Wir befinden uns inmitten eines digitalen Wandels. Klassische Geschäftsmodelle verändern sich und digitale Prozesse gewinnen aus Sicht der Kunden eine tragende Rolle. Im Zuge des Wandels müssen Unternehmen sich von der Idee klassischer Technologie-Stacks verabschieden. Der Fokus verschiebt sich auf den menschlichen und geschäftlichen Kontext. Die Erkenntnisse aus diesem Bereich definieren die Entwicklung potenzieller Anwendungen. Eben diesen Kontext umreißt die Hyperautomation, die die Grenzen der klassischen Automation überschreitet. Im Folgenden zeigen wir Ihnen, wie die Hyperautomation Robotic Process Automation (RPA) verändert.
Was ist Hyperautomation?
Wie der Name schon sagt, geht die Hyperautomation über die typische Automatisierungsstrategie hinaus und hebt die klassische Automatisierung auf das nächste Level. Hinter Hyperautomation steckt die Kombination fortschrittlicher Technologien wie Machine Learning, intelligenter Unternehmensführungssoftware (iBPMS) und Automatisierungstools, um komplexe Geschäftsprozesse vollumfänglich zu automatisieren.
Im Gegensatz zur klassischen Automatisierung ermöglicht die Hyperautomation eine wirkungsvollere Prozessautomatisierung, da es sich nicht nur auf die Breite der Palette von Werkzeugen, sondern auch auf die Komplexität der einzelnen Automatisierungsschritte, das heißt auf das Erkennen, Analysieren, Entwerfen, Messen, Überwachen und die Neubeurteilung von Prozessschritten bezieht. Ein weiteres Schlüsselmerkmal der Hyperautomation ist dabei ihre Fähigkeit, Menschen in den Prozess einzubeziehen. Da im Rahmen der Hyperautomation Technologie und Mensch nicht nur Seite an Seite, sondern auch zusammen arbeiten, können die Mitarbeiter damit beginnen, Automatisierungstools zu trainieren und durch maschinelles Lernen zu einem Zustand der KI-fähigen Entscheidungsfindung zu gelangen.
Den ersten großen Schritt in Richtung vollautomatisierter Prozesse haben wir durch den Einsatz von RPA-Technologien gemacht. Allerdings eignet sich Robotic Process Automation nicht zur Bearbeitung komplexer Aufgaben. Denn bei RPA liegt der Fokus auf standardisierten und repetitiven Prozessen, die ein hohes Arbeitsvolumen besitzen. Hyperautomation ermöglicht es Unternehmen auch, unstrukturierter Inputdaten zu bearbeiten mit dem Ziel einer zunehmend KI-gesteuerten Entscheidungsfindung. Die Kombination von Künstlicher Intelligenz, Prozessintelligenz, Inhaltsintelligenz und weiteren Technologien sorgt dabei für rapide Fortschritte.
Welche Technologien im Rahmen der Hyperautomation eine Rolle spielen
Grundsätzlich umfasst der Begriff der Hyperautomation die Kombination unterschiedlicher Technologien. Global betrachtet steht weiterhin die Automatisierung einfacher Aufgaben im Fokus, allerdings sorgt die Kombination unterschiedlicher Technologien für effizientere Prozesse. Zusätzlich entfällt der Bedarf für menschliches Handeln – die freigesetzten Ressourcen stehen für andere Aufgaben zur Verfügung. Dementsprechend trägt die Hyperautomation zu einer höheren Produktivität im Unternehmen bei.
Insbesondere aus strategischer Sicht ist dieser Ansatz sinnvoll, denn der Mensch ist eine knappe Ressource. Kompetente Mitarbeiter bleiben weiterhin Mangelware. Außerdem sind automatisierte Lösungen weniger fehleranfällig. Eine saubere Prozessdefinition ist hierbei allerdings die Voraussetzung. Schlussendlich werden Unternehmen agiler und notwendige Daten und Erkenntnisse lassen sich schneller abrufen.
Allerdings müssen wir hierbei unterschiedliche Technologien betrachten, die im Rahmen der Hyperautomation zusammenkommen:
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Robotic Process Automation
Bei der robotergestützten Prozessautomatisierung übernehmen Software-Roboter die Bearbeitung regelbasierter Geschäftsprozesse. Hierbei handelt es sich um einfache und sich wiederholende Tätigkeiten. Mithilfe von RPA lässt sich ein Software-Roboter so programmieren, dass der gewünschte Prozess auf Basis einer sich wiederholenden Prozedur abgearbeitet wird. Die Ergebnisse sind hierbei standardisiert und wenig komplex.
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Machine Learning
Das Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Dabei versucht ein Programm mit Hilfe selbstlernender Algorithmen in den Daten bestimmte Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und diese intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. Beim Machine Learning müssen Menschen kaum eingreifen, da die identifizierten Muster zur Prognose der folgenden Schritte dienen. Dementsprechend lassen sich mithilfe dieses Verfahrens auch komplette Prozesse optimieren. Für den Trainingsprozess müssen passende Trainingsdaten verwendet und ein Modell für die Verwendung dieser Daten erstellt werden.
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Intelligent Business Process Management Suites
iBPMS ist die Weiterentwicklung des klassischen BPMS, bietet aber mehr Funktionen für intelligentere Geschäftsprozessen. Funktionen wie Validierung (Prozesssimulation, einschließlich "Was-wäre-wenn") und Verifizierung (logische Konformität), Optimierung und die Möglichkeit, Einblick in die Prozessleistung zu gewinnen, sind Bestandteil der intelligent Business Process Management Suite. iBPMS bietet zudem eine verbesserte Unterstützung für die menschliche Zusammenarbeit wie die Integration mit sozialen Medien, Streaming-Analysen und Echtzeit-Entscheidungsmanagement.
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Benefits von RPA
Kostensenkung
Qualitätssteigerung
Mitarbeiterentlastung
Wie Hyperautomation in der Praxis funktioniert
Während es sich bei RPA-Lösungen oftmals um eine Software handelt, welche durch Programmierung einzelne Aufgaben übernimmt, geht Hyperautomatisierung einen entscheidenden Schritt weiter. Im Rahmen dieser Entwicklung müssen Unternehmen unterschiedliche Tools und Werkzeuge einsetzen, die miteinander zusammenarbeiten. Interoperabilität gewinnt zunehmend an Relevanz. Folglich müssen die verschiedenen Tools miteinander kommunizieren können, um einen größtmöglichen Mehrwert zu generieren.
Unternehmen müssen sich im Rahmen der Hyperautomatisierung von klassischen Technologie-Stacks verabschieden. Vielmehr muss ein holistischer Ansatz verfolgt werden, um bei der Einführung eines neuen Tools keine negativen Auswirkungen zu erfahren. Nur das Zusammenspiel sämtlicher Werkzeuge kann einen positiven Beitrag zu verbesserten Prozessen liefern. Dementsprechend stehen Technologien mit Plug-and-Play-Lösungen und APIs im Fokus.
Der Einsatz von Hyperautomation am Beispiel der Finanzbranche
Durch den Einsatz von Hyperautomation können Unternehmen aus der Finanzbranche sämtliche Daten unmittelbar und aktuell abrufen. So trägt der Einsatz von RPA oder Cognitive Process Automation zur automatisierten Bearbeitung einfacher Aufgaben bei. Die eigentliche Organisation kann mehr Zeit für strategische Entscheidungen aufbringen und die Ergebnisse der automatischen Verarbeitung in den Entscheidungsprozess einfließen lassen. Insgesamt steigt die Genauigkeit der Arbeit. Livedaten geben Auskunft über aktuelle Entwicklungen und fungieren als Basis schneller und sinnvoller Entscheidungen. Aufgrund der aktuellen Daten können Chancen und Risiken schneller erkannt und berücksichtigt werden.
Aus Sicht der Mitarbeiter steigt die Zufriedenheit, da der administrative Aufwand für einfache Aufgaben stark sinkt. Folglich beteiligt sich die Belegschaft an strategischen Aufgaben und weist eine höhere Zufriedenheit, Motivation und Leistung auf. Insgesamt kann der Einsatz von Automatisierungslösungen und künstlicher Intelligenz die Arbeitsweise von Mitarbeitern weiter verbessern.
