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In diesem Beitrag wird die Entwicklung von der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) zur intelligenten Automatisierung (IA) beschrieben. Wir betrachten die Unterschiede beider Prozessautomatisierungen, die technologischen Veränderungen, wie sich die Erwartungen der Menschen ändern und warum die intelligente Automatisierung für Unternehmen existenziell wichtig ist. Abschließend befassen wir uns damit, was CEOs tun müssen, damit die Einführung der Prozessautomatisierung zum Erfolg wird.
Fangen wir an!
RPA ist eine Technologie zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, die den Menschen bei der Interaktion mit Softwaresystemen über grafische Benutzeroberflächen oder APIs imitieren kann. Die intelligente Automatisierung ist eine Weiterentwicklung dieser Technologie. IA kombiniert RPA mit modernen Technologien wie künstlicher Intelligenz, präskriptiver Analytik, intelligenter Dokumentenverarbeitung und Prozess- sowie Task-Mining. Das Ergebnis sind ganze Geschäftsprozesse, die in Echtzeit denken, lernen und mit Menschen im Team zusammenarbeiten.
Wie sieht der Weg von RPA zu IA aus?
Klassische RPA konzentriert sich auf regelbasierte Prozesse mit strukturierten Daten. Ein Beispiel ist das Verschieben von Daten von einem System in ein anderes. IA ermöglicht jedoch datengesteuerte Prozesse mit unstrukturierten Daten, z. B. die Bewertung eines Versicherungsanspruchs bei einem Autounfall durch die Analyse und Klassifizierung von Bildern sowie die Entscheidungsfindung oder Empfehlungen zum Anspruchsergebnis.
Dieser Wandel bedeutet, dass sich die Automatisierung von Aufgaben der Informationsarbeiter, die traditionell auf komplette Datensätze zugreifen, sie übertragen und Berechnungen durchführen, um eine begrenzte Anzahl von Ergebnissen zu erzielen, zu der Automatisierung von Aufgaben der Wissensarbeiter verlagert wird, deren Entscheidungsfindung auf der Basis unvollständiger Informationen zu höchst unterschiedlichen Ergebnissen führen kann.
Von deterministischen Arbeitsweisen unter Verwendung von Entscheidungsbäumen, die mit jeder neuen Variable exponentiell wachsen, bis hin zu probabilistischen Arbeitsweisen, die von tiefen neuronalen Netzen unterstützt werden, die viele verschiedene Variablen für ein optimales Ergebnis ausgleichen können.
Intelligente Automatisierung ermöglicht Anwendungsfälle, bei denen maschinelles Lernen zum Einsatz kommt, um Interaktions-, Transaktions-, Finanz- und Betriebsdatenquellen zusammenzuführen, um nicht nur Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auch um zu segmentieren, Profile zu erstellen und Entscheidungen zu treffen.
Während bei RPA die digitalen und menschlichen Mitarbeiter getrennt sind, erlaubt die Intelligente Automatisierung digitalen Mitarbeitern mit Menschen zusammenzuarbeiten.
Welche technologischen Veränderungen treiben die intelligente Automatisierung an?
Zweifellos werden die der Intelligenten Automatisierung zugrundeliegenden Technologien immer schneller, benutzerfreundlicher, demokratischer, leistungsfähiger und kosteneffizienter. Im Mittelpunkt steht das maschinelle Lernen, insbesondere das Deep Learning. Deep Learning mit Neuronen und Synapsen ähnelt der Funktionsweise biologischer Gehirne. Es ermöglicht digitalen Robotern, mithilfe von Computer Vision zu sehen, Sprache über natürliche Sprachprozesse zu verstehen und mithilfe natürlicher Spracherzeugung zu antworten. Es erlaubt die Bestimmung der zugrundeliegenden Prozesse durch Prozesssynthese und das Verstehen ihres menschlichen Gegenübers durch affektive Datenverarbeitung.
Zudem beobachten wir eine umfassende Verlagerung von schwer skalierbarer lokaler Software zu Public/Private-Cloud-fähigen Microservices, die sich mühelos skalieren lassen.
Selbst das Internet of Things, das im Prinzip aus dummen, Daten an Server sendenden Sensoren besteht, macht dem Internet der Verhaltensweisen, das Verhaltenswissenschaften, Edge Analytics und Sensoren kombiniert, um das Wie und Warum zu verstehen und weit über die bloße Berichterstattung über den Ist-Zustand hinauszugehen.
Wie verändern sich Prozesse durch die intelligente Automatisierung?
Wir befinden uns auf dem Weg zu autonomen Systemen – von der manuellen Erkennung und Bewertung von Prozessen bis hin zur automatischen Erkennung und Bewertung durch Prozess- und Task-Mining.
Vom manuellen Auffinden und Integrieren von Systemen und Daten bis hin zum automatischen Auffinden und Integrieren durch semantische Analyse. Von der manuellen Erstellung und Pflege von Prozessen bis hin zur automatischen Generierung von Prozessen, die sich selbst reparieren und selbst verwalten können.
Von der manuellen Verwaltung und Skalierung des Automatisierungsportfolios bis hin zum Fly-by-Wire-Management und der automatischen Skalierung einer flexiblen Belegschaft aus Digital Workern, die nach Bedarf wächst und expandiert.
Und von der Trennung menschlicher und automatisierter Aufgaben zu ineinandergreifenden Prozessen, die nahtlos von Menschen am ihre digitalen Kollegen übergeben werden.
Wie verändern sich die Erwartungen der Menschen auf dem Weg zur intelligenten Automatisierung?
Wir verändern uns ständig. Eine der grundlegenden Veränderungen, die durch die KI ausgelöst werden, ist jedoch die Transformation der Mitarbeiter von Informationsarbeitern, die Daten extrahieren und von einem System in ein anderes verschieben, in Mitarbeiter, die durch Automatisierung zu Wissensarbeitern werden, wobei sie ihre Zeit auf hochwertige Interaktionen mit Kunden aufwenden und ihre Kreativität nutzen können, um Probleme zu lösen und neue und bessere Dienstleistungen und Produkte zu schaffen.
Infolgedessen erwarten Mitarbeiter zunehmend mehr Flexibilität, weniger Präsentismus und mehr Rücksichtnahme im Bezug auf ihren mentalen und emotionalen Zustand. Sie erwarten auch mehr Transparenz und Fairness von den IA-Systemen, die Diskriminierung rational und unvoreingenommen erkennen und angehen.
Aus diesen Gründen sollten sich Unternehmen mit intelligenter Automatisierung befassen
Zufriedenere Kunden und zufriedenere Mitarbeiter, da intelligente Automatisierung den Mitarbeitern die Möglichkeit gibt, sich auf wichtige Interaktionen zu konzentrieren.
Kürzere Markteinführungszeiten für neue Produkte und Dienstleistungen durch die Flexibilität, die schnell neukonfigurierbare IA-Systeme bieten.
Weitaus größere Möglichkeiten für die Innovation von Geschäftsmodellen, die einen Mehrwert aus Abteilungen des Unternehmens ziehen, die heute entweder zu starr oder aufgrund von Silos schwer zu entwickeln sind.
Der Einsatz eines unbegrenzten Personalbestands, der zudem jederzeit erweitert werden kann, um die Nachfrage in Echtzeit zu erfüllen, führt zu einer kontinuierlichen Steigerung des Umsatzes.
Was sollten Führungskräfte und die Unternehmensleitung tun, um die Vorteile der intelligenten Automatisierung zu nutzen?
Zweifelsohne sollten Führungskräfte intelligente Automatisierung als strategische Notwendigkeit und nicht als taktische Lösung positionieren – sie sollten eine Vision formulieren und die Prioritäten klar formulieren, um sofort handeln zu können, bevor ihre Mittbewerber sie überholen.
Die Führungskräfte sollten alle Mitarbeiter miteinbeziehen, indem sie mehr Vertrauen und Verantwortung in Bezug auf die Einbindung der Intelligenten Automatisierung bei der Belegschaft fördern. Dabei sollten sie in die Fähigkeiten der Mitarbeiter investieren. Dies ist besonders wichtig im Bezug auf zwischenmenschliche Fähigkeiten wie Mitgefühl, emotionale Intelligenz, Kundeninteraktionen, Bewältigung von komplexen Aufgaben in mehreren Wissensbereