1 Введение

Процессы автоматизации развиваются уже несколько десятилетий. Современные технологии стремительно развиваются благодаря искусственному интеллекту, который улучшил оптимизацию процессов, учёт предпочтений клиентов и ускорил принятие решений (Langer and Landers, 2021). Хотя первые изобретения в области автоматизации не были эффективными, один из важнейших прорывов произошёл в 1990-х годах, когда процесс управления бизнесом был полностью интегрирован с процессом автоматизации.

Проблема оставалась актуальной до начала 2000-х годов, когда изобретение Apple Siri произвело революцию в робототехнике, превратив её в программное обеспечение для искусственного интеллекта и выведя роботизированную автоматизацию процессов за пределы физических роботов. С тех пор исследования в области автоматизации получили стремительное развитие, стали объектом дополнительного внимания и получили широкое распространение в отрасли.

Автоматизация – это многогранная концепция и набор инструментов, включающих автоматизацию сквозных процессов путем объединения нескольких технологий (Davenport, 2018), таких как роботизированная автоматизация процессов (RPA), цифровые формы, оптическое распознавание символов (OCR), интеллектуальное распознавание символов (ICR), рабочие процессы, системы обработки естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), для достижения желаемых организационных целей. Она стремится предложить привлекательный дополнительный ответ, новую стратегическую возможность, дополняющую более традиционные инструменты. Она помогает компаниям быстро повысить операционную эффективность, достигая значительной окупаемости инвестиций, высвобождая ресурсы и возможности для запуска стратегических программ (Bortolotti and Romano, 2012).

2 Цель исследования

Целью нашего систематического обзора является оценка эмпирических данных об автоматизации в деловой литературе на сегодняшний день, представление краткого обзора ключевых тем и методологий исследований, а также выявление последствий для дальнейшего изучения и применения. Данная работа преследует две цели. Во-первых, мы анализируем литературу, чтобы понять современное состояние исследований, в частности, как изучалась идея автоматизации. Во-вторых, исследование выявляет пробелы в литературе по автоматизации для будущих исследований. Знания, полученные в ходе данного исследования, должны облегчить проведение дополнительных бизнес-исследований в области автоматизации.

3 Исследовательские вопросы

Насколько известно авторам, систематический обзор литературы по автоматизации ранее не проводился. В данной работе рассматриваются следующие исследовательские вопросы (ИВ):

ИВ1. Что представляют собой исследования в области автоматизации, опубликованные в деловых журналах?

ИВ2. Каковы существующие темы исследований по автоматизации?

ИВ3. Каковы пробелы в предыдущей бизнес-литературе и направления будущих исследований в области автоматизации?

4 Результаты исследования

Первое теоретическое следствие заключается в том, что этот систематический обзор бизнес-исследований, связанных с автоматизацией, позволяет научному бизнес-сообществу лучше понять применимость и важность автоматизации. Исследование также позволяет бизнес-исследователям понять, как формировалась и развивается литература по автоматизации.

Во-вторых, наша статья дополнительно конкретизирует различные результаты и возможности, представленные этими исследованиями. Более того, исследователи бизнеса, интересующиеся автоматизацией, могут использовать наше исследование для позиционирования своих исследований, работая над потенциальными пробелами, выявленными в данной статье, и разрабатывая исследовательские запросы для будущих исследований. Пробелы в исследованиях относятся к областям или темам в рамках конкретной области или предмета, которые не были должным образом изучены. Это также должно помочь исследователям сотрудничать и публиковать свои исследования в профильных журналах. В-третьих, настоящее исследование помогает сообществу исследователей бизнеса оценить достоинства ведущих теорий, посвященных автоматизации, представленных в научной литературе. Таким образом, сфера охвата данного исследования ограничится.

4.1 План исследования

Остальная часть данного исследования организована следующим образом: в первом разделе представлен обзор литературы, в котором описывается развитие литературы по автоматизации за последние 50 лет; во втором разделе объясняется метод исследования, использованный для проведения данного обзора; в третьем разделе представлены результаты; а в четвертом разделе представлены обсуждение и выводы.

5 Обзор литературы

Автоматизация была неотъемлемой целью промышленной революции ещё с XVIII века. С самого начала промышленной революции предпринимались целенаправленные усилия по упрощению и повышению эффективности труда за счёт автоматизации сложных процессов, требующих значительного участия рабочей силы (Янссен и др., 2019). По мнению Янссена и др., движущей силой промышленной революции в первую очередь была потребность, которая постоянно менялась. Непрерывная эволюция привела к появлению новейших достижений, таких как искусственный интеллект и Интернет вещей, среди прочих, которые характеризуются как серьёзные шаги в сторону автоматизации.

5.1 История автоматизации

Мир пережил четыре фазы промышленной революции, первая из которых произошла в конце XVIII — начале XIX веков. В этот период производственный процесс перешёл к оптимизированной форме труда, использующей пар.

Паровые двигатели и различные станки, традиционно использовавшиеся людьми, работавшими вручную (Магевро, 2019). В начале XX века последовал второй этап промышленной революции, связанный с появлением сталелитейных и электротехнических заводов. Внедрение стали и электричества повысило эффективность и мобильность заводских станков для производителей, тем самым повышая производительность благодаря новым концепциям, таким как сборочные линии (Kumar et al., 2005). Важной вехой в развитии автоматизации бизнес-процессов стал 1913 год, когда Генри Форд задумал движущуюся сборочную линию, изобретение, которое ускорило массовое производство автомобилей Model T (Kotorov, 2003). В конце 1950-х годов начался третий этап — интеграция компьютерных технологий с электроникой на заводах — и цифровые технологии и автоматизация начали набирать обороты по сравнению с аналоговыми и механическими технологиями (Hitomi, 1994). Компании могли применять автоматизацию для управления контрактами благодаря последовательности и безошибочности процесса. Автоматизация стала популярной в 1970-х и 1980-х годах, когда большинство предприятий начали применять этот процесс для автоматизации своих задач.

5.2 Индустрия 4.0

За прошедшие годы автоматизация достигла значительных успехов благодаря новым технологиям, включая искусственный интеллект (Makarius et al., 2020). Хотя механизация и промышленные роботы широко использовались в обрабатывающей промышленности уже несколько десятилетий, появление ИИ открыло новые возможности для автоматизации (Davenport et al., 2020), особенно в непроизводственных отраслях, таких как здравоохранение, финансы и розничная торговля. Благодаря машинному обучению и обработке естественного языка, автоматизация на базе ИИ теперь способна автоматизировать такие сложные задачи, как анализ данных, принятие решений и обслуживание клиентов, которые когда-то считались слишком сложными (Frey and Osborne, 2017). Автоматизация повысила эффективность труда и качество результатов.

С появлением Индустрии 4.0 автоматизация стала еще более важной концепцией. Технологии Индустрии 4.0, такие как Интернет вещей, аналитика больших данных и искусственный интеллект, позволили производителям создавать высокогибкие и адаптивные производственные системы, способные быстро реагировать на изменения рынка (Ding et al., 2021). Этот уровень автоматизации преобразил производственный ландшафт, позволив производителям достичь беспрецедентного уровня эффективности, производительности и прибыльности. Теперь компании могут даже применять автоматизацию в маркетинге, операционной деятельности, аналитике, продажах, отношениях с клиентами и планировании. Автоматизация бизнес-процессов позволяет компаниям или менеджерам автоматически реализовывать стратегии и применять инструменты после их настройки и организации (Herrn et al., 2022).

Автоматизация на основе ИИ — одна из тенденций, широко исследуемых в рамках Индустрии 4.0. Она проникла во все аспекты деловой активности, включая производство, маркетинг, управление ресурсами клиентов, управление ресурсами предприятия, складские операции и управление персоналом (Алтаф, 2022). Например, в маркетинге алгоритмы машинного обучения используются для прогнозирования поведения потребителей и разработки маркетинговых сообщений и стратегий, соответствующих этому поведению (Алтаф, 2022). Аналогичным образом, в таких секторах, как здравоохранение, ИИ автоматизация привела к повышению эффективности предоставления услуг благодаря использованию интерактивных технологий, способствующих пониманию потребностей пациентов (West and Allen, 2018; Benner, 2017).

Автоматизация привела к повышению эффективности предоставления услуг благодаря использованию интерактивных технологий, способствующих пониманию потребностей пациентов (West and Allen, 2018; Benner, 2017). Примечательно, что автоматизация на основе ИИ признана мощной преобразующей силой во всем мире. Растет интерес к исследованиям автоматизации на основе ИИ в связи с наблюдаемым трансформационным эффектом этой технологии и ожидаемыми изменениями в бизнес-среде (West and Allen, 2018). Многие завершенные исследования автоматизации на основе ИИ фокусируются на ее значимости для различных областей корпоративной эффективности и ожидаемом влиянии ИИ на будущее бизнеса в различных секторах (Chao et al., 2018).

Недостатки, связанные с искусственным интеллектом, рассматриваются лишь в немногих исследованиях. Поскольку автоматизация на основе искусственного интеллекта (ИИ) – постоянно развивающаяся область, по-прежнему необходимы дополнительные исследования, особенно в таких областях, как психологическое воздействие такой автоматизации на сотрудников и последствия возрастающей сложности автоматизации – от базовых до продвинутых и интеллектуальных процессов. Упомянутые области можно рассматривать как пробелы в литературе, заслуживающие более пристального внимания исследователей. В области автоматизации на основе ИИ важно отметить заметный дефицит исследований, посвященных этическим проблемам, связанным с новыми инструментами и технологиями. Несмотря на значительный прогресс в области автоматизации, в этой области сохраняется пробел в понимании и смягчении этических последствий, возникающих при их использовании. Этот пробел представляет собой область, требующую дальнейшего изучения и исследовательского внимания. Одной из таких этических проблем является вопрос конфиденциальности. Поскольку автоматизация на основе ИИ в значительной степени зависит от сбора и анализа данных, необходимо изучить риски, связанные с конфиденциальностью, и разработать надежные механизмы защиты личной информации пользователей.

Исследования должны быть сосредоточены на изучении эффективных методов анонимизации данных, управления согласием и алгоритмов сохранения конфиденциальности, чтобы гарантировать, что автоматизация на основе ИИ уважает права на неприкосновенность частной жизни людей. Еще одной важной областью, в которой недостаточно исследований, является изучение предвзятости в инструментах автоматизации ИИ. По мере того, как эти инструменты становятся все более распространенными, растет обеспокоенность по поводу потенциального усиления предвзятости, присутствующей в обучающих данных. Решение этой проблемы требует исследования методов обнаружения и минимизации предвзятости для обеспечения справедливости и предотвращения дискриминации в автоматизированных процессах принятия решений. Более того, вопрос подотчетности остается относительно неизученным в контексте автоматизации на основе ИИ. По мере того, как эти системы становятся все более автономными и принимают критически важные решения, возникает необходимость в установлении четких рамок для распределения ответственности и подотчетности в случае возникновения ошибок или неблагоприятных последствий. Исследования должны быть сосредоточены на разработке механизмов обеспечения прозрачности, интерпретируемости и объяснимости процессов автоматизации ИИ для лучшего понимания и контроля.

6 Исследования в области автоматизации с 1970-х по 2021 год

Популярность автоматизации растёт, как и интерес исследователей к этой теме (Янссен и др., 2019). Только в Международном журнале исследований взаимодействия человека и компьютера (International Journal of Human-Computer Studies) опубликовано более 200 статей об автоматизации и её влиянии на производственные процессы и повседневную жизнь (Янссен и др., 2019). Наибольшее количество статей по автоматизации было опубликовано в период с 1980 по 1989 год, затем следуют периоды с 2000 по 2009 год и с 2010 по 2019 год (Янссен и др., 2019). Примечательно, что эти тенденции очевидны, поскольку в конце XX века растущая популярность автоматизации привела к большему вниманию к исследованиям в этой области.

За последние 50 лет интерес к исследованиям в области автоматизации растёт. Тема автоматизации занимает значительное место в публикациях различных журналов. По данным Янссена и др. (2019), 4–11% опубликованных за последние 5 десятилетий статей посвящены автоматизации. Около 5–6% всех опубликованных статей по автоматизации были написаны в течение последних двух десятилетий, что свидетельствует о том, что, по мере того как популярность автоматизации растёт, как и интерес исследователей к этой теме (Янссен и др., 2019).

Используя системный подход, наш обзор стремится предоставить критический анализ предыдущих исследований, что, в свою очередь, позволяет учёным определить будущий спектр исследований в области автоматизации. Кроме того, исследования, связанные с автоматизацией, были опубликованы в самых разных деловых журналах с различными целями, сферами применения и целевой аудиторией. Развитие знаний в области управления привело к увеличению числа междисциплинарных, фрагментарных и взаимозависимых исследований. Поэтому крайне важно проводить систематический обзор литературы, а не другие виды обзоров, которые заставляют учёных концентрироваться на конкретных темах.

7 Метод исследования

Чтобы составить актуальный обзор существующих бизнес-исследований в области автоматизации и провести количественную оценку соответствующей литературы, мы провели систематический обзор литературы, включающий сбор, критическую оценку и синтез существующих знаний по конкретной теме. Систематический обзор литературы – эффективный метод выявления пробелов в исследованиях (Paul and Criado, 2020). Этот метод широко применяется в бизнес-исследованиях (Paul and Feliciano-Cestero, 2021), поскольку он обладает множеством преимуществ, включая возможность создания адаптивных баз данных исследовательских работ, которые легко обновляются и анализируются (Pickering and Byrne, 2014).

Наши данные были получены из Scopus, одного из наиболее полных источников академических публикаций (Mariani et al., 2022). Он охватывает работы, опубликованные с 1966 года, индексируя 12 850 журналов по различным дисциплинам. Scopus был выбран вместо Web of Science по двум причинам. Во-первых, поскольку исследователям приходится выбирать между охватом данных и их чистотой, было обнаружено, что Scopus обеспечивает более широкий охват (на 60%), чем Web of Science (Zhao and Strottmann, 2015). Во-вторых, библиометрические исследования в сфере бизнес-исследований часто используют только одну базу данных, чтобы избежать проблем с однородностью данных, которые могут возникнуть при использовании нескольких баз данных (Galati and Bigliardi, 2019).

Для поиска в базе данных мы сначала определили три ключевых слова, связанных с нашим исследованием: автоматизация бизнеса, автоматизация управления и автоматизация. Затем мы выполнили запрос, используя комбинацию этих ключевых слов (с использованием логического оператора «ИЛИ») в полях, связанных с «названием», «аннотацией» и «ключевыми словами». Мы рассматривали работы, опубликованные только в деловых журналах до декабря 2021 года. Хотя последние 10 лет были отмечены бурным развитием технологий и автоматизации, систематический обзор литературы с более широким временным охватом обеспечивает целостное понимание предмета. Он позволяет получить полное представление о развитии автоматизации, выявить тенденции, основные этапы и влияние технологических инноваций с течением времени. Этот более широкий взгляд помогает заложить основу для понимания текущего состояния автоматизации.

Труды конференции, главы книг и сами книги были исключены из дальнейшего рассмотрения. Для фильтрации этих данных мы использовали процедуру отбора. Документы исключались по причине того, что они не были опубликованы на английском языке и/или были недоступны для проектной группы.

После рассмотрения всех упомянутых ранее критериев отбора, наш поиск выявил 2007 исследовательских работ. Данные включали имена авторов, названия работ, страны, где были опубликованы соответствующие работы, общее количество публикаций, количество цитирований (общее количество цитирований, среднее количество цитирований статей и количество цитируемых статей с самоцитированием и без него), журнальные источники, ключевые слова, страны и регионы, а также показатели на уровне авторов. Схема процесса отбора (Moher et al., 2009) представлена на рис. 1.

8 Выводы

8.1 Описательный анализ

В этом разделе мы приводим описательный анализ данных, собранных в ходе наших систематических обзоров литературы. На рисунке 2 представлена эволюция исследований в области бизнес-исследований по автоматизации. За последние годы общее количество опубликованных статей выросло почти в шесть раз: с 65 статей в 2016 году до 353 в 2021 году, году с наибольшим общим количеством опубликованных статей. Эта эволюция предполагает экспоненциальный рост за последние годы, что свидетельствует о растущем научном интересе к этой теме. Мы отмечаем, что большинство публикаций по этой теме (66% статей) приходятся на период с 2011 года по июнь 2021 года. За последние годы был достигнут революционный прогресс в решении ряда фундаментальных проблем автоматизации. Робототехника и экспертные системы, телеметрия и связь, а также компьютерное зрение стали свидетелями прогресса. Эти инновации включают разработку и внедрение технологий для мониторинга и контроля производства и доставки продуктов и услуг.

Из рис. 2 выше следует, что эволюция бизнес-исследований в области автоматизации была особенно быстрой в период с 2010 по 2021 год. Количество публикаций росло почти линейно в период с 2017 по 2021 год, как видно из графика, скорее всего, из-за растущего признания влияния автоматизации и появления автоматизации на основе ИИ. Можно сделать вывод, что с 1960-х по 2000 год основное внимание бизнес-исследований было уделено исключительно автоматизации. Однако в последние годы исследования, относящиеся к категории автоматизации, в основном были сосредоточены на ИИ и других разработках Индустрии 4.0 и их влиянии на рабочее место. Кроме того, доступность технологий могла бы упростить проведение исследований в тот же период. Тем не менее, по-прежнему сложно определить основную цель исследований, проводимых на протяжении многих лет. Анализ ключевых слов не может проанализировать содержание статьи или интерпретировать основную цель каждого исследования.

В целом, исследования проводились в 61 стране. Наибольшая доля исследований была проведена в США (34,6%). В нашем исследовании также были упомянуты деловые журналы, публикующие статьи по автоматизации. К ним относятся различные журналы по маркетингу (например, Journal of the Academy of Marketing Science, Journal of Public Policy and Marketing, Psychology and Marketing), журналы по бизнес-исследованиям (Journal of Business Ethics; EuroMed Journal of Business; Business Horizons) и журналы по менеджменту (например, Academy of Strategic Management Journal, International Journal of Human Resource Management, European Management Review).

8.2 Теоретические линзы

Аннотации оценивались по ключевым словам «теория» и «модель», чтобы выделить теории и модели, в развитие которых исследования автоматизации внесли свой вклад (в нашем систематическом обзоре литературы), а также изучить различные теоретические подходы, использованные для обоснования исследования (Mariani et al., 2022). В общей сложности 182 статьи содержали аннотации, содержащие теорию или модель. В этих работах было основано 27 различных теорий, и в таблице 1 представлены наиболее часто используемые из них, упорядоченные по частоте упоминания.

Как показано в таблице 1, тема автоматизации может рассматриваться по-разному в рамках различных теоретических подходов. Теории, используемые исследователями бизнеса, также возникают из разных областей. В каждом из этих случаев разные авторы объясняли теорию, которую они использовали для обоснования своей интерпретации и толкования данных. Далее мы кратко объясним пять основных теорий, используемых в исследованиях автоматизации.

Теория систем – это междисциплинарное исследование систем. Система представляет собой сплочённое объединение взаимосвязанных и взаимозависимых частей, которые могут иметь природное или антропогенное происхождение (Rocchi, 2000). Каждая система ограничена пространством и временем, подвержена влиянию окружающей среды, определяется своей структурой и назначением и выражается своим функционированием (Rocchi, 2000). Структура может быть чем-то большим, чем сумма её частей, если она демонстрирует синергию или эмерджентное поведение. Общая теория систем, суть теории заключается в разработке общеприменимых концепций и принципов, в отличие от концепций и принципов, специфичных для конкретной области знаний. Она различает динамические, или активные, системы от статических, или пассивных. Активные системы – это структуры активности или компоненты, взаимодействующие в поведении и процессах. Пассивные системы – это структуры и компоненты, которые обрабатываются. Например, программа пассивна, когда она представляет собой файл на диске, и активна, когда она выполняется в памяти (Rocchi, 2000). Область связана с системным мышлением, машинной логикой и системной инженерией.

Теория игр — это формализованный подход к взаимодействию между людьми. Он моделирует взаимозависимости, чтобы продемонстрировать, как конструируются стратегические действия и как они взаимодействуют друг с другом (Owen, 2013). Это более полезно для лиц, принимающих решения, поскольку генерируемые им рассуждения помогают понять, почему и как различные параметры данного контекста влияют на стратегии.

Теория принятия решений является результатом нескольких столетий исследований по формализации случайностей и изучению настольных игр, по анализу экономических и политических проблем, а также управленческих и психологических представлений (Kannan, 1998). Одной из основных целей разработки этой теории является создание эталонной системы для экономических теорий и моделей управления компаниями.

Теория вычислений — это область математической логики и теоретической информатики. Вычисления направлены на определение класса функций, вычисляемых с помощью алгоритма, и применение этих концепций к фундаментальным вопросам математики. Глубокое понимание того, что вычислимо, а что нет, позволяет оценить пределы задач, которые могут решать компьютеры (Sipser, 1996).

Теория запланированного поведения постулирует, что для эффективности человеческого поведения оно должно быть спланировано, отсюда и название теории. Более того, для однозначности необходимы три типа факторов (Ajzen, 1991): (1) суждения о желательности поведения и его последствиях (установки по отношению к поведению), (2) соображения о влиянии и мнении других людей на поведение (социальные нормы), (3) убеждения о способности человека осуществлять данное поведение.

8.3 Совместное появление ключевых слов и сети совместного появления

Мы использовали анализ совместной встречаемости ключевых слов, чтобы найти сети совместной встречаемости ключевых слов в этом исследовании. Подход анализа совместной встречаемости, описанный Раджакришнаном и др. (2017), широко использовался в обзорах литературы, особенно в технологическом секторе. Наиболее распространенными областями использования этого метода являются наукометрические и библиометрические исследования в различных областях, где методы картирования и кластеризации находят большую актуальность в отслеживании исследовательских шаблонов (Sedighi, 2016). Этот подход помогает определить связи между различными ключевыми словами, которые можно использовать при поиске литературы. Оценивая связи между ключевыми словами, анализ совместной встречаемости ключевых слов позволяет нам представлять и понимать литературу по научной теме (Mariani и др., 2022). Анализ совместной встречаемости выявляет связи, которые исследователи устанавливают при выборе ключевых слов для своих статей в академических журналах (Su и Lee, 2010). Существует множество инструментов для анализа сопутствующих событий, включая Atlas.ti, T-LAB, TLexe и VOSviewer, каждый из которых обладает различными возможностями и степенью гибкости. При выборе оптимального инструмента для библиометрического анализа учитываются такие факторы, как простота использования, разнообразная функциональность и возможность использования на нескольких устройствах (Ferreira and Robertson, 2020).

