2020 ging es darum, RPA-Bots und KI-Dienste zu implementieren. 2021 geht es um Organisationen, die diese Technologien skalieren und den vollen Wert dieser Investitionen realisieren. In Verbindung mit einer Kultur des modernen Engineerings (Agile, DevOps) und einer kontinuierlichen Innovationsmentalität öffnet die Automatisierung in der Softwareentwicklung und im Anwendungsmanagement den Unternehmen die Tür für den Schritt zur nächsten Stufe der digitalen Transformation.
Unternehmen sollten 2021 die nachfolgenden Entwicklungen nicht aus den Augen verlieren, denn diese 10 Tech Trends werden das Jahr 2021 entscheidend prägen.
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Trend 1: XaaS (Everything as a Service)
As-a-Service (aaS) ist die Voraussetzung, um sich in ein wirklich digitales Unternehmen zu verwandeln. Beim aaS-Modell handelt es sich um Everything-as-a-Service (XaaS), bei dem die bereitgestellten Produkte, Tools, Technologien und Dienste vollständig in der Cloud verbleiben, anstatt sie lokal oder vor Ort innerhalb eines Unternehmens bereitzustellen, und der Nutzer virtuellen Zugriff auf nahezu alle möglichen Dienste hat. Technologien wie das Internet of Things (IoT) und die Künstliche Intelligenz (KI) spielen eine entscheidende Rolle beim Aufbau dieser Dienste oder beim Erweitern vorhandener Dienste.
Die digitale Transformation stellt besondere Anforderungen an die Organisation von Geschäftsprozessen und das XaaS-Konzept erfüllt diese vollständig. Die Geschäftsvorteile von XaaS liegen nicht nur in der Nutzung stets neuer und aktueller Technologien, sondern auch in der Kosten- und Risikominderung, in der Prozess- und Personaloptimierung, im regelmäßigen Support und in kontinuierlichen Aktualisierungen durch den Anbieter.
Die digitale Transformation – verstanden als die Neudefinition von Geschäftsmodellen, die Technologien nutzen, um eine Wertschöpfungskette zu schaffen, die innovative Produkte und Dienstleistungen liefert, die das Benutzererlebnis verbessern – kann schneller erreicht werden, wenn das Unternehmen mit der Einführung neuer Technologien nicht das Rad neu erfinden muss, sondern nach Bedarf sofort auf innovative Technologien zugreifen kann.
Unternehmen, die sich für XaaS entscheiden, können mit dem As-a-Service-Modell Kosten senken und IT-Bereitstellungen vereinfachen. Mit jedem zusätzlichen Cloud-Service kann ein Unternehmen Teile seiner internen IT-Infrastruktur abbauen, was zu weniger Servern, Festplatten, Netzwerk-Switches, Software-Bereitstellungen und mehr führt. Und weniger lokale IT bedeutet weniger physischen Aufwand – wie z. B. Platz für Geräte, Strom und Kühlung. Dies ermöglicht es dem IT-Personal, sich auf wichtigere Projekte mit Mehrwert für das Unternehmen zu konzentrieren. Darüber hinaus werden durch die Verwendung eines externen Dienstes anstelle einer lokalen Technologie viele Kapitalkosten in die Betriebskosten für das Unternehmen verschoben.
Es gibt unzählige Beispiele für XaaS. Die gängigsten sind Software as a Service (SaaS), Plattform as a Service (PaaS) oder Infrastruktur as a Service (IaaS). Der Erfolg der aaS-Modelle wird auch die Einführung von Automatisierungslösungen as a Service beflügeln.
Trend 2: RPA as a Service (RPAaaS)
RPA as a Service ist dabei die einfachste und schnellste Art und Weise, um die Vorteile von Robotic Process Automation (RPA) zu nutzen. RPA als Service bedeutet, dass Unternehmen die vielen Vorteile von RPA ohne die Vorabkosten, Unannehmlichkeiten und den Wartungsaufwand für den Kauf eigener RPA-Technologie oder die Beschäftigung interner RPA-Developer nutzen können. RPAaaS bietet eine Auswahl von sofort einsatzbereiten RPA-Diensten und Werkzeugen, auf die über ein monatliches Abonnement zugegriffen werden kann.
