Artikler · Processer og automatisering · 5 min. læsning
Hvilke arbejdsgange egner sig til automatisering?
Ikke alt skal automatiseres. De fleste virksomheder har en håndfuld arbejdsgange, hvor det betaler sig, og mange, hvor det blot flytter rodet over i et system.
Af Martin Egesø · Udgivet
Kort svar
En arbejdsgang egner sig til automatisering, når den gentages ofte, følger faste regler, bruger data, der allerede findes digitalt, koster tid eller giver fejl, og har en ejer, der kan sige, hvad der er rigtigt. Egner den sig ikke, bør I rydde op i den først. Tjek jeres arbejdsgang med fem ja-nej-spørgsmål, før I vælger værktøj.
I artiklen 8 afsnit
Det vigtigste
- En arbejdsgang egner sig, når den gentages ofte, følger faste regler og bruger data, der allerede er digitale.
- Den skal koste tid eller give fejl og have en ejer, der kan sige, hvad der er rigtigt.
- Mange undtagelser, skøn og uklare regler er tegn på, at I skal rydde op først.
- Tjek med fem ja-nej-spørgsmål, før I vælger værktøj.
Hvad vil det sige at automatisere en arbejdsgang?
At automatisere en arbejdsgang betyder, at et system udfører de trin, som et menneske ellers udfører manuelt, efter faste regler. En arbejdsgang er den række af trin, der skal til for at få en opgave fra start til slut. Det kan ske med en integration mellem to systemer, en almindelig automatisering med hvis-så-regler eller en AI-agent. Valget mellem dem afhænger af arbejdsgangen, ikke af værktøjet.
Kender I ikke arbejdsgangen godt nok til at svare på spørgsmålene i denne artikel, så start med at kortlægge den.
Fem tegn på, at en arbejdsgang egner sig
Modellen hedder Fem tegn på en arbejdsgang, der kan automatiseres. Den er min egen tjekliste, ikke en standard. Tabellen viser tegnene med tænkte eksempler.
| Tegn | Hvad det betyder | Et eksempel |
|---|---|---|
| 1. Den gentages ofte | Samme arbejde, igen og igen | Hver ordre skal oprettes i to systemer |
| 2. Den følger faste regler | Man kan skrive reglen ned | "Ordrer over en bestemt størrelse sendes til godkendelse" |
| 3. Data findes digitalt | Oplysningerne ligger i et system, ikke på papir | Kundenavn og adresse står i ordresystemet |
| 4. Der går tid eller fejl | Nogen bruger tid på det, eller det går galt | Tal skrives af i hånden, og der opstår tastefejl |
| 5. Der er en ejer | Én kan sige, hvad der er rigtigt, og godkende ændringer | Økonomichefen ejer fakturaflowet |
Jo flere tegn der er til stede, jo større er sandsynligheden for, at det betaler sig. Det er en tommelfingerregel og ikke en beregning. Vil I regne på det, så se hvad manuel administration koster.
Tre tegn på, at den ikke gør
Nogle arbejdsgange er ikke klar. Tabellen viser tre tegn på det og hvad I kan gøre i stedet.
| Tegn | Hvad I gør først |
|---|---|
| Mange undtagelser | Skriv undtagelserne ned. Er de få, så automatisér hovedgangen og lad undtagelser gå til et menneske |
| Kræver skøn eller relation | Lad mennesket tage beslutningen. Automatisér det forberedende arbejde omkring den |
| Ingen ejer eller ingen kender reglerne | Find ejeren og skriv reglerne ned, før I bygger noget |
Ofte er det rigtige svar ikke "automatisér ikke", men "ryd op først". En arbejdsgang med uklare regler bliver ikke bedre af at blive automatiseret. Den bliver bare hurtigere forkert. Handler det om, at data skal flyttes mellem to systemer, så læs hvornår en integration giver mening.
Tjek jeres arbejdsgang med fem spørgsmål
Tag én arbejdsgang og svar ja eller nej:
- Gentages den ofte, for eksempel flere gange om ugen?
- Kan I skrive reglerne ned i almindeligt sprog?
- Ligger de data, den bruger, allerede i et system?
- Bruger nogen tid på den, eller går det galt?
- Er der en ejer, der kan sige, hvad der er rigtigt?
Fire eller fem ja er et godt tegn. Tre eller færre betyder, at I bør kigge på arbejdsgangen, før I bygger noget. Det er ikke en score med nøjagtighed, men en hjælp til at tale om det.
Hvad sker der, hvis I automatiserer det forkerte?
Hvis I automatiserer en arbejdsgang, der ikke er klar, flytter I problemet. Fejl bliver svære at finde, fordi de sker uden at nogen ser dem, og reglerne bliver låst fast i et system, som kun få forstår. Det koster mere at rette bagefter, end det ville have kostet at rydde op først. Se også hvad der skal leve videre efter go-live.
Hvordan kan jeg hjælpe?
Jeg starter med at forstå arbejdsgangen og tjekke den mod de fem spørgsmål, før jeg foreslår noget. Se mine systemer og løsninger. Jeg giver ikke juridisk rådgivning og garanterer ikke compliance.
Hvad kan I gøre nu?
Gør dette:
- Spørg dem, der udfører arbejdet: Hvad gør du igen og igen, som du helst ville slippe for?
- Vælg én arbejdsgang med tydelig start og slut.
- Svar på de fem ja-nej-spørgsmål.
- Er svaret fire eller fem ja, så beskriv den i fem svar til en udvikler.
Ligger dataene ikke i orden, så læs: Datakvalitet før automatisering og AI: fem tjek, I kan lave i dag.
Kort sagt: Automatisér det, der er klart, gentages og følger regler. Ryd op i resten først.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad kan automatiseres?
Arbejdsgange, der gentages ofte, følger faste regler, bruger data, der allerede findes digitalt, og hvor der går tid eller opstår fejl. Det gælder for eksempel at flytte data mellem to systemer, sende standardbeskeder eller oprette ens poster.
Hvad kan ikke automatiseres?
Arbejde, der kræver skøn, relationer eller mange undtagelser, egner sig dårligt. Det samme gælder arbejdsgange, hvor ingen kender reglerne, eller hvor data ligger på papir eller i forskellige formater. Her skal arbejdsgangen først ryddes op.
Skal jeg bruge AI for at automatisere?
Nej. Mange arbejdsgange kan automatiseres med faste regler og en integration mellem to systemer. AI er først relevant, når arbejdet kræver at forstå tekst eller finde mønstre. Det afgør artiklen om valget mellem AI-agent, automatisering og integration.
Hvordan finder jeg den første arbejdsgang?
Spørg dem, der udfører arbejdet: Hvad gør du igen og igen, som du helst ville slippe for? Vælg én arbejdsgang med tydelig start og slut, og tjek den med de fem spørgsmål i artiklen.
Om forfatteren
Martin Egesø er rådgiver og udvikler. Han hjælper virksomheder med at få mere ud af deres systemer og AI-værktøjer og bygger nye løsninger, når standarden ikke passer, med styr på brug, data og ansvar. Han driver MLE Gruppo ApS i Randers.
Mere om MartinArtiklen er generel vejledning og ikke juridisk rådgivning. Udgivet .