijn voor 29 procent van het evalueren van informatie, redeneren en beslissingen nemen. En dat neemt vanaf nu alleen maar toe. Het is belangrijk dat we goed voorbereid zijn op deze nieuwe klasse van medewerkers en proceskennis toepassen om hen succesvol te maken – net zoals we onze mensenkennis toepassen op traditionele werknemers. Mensen en robots tegelijkertijd kunnen managen, wordt de volgende grote uitdaging op het gebied van skills – en nu is het moment om dat te leren.