Thách thức khi triển khai RPA trong nghiên cứu khoa học
RPA (Robotic Process Automation) đang trở thành công cụ đắc lực trong tự động hóa quản lý và vận hành nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, quá trình triển khai RPA trong môi trường nghiên cứu không đơn giản. Nó đòi hỏi sự kết hợp chặt chẽ giữa công nghệ, quy trình và con người. Dưới đây là những thách thức lớn nhất mà các tổ chức thường gặp phải khi đưa RPA vào hoạt động.
1. Chi phí đầu tư ban đầu cao
Vấn đề:
-
Việc triển khai RPA đòi hỏi chi phí mua bản quyền phần mềm, đào tạo nhân sự và tích hợp với hệ thống sẵn có.
-
Đối với các đơn vị nghiên cứu công lập hoặc quy mô nhỏ, chi phí này là rào cản đáng kể.
Gợi ý giải pháp:
-
Bắt đầu với những quy trình nhỏ, dễ đo lường ROI.
-
Ưu tiên sử dụng giải pháp RPA mã nguồn mở hoặc cloud-based để tiết kiệm chi phí hạ tầng.
2. Khó tích hợp với hệ thống hiện tại
Vấn đề:
-
Các phòng thí nghiệm thường sử dụng nhiều phần mềm khác nhau: LIMS, ERP, Excel, công cụ nội bộ… vốn không được thiết kế để “nói chuyện” với nhau.
-
RPA có thể gặp khó khăn khi phải tương tác với các hệ thống cũ (legacy system) hoặc phần mềm không có API.
Gợi ý giải pháp:
-
Sử dụng RPA như “lớp kết nối mềm”, mô phỏng thao tác của con người để tương tác với hệ thống cũ.
-
Xây dựng lộ trình chuẩn hóa và tích hợp hệ thống song song với triển khai RPA.
3. Thiếu kỹ năng vận hành và tư duy số hóa
Vấn đề:
-
Nhiều nhân sự nghiên cứu có chuyên môn khoa học nhưng thiếu kiến thức về công nghệ, tự động hóa, hoặc không quen làm việc với phần mềm mới.
-
Điều này dẫn đến sự e ngại, chậm thích nghi và khó phối hợp triển khai.
Gợi ý giải pháp:
-
Tổ chức các khóa đào tạo cơ bản về RPA, tư duy tự động hóa và quản lý quy trình số.
-
Xây dựng đội ngũ “cầu nối” giữa kỹ thuật CNTT và chuyên môn nghiên cứu.
4. Quy trình chưa chuẩn hóa hoặc thay đổi liên tục
Vấn đề:
-
Nhiều quy trình nghiên cứu chưa được tài liệu hóa, hoặc thay đổi tùy theo người thực hiện.
-
RPA cần quy trình rõ ràng, có logic cố định để lập trình và duy trì.
Gợi ý giải pháp:
-
Chuẩn hóa và tài liệu hóa quy trình trước khi tự động hóa.
-
Áp dụng nguyên tắc “tự động hóa quy trình ổn định trước – nâng cấp sau”.
5. Thiếu chiến lược dài hạn
Vấn đề:
-
Một số đơn vị triển khai RPA theo phong trào, không có kế hoạch phát triển lâu dài hoặc thiếu tiêu chí đánh giá hiệu quả (KPIs).
-
Dẫn đến việc RPA hoạt động rời rạc, không tối ưu toàn bộ hệ thống.
Gợi ý giải pháp:
-
Xây dựng chiến lược RPA tích hợp trong chuyển đổi số tổng thể.
-
Đặt KPIs rõ ràng: thời gian tiết kiệm, chi phí giảm, số quy trình được tự động hóa, v.v.
Kết luận
Việc triển khai RPA trong nghiên cứu khoa học mang lại nhiều giá trị, nhưng cũng đi kèm những thách thức không nhỏ. Tuy nhiên, với chiến lược phù hợp, tư duy số hóa và sự phối hợp liên ngành, các tổ chức có thể vượt qua rào cản, từ đó xây dựng một môi trường nghiên cứu thông minh, linh hoạt và hiệu quả hơn trong kỷ nguyên 4.0. Liên hệ ngay APAC qua đường dây nóng: