Wir erleben eine rasante Zunahme der Leistungsfähigkeit und Bedeutung von Technologiewerkzeugen der Künstlichen Intelligenz (KI). Vor einigen Jahren lag der Fokus eher auf der Automatisierung der Backoffice-Prozesse durch Robotic Process Automation (RPA). Mit der Automatisierung kundenorientierter Prozesse rückt Hyperautomation immer stärker in den Fokus der Unternehmen. Conversational AI ist nur ein Beispiel, wie intelligente Automatisierung immer stärker in kundenorientierte Geschäftsprozesse vordringt. Man muss nicht im Kaffeesatz lesen können, um zu prognostizieren, dass Hyperautomation es erneut unter die Top-Technologietrends in 2022 schafft.
Digitalisierung als Treiber der Hyperautomation
Es verwundert daher auch nicht, dass Gartner davon ausgeht, dass 85 Prozent der Unternehmen im kommenden Jahr ihre Investitionen in Hyperautomatisierungsinitiativen noch einmal verstärken werden. Triebfeder ist danach der Fokus auf die Beschleunigung der Digitalisierung. In seiner Studie “Top Strategic Technology Trends for 2022: Hyperautomation” bezeichnet Gartner Hyperautomatisierungsinitiativen als einen entscheidenden Weg, um die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen. Geschäftsorientierte Hyperautomation definiert Gartner als einen disziplinierten Ansatz, den Unternehmen nutzen, um so viele Geschäfts- und IT-Prozesse wie möglich schnell zu identifizieren, zu überprüfen und zu automatisieren. Hyperautomatisierung beinhaltet den koordinierten Einsatz mehrerer Technologien, Tools oder Plattformen. Beispiele hierfür sind KI, maschinelles Lernen, ereignisgesteuerte Softwarearchitektur, robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), Geschäftsprozessmanagement (BPM)/intelligente BPM-Suiten (iBPMS), Integrationsplattformen als Service (iPaaS), Low Code-/No Code-Tools, Softwarepakete und andere Arten von Tools zur Entscheidungs-, Prozess- und Aufgabenautomatisierung.
Der Hauptgrund für den auch 2022 anhaltenden Trend zur Hyperautomatisierung ist die ungebrochene Nachfrage nach beschleunigtem Wachstum durch digitale Geschäftsmodellinnovationen oder -umbrüche in Verbindung mit der zugrundeliegenden Basis operativer Exzellenz über Prozesse und Funktionen hinweg. Die Attraktivität der Hyperautomatisierung wird zudem durch die Anwendbarkeit auf jeden Geschäfts- oder IT-Prozess und die Auswahl weitreichender Technologieoptionen beflügelt.
Zeit und Energie gefragt
Hyperautomation ist eine introspektive Erweiterung des RPA-Ansatzes, bei der Daten aus jedem Prozess und jedem Gerät verwendet werden. Unternehmen versuchen, ihre gesamte Organisation digital nachzubilden und so viele Prozess wie möglich ineinander zu integrieren, um die Daten zu erfassen, die sie für eine umfassende Optimierung ihrer Prozesslandschaft benötigen. Das klingt nicht nur komplex, es ist es auch. Die Digitale Transformation, zu der sich viele Unternehmen während der Pandemie verpflichtet haben, bildet in Kombination mit den Tools der Künstlichen Intelligenz die Grundlage für den ungebrochenen Trend zur Hyperautomatisierung. Unternehmen müssen aber viel Zeit und Energie investieren, um die Hyperautomatisierung langfristig einzuführen. Die Umsetzung der Theorie in die Praxis ist eine große Herausforderung und eine sorgfältige Planung ist der Schlüssel zum Erfolg. Die Unternehmen müssen sich bewusst machen, dass jede Hyperautomatisierungsinitiative einen ideologischen Wandel voraussetzt und ein besseres Verständnis der Daten erfordert, um von Hyperautomation zu profitieren.
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Die menschliche Komponente darf nicht fehlen
Bei aller Fokussierung auf Effizienz, Effektivität oder Agilität rückt die menschliche Seite der Technologieentwicklung, die sich auf Konzeption, Design, Entwicklung und Produktion konzentriert, wieder stärker in den Mittelpunkt intelligenter Automatisierungsprojekte. Multidisziplinäre Teams, die technologische, analytische und geschäftliche Fachkenntnisse vereinen, sind der Garant für erfolgreiche Hyperautomatisierungsinitiativen. Sie sind nahe am Punkt der Wertschöpfung, die untrennbar mit funktionalem, prozess- oder branchenspezifischem Wissen verbunden ist.
Multidisziplinäre Teams schaffen Nähe zum Prozess
Multidisziplinäre Teams zeichnen sich dadurch aus, dass ihre Mitglieder Technologie- oder Analyse- und Geschäftsfachwissen miteinander verbinden und die Verantwortung für Geschäfts- und Technologieergebnisse gemeinsam tragen. Sie sind in der Regel nach übergreifenden Geschäftsfunktionen organisiert. Sie starten oft als agile Projekt-Teams und übernehmen nach und nach die Aufgabe, Hyperautomatisierungsinitiativen von der Strategie bis zur Bereitstellung und kontinuierlichen Verbesserung zu überwachen. Die Verlagerung der Verantwortung für Hyperautomatisierungsinitiativen zu den multidisziplinären Teams führt zu einer größeren Nähe zu dem Ort, an dem der Geschäftsprozess durchgeführt wird. Ihr Hauptaugenmerk liegt dementsprechend auf bessere, qualitativ hochwertigere Prozesse, eine größere Akzeptanz und weniger Widerstand bei den Kollegen gegen die Hyperautomatisierungsinitative und auf eine stärkere Kunden- und Mitarbeiterzentrierung bei der Prozessautomatisierung.
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Digital Twins im Fahrwasser von Hyperautomation
Auf der Basis einer soliden Datenstrategie wird es nicht mehr nur darum gehen, kleine Aufgaben isoliert zu automatisieren, sondern komplette End-to-End-Workflows zu automatisieren. In Zusammenarbeit mit Process- und TaskMining-Tools kann Hyperautomation auch ein Digital Twin der Organisation bereitstellen. Ein Digital Twin ermöglicht es Unternehmen, virtuell zu visualisieren, wie Funktionen, Prozesse und Leistungskennzahlen interagieren, und bietet Echtzeitinformationen über das Unternehmen. Dabei werden reale Daten verwendet, um Simulationen zu erstellen, die die Leistung eines Produkts oder Prozesses vorhersagen können. Mit der Weiterentwicklung des Maschinellen Lernens und Faktoren wie Big Data werden diese virtuellen Modelle zu einem festen Bestandteil der Hyperautomatisierung, um Innovationen voranzutreiben und die Leistung zu verbessern.
Von der losen Automatisierungstechnologie zum vernetzten Ansatz
Generell ist Hyperautomation ein Ansatz, der es Unternehmen ermöglicht, mit Hilfe von Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) , Low Code-Anwendungsplattformen (LCAP), Künstliche Intelligenz (KI) und virtuelle Assistenten so viele Prozesse wie möglich schnell zu identifizieren, zu überprüfen und zu automatisieren. In den nächsten Jahren werden die Unternehmen von einem lose gekoppelten Satz von Automatisierungstechnologien zu einer stärker vernetzten Automatisierungsstrategie übergehen. Als Reaktion darauf entwickeln Anbieter integrierte Angebote, die Technologien wie RPA, LCAP und Geschäftsprozessmanagement in einem einzigen Toolpaket kombinieren. Die am schnellsten wachsende Kategorie von Hyperautomatisierungssoftware umfasst dabei Tools, die Transparenz bieten, um Geschäftsaktivitäten abzubilden, die Inhaltsaufnahme zu automatisieren und zu verwalten, die Arbeit über mehrere Systeme hinweg zu orchestrieren und komplexe Regel-Engine bereitzustellen.
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In einer Erstberatung erläutern Ihnen unsere Experten, wie Sie mit Robotic Process Automation Ihre Geschäftsprozesse automatisieren können und beantworten gerne Ihre Fragen.
KI im großen Maßstab implementieren
Hyperautomation ist damit das Ergebnis eines Automatisierungsansatzes, der einen umfassenden Technologiemix kombiniert, darunter Maschinelles Lernen (ML), Künstliche Intelligenz, robotergesteuerte Prozessautomatisierung und Low Code-Funktionen, um Systeme zu entwickeln, die es ermöglichen, dass ein automatisierter Prozess direkt in den nächsten übergeht. Damit erschließen sich Unternehmen spannende neue Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Systeme und Prozesse mit einer unglaublichen Leistungsfähigkeit, die die Interaktion von Menschen, Prozessen und Technologie ständig optimieren kann. Im Laufe des nächsten Jahres werden immer mehr Unternehmen KI in großem Maßstab in ihre Hyperautomatisierungsinitiativen implementieren, was zu intelligenteren Entscheidungen, Empfehlungen und Optimierungen führt.
Fazit:
Um bei der Umstellung auf Digital-First-Kundenerlebnisse und dem damit verbundenen, höheren Datenaufkommen den notwendigen Automatisierungsgrad zu erreichen, stehen die Unternehmen vor der Herausforderung, Arbeitsabläufe über mehrere Datensilos und Systeme hinweg sicher zu integrieren, zu automatisieren und zu verwalten. Dazu müssen Unternehmen Systemintegration, API-Management und Automatisierung kombinieren, damit sie ihre Arbeit durch Hyperautomatisierung skalieren und beschleunigen können.
Eine weitere Herausforderung beim Erreichen der Hyperautomatisierung besteht darin, den Erfolg zu messen und, da der Markt ständig wächst und sich weiterentwickelt, die richtige Lösung für die speziellen Anforderungen und die spezielle Digitalisierungsstrategie des Unternehmens zu wählen. Die Fülle und Vielfalt instrumenteller Hard- und Software sowie manueller und betrieblicher Prozesse, die eine Automatisierung und Befreiung von isolierten Funktionen erfordern, können Unternehmen dabei schnell überfordern.