RPAaaS löst das Problem fehlender Inhouse-Entwicklungsressourcen nicht nur durch die Bereitstellung der Entwicklungsplattform, sondern auch durch das Angebot buchbarer, qualifizierter RPA-Experten, seien es RPA-Business Analysten, RPA-Developer oder RPA-Architekten. Durch das Modell der nach Bedarf buchbaren Ressourcen können Lastspitzen flexibel ausgeglichen und die Zeitpläne zur Skalierung von Bots eingehalten werden. RPAaaS wird die Entwicklungs- und Bereitstellungskosten senken und den Bedarf an wirkungsvollen und wiederverwendbaren Automatisierungskomponenten schnell und effektiv befriedigen.
Die Verlagerung von Automatisierungsassets in die Cloud und deren Nutzung dort, eröffnet auch finanziell eingeschränkten Unternehmen einen Weg, die geplante Geschäftsprozessautomatisierung in Angriff zu nehmen oder vorhandene Automatisierungsansätze zu skalieren, ohne qualifiziertes Automatisierungspersonal einstellen zu müssen.
Bei RPA als Service muss ein Unternehmen keine eigenen Server, Lizenzen oder professionellen Services erwerben. Damit bietet sich RPAaaS auch für Unternehmen an, die nur für einen begrenzten Zeitraum den Einsatz von RPA planen. Denn in diesem Fall macht es keinen Sinn, teure RPA-Technologie zu erwerben, die nach Abschluss eines bestimmten Projekts oder Zeitraums nicht mehr verwendet wird.
RPA as a Service hat das Potenzial, sich 2021 durchsetzen mit bedarfsgerechten Transaktionspreisen und einer nahtlosen Cloud-Bereitstellung.
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Trend 3: RPA Only-Dienstleister werden zu Automatisierungssystemintegratoren
RPA Only-Dienstleister werden sich zu Automatisierungssystemintegratoren entwickeln müssen, wenn sie wirklich intelligente Automatisierungsdienste anbieten wollen, die RPA mit Data Science, Machine Learning und andere innovative Technologien zu größeren Expertenlösungen verbinden. In den vergangenen Jahren entwickelten sich die RPA-Angebote vom einfachen Bot mit geringer Komplexität zu vertikal und horizontal ausgerichteten Speziallösungen. Mittlerweile ermöglichen Konzepte der intelligenten Automatisierung innerhalb von automatisierten Prozessen auch Entscheidungen auf der Basis vorhandener Informationen bzw. „gesammelten“ Wissens zu treffen.
Big Data, Künstliche Intelligenz, Cloud-Dienste und das Internet der Dinge (IoT) bilden eine Grundlage für aufstrebende digitale Technologien, die Unternehmen benötigen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Es ist weit mehr als nur RPA erforderlich, um belastbare operative Exzellenz zu liefern. Kritische Vorgänge, Infrastrukturen und Datenprozesse mit robusteren Orchestrierungs- und Automatisierungstools, die programmatische Integrationen und tiefere Funktionen bieten, müssen automatisiert werden.
Professional Services-Anbieter, die nur RPA anbieten, werden einen Technologiewandel erleben, der sie dazu zwingen wird, sich mit anderen Spezialisten zusammenzuschließen, um an hochkomplexen Lösungen mitarbeiten zu können. Die RPA-Anbieter, die in der Lage sind, sich weiterzuentwickeln und fortschrittliche Technologiefunktionen nahtlos in ihr Automatisierungsbetriebsmodell zu integrieren, werden 2021 und darüber hinaus wettbewerbsfähiger sein.
Trend 4: Sprachgesteuerte Intelligenz startet durch
Sprachgesteuerte Künstliche Intelligenz ist die Technologie, die Spracherkennungssoftware, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Maschinelles Lernen zusammenbringt, um Konversationsinteraktionen zwischen Menschen und sprachgesteuerten Geräten zu ermöglichen.
Sprachgesteuerte KI, wie Amazons Alexa oder Googles Assistant, dienen heute schon als Tor zum Internet der Dinge und dem vernetzten Zuhause. Sie führen die Befehle ihrer Nutzer aus, bieten Informationen, Unterhaltung, Nutzen und Bequemlichkeit und ermöglichen es den Verbrauchern, die Werbung zu umgehen, die sie normalerweise auf einem Bildschirm sehen würden.
Neue skalierbare Ansätze für die automatisierte Spracherkennung, z. B. mit Hilfe von Sprachmodellen für neuronale Netze, mit Techniken aus der Linguistik und der experimentellen Psychologie kombiniert mit einer exakten Datenanalyse, sind der Motor für den Einsatz von sprachgesteuerter KI. Die Akzeptanz von NLP und automatisierten Spracherkennungsfunktionen (ASR) wird durch Covid-19 und die damit verbundene Zunahme der Fernarbeit einen zusätzlichen Schub erhalten.
In der Post-COVID-Welt, die wahrscheinlich virtueller und digitaler sein wird, wird die Akzeptanzschwelle für jede KI-Lösung mit dem Versprechen der Bequemlichkeit steigen. Und mit der zunehmenden Verbreitung von Sprachassistenten und sprachgesteuerten Lautsprechern wird sprachgesteuerte KI eine immer größere Rolle bei der Kundeninteraktionen und der Suche spielen.
Sprachgesteuerte KI wird die Geschäftswelt nachhaltig verändern. Angesichts dieser Entwicklung ist es wichtig, sprachgesteuerte Künstliche Intelligenz zu einem frühestmöglichen Zeitpunkt in die digitale Geschäftsstrategie zu integrieren, damit nicht das Zeitfenster verpasst wird, in dem Unternehmen in ihrer Branche führend sein können oder bevor es zu schwierig ist, den technologischen Vorsprung der Mitbewerber aufzuholen.
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Trend 5: KI und Cloud gehen eine Symbiose ein – Cloud Automation
Cloud Computing ist in den vergangenen Jahren immer beliebter geworden. Das manuelle Bereitstellen und Betreiben von Funktionen wie Skalieren, Konfigurieren von Ressourcen, Einrichten virtueller Maschinen und Überwachen der Leistung ist repetitiv, ineffizient und häufig fehleranfällig und kann die Verfügbarkeit beeinträchtigen.
Im Rahmen der Cloud Automation tragen KI-basierte Automatisierungstools zur Optimierung der optimalen Leistung des Systems und seiner Ressourcen bei, indem sie Aktivitäten im Zusammenhang mit Cloud Computing optimieren. Sie können die Effizienz weiter verbessern, indem sie sich wiederholende Aufgaben verwalten oder Entscheidungen über Kapazitäts- oder Leistungsverteilung in Echtzeit treffen. Durch die Verwendung der Automatisierung zum Ausführen von Workloads in einer Cloud-Umgebung anstatt vor Ort können Unternehmen ihre Ressourcen maximieren.
Die Cloud-Automatisierung kann Aufgaben wie automatisierte Speicherung und Sicherung, Verwaltung von Sicherheit und Compliance, Änderung von Konfigurationen und Einstellungen sowie Bereitstellung von Code umfassen. Die Cloud-Automatisierung rationalisiert Aufgaben oder Prozesse, um die Effizienz zu verbessern und die manuelle Arbeitsbelastung zu verringern.
Die Cloud ist ein effektiver Weg, um das Geschäftswachstum mit Skalierbarkeit und Flexibilität voranzutreiben. Die Cloud-Automatisierung bietet Unternehmen darüber hinaus die Möglichkeit, die Innovationsmaschine ihres Unternehmens weiter zu befeuern, indem Ressourcen freigesetzt werden, die tatsächlich Zeit für wichtige, zukunftsweisende strategische Entscheidungen benötigen.
Trend 6: Embedded Intelligence erweitert die Automatisierung
Embedded Intelligence ist ein Begriff für einen selbstreferenziellen Prozess in der Technologie, bei dem ein bestimmtes System oder Programm in der Lage ist, seine eigenen Vorgänge zu analysieren. Eingebettete Intelligenz ist häufig in Geschäftsprozessen, Automatisierungsprogrammen oder aufgabenbasierten Ressourcen enthalten. Mit Hilfe von Embedded Intelligence können Unternehmen die Bereitstellung von Technologie in Unternehmensumgebungen intelligenter gestalten. Embedded Intelligence kann viele Formen annehmen.
Künstliche Intelligenz (KI) befasst sich mit der Automatisierung von intelligentem Verhalten. So ermöglichen Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Optical Character Recognition (OCR) die Automatisierung von Arbeitsabläufen und die Digitalisierung von Workflows.
Embedded Intelligence im Rahmen einer Automatisierungslösung kann beispielsweise aus Dashboard- und Berichtstools bestehen, die Daten über die Funktionsweise eines Programms automatisch zusammenfassen und an menschliche Entscheidungsträger zurückgeben. Ein Analysewerkzeug, das sich auf eine bestimmte digitale Aufgabe konzentriert, wird häufig als eingebettete Intelligenz eingestuft, da es selbstreferenziell ist – es sieht, was das Programm tut und zu Änderungs- und Verbesserungszwecken berichtet, was dieses spezielle Programm in der Vergangenheit getan hat.
Embedded Intelligence erweitert die Automatisierung zur Intelligent Automation und wird in den kommenden Jahren zum Wachstumsmotor für Unternehmen. Wer dieses Thema nicht angeht, läuft Gefahr, im Wettbewerb zurückzufallen.
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Trend 7: APIs als Schlüssel zum Aufbau von Skaleneffekte
Waren Anwendungsprogrammierschnittstellen (Application Programming Interface – APIs) früher weitgehend auf technische Bereiche beschränkt, indem sie die Kommunikation verschiedener Programmsysteme untereinander ermöglichten, werden sie zu einem immer bedeutenderen Motor für das Geschäftswachstum. Als Bindegewebe zwischen Technologien und Organisation ermöglichen APIs Unternehmen, Daten zu monetarisieren, profitable Partnerschaften aufzubauen, neue Wege für Innovation und Wachstum zu beschreiten und Skaleneffekte zu erzielen. Vor allem die Realisierung von Skalenvorteilen schafft für Unternehmen signifikante Wettbewerbsvorteile.
APIs erlauben es, einerseits Services schnell extern zu beziehen und andererseits durch eine einheitliche Schnittstellenbeschreibung Plattformen für Dritte zu öffnen und diese als Partner in die eigene Wertschöpfungskette zu integrieren. Auf diese Weise lassen sich eigene Kompetenzen durch das Angebot der eigenen Services monetarisieren. In der digitalen Welt von morgen werden mehr als jemals zuvor alle Partnerschaften auf APIs basieren.
Trend 8: Digitale Cybersicherheit
In den letzten zehn Jahren hat sich die digitale Landschaft unserer Welt enorm weiterentwickelt und ermöglicht einen grenzenlosen Informations- und Kommunikationsaustausch in Echtzeit. Ein wesentlicher Teil der Daten heutzutage ist dabei vertraulicher Natur, sei es geistiges Eigentum, Finanzdaten, persönliche Informationen oder andere Arten von Daten, für die ein unbefugter Zugriff oder eine unbefugte Offenlegung negative Folgen haben könnte. Mit dem Anstieg des Maschinellen Lernens und den ständig aufkommenden neuen Technologien, wie dem Internet der Dinge (IoT), nimmt die Vielfalt der Angriffe zu und diese werden zugleich immer ausgefeilter, organisierter und schwerer zu erkennen. Die schwierigste Herausforderung bei der Cybersicherheit ist die sich ständig weiterentwickelnde Natur der Sicherheitsrisiken und die zunehmende Komplexität der Cyber-Angriffe.
Da auch in naher Zukunft Corona bedingt deutlich weniger Mitarbeiter im Unternehmen im selben sicheren Netzwerk arbeiten, ist es wichtig, dass Unternehmen ihre Cybersicherheitsstrategien ständig überprüfen und sie auf Heimnetzwerke und mobile Work-from-Home-Geräte ausweiten.
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Trend 9: Autonome DevOps-Automatisierung wird zur neuen Normalität
Die Automatisierung der Einrichtung und Konfiguration der Infrastruktur sowie die Softwarebereitstellung sind die wichtigsten Highlights der DevOps-Praxis in der Zukunft. Die Automatisierung in DevOps erhöht die Geschwindigkeit und Konsistenz, sorgt für eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit und erhöht die Anzahl der Lieferungen. RPA-Tools helfen dabei, manuelle und fehleranfällige Aufgaben zu automatisieren, um die Produktivität zu steigern. Die Automatisierung in DevOps umfasst den gesamten Entwicklungszyklus. Im Detail geht es um die Automatisierung
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der Infrastruktur,
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des Konfigurationsmanagements,
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der Bereitstellungsautomatisierung,
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des Leistungsmanagements,
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der Protokollverwaltung,
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der Überwachung.
Darüber hinaus wird die Erweiterung digitaler Apps sowie die Automatisierung von End-to-End-Benutzerströmen und -Tests Realität.
Durch die DevOps-Automatisierung können mehrere Echtzeitberichte erstellt werden, die eine konsolidierte Ansicht aller Vorgänge in einem Projekt bieten. In einem automatisierten DevOps-Szenario werden werkzeugübergreifende Integrationsdaten automatisch in einem zentralen Repository gespeichert. Auf diese Weise können Benutzer verschiedene Arten von Echtzeitberichten erstellen.
Internet-, Konnektivitäts- und Softwaretechnologien haben die Erwartungen der Kunden an Serviceleistung, Zuverlässigkeit und Qualität erhöht. Unternehmen müssen künftig schneller als je zuvor reagieren. Das Konzept der Automatisierung in DevOps sorgt für die nötige Flexibilität und effektive Zusammenarbeit zwischen allen Mitgliedern der DevOps-Organisation.
Trend 10: Hyperautomation ist RPA in Overdrive
Unternehmen profitieren vom rasanten Anstieg der KI, indem sie intelligente Automatisierung als Teil einer integrierten Lösung einsetzen. Die Zeiten, in denen man nur auf eine generische Prozessautomatisierung via RPA setzen konnte, sind vorbei. Unternehmen suchen KI-gesteuerte Automatisierungslösungen, um ihre täglichen Herausforderungen zu lösen. Denn RPA-Bots stoßen bei der Lösung komplexerer End-to-End-Back-Office-Aufgaben an ihre Grenzen, insbesondere bei Aufgaben mit unstrukturierter Dateneingabe.
Hier kommt die nächste Stufe der Prozessautomatisierung ins Spiel – die sogenannte Hyperautomation. Hyperautomation ergänzt RPA um die ganze Bandbreite Künstlicher Intelligenz (KI), um mit unstrukturierten Informationen umzugehen, so dass die Anzahl möglicher Anwendungsfälle für die Automatisierung exponentiell zunimmt. Das ist der Ansatz, um eine End-to-End-Automatisierung von allem zu erreichen, was automatisiert werden kann.
Hyperautomation orchestriert die Automatisierung durch mehrere Methoden, einschließlich APIs, Befehlszeilenschnittstellen, Datenbanken und natürlich auch RPA. Dabei setzt Hyperautomation auf KI – zum Beispiel um Eingabedaten zu analysieren und klassifizieren, wenn die Eingangsdaten unstrukturiert sind. Anstatt lediglich einfache Aufgaben basierend auf Tabellenkalkulationsdaten zu automatisieren, kann Hyperautomation durch den Einsatz von NLP und ML Aufgaben ausführen, die beispielsweise auf Echtzeitgesprächen mit Mitarbeitern und Kunden basieren oder Voicemails analysieren, um festzustellen, was von den Kunden angefordert wurde.
Das Aufkommen der Hyperautomation-Denkweise ist eine wichtige Entwicklung, die es Unternehmen ermöglicht, auch in herausfordernden Zeiten mit den aktuellen Marktentwicklungen Schritt zu halten und sowohl vergangene als auch aktuelle Daten zu nutzen, um im Wettbewerb erfolgreich zu agieren. Dies macht Hyperautomation für Unternehmen im Jahr 2021 so wertvoll.
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Fazit:
Durch die Pandemie beschleunigt, wird eine umfassendere und agilere Implementierung der Automatisierung in allen Funktionen eines Unternehmens zur obersten Priorität. Durch die Möglichkeit für Citizen Developer ohne Programmierkenntnisse, Prozesse und Aufgaben zu automatisieren, können Unternehmen ihre Prozesse noch viel flexibler und schneller an sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen.
Dabei werden KI und Maschinelles Lernen in noch stärkerem Maße die Arbeit der Mitarbeiter unterstützen und bei der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine helfen. Gepaart mit einer Kultur des modernen Engineerings (Agile, DevOps) und einer kontinuierlichen Innovationsmentalität öffnet die Automatisierung in der Softwareentwicklung und im Anwendungsmanagement der IT die Tür, ein Innovationspartner für das Unternehmen zu werden, und ermöglicht Unternehmen, ihre Ressourcen noch effektiver zu nutzen.