8.3.1 Автоматизация и производство

Производство – одна из сфер, получивших наибольшую выгоду благодаря технологическому прогрессу последних лет. Это, очевидно, связано с тем, что технологии увеличивают производственные мощности компаний, автоматизируют производственные процессы, снижают затраты и/или планируют производство, помогая производителям максимально эффективно управлять операциями компании. Использование технологий, таких как аппаратное и программное обеспечение, для автоматизации производственных процессов определяется как автоматизация производства (Hoque, 2000). Существуют различные производственные процессы, и, как следствие, существует множество типов промышленной автоматизации для решения различных задач. Первый тип автоматизации в производстве – это жёсткая автоматизация; она также известна как фиксированная автоматизация. Часто это система, в которой производственная автоматизация устанавливается для производства одного продукта на отдельном станке (Parthasarthy and Sethi, 1992). Фиксированная автоматизация, используемая для крупных производств с высоким входным барьером, является одним из видов автоматизации. При жёсткой автоматизации многие последовательности и производственные процедуры объединены (Dunk, 1992). В результате изменение технологии производства после установки оборудования становится исключительно сложной задачей. Это особенно актуально, учитывая значительные первоначальные затраты на проектирование и разработку. Сборочные линии — пример стационарной автоматизации, включая системы обработки материалов и процессы химического производства.

Производственная система, использующая программы для управления, известна как программируемая автоматизация (Уран и др., 2005). Программа состоит из набора инструкций, которые компьютер считывает, понимает и затем выполняет. Возможность настройки предустановленных параметров автоматизации является важной особенностью. Предусмотрены различные конфигурации продукции или различные заказы. Кроме того, она позволяет внедрять новые программы для производства других товаров. Для массового производства программируемая автоматизация идеально подходит (Синг 2007). Примером программируемой автоматизации являются станки с числовым программным управлением, включающие промышленных роботов и программируемые логические контроллеры.

Еще одним значимым видом автоматизации производства является гибкая автоматизация. Программируемая автоматизация сравнима с гибкой автоматизацией. Она предназначена для быстрого реагирования на изменения в производстве, например, на уровень производства. Сотрудник задаёт параметры через компьютерный терминал; компьютерная система управляет работой машины; взаимодействие человека и машины также возможно. Производственные и погрузочно-разгрузочные операции на этом заводе контролируются центральной компьютерной системой (Schippers, 2001). Следовательно, гибкая автоматизация выгодна для серийного производства. Кроме того, это прекрасный вариант для одновременного производства различных изделий. Примерами гибкой автоматизации являются сборочные линии, роботы и системы погрузочно-разгрузочных работ.

Что касается преимуществ для бизнеса, автоматизация превратилась из роскоши в необходимость. Использование её преимущества даёт значительное конкурентное преимущество. Хотя автоматизация может потребовать значительных первоначальных инвестиций из-за снижения эксплуатационных расходов, она обеспечивает колоссальные долгосрочные преимущества (Udell et al., 2019). В зависимости от выполняемой задачи одна машина может помогать (или заменять) нескольким людям.

Поскольку в прошлом некоторые промышленные процессы требовали от людей работы в опасных условиях, безопасность на рабочих местах повысилась благодаря автоматизации производства (Kumar and Zhao, 1999). Автоматизация позволяет операторам изолироваться от потенциально опасных процессов или материалов.

Повышенная производительность не только позволяет машине поддерживать одинаковую скорость на протяжении всего процесса, но и дает ей возможность работать все время без присмотра. В результате производственный процесс может функционировать дольше и эффективнее (Brintrup et al., 2010). Следовательно, появляется возможность непрерывно производить новые продукты или уделять больше внимания разработке новых.

В целом, качество продукции повышается, поскольку машины, как правило, точнее людей выполняют производственные задачи и поддерживают общий сопоставимый уровень качества продукции (Castro-Lacouture и Sibirhevski, 2003). Уровень брака снижается при повышении стабильности и однородности. Несмотря на достижения в автоматизации производства, предстоит ещё многое сделать. По мере того, как автоматизация сочетается с роботами, искусственным интеллектом и машинным обучением, процессы станут хорошо структурированными и/или организованными.

8.3.2 Автоматизация и технологические инновации

Автоматизация в бизнесе значительно изменилась благодаря технологическим инновациям в период с 1955 по 2021 год. Изначально автоматизация основывалась на базовом оборудовании, но внедрение промышленной робототехники в 1970-х годах произвело революцию в производстве (Kong et al., 2017). В 1980-х годах персональные компьютеры принесли автоматизацию в офисы, а технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ) и машинного обучения (МЦ) сделали возможной интеллектуальную автоматизацию в 2000-х годах. Интернет, облачные вычисления и Интернет вещей (IoT) ускорили автоматизацию, что привело к повышению производительности и эффективности бизнеса. От базовой механизации до интеллектуальной автоматизации на базе ИИ, машинного обучения, Интернет в вещей и облачных вычислений, компании стали свидетелями значительного повышения производительности и качества обслуживания клиентов (Wang et al., 2020). Непрерывный прогресс технологий привел к дальнейшей автоматизации, преобразуя отрасли и методы работы предприятий.