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Hyperautomatisierung ist mehr als die reine Prozessautomatisierung
Allerdings bezieht sich die Hyperautomatisierung nicht nur auf die reine Implementierung neuer Tools zur Verwaltung von Geschäftsvorgängen. Vielmehr müssen im Zuge dieser Entwicklung Menschen miteinander kooperieren. Obwohl Software-Roboter klassische Aufgaben übernehmen, welche Menschen in der Vergangenheit ausführten, bedeutet dies nicht, dass der Faktor Mensch an Relevanz verliert. Der Mensch bleibt im Unternehmen weiterhin ein wichtiger Entscheidungsträger. Auch die Anwendung der neuen Technologien ist eine Aufgabe, die Menschen übernehmen. Dementsprechend verbleibt auch die Interpretation der Daten sowie die Logik hinter den Analysen eine Aufgabe, die von Menschen durchgeführt wird.
So sind die sozialen Medien zur Kundenbindung ein hervorragendes Beispiel für die Relevanz des menschlichen Faktors. In Zukunft können Unternehmen unterschiedliche Tools und Werkzeuge einführen, die RPA und maschinelles Lernen nutzen. Folglich entstehen umfangreiche Berichte, die ein ausführliches Bild der aktuellen Kundenstimmung zeichnen. Die Interpretation dieser Daten ist jedoch nicht die Aufgabe der Software. Vielmehr stellt die Technologie nur die Grundlage, die anschließend vom Marketingteam verwendet wird. Dieses kann auf Basis der gewonnen Erkenntnisse verschiedene Maßnahmen ergreifen und Kampagnen, Werbeaktionen oder Anreize definieren, um etwaige Defizite zu beheben. So lassen sich zufriedene Kunden binden und unzufriedene Kunden rechtzeitig identifizieren.
Welche Vorteile bietet Hyperautomation im Vergleich zu RPA?
Im direkten Vergleich zu Software-Robotern zeichnet sich die Hyperautomation durch einen wesentlich größeren Funktionsumfang aus. Auf diese Weise können sich Mitarbeiter schneller mit den neusten Geschäfts- und Marktinformationen vertraut machen. Im Endeffekt verbessert sich die Qualität der erbrachten Arbeitsleistung.
Außerdem müssen Mitarbeiter keine Zeit für die Bearbeitung einfacher und zeitraubender Aufgaben aufwenden. Der Fokus verschiebt sich auf wertschöpfende Tätigkeiten, die zur Lösung bestehender Probleme beitragen. Insgesamt können die Mitarbeiter kreativere Aufgaben übernehmen – eben jene Aufgaben, die sich nicht mit Technologien abbilden lassen.
Die folgenden Punkte verdeutlichen die Vorteile von Hyperautomation:
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Automatisierung einfacher und komplexer Geschäftsprozesse
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Höhere Produktivität im gesamten Unternehmen
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Einhaltung von Compliance und Reduktion des unternehmerischen Risikos
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Sofortige, umfangreiche und genaue Analysen
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Fortschrittliche Analytik zur besseren Auswertung von Trends und Entwicklungen
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Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit und -motivation
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Höherer Bildungsgrad in der Belegschaft
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Optimierung der Mitarbeiterkapazitäten
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Fokussierung der Zusammenarbeit im Unternehmen und Abbau von Bereichsressorts
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Fazit
Gartner hat Hyperautomation gerade zu einem der zehn wichtigsten strategischen Technologietrends für 2020 erklärt. Dies macht Hyperautomation zu einem Trend, den Unternehmen im Rahmen ihrer Technologiepläne berücksichtigen müssen, weil er auch tiefgreifende Auswirkungen auf Unternehmen und die Arbeit der Menschen haben wird. Diese intelligente Automatisierung ist erforderlich, um End-to-End-Prozesse zu bewältigen, die kontinuierliche Echtzeitinformationen über die Unternehmensorganisation liefern, die Menschen interpretieren und auf deren Basis sie Entscheidungen und Vorhersagen treffen, die neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen.
