Jika otomasi tradisional hanya menggantikan tugas tunggal, hyperautomation menggabungkan AI, pembelajaran mesin, dan robotic process automation untuk mengotomatiskan keseluruhan proses bisnis. Laporan Slalom menekankan bahwa hyperautomation membawa otomasi ke level berikutnya: memanfaatkan chatbot AI untuk menjawab pertanyaan pelanggan, RPA untuk entri data repetitif, serta model ML untuk deteksi anomali, sehingga efisiensi meningkat dan biaya operasi turun【464147792179898†L358-L368】. Hal ini memungkinkan pegawai fokus pada pekerjaan bernilai tinggi.
Keberhasilan hyperautomation bergantung pada fondasi data yang kuat; integrasi dengan data lake, basis data vektor, maupun basis data tradisional diperlukan supaya sistem AI dapat merespons secara real‑time【464147792179898†L370-L375】. Tantangan terbesar adalah menjaga fleksibilitas: proses yang terlalu kaku bisa gagal ketika terjadi perubahan tak terduga. Oleh karena itu, strategi hyperautomation harus dirancang untuk tetap lincah sekaligus efisien.
Poin penting:
- Hyperautomation memadukan AI, ML, dan RPA untuk mengotomatiskan seluruh proses bisnis【464147792179898†L358-L368】.
- Memerlukan infrastruktur data yang terhubung (data lake, basis data vektor, dsb.)【464147792179898†L370-L375】.
- Perlu keseimbangan antara efisiensi otomasi dan fleksibilitas terhadap perubahan.