Autor: Andres Aavik

Artikkel avaldatud esmaskordselt ERR uudisteportaalis 15.12.2022

Perehüvitise seaduse muudatused on järjekordne poliitikute korraldatud IT-käkk. Selleks, et saaks juba jaanuari esimestel päevadel maksta lasterikastele peredele senisest suuremaid toetusi, kulutab riik 1,2 miljonit eurot, et palgata kiirkorras ligi kakskümmend inimest vajalikke andmeid käsitsi töötlema, kirjutab Andres Aavik.

Perehüvitise seadusega kaasnev IT-käkk ei ole üksikjuhus, vaid näide poliitikute pidevast tehnoloogiapimedast käitumisest. Uusi ja uusi valimiseelseid lubadusi külvates ei arvestata sellega, et järjekordseid toetusi määrates ja pensione muutes tuleb riigi infosüsteemides teha terve rida suuri arendusi ja muudatusi, mis vajavad aega ning raha.

Asi päädib sellega, et sotsiaalkindlustusamet (SKA) ning Tervise ja Heaolu Infosüsteemi Keskus (TEHIK) peavad kliendisõbralike infosüsteemide arendamise ja täiustamise asemel pidevalt kustutama poliitikute tekitatud tulekahjusid ning maksma hüvitisi ja toetusi välja käsitööna. See on e-Eesti taandareng.

Sotsiaalkindlustusamet on pideva poliitilise surve all. Selle asemel, et riigi infosüsteeme ajakohastada, suunatakse ameti kogu ressurss poliitikute lubaduste täitmiseks. Selleks, et uued toetused saaks juba enne valimisi välja maksta, visatakse 1,2 miljonit eurot tuulde.

Perehüvitiste seaduse muudatused võttis riigikogu vastu 7. detsembril ja esimesed väljamaksed tuleb uute toetusmäärade järgi teha juba vähem kui kuu aja pärast. Täielik absurd!

Selleks, et sotsiaalkaitse infosüsteem hakkaks neid muudatusi õigesti arvestama, on vaja teha palju suuremahulisi IT-arendusi, milleks kulub aega vähemalt aasta. Näiteks tuleb süsteemile õpetada selgeks täiesti uued reeglid, et see oskaks automaatselt arvestada seadusest tulenevalt kuni 19-aastaste laste eest saadava toetuse järkjärgulist vähenemist. Arendusprotsessiga ei saa ka alustada enne, kui seadus on välja kuulutatud.

Uued toetused vajavad aasta jagu arendustööd

Suheldes SKA töötajatega selgub, et tööd saavad tehtud 12 kuuga vaid juhul, kui samal ajal ei tule juurde muid jooksvaid arendustöid. Sellist töörahu neile aga ei anta.

Näiteks oli sotsiaalkaitseameti tööplaanis tänavu 14 suurt arendust. Lisaks tuli neil tegeleda kuue lisaarendusega, et veidigi likvideerida sotsiaalkaitse infosüsteemi tehnoloogilist mahajäämust. Neile lisandus veel plaaniväliselt kolm arendust, mis olid seotud eelmise valitsuskoalitsiooni kehtestatud kahe hüvitise ja praeguse koalitsiooni nelja uue hüvitise rakendamisega. See näitab, et amet peab tegelema pidevalt tulekahjude kustutamisega.

Kuni arendused valmis saavad, tuleb osaliselt maksta hüvitisi ja toetusi käsitsi andmeid sisestades. Nüüdseks on kuhjunud juba omajagu neid toetuste ridu, millega ametnikud tegelevad käsitööna.

Sotsiaalkaitse uut infosüsteemi SKAIS2 tundvaid häid spetsialiste on Eestis käputäis ja kõik nad tegelevadki praegu nende tulekahjude kustutamisega. See on väga keeruline infosüsteem, mille toimimismehhanismide mõistmiseks kulub ka kogenud tarkvaraarendajal kuid. Ettevõtted, mis seni seda infosüsteemi riigihanke käigus arendasid, on praeguseks oma tööd raamlepingu ulatuses ära planeerinud.

Uue arendaja leidmiseks on riigihange küll välja kuulutatud ja pakkumisedki on esitatud, aga arendustöödele tähendab see mitme kuu pikkust pausi. Isegi kui uuel pakkujal oleks selleks tööks tagataskus olemas täpselt õiged inimesed, võtavad juriidika, lepingute sõlmimine ning projekti sisse elamine aega kuni pool aastat. Alles siis võib loota esimesi töötavaid tükikesi, kuid mitte veel suuri muudatusi eeldavaid arendusi.

Sotsiaalkaitse infosüsteem on oma elukaare lõpus

Palju suurem probleem on aga sotsiaalkaitse infosüsteemi endaga, mida pole jõutud poliitikute tekitatud kiireloomuliste tööde kõrvalt piisavalt ajakohastada. Lisaks sisaldab see tehnoloogiliselt ajast ning arust lahendusi.

Seitse aastat arendatud uus infosüsteem SKAIS2 pole tegelikult korralikult tööle hakanudki, kuid on ometi peagi jõudmas oma elukaare lõppu. See on Eesti riigi üks keerulisemaid ja kõige kallimaid infosüsteeme. Selle arendamisele on kulutatud 14 miljonit eurot ja just lõppenud riigihanke konkursiga kulutatakse veel kaheksa miljonit eurot.

Samal ajal pole jõutud teha vajalikke investeeringuid SKAIS2 elukaare pikendamiseks, sest süsteemis on poliitiliste otsuste tõttu kogu aeg üks suur tulekahju. Seetõttu kaevatakse end järjest sügavamale tehnoloogilisse võlga, mis omakorda teeb uute seadusemuudatuste infosüsteemi sisseviimise järjest kallimaks ja keerulisemaks.

SKA töötajad on ka ise tunnistanud, et süsteemi enda arendused on jäetud unarusse. Ilmselt on kellelgi olnud veendumus, et kui süsteem on alles arendusjärgus ning täielikult kasutusse võtmata, siis ei vaja see tüüpilisi elukaarega seotud investeeringuid ega ka igane. Paraku on see vale veendumus.

Ennustan, et eelkirjeldatud süsteemsete vigade tõttu, ollakse kolme aasta pärast sunnitud see ülikulukas SKAIS2 lahendus hoopis maha kandma. Uus infosüsteem tuleks ehitada täiesti puhtalt lehelt ja selle planeerimisega peaks alustama võimalikult ruttu. Juba seetõttu, et tarkvara eluiga piirdubki 8–15 aastaga. SKAIS2 on seitse aastat vana ja sisaldab juba vananenud baastehnoloogiaid.

Sisuliselt on SKAIS2 läbikukkunud projekt. Juba algusest peale tehti suur viga, kui taheti ühte suurt süsteemi, mis kataks pea kõik sotsiaalkaitse valdkonna vajadused. Väga keeruline on disainida süsteemi, mis peab järgneva kümne aasta jooksul tulema toime kõikide ideede ja soovide rakendamisega.

Tulevane SKAIS3 ei tohiks olla järjekordne monoliitse arhitektuuriga suur tükk tarkvara. Uus lahendus tuleks disainida modulaarsena, kus on võimalik funktsionaalseid mooduleid kiiremini lisada, täiendada, uuendada ja asendada. Selle fookus peaks olema andmetel ning integratsioonidel.

Lisaks SKAIS2 asendamise planeerimisele peaks sotsiaalkindlustusamet võitlema selle eest, et iga uus arendus ei süvendaks kogu infosüsteemi tehnoloogilist võlga. Poliitikutel tuleks aga uute toetuste ning pensionide määramisel või muutmisel arvestada nende rakendamisele kuluva aja ja rahaga. Praegu raisatakse 1,2 miljonit eurot maksumaksja raha selleks, et kevadel toimuvatel valimistel suurperede hääli võita.

Iga uus seadus, mille riigikogu võtab vastu, võiks sisaldada kriteeriumit, et me ei palka selle elluviimiseks inimesi käsitööd tegema. Selline rahapõletamine ei ole mõistlik. 1,2 miljonit eurot tuleks suunata tehnoloogiasse, et riigi toimimine muutuks tõhusamaks. Eesmärk peaks olema õhem ja targem riik, mitte naasmine massilise käsitöö ja Exceli failide vorpimise juurde.

Selleks, et edaspidised arendused oleksid kiiremad ja odavamad, võinuks riik tellida selle 1,2 miljoni euro eest hoopis SKAIS3 arhitektuuri ning panna SKAIS1 ja SKAIS2 kõrval uuel prototüübil tööle esimesed teenused.

Ettevõtluse Arendamise Sihtasutuse (EAS) rakendusuuringute programm toetab tarkvarafirma Flowit Estonia teaduslikku uuringut tehisintellektil baseeruva tarneahela tõuke strateegia rakendamisel väikese ja keskmise suurusega tootmis- ja hulgimüügiettevõtetele.

Viimastel aastatel on globaalset mõju omavad sündmused nagu COVID-19 viiruse puhang ning sõda Ukrainas, tekitanud üleilmseid häireid tootmises ning logistikas. Tarneahela tõrgetele on eriti vastuvõtlikud väikese ja keskmise suurusega tootmisettevõtted, kuna neil on täna kõige kasinamad vahendid – peamiselt Excel ja e-mail – nendest tulenevate riskide maandamisel. Seetõttu peavad nad tegema tootmise jätkamiseks olulisi lisapingutusi sisendressursside saamisel.

„Selle projekti tulemusena saavad väikese ja keskmise suurusega tootmis- ning hulgimüügiettevõtted suurettevõtetega võrdväärsed võimalused oma tarneahelaid ja tootmist paremini planeerida ning end muutuvatele oludele ennetavalt kohandada,“ selgitas Flowit Estonia tegevjuht Andres Aavik.

Tarneahela planeerimise digitaliseerimine tagab neile äri kestlikkuse ka piirangute tingimustes. Samuti võimaldab paremat kommunikatsiooni klientidega, et neid ennetavalt informeerida tellimuste hilinemisest, mida on toorme ja komponentide tarneaja muutused põhjustanud.

Programmi lõpptulemusel sünnib rakendus, mis talletab kõrge kvaliteediga rikastatud müügiandmeid; profileerib klientide mineviku tellimuste põhjal toodete täpsed valmimise ajad ja tuleviku nõudlused; loob seose toodete ja nende komponentidega (retseptid); omab täpset ülevaadet kõigi klientide ning toodete tuleviku vajadustest; loob senise ostuinfo põhjal realistlikke tulevikusimulatsioone ning teavitab kasutajat olulistest muutustest, hinnates selleks reaalajas komponentide vajadust ja saadavust.

Tarneahela targa planeerimise projekti aluseks on Flowit Estonia arendatud iseteenendustarkvara tootmisettevõtetele Salesorder ja tehisintellektil põhinev lahendus Aitoldyou.

Salesorder pakub ärilt ärile e-kommerts lahendust tellimuste ja kordustellimuste esitamiseks, kampaaniate läbiviimiseks, reklamatsioonide vastuvõtuks ning sisaldab ka tooteinfo haldamise süsteemi. Aitoldyou suudab läbi klientide käitumismustrite profileerimise suure täpsusega ennustada tulevikus toimuvaid sündmusi – näiteks kauba veo korral klienti, veo alg- ja sihtpunkti, tellimuse esitamise aega, eeldatava veo aega, veose omadusi (mõõdud, kaal) jne.

Flowit Estonia soovib uuringute ja testide abil teaduslikult tõestada, kas ja kuidas oleks võimalik luua lahendus, mis vastab laiemalt sektori kui ka kasutajate tegelikule vajadusele ning on tootestatav.

EAS toetab ettevõtja rakendusuuringu ja rakendusuuringule järgneva tootearenduse programmi raames tarneahela targaplaneerimise projekti  469 750,86 euro ulatuses. Uuringud toimuvad kuni 31. jaanuarini 2025.

EASi rakendusuuringute programm toetab innovaatiliste toodete arendust ja võimaldab kasvatada ettevõtte tulu, arendades uusi või senisest oluliselt muudetud tehnoloogiaid, protsesse, tooteid või teenuseid.

Flowit Estonia on aastast 2007 tegelenud tarkvara kvaliteedi ja arenduse, digitaalsete toodete arendamise, digitaliseerimise, tööprotsesside optimeerimise ja automatiseerimisega oma klientidele. Tarkvaraettevõte on läbi viinud ka mitmeid tehisintellekti rakendamise projekte näiteks nexperia.com  ja on AI prototüüpide tootestamise partner Daimler AG-le. Lisaks on arendatud mitmeid omatooteid nagu Aitoldyou ja Salesorder.

FOTO: Flowit Estonia partner Juhan-Madis Pukk ja tegevjuht Andres Aavik ning Salesorderi müügijuht Sten Marten Nõlvak.

Foto autor: Helen Purge

Pandeemia on kestnud juba üle aasta. Selle ajaga on tõenäoliselt alatiseks muutunud inimeste töötamis-, tarbimis- ja sotsialiseerumisharjumused, sest suur osa elust on kolinud veebi. Ettevõtetele tähendab see aga “uju või upu” olukorda, sest uues maailmas ellu jäämiseks tuleb kiiresti kohaneda tarbijate muutunud nõudmiste ja ostukäitumisega.

Paljud Eesti tööstusettevõtetest on nüüd raskes olukorras, sest nende müük ei ole ajaga sammu pidanud: viimase tööstusettevõtete uuringu andmetel on näiteks oma e-pood vaid 13 protsendil, iseteeninduskeskkond aga üksikutel. Muidugi võivad tööstusettevõtted mõelda, et e-pood või iseteeninduslahendus ei ole nende kliendibaasi jaoks vajalik. Lõppklientidele vahendavad nende toodangut erinevad edasimüüjad, kelle mure on kaup veebis kättesaadavaks teha. Kuid mitmed uuringud on näidanud, et COVID ei ole mõjutanud vaid lõppklientide ostueelistusi, sama trendi järgivad tegelikult ka B2B kliendid. Ka nende jaoks saab tarnijate valimisel üha määravamaks see, kui mugavat iseteeninduslahendust nad pakuvad.

Näiteks McKinsey 2020. avaldatud B2B uuringus küsitleti 3600 B2B tellijat 11 riigist Aasias, Euroopas, Põhja- ja Lõuna-Ameerikas. Küsitluse käigus selgus, et COVID on juba pöördumatult muutnud ettevõttelt ettevõttele müüki: edaspidi ongi peamiseks ja klientide poolt eelistatud ostmisviisiks digitaalne iseteenindus ning suhtlemisviisiks kaugteel suhtlemine. Ning seda nii väiksematele olemasolevatele klientidele müümise kui uute ja suurklientide võitmise puhul. Koguni 80% küsitletud B2B tellijatest harjus COVIDi ajal mugavuse ja kiirusega, mida pakuvad iseteenindus ja kaugteel suhtlemine, ning ei soovi pöörduda tagasi otsesuhtluse teel tellimise juurde ka pärast pandeemia lõppu.

Hiljuti avaldatud Grand View Research raportis on aga kirjas, et juba 2019. aastal oli kogu ülemaailmse B2B e-kaubanduse turu väärtus 5,7 triljonit Ameerika dollarit. COVIDi kaasmõjul prognoositakse selle turu kasvu kuni 2027. aastani koguni 17,5% aastas. Kui 2019. aastal juhtisid selles vallas vägesid Aasia ja Vaikse ookeani piirkonna riigid, omades 66,4% kogu sektori väärtusest, siis COVIDi tagajärjel kasvab B2B e-kaubanduse osakaal ka teistes piirkondades, eriti USAs ja Euroopa riikides.

Kui suurematel Aasia turgudel ja USAs on juba ammu mõistetud B2B iseteeninduslahenduste vajalikkust, siis COVIDist põhjustatud kiire ülemaailmse veebistumise olukorras on selliste lahenduste pakkumine paratamatult järjest vajalikum ka Eestis. Piirangute ajal on e-kaubandus aidanud pinnal püsida paljudel kohalikel B2C ettevõtetel, kelle HoReCa sektorist või muudest traditsioonilistest kanalitest saadav käive on drastiliselt kukkunud. Tõenäoliselt juba lähemal tulevikus, kui me oskame arvata, hakkab tööstusettevõtete edukust mõjutama ka see, kui head ja kiiret iseteeninduskogemust nad suudavad pakkuda oma B2B klientidele.

Iseteenindus on aina hädavajalikum ka olukorras, kus inimestel on samaaegselt 7 ametit: koduõpetajast ja lasteaiakasvatajast oma tööalase ametikohani. Kui ostukõne tuleb hetkel, kui müügiesindaja korjab parasjagu diivani alt kokku pudrukausi kilde, mida tema 3-aastane laps üritab suhu pista, siis ei ole sel hetkel lihtsalt võimalik tellimust vastu võtta. Toimiv iseteeninduskeskond aga võtab tellimused ise vastu ning müügiesindaja saab oma aja investeerida kõrgemat tulusust lubavatesse tegevustesse.

Artikkel ilmunud Äripäevas 26.04.2021

Lisainfo: www.salesorder.eu

Tööprotsesside automatiseerimine (ingl robotic process automation, RPA) on ettevõtetele mitmel moel kasulik. Siit leiate 11 levinumat RPA rakendust aastaks 2020.

Postituse kokkuvõte:

• Mis on tööprotsesside automatiseerimine?
• Miks investeerida RPA-sse?
• 11 RPA rakendust

Mis on tööprotsesside automatiseerimine?

Tööprotsesside automatiseerimine (ingl robotic process automation, RPA) tähendab spetsiaalsete arvutiprogrammide ehk tarkvararobotite kasutamist. Robotid automatiseerivad ja standardiseerivad korduvaid tegevusi, mis on tavaliselt töötajate ülesanne.

See on üüratu sektor, mis kasvab Forresteri uuringu andmetel 2021. aastaks eeldatavalt 2,9 miljardi dollarini.

Kujutlege laua taga istuvat robotit, kes kasutab samu vahendeid ja täidab samu ülesandeid nagu inimesed.

Tööprotsesside automatiseerimine ei kasuta füüsilisi roboteid. Tegemist on virtuaalsete robotitega, mis matkivad inimeste käitumist ja kasutavad rakendusi nagu iga teinegi töötaja.

Need robotid tegutsevad lihtsalt arvuti kiirusega.

Näiteks Flowiti kõige jõudsam tarkvararobot täitis iga päev tööülesandeid umbes sama tõhusalt nagu 1100 inimest.

Virtuaalsed robotassistendid täidavad üksluiseid ülesandeid, andes töötajatele võimaluse tegeleda tulusamate tegevustega.

RPA integreerub hästi olemasolevate IT-infrastruktuuridega ning toimib ka erinevate platvormide, rakenduste ja osakondade üleselt: isegi pärandrakendustega, mille uuendamine oleks väga kulukas.

Ettevõtted ei pea automatiseerimisse metsikuid summasid investeerima, kuid sellised investeeringud on ennast alati kuhjaga ära tasunud.

Miks investeerida RPA-sse?

Tööprotsesside automatiseerimine on ühtviisi tulus ja kasutajasõbralik. Selle kasutegurid on äratanud huvi kõiksugu valdkondade ettevõtetes.

Näiteid kasuteguritest:

• Suurem täpsus. Robotid on väga täpsed ja järjepidevad – nad ei tee inimlikke apsakaid ega trükivigu. Virtuaalsed robotid täidavad igapäevaseid ülesandeid, nagu kasutajakontode lisamine või kustutamine, aga ka informatsiooni kopeerimine ühest süsteemist teise, uute töötajate abistamine ettevõttesse sisseelamisel või blankettide täitmine teistest süsteemidest võetud infoga.
• Katkematu töövoog. Virtuaalsed robotid töötavad 24/7 ega pea sealjuures vahetust üle andma või tööd muul moel katkestama.
• Juhiste järgimine. Seadistatud robotid järgivad juhiseid ja jätavad igas etapis kontrolljälje. Robotid oskavad eelnevaid etappe ka uuesti läbi teha, kui peaks juhtuma, et tehtud töö tuleb üle vaadata. Nende „robotlik“ töötulemus tähendab, et need sobivad ideaalselt rangete standarditega protsessides.
• Olemasolevate parameetritega töötamine. Tavaliselt kulub palju IT-ressursse, et automatiseerimine erinevate rakendustega integreerida. Robotite puhul see nii ei ole – need töötavad olemasolevate rakenduste erinevate tasanditega, just nagu inimesed. See on eriti kasulik pärandsüsteemide puhul, milles puuduvad rakendusliidesed. Samuti ettevõtetes, kus pole olemasolevate pärandrakenduste ulatuslikuks integreerimiseks piisavalt ressursse.
• Parem moraal ja kogemus töötajatele. Töötajad saavad panustada rohkem aega ja energiat põnevamasse ja strateegilisemasse töösse. Tänu robotitele ei pea töötajad enam täitma manuaalseid ülesandeid, nagu blankettide täitmine, andmete sisestamine või veebist info otsimine. Töötajad saavad keskenduda tegevustele, mis on strateegilised ja tulusamad.
• Suurem produktiivsus. Võrreldes manuaalse tööga on kõik tööprotsessi etapid tõhusamad ja saavad kiiremini valmis.

RPA tehnoloogiat on juba oluliselt edasi arendatud ning ajaga selle väärtus ainult kasvab.

Kõrgel tasemel kognitiivne võimekus, sh tehisintellekt ja masinõpe, võimaldavad robotitel tõlgendada targalt liideseid, millega nad töötavad. Virtuaalsed robotid tulevad paremini toime vigadega ning orienteeruvad struktureerimata andmetes.

Masinõpe võimaldab robotitel aja jooksul mustreid ära tunda, mis tähendab, et robot jätab meelde, kuidas inimene tekkinud probleemi lahendas, ning tegutseb järgmine kord sarnases olukorras iseseisvalt.

11 levinumat RPA rakendust

Müügitellimused

Täpse info säilitamine ettevõtte erinevate platvormide vahel on väga üksluine ülesanne. Müügiesindajatel kulub palju aega, et sisestada andmeid kliendihalduse ja ERP-süsteemidesse.

Finantsanalüütikud peavad samad andmed kopeerima ja sisestama teise süsteemi või moodulisse.

Tulemuseks on kordused, vead ja väiksem tootlikkus. RPA automatiseerib sellised ülesanded ning võtab kogu müügiprotsessi kõigis etappides enda kanda sellised tegevused nagu andmete sisestamine ja arvete koostamine. Lisaks oskavad robotid eemaldada andmebaasidest topelt sisestatud andmeid.

Kui töötajad ei pea enam ise ajakulukaid ülesandeid täitma, saavad nad keskenduda oma põhitööle ja toota rohkem tulu.

Turundus: müügikontaktide genereerimine

Müügikontaktide genereerimine kuulub tänapäeval lahutamatult turunduse juurde. Turundusosakonnad teevad kliendihalduse süsteemides väljastpoolt leitud potentsiaalsete müügikontaktide kohta uusi sissekandeid.

Mõnele kliendihalduse platvormile on andmete sisestamise tööriist juba lisatud. Enamikes pärandrakendustes peavad kasutajad aga iga uue müügikontakti andmed käsitsi sisestama. See raiskab aega, mille töötajad võiks kulutada muude ülesannete täitmisele, ning suurendab vigade tekkimise võimalust.

Võtame näiteks ettevõtte, mis käib potentsiaalsete müügikontaktide kogumiseks erialastel konverentsidel. Nad peaksid iga võimaliku kliendi manuaalselt oma kliendihalduse süsteemi sisestama.

RPA-d saab programmeerida nii, et tarkvara impordib andmeid etteantud tabelitest. See on kiirem ja täpsem kui käsitsi sisestamine ning annab jällegi töötajatele võimaluse keskenduda potentsiaalsete müügikontaktide huvi äratamisele, mitte nende andmete sisestamisele.

Arvete haldamine

Arvete haldamine nõuab sageli korduvate manuaalsete ülesannete täitmist, kusjuures maksmisega viivitamine või ebatäpsed summad on kerged juhtuma.

Õigeaegne maksmine tagab, et kvaliteetsed kaubad ja teenused jõuavad kiiremini kohale.

Suure hulga arvete haldamisel on mitu keerulist aspekti, näiteks arvete vormingud, erinevatest allikatest pärit andmed, nende ühitamine ja ühte andmebaasi sisestamine.

RPA haldab arveid automaatselt – see vormindab sisestatud andmeid, ühitab ebatäpsusi ja isegi langetab vajalikke otsuseid ilma inimeste sekkumiseta.

RPA automatiseerib kogu protsessi alates kauba kättesaamisest kuni maksmiseni.

Tagastusraha kiirem töötlemine

Ettevõtte maine sõltub sellest, kui kiiresti suudetakse oma vigu parandada, mille üks näide on raha tagastamine. Kliendid eeldavad, et see toimub sujuvalt, kiirelt ja valutult, kuid seda on lihtsam öelda kui teha.

Kaebuste ja tagastusraha nõuetega kaasneb palju infot, milles orienteerumine võib olla väga väsitav. RPA tegeleb sellega ja töötleb tagastusnõuet ilma viivitusteta. Kliendid on rahul ja kaubamärgi hea maine säilib.

Palgaarvestus

Igakuise palgaarvestuse pidamine on aeganõudev ja korduv ülesanne iga ettevõtte personaliosakonnas.

Palgaarvestus nõuab suure hulga andmete sisestamist. Siin tekivad sageli ebatäpsused, mis põhjustavad maksete viibimist ja töötajate rahulolematust.

RPA säilitab ühtsed andmed kõigis süsteemides, kinnitab ajatabelid, arvestab tasu töökoormuse järgi ja arvestab makse. Virtuaalsed robotid automatiseerivad palgasedelite väljastust ning peavad arvestust boonuste ja muude hüvitiste maksustamise üle.

RPA automatiseerib töötasuga seotud ülekanded otsast lõpuni, et vältida ebatäpsusi ja viivitusi.

Finantsaruanded ja raamatupidamine

Iga kuu või kvartali lõpp on stressirohke aeg kõigile finantsala või raamatupidamise töötajatele, kes koondavad palavikuliselt ettevõtetele erinevatest allikatest infot.

RPA analüüsib möödunud ja praegusi turutrende, et prognoosida ettevõtte finantsseisu ja koostada dispersiooniaruandeid. Lisaks võib RPA laadida alla igakuiseid müügiandmeid ja arvutada maksmata vahendustasusid, teha makseid ja salvestada kogu finantsinfo.

RPA kulutab automaatsele finantsinfo kogumisele vaid murdosa sellele varem kulunud ajast ning võimaldab raamatupidajatel kasutada infot ülevaate saamiseks ja prognoosimiseks.

Klienditeenindus

Tänapäeval tahavad kliendid kiireid vastuseid ning sama kiireid lahendusi. RPA tagab, et kliendid on rahul ja nende soovid täidetud.

Automaatsed kliendihoolduse süsteemid filtreerivad päringuid ja annavad kliendile esialgse vastuse. RPA kategoriseerib päringuid ja edastab need õigesse osakonda, näiteks tehnilisele toele, teenindusele või müügiosakonda.

Tänu kategoriseerimisele leitakse õige kliendihoolduse agent, kes saab kiiresti vastata. Nii pole vaja kliendi kõnet ühelt klienditeenindajalt teisele suunata.

Klienditeenindus hõlmab suurt hulka paika pandud reeglitega protsesse, mida saab muuta sujuvamaks. Viimaste uuringute andmetel on võimalik 70–80% neist protsessidest automatiseerida ning klienditeenindus on hea esimene valik.

Andmete säilitamine

RPA võib säilitada, sorteerida, organiseerida ja ligipääsetavaks muuta igasuguseid äriandmeid. Süsteemid oskavad kategoriseerida erinevat infot alates kontaktandmetest, ostuajaloost ja eelistustest kuni personaliinfoni, nagu sünnipäevad või lepingud.

Andmekaitse tõttu tekib tundlike andmete puhul vajadus need automaatselt hägustada. Infot ei pea peitma, vaid lihtsalt anonüümseks muutma.

Selliseid andmeid võib kas lukustada või kuvada, olenevalt sellest, millised on ametipositsiooni privileegid.

Seega pääsevad kliendihoolduse agendid, müügiesindajad, personaliosakond ja juhatuse liikmed küll ühtviisi andmetele ligi, kuid ei saa tundlikke või hägustatud andmeid jagada. Pole tarvis infot sisestada ega muretseda selle täpsuse ja tundlikkuse pärast.

Info säilitamine on töötajate jaoks üks keerulisemad ülesandeid ning võib kergesti stressi tekitada. RPA aitab korduvaid ülesandeid kuni 80% ulatuses vähendada.

Hinnavõrdlus

Tootmiseks või teenuste osutamiseks peavad ettevõtted endale hulgi vahendeid ostma.

Töövahendite hind mõjutab ettevõtte tulu ja kasumit. Töötajad teevad pidevalt veebis uurimistööd, et iga ost oleks läbi mõeldud ja vähendaks loodetavasti kulutusi.

Selline uurimistöö on ajamahukas ja keeruline, mistõttu paljud ettevõtted viivadki siinkohal läbi RPA rakendust. Virtuaalsed robotid võrdlevad erinevate tootjate hindu, kvaliteeti ja kauba omadusi. Tänu sellele saab ettevõte soetada parimad ja konkurentsivõimelisemad tooted.

Värbamine

RPA rakendust läbi viies võib kiirendada värbamsie protsessi. Robot oskab koguda CV-sid erinevatelt platvormidelt, hinnata nende väärtust ning sorteerida välja rämpsposti ja soovimatud avaldused.

RPA kiirendab värbamist märgatavalt. See vähendab värbamisega tegelevate töötajate vaeva ja võimaldab neil iga sooviavaldust põhjalikult hinnata.

Virtuaalsed robotid tulevad toime 90–95% oluliste värbamisprotsessidega, sealhulgas valimise, hindamise, mõõtmise ja uue töötaja abistamisega sisseelamisel.

IT: uute kasutajate lisamine

IT-osakonnad kulutavad palju aega uute töötajate kasutajakontode ja olemasolevate töötajate rakenduspõhiste profiilide seadistamisele.

Andekad töötajad peavad tegema väikese väärtusega korduvaid ülesandeid. Lisaks võib süsteemis puududa funktsioon, mis vastutab serveripoolse osa automatiseerimise eest.

Näiteks võib IT-osakond juba kasutada automatiseeritud süsteemi uute kasutajakontode seadete jaoks.

Lühidalt, kasutaja soovib luua mingis süsteemis konto. Kui süsteemi administraator on tema taotluse heaks kiitnud, siis konto luuakse. Jätkamiseks saadetakse administraatorile automaatne e-kiri, et kasutaja kinnitada. Viimaks saab IT-osakond seadistada kasutaja turvaload.

Protsessi kiirendamiseks saab virtuaalne robot teha seadistamise administraatori asemel. IT-osakond peab manuaalselt vaid sooviavalduse kinnitama.

Personaliinfo töötlemine

Personaliinfo säilitamine ja töötlemine võib olla keeruline. See kulutab palju aega ja närve.

Edukas ettevõttes koguneb hulgaliselt töötajate andmeid, mida on keeruline sorteerida. RPA võib koguda ja organiseerida kogu info, mida personaliosakond vajab.

Kasutades sellist RPA rakendust, saab korrastada info töötajate tausta, töötasude, hüvitiste ja kvalifikatsiooni kohta. See tuleb toime kõigi igapäevaste ülesannetega ning võimaldab personaliosakonnal keskenduda inimestega suhtlemisele.

Personaliosakond saab seada esiplaanile töötajate tootlikkuse suurendamise, töökoha kultuuri ja uute andekate töötajate leidmise.

Erinevas formaadis andmete kogumine

Andmeid esineb erinevas formaadis – toimetamist vajavad andmed, skannitud info või käsitsi kirjutatud märkmed. Inimestel, kes nende andmetega tegelevad, võib olla raske infot lugeda ja süsteemi sisestada.

RPA kasutab erinevas formaadis infot lugemiseks optilist märgituvastust. Pärast skaneerimist ja töötlemist sisestab robot info andmebaasidesse.

Töötajad kulutavad umbes 10–20% tööajast viitamisega seotud arvutiülesannetele. Kogu seda aega oleks võimalik kasutada produktiivsemale tegevusele.

Selle protsessi automatiseerimine säilitab infot täpselt ning toob ettevõttele tagasi märkimisväärse investeeringu.

Kokkuvõte

Tööprotsesside automatiseerimist võib kasutada väga erineval moel, et säästa aega ja raha ning suurendada töötajate rahulolu.

Meie Flowitis julgustame ettevõtteid kasutama tarkvararobotit. Soovitame kasutada automatiseerimist kogu süsteemi ulatuses.

Loomulikult võite ka alustada rahulikult ja automatiseerida ühe protsessi korraga, et teha kindlaks, kas see on teie ettevõttele õige valik.

Ettevõtted soovivad tööprotsesside automatiseerimise kaudu suurendada tõhusust ja tootlikkust. Kui RPA-projektid ebaõnnestuvad, võib ettevõtte aga soovitud kogemusest ilma jätta.

Postituse kokkuvõte:

• Miks kasutada tööprotsesside automatiseerimist?
• Miks nii paljud RPA-projektid ebaõnnestuvad?
• Läbikukkunud RPAst õppimine
• Kuidas RPA valdkonda muudab

Teatavasti on robotid rasketööstuse loomulik osa. Nende virtuaalne kolleeg, tööprotsesside automatiseerimine (ingl robotic process automation, RPA) aga alles alustab selles valdkonnas.

Selle tehnoloogia intelligentsed tarkvararobotid täidavad monotoonseid ja ajakulukaid ülesandeid ning pakuvad ohtralt kasutegureid alates suuremast täpsusest kuni väiksemate kulutustega saavutatud tõhususe ja tulususeni.

Ilmselgetest kasuteguritest hoolimata kukub RPA ka sageli läbi. Ettevõtted ei oska alati hinnata, millised väljakutsed tööprotsesside automatiseerimisega kaasnevad. Forbesis kirjutati, et 54% tehnoloogilistest vigadest põhjustab nõrk juhtimine, samas kui ainult 3% probleemidest on omistatavad tehnilistele riketele.

Miks kasutada tööprotsesside automatiseerimist valdkonna muutmiseks?

Ettevõtted loodavad robotiseerimise kaudu vähendada tööülesannete täitmises esinevaid vigu. RPA järgib kindlaid reegleid, mis ei luba ülesannet valesti täita, samas kui inimesed võivad mahukas protsessis midagi kahe silma vahele jätta.

Robotiseerimine vähendab ka kulusid. Mis kasu saab ettevõte, mis investeerib kõrgkvaliteetse virtuaalse roboti arendamisse? Lihtne – robotid pole inimesed ega soovi ülesannete sooritamise eest rahalist preemiat ega kõrgemat positsiooni.

Lisaks tegutseb RPA kiiremini, sest kasutab madala koodiga arendust. See tähendab, et valmis moodulid on loodud genereerima lahendusi. Manuaalselt kirjutatakse võimalikult väike hulk koodi, millega aga automatiseeritakse enamik üksluisetest ülesannetest.

RPA kasutamine toob seega investeeringu kiiremini tagasi, sest ei nõua ettevõtte restruktureerimist.

Kui nii, siis miks kukub nii palju RPA-projekte läbi?

Üleilmselt kukub läbi umbes 30–50% uutest RPA-projektidest, mis on hämmastavalt suur hulk. Kui tehnoloogiate tootjad väidavad, et aitavad muuta ettevõtete toimimise viisi ja loendavad ilmselgeid kasutegureid, siis miksebaõnenstuvad nii paljud RPA-projektid?

RPA-projektid kukuvad läbi, sest ettevõtted ja tehnoloogia reklaamijad ei oska seda õigesti kasutada.

Tavaliselt kukub RPA-projekt läbi seetõttu, et hinnatakse valesti eeltööd, mida on vaja enne uue protsessi alustamist. Juhid tahavad kiiremat, paremat ja sageli ka odavamat lähenemist RPA-le.

Selline lähenemine nõuab IT-osakonnalt uue projekti kiiret käivitamist, kuid peagi peavad nad hoopis kiirustades tehtud tööd parandama. Projekti hakkavad imbuma ebatäpsused, mistõttu juba pilootprojekt lööbki eelarve lõhki.

Viimasena mainitu on eriti murettekitav.

Pilootprojekte viiakse küllaltki tihti ellu, kuid ükski töötaja ei soovi vastutust endale võtta, mille tulemus on ainult osaline huvi projekti vastu ning parima potentsiaali raisku laskmine.

RPA-d peetakse tavaliselt puhtalt tehnoloogialahenduseks, see tähendab IT-osakonna tegevusalasse kuuluvaks, kuid tegelikult on tegemist siiski ärilahendusega. RPA-projekti peaks juhtima äriosakond, mitte IT-osakond.

Läbikukkunud RPA-projektid kui õppetund

Hea uudis on see, et enamik RPA-projektid ebaõnnestuvad tulenevalt inimlikest vigadest, mitte tehnoloogiast. Oluline on kõrva taha panna, et ettevõtted saavad tehtud vigadest õppida ja läheneda asjale täiesti uutmoodi.

Ettevõtted peaksid koostama kogu RPA rakendamisprotsessi hõlmava tegevuskava. See tagaks, et kõik projektiga seotud inimesed mõistavad täielikult oma vastutusala.

Ettevõtted peaksid kindlasti juhendama kõiki seesmiseid ja väliseid huvigruppe, et keegi ei looks tulemuse kohta valesid eeldusi.

See on eriti tähtis projektide puhul, kus pole välist koostööpartnerit. Ühene arusaam korraldusest on väga oluline seetõttu, et lõpuks vastutab ainult ettevõte.

Kogu meeskond ja juhatus peavad täiel määral panustama. Juhatus peab protsessi kõik etapid üle vaatama ning tegema kindlaks, et osakonnad panustavad automatiseerimisele piisavalt palju aega. RPA tulususes peaks igaüks veendunud olema.

Oma kogemuse põhjal soovitame konsulteerida järgmiste osakondadega:

IT-osakonnaga peaks nõu pidama enne RPA lahenduse tegevuskava loomist. IT-osakond koordineerib erinevaid osakondi nii ettevõtte sees kui ka väljaspool. Nad peaks teadma ka seda, kas uue lahenduse integreerimine olemasolevate süsteemidega võib probleeme tekitada. Kui ettevõtte sees juba kasutatakse RPA-d, peaks IT-osakond mõlemad lahendused ühendama ning kasutama eelmisest RPA paigaldamisest omandatud teadmisi.

Andmed ja analüütika kuuluvad enamiku juhatuste päevakorda ning robotid on võimelised läbi töötama väga suurt hulka andmeid. Kui analüütikud on kutsutud väljastpoolt, siis tuleb olulisemaid otsuseid langetada selle järgi, kui palju väärtuslikke andmeid robotid toodavad, mitte levinumatest robotiseeritud installatsioonidest kogutud diagnostilise info põhjal.

Personaliosakond peab kindlasti kaasatud olema, sest vastasel juhul võib RPA kasutamise koolitus jäädagi tööplaani lisamata. RPA-koolitus on väga tähtis, et vähendada konsultantidest sõltumist ja anda töötajatele rohkem volitusi.

Välised RPA-asjatundjad nagu meie tegutsevad suurte ettevõtete juures juba arvukate protsessidega. Meiega konsulteerimine peaks olema loomulik samm, sest me oleme RPA kasutamisel kogenud.

Enamikul ettevõtetel ei ole oma RPA-lahendusi, mistõttu nad soovivad, et meie arendaksime tehnoloogiat nende eest. Pakume täielikke valmislahendusi või nõuandeid, kui klient soovib RPA-d majasiseselt arendada.

Ettevõtted nagu Flowit saavad RPA-protsessidest aru ja tagavad, et RPA rakendamisega ei kaasne mingit pettust. See sobib suurepäraselt ettevõtetele, mis ei soovi tegeleda keerulise automatiseerimisega, ning ettevõtetele, mis ootavad edukat tulemust üle 90% tõenäosusega.

Kuidas on RPA valdkonda muutnud

Edukad RPA-projektid õpetavad meile sama palju kui läbikukkumised. Ettevõtetelt, mis on hakanud tänu sellele tehnoloogiale õilmitsema, on palju õppida.

RPA muudab kogu valdkonda, sest kulude vähendamine, inimlike vigade välistamine ja korduvate ülesannete kaotamine vabastab töötajate ressursse.

Sellegipoolest tuleb läbikukkumise välistamiseks RPA-d õigesti kasutada. Vastasel juhul läheks raisku kogu potentsiaalsesse tehnoloogiasse tehtud investeering.

RPA korrektseks kasutamiseks peaksid ettevõtted teadma, milliseid vigu on varasemalt tööprotsesside automatiseerimisega tehtud. See vähendab sarnaste vigade kordamise tõenäosust juba enne projekti töösse võtmist.

Digiriigi häkaton on tore algatus, aga paraku jäävad kõik selle käigus välja töötatud ideed bürokraatia tõttu ellu viimata, kirjutab IT-ettevõtte Flowit juhatuse liige Andres Aavik.

Esimene Majandus- ja Kommunikatsiooniministeeriumi ja Garage48 ellu kutsutud digiriigi häkaton toimus pea aasta tagasi detsembris. Sellele järgnes Digiriigi Häkaton 2.0 tänavu mais ja vähem kui kuu aja pärast toimub kolmas. Häkatonil on osalenud pea kõik Eesti suuremad ja tuntumad IT-ettevõtted, sh Nortal, Helmes, Mooncascade, Flowit jt. Häkatoni idee on geniaalne – riik defineerib lahendamist vajavad probleemid, kutsub kokku IT-sektori parimad tegijad ja 48-tunnise maratoni käigus töötatakse välja reaalselt toimivad lahendused. Seejärel valitakse välja parimad projektid, kuid nende elluviimine jääb toppama riigihangete süsteemi tõttu.

Senised häkatonid näitasid, et vaid 48 tunni jooksul töötati välja mitu valmis ja lihtsasti juurutatavat lahendust. Nende elluviimine võtaks aega maksimaalselt paar kuud ja kindlasti mitte aasta. Need on valmis lahendused, mis hoiaks kokku tuhandeid eurosid maksumaksjate raha, kuid need seisavad riiulil, samal ajal kui ressursse suunatakse uute probleemide teoreetilisele lahendamisele järjekordsel häkatonil. Toereetilisted lahendustega kahjuks e-riigi teenused ei arene ja kodanikud ei võida riiulis seisvatest lahendustest midagi.

Häkatoni jooksul kulutab iga osalev ettevõte hinnanguliselt 2000-5000 eurot tasuta töötundidena, millele lisanduvad 48-tunnisest arendus- ja programmeerimismaratonist väsinud meeskonna taastumisele kuluvad töötunnid. Osalejad on valmis oma panust andma, et arendada Eesti e-teenuseid ja viia digiriik uuele tasemele, kuid kahjuks pole teadaolevalt veel ühtki häkatonil valminud lahendust, sh võidutöösid, tänaseks ellu viidud.

Milles on probleem? Häkatonil välja töötatud lahendustel on ainult üks võimalik klient ja selleks on riik. Riik defineerib probleemid ja kulutab iga häkatoni elluviimisele erasektori kogemusele tuginedes hinnanguliselt 30-50 000 eurot. Samal ajal pole häkatoni-järgseks lahenduste realiseerimiseks eelarvet planeeritud. Ühtki uut ärimudelit pole võimalik välja mõelda, kõik projektid lähevad riigihanke lepinguid ootama.

Näiteks osalesime kolleegidega Flowitist kõige esimesel häkatonil, kus töötasime välja lahenduse, mis kontrollib ettevõtte loomisel vaid sekundite jooksul soovitud nime saadavust. 48 tunni jooksul valmis reaalselt toimiv lahendus, mis hinnati häkatonil ka auhinna vääriliseks, kuid lahendus seisab tänaseni riiulil. Projekti elluviimine nõuab 20 000 eurot, mis on IT-sektori hindu arvestades väga tagasihoidlik eelarve. Lahenduse rakendamine säästaks igal aastal 1-2 inimese töö, mis rahas ümber arvutatuna oleks vahemikus 20-40 000 eurot, sest arvutid teeksid rutiinse kontrolli ära inimestest kiiremini ja paremini ning riigiametnikud saaksid keskenduda suuremat loovust nõudvatele tööülesannetele.

Teiseks probleemiks on häkatoni probleemide ülesehitus. Lahendada saab väga varieeruva kvaliteediga defineeritud riigiasutuste probleeme. Kui probleem pole õigesti defineeritud, sest puudub pädevus või kogemus IT-hangete tellimisel, siis ei pruugi olla võimalik välja

töötatud lahendust reaalselt ellu viia. Oma probleeme saavad esitada ka asutused, kel polegi lootust eelarvet saada ja seda olenemata probleemi defineerimise täpsusest või lahenduse tugevusest. Näiteks seesama Flowiti meeskonna loodud lahendus, mille ära tegemiseks ei õnnestunud probleemi omanikul Äriregistril toetust saada oma eelarvest, Maailmapangast ega ka Justiitsministeeriumilt.

Digiriigi häkatonid võivad toimuda harvem, aga seal välja töötatud parimad projektid peavad jõudma reaalsete lahendusteni. Häkatoni ellukutsuja ja tellijana peab riik keskenduma sellele, et juba välja töötatud lahendused viiakse lõpuni, leides neile nii vastutaja, teostaja kui ka eelarve. Prototüüpide ja ideekavandite välja töötamisega koos tuleb keskenduda projektide rahastamisele ja planeerimisele, sest elluviimine ei saa jääda osalevate ettevõtjate vastutuseks. Vastasel korral kaob IT-ettevõtetel motivatsioon osaleda, sest ettevõtete jaoks on see suur kulu ja tahetakse näha tulemusi.

Artikkel ilmunud Postimehe veebiküljel 29.10.2019.a.

Loe Postimehest 

Artiklile ilmus ka kaks vastust:

• Garage48 vastus kriitikale: See ongi päriselt nii
• MKMi vastus ettevõtja kriitikale: miks me korraldame digiriigi häkatone?

X-tee on suurepärane lahendus. Sobilik kasutamiseks ükskõik millise suurusega riigis. Turvaline. Aega ja ressursse säästev. Kahjuks on siin aga veel üks suur AGA, kirjutab IT-firma Flowit tegevjuht Andres Aavik.

Riigi Infosüsteemide Ameti juhil Andrus Kaarelsonil on õigus, kui ta kirjeldab X-teed kui E-riigi kiirteed, selgroogu või veresoonkonda (Äripäev, 4. september). Kuna tegeleme oma ettevõttes X-tee baasil igapäevaselt uute, praktiliste arenduste loomisega, siis näeme kahjuks liigagi hästi ka pudelikaela, mis Eesti riigil sellel kiirteel kihutada ei luba.

X-tee ise on ainult vahend – infovahetuse platvorm. Seal liikuva info ehk teenused loovad erinevad riigiasutused ja ettevõtted, kelle võimekus on kahjuks väga varieeruv. Probleemid saavad alguse, kui riigiasutustel on kohustus teenuseid pakkuda, kuid teenuste tase, kvaliteet ja ulatus on sisuliselt lahtised ning juhitud eeskätt konkreetse riigiasutuse eelarvest. Kuna eelarved on kitsad, siis on ka teenused vaeslapse staatuses.

Isegi kui lahenduse loomine arendatakse EL fondide kaasabil, siis liigitub abikõlbulikuks vaid esialgne investeering. Edasine hooldus ja haldus tuleb reeglina katta asutuse oma eelarvest. Nii tekibki olukord, kus ajas muutuvate vajadustega on raske kaasas käia.

Mõned näited, miks kaasaegsete teenuste X-tee platvormile arendamine on pärsitud. Esiteks, ligipääsude saamine arendus- ja testkeskkondadele on üle mõistuse ajamahukas. Paljudes riigiasutustes on vaid üks isik, kes ligipääsudega tegeleb ja kui see inimene on haige, puhkusel, komandeeringus või üle koormatud, seisab kogu arendus. Ajakohast dokumentatsiooni on raske leida, tuge raske saada. Arendus-, test- ja  toodangukeskkonnad on tihti erinevad. Halvim näide on testkeskkond, mis oli 20 väikeversiooni jagu erinev toodangust. X-tee teenuste kasutamise alustamisega kaasneb ka tohutus koguses bürokraatiat.

Arendus- ja testkeskkondades ei ole piisavalt andmeid, et oleks võimalik midagi peale kõige primitiivsemate positiivsete voogude testida (positiivseks erandiks on Maanteeamet). Nii tekib olukord, kus pea iga teenuse arendamise järgselt on pikk „stabiliseerimisfaas”, kus arendajad peavad toodangust tekkivaid erisusi lahendama. Probleeme on nii teenuste kui ka andmete kvaliteediga. Kõige markantsem näide on üks teenus, mis selle asemel, et kinnitada andmete puudumist, on loodud selliselt, et annab hoopis veateate. Nii ongi X-tee statistikas tohutus koguses ebaõnnestunud päringuid. Tegelikult oli tegu aga õnnestunud päringutega, mille korrektne vastus ongi „kandeid pole”.

Suurem osa X-teel kättesaadavatest teenustest on ühekordsed infopäringud. Meil on aga klient, kellel on õigustatud ootus saada kümnete tuhandete inimeste kohta mitmekümnele päringule vastuseid mitu korda päevas. Kuna enamasti pole teenuseid, mis annaks infot ainult muudatustest, tulebki teha väga suures koguses üksikpäringuid. Sellele aga ei pea omakorda olemasolevad infosüsteemid vastu, kuna koormus on liiga suur, kuigi tegu on lihtsate ja vähe ressurssi nõudvate päringutega. Sellele, kui kiiresti rakendusest vastavad ning mitu päringut sekundis nad töödelda võiks või töötlema peaks, ei ole süsteeme loodes lihtsalt mõeldud või on alahinnatud automaatpäringute osakaalu tulevikus ja lähtutud seni tehtud käsitsi läbi viidavatest üksikpäringutest.

Kui loogiline oleks sellise olukorra lahendamiseks süsteeme ajakohastada, leiavad mitmed riigiasutused, et lihtsam on probleeme vaiba alla lükata. Nii on meie praktikas tekkinud ka üks kurioosne olukord, kus riigiasutus tõi süsteemist leitud kitsaskohtade parandamise asemel mängu oma juristid, kes püüdsid lihtsalt päringute mahtu ja tihedust vähendada.

Seega, kui tänast X-teed võrrelda kiirteega, siis kahjuks viib see tee täna tihti külakolkasse, kus kiire sõit kedagi ei huvita. Muidugi on erandeid ning mõned uued teenused on juba päris head, aga riigiasutuste suurem paindlikkus ja tulevikku vaatav pilk aitaks X-tee potentsiaali kindlasti paremini rakendada. Vaja on teha järgmine samm teistsuguse disainiga teenuste suunas, mis vastavad automatiseeritud andmetöötluse vajadustele.

Ilmunud 16.09.2019 Äripäeva veebis ja lühendatud kujul ka trükiversioonis