Автоматизация — это набор технологий, позволяющих выполнять множество задач, сокращая вмешательство человека. Автоматизация может использоваться во всех секторах и существует в различных формах: (1) роботизированная автоматизация процессов (RPA) — специализированная форма автоматизации бизнес-процессов, воспроизводящая действия человека на вычислительных машинах, (2) автоматизация инфраструктуры, включающая в себя основные инструменты, такие как программное обеспечение, позволяющее создавать воспроизводимые инструкции и процессы, позволяющие сократить взаимодействие человека с компьютерными системами, (3) промышленная автоматизация, форма автоматизации, которая использует различное оборудование, такое как соединители (встроенные, кабельные и т. д.), чтобы свести к минимуму вмешательство человека в производственные процессы, (4) автоматизация бизнеса, объединяющая управление бизнес-процессами и управление бизнес-правилами с разработкой современных приложений.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — это простая в использовании программная технология, автоматизирующая цифровые задачи. С помощью RPA можно создавать программных роботов, способных обучаться, воспроизводить и выполнять бизнес-процессы на основе правил (Сантос и др.). 2020). Пользователи RPA могут проектировать роботов, анализируя цифровые операции, выполняемые людьми, то есть демонстрировать им задачи, которые необходимо выполнить, и, следовательно, позволять им выполнять эту работу. Программные роботы взаимодействуют с системами и приложениями всех типов аналогично людям, однако есть и некоторые отличия: они работают круглосуточно, быстрее и обеспечивают абсолютную точность (Santos et al., 2020).

RPA — это нечто большее, чем просто технологическое достижение. Оно позволяет создать цифровую оперативную группу и, что ещё важнее, механизм управления ею.

Цель RPA выходит за рамки сокращения расходов; она напрямую связана с цифровой трансформацией компании, создавая новую ценность, улучшая качество обслуживания и продукции, а также повышая удовлетворенность сотрудников, освобождая их от повторяющихся и утомительных задач (Dey and Das, 2019).

Автоматизация инфраструктуры — это использование программного обеспечения для создания повторяющихся/аналогичных инструкций и процессов с целью сокращения вмешательства человека и/или или заменить её компьютерными системами (Берд и др., 2008; Beute и Зондерстер, 2019). Программное обеспечение для автоматизации работает в рамках этих инструкций, инструментов или структур, выполняя задачи с минимальным вмешательством человека или без него. Автоматизация является ключевым компонентом процессов оптимизации ИТ и цифровой трансформации (Берд и др., 2008). Динамичные современные ИТ-среда должна быть способы развиваться быстрее, чем когда-либо прежде, и автоматизация ИТ играет в этом решающую роль. Теоретически любая ИТ-задача может быть автоматизирована в той или иной степени. Впоследствии компьютеризация может быть интегрирована и применена к любой задаче, от автоматизации сети до управления конфигурацией, от развертывания приложений до предоставления облачных ресурсов, инфраструктуры и стандартных операционных сред (Johnson et al., 2021). Функции автоматизации и сами приложения могут быть распространены на отдельные технологии, такие как DevOps, и на более широкие области, такие как облачные технологии, периферийные вычисления, безопасность, тестирование и мониторинг.

Отрасли трансформируются под воздействием технологий и автоматизации: роботы и удалённый труд позволяют производителям повышать производительность, сокращая при этом численность персонала (Millen и Sohal, 1998; Emerald, 2008). Более того, решения для удалённого доступа и облачная инфраструктура появились на способность руководства поддерживать продуктивность сотрудников из любого места (Emerald, 1993; Kushida и др., 2015). В аналитике искусственный интеллект (ИИ) и системы машинного обучения используются для построения предиктивных моделей, которые компании могут использовать для анализа производительности, составления точных прогнозов и автоматизации цепочек поставок (Galeride, 2006; Engle и Barnes, 2020). Боты на основе искусственного интеллекта теперь могут записывать, общаться и взаимодействовать с потребителями, пересылая запросы в соответствующий отдел (Nissen и Sen-gupta, 2006; Saeed и др., 2020). Удалённая автоматизация процессов может автоматизировать повторяющиеся операции, собирая информацию из счетов, заказов или заявок на обслуживание (Ярвинен и Тайминен, 2016; Бочи и др., 2020). Сбор данных также стремительно развивается. В результате предприятиям приходится дополнять свои возможности кибербезопасности искусственным интеллектом для фильтрации уведомлений о событиях. Рост производительности, достигаемый за счет технологий и автоматизации, делает их привлекательной бизнес-стратегией для любой корпорации, стремящейся к развитию долгосрочного и дальновидного предприятия (Лихтенберг, 1995).

В прошлом году предприятия были вынуждены использовать технологии и автоматизацию, одновременно инвестируя в новейшие инновации, чтобы оставаться на плаву и обслуживать клиентов. Прагматично отнесясь к срочности пандемии, организации быстро внедрили креативные системы и решения. Роботизированная автоматизация процессов стала мейнстримом в таких коммерческих областях, как машинное обучение и искусственный интеллект (Udell et al. 2019). Менеджеры перешли на более высокий уровень, приняв качество и потребность в ценности автоматизации процессов и сложной инфраструктуры информационных технологий, включив их в свой бизнес. Новейшие инновации в области технологий продолжают делать некоторые рабочие места устаревшими. Технологии обеспечивают такие преимущества, как повышение производительности, ускорение изготовления, улучшение обслуживания и более эффективное использование материалов (Peacock & Tanniru 2005; Radizwon et al. 2017). Новейшие технологические инновации в области автоматизации бизнеса могут изменить любой бизнес- или отраслевой прогнозный процесс в зависимости от типа организации (Kahle et al. 2020). Например, для компаний было бы эффективнее принять его, особенно если бы они достаточно быстро внедрили автоматизацию в свою деятельность, чтобы предотвратить ущерб, вызванный последствиями пандемии.

Тем не менее, те, кто поздно принял этот процесс, столкнулись с трудностями в адаптации и адаптации к новым технологическим требованиям для своих бизнес-операций. Влияние технологических инноваций и автоматизации на рабочую силу в бизнес-отраслях невозможно переоценить. Для некоторых сотрудников новые перспективы могут поставить под угрозу их стабильность работы; автоматизация может заменить людей средней квалификации в любой среде, где структурированы предсказуемые действия и процедуры (Thakkar et al.). Производство, гостиничный бизнес, общественное питание и розничная торговля – все эти отрасли имеют значительные возможности для автоматизации (Hutchison and Das, 2007). Занятость рабочих и служащих может оказаться под угрозой, что побуждает компании развивать навыки через нетрадиционные программы обучения. Профессионально-технические училища, курсы обучения работе с программным обеспечением, технические сертификации, наставничество на местах и стажировки – всё это примеры профессионального обучения. Другими словами, эти сотрудники постоянно в курсе новейших достижений в области автоматизации и технологий, что позволяет им творчески поддерживать деятельность компании (Hernandez-de-Menendez et al., 2020).

8.3.3 Автоматизация маркетинга и продаж

В этом блоке особое внимание уделяется тому, как автоматизация работы отдела продаж (SFA), управления взаимоотношениями с клиентами (СКМ) и автоматизации маркетинга может быть более принята, освоена и внедрена сотрудниками компаний. В основном, рассматривается мотивация отдела продаж к использованию автоматизации, поскольку мотивация и готовность отдела продаж рассматриваются как основные факторы, лежащие в основе успеха SFA. Автоматизация работы отдела продаж подразумевает использование программного обеспечения, оборудования и телекоммуникационных устройств для более эффективного использования информации с целью повышения производства, отдела продаж и улучшения отношений с клиентами (Мorgan and Inks, 2001). Несколько статей в этой теме были посвящены различным факторам, способствующим внедрению SFA. Теория идентичности использовалась в качестве инструмента для компетентного понимания восприятия продавцов, приводящего к отказу от данной технологии (Speier and Venkatesh, 2002). Также обсуждались практика и результаты использования SFA.

CRM имеет решающее значение для развития лучших практик и отношений с клиентами в контексте взаимодействия между отделом продаж и клиентами. CRM охватывает методологии, технологии и возможности электронной коммерции, используемые компаниями для управления взаимоотношениями с клиентами (Landry, 2005). Поддержка отдела продаж с помощью методов бизнес-аналитики может повысить мотивацию продавцов к использованию CRM (Tseng and Won, 2016). Культурные и социальные факторы также должны учитываться при обучении и внедрении CRM (Baker, 2014). Технологии управления продажами, включая программы автоматизации работы отдела продаж и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), все чаще используются для управления знаниями и повышения производительности (Avionitis and Pangopoulous, 2010).

Автоматизация маркетинга, где дизайн сочетается с технологиями для повышения эффективности маркетинговых мероприятий (Biegel, 2009), также обсуждалась с точки зрения того, как её следует приобретать и внедрять для достижения бизнес-трансформации и получения бизнес-преимуществ. Автоматизация маркетинга — это ИТ-инструмент, предназначенный для согласования интерфейсов систем маркетинга и продаж для улучшения процессов квалификации лидов посредством «оценки и развития лидов» (Jarvinen и Taiminen, 2016) для увеличения доходов и максимизации эффективности (Kokemüller и Roßnagel, 2012; Silva et al., 2021).

Когда автоматизация эффективно используется для выполнения повторяющихся задач, сотрудники могут решать задачи более высокого порядка, а количество человеческих ошибок сокращается. Более того, программное обеспечение и технологии позволяют интернет-магазинам компьютеризировать все свои процессы, что упрощает жизнь владельцев интернет-бизнеса и их сотрудников (Сао et al. 2015). Благодаря автоматизации рабочих процессов интернет-магазины могут компьютеризировать некоторые из своих наиболее повторяющихся задач в течение нескольких минут после настройки. Таким образом, сотрудники сосредотачиваются на более важных задачах и повышают производительность бизнеса. Наконец, автоматизация имеет стратегическое значение для управления информационными активами компании, от электронной почты до контента, которым обмениваются сотрудники и клиенты (Cristani et al. 2018). Компьютеризация собирает, индексирует, передает, отслеживает, публикует и архивирует входящую, исходящую и внутреннюю корреспонденцию. Благодаря автоматизации компании оптимизируют свои затраты и методы работы, сохраняя целостность и безопасное.

8.3.5 Управление информацией и автоматизация

За последнее десятилетие традиционные методы управления и ведения деятельности претерпели существенные изменения. Организационная модификация стала серьёзной проблемой, для решения которой было предложено множество методов управления (Макариус и др., 2020). Компании должны развиваться, чтобы лучше удовлетворять своих клиентов, улучшать свои внутренние процессы и адаптировать предлагаемые продукты и/или услуги к спросу клиентов (Kunz et al. 2019). Их существование или выживаемость зависят от инноваций. Компании ощутили на себе влияние интеграции ресурсосберегающих информационных и коммуникационных технологий в свою деловую практику. Кроме того, растущая зрелость этих технологий в обслуживании деловой практики привела к эволюции бизнес-процессов и логики (Batova et al. 2021). В настоящее время системы управления информацией продолжают поддерживать традиционные требования, такие как автоматизация и координация производственной цепочки и повышение качества предлагаемых продуктов и/или услуг. Однако им отведена новая роль. Именно потенциал, предлагаемый системами управления информацией, позволяет им взять на себя вспомогательную роль на себя в обслуживании стратегии компании (Yin et al. 2020). Таким образом, информационные, коммуникационные и образовательные технологии (ИКТ) позиционируются как стратегический ресурс, поддерживающий организационную трансформацию (Kowalkowski et al. 2013).

В этой меняющейся среде организации необходимо интегрировать новые прикладные решения, одновременно координируя реализацию своей деятельности и использование технологических решений в глобальной интегрированной среде. Многочисленные статьи посвящены пониманию и использованию взаимосвязей между создаваемыми системами и бизнес-функциями, которые они будут поддерживать, направлять или даже полностью автоматизировать, а также между рабочими процессами, реализованными в организации, и её целями. Первые исследования (Helo и Szekely, 2005) более известны в области анализа и проектирования информационных систем, хотя понятие бизнес-процесса долгое время заменялось понятием функции. Вторая работа (Torres и Sidorova, 2015), направленная на определение связей между целями компании и реализуемыми процессами, появилась позже. При анализе и понимании организации, ориентированной на цели, инженерный процесс должен гарантировать нейтральность определенных услуг относительно целей организации. Более того, в современных коммуникационных и открытых формах организации, которые принимают особенно развивающиеся режимы управления, стратегическое планирование систем управления информацией должно приводить к созданию сервисно-ориентированных архитектур, способных к постепенному развитию в соответствии со стратегией организаций, которые они поддерживают. Стратегическое согласование — это подход, целью которого является согласование стратегии информационной системы с общими бизнес-планами компании (Nicole-Arnadi, 2004). Этот подход направлен на усиление потребительной стоимости информационной системы и превращение ее в актив для компании (Veiciu, 2010). В литературе представлено несколько структур, предлагающих структурирование по уровням (или слоям) организации (De Rezner et al., 2013). Эти структуры позволяют оценивать организацию и управлять бизнес-процессами и информационной системой на нескольких уровнях. Верхний уровень по общему мнению соответствует видению организационной инженерии, промежуточные уровни — реализации координации приложений, а нижний уровень — определению и реализации новых приложений управления информацией (Zur Muehlen 2004).

8.4 Пробелы в исследованиях

Как показал наш анализ, автоматизация является узнаваемой областью исследований в сфере бизнеса. Хотя литература демонстрирует растущий уровень исследований по этой теме, некоторые направления исследований всё ещё остаются неиспользованными. Во-первых, контексты, в которых были опубликованы эти исследования, относятся в основном к устоявшимся и развитым странам: в менее развитых странах серьёзных исследований по этой теме не проводилось. Следовательно, будущие исследования должны улучшить наше понимание внедрения автоматизации в развивающихся странах. Развивающиеся страны характеризуются определёнными детерминантами, включая макроэкономические условия и технологические структуры. Во-вторых, безопасность данных и конфиденциальность, вероятно, являются важнейшими темами, которым ещё предстоит получить должное внимание в контексте автоматизации. В-третьих, литература, посвященная благополучию потребителей, имеет долгую традицию исследований в области управления, и было бы интересно рассмотреть благополучие сотрудников в контексте автоматизации, например, поразившись о характере реакции специалистов по продажам и маркетингу на технологии автоматизации маркетинга. В-четвёртых, необходимо пересмотреть исследования в области управления взаимоотношениями между сотрудниками и руководителями в организации, где для автоматизации рабочих процессов используются интегрированные технологии искусственного интеллекта. Наконец, в таблице 2 перечислены основные пробелы в исследованиях по каждому кластеру.

9 Заключение

Целью данного исследования был обзор и систематизация бизнес-статей, посвященных автоматизации. В нем схематизированы существующие исследования и подчеркнута важность автоматизации. Проведенный исследователями анализ подтверждает теоретическую обоснованность данной концепции. Текущий обзор методической литературы выявил отсутствие реального единообразия в работах, посвященных теоретическим моделям. В данной работе также обозначены будущие темы исследований и их повестка дня, определяющие направления исследований, заслуживающие внимания в бизнесе. Для обеспечения необходимости количества публикаций по автоматизации и дальнейшего развития бизнес-исследований в этом систематическом обзоре литературы собраны соответствующие публикации, которые должны помочь будущим исследователям опубликовать дополнительные важные исследования в этой области.

Мы обнаружили, что автоматизация в компаниях на практическом уровне заключается в преобразовании внутренней организации структуры путём передачи набора повторяющихся задач, воспринимаемых как сложные и малоэффективные, компьютерным системам, а не человеческим ресурсам. Цель этой автоматизации — повышение производительности за счёт сокращения затрат и всех формальностей, что позволяет различным командам получить дополнительное время для решения задач с более высокой ценностью, таких как взаимодействие с клиентами, анализ и выполнение сложных процедур. Более конкретно, автоматизация позволяет повысить эффективность и результативность ряда бизнес-функций, таких как управление продажами, маркетинг, управление информацией, управление производством и управление электронной коммерцией.

Следует признать некоторые ограничения. Во-первых, исследование рассматривало и анализировало лишь статьи по автоматизации, опубликованные в рецензируемых научных журналах. Следовательно, книги, диссертации и материалы конференций не были включены в обзор. В будущих исследованиях следует учитывать это ограничение и, возможно, расширить область исследования. Во-вторых, наш обзор включал журналы, представленные в Scopus; в будущих исследованиях может быть рассмотрено изучение других баз данных. Наконец, в данном исследовании мы рассматривали только статьи, написанные на английском языке. Автоматизация привлекла внимание всего мира, поэтому исследования, проведенные на других языках, могли бы предоставить дополнительную полезную информацию по этой теме. В дальнейшем, возможно, будет целесообразно сосредоточиться на исследованиях, написанных на других языках.

Декларации

Конфликт интересов. Авторы заявили об отсутствии конфликта интересов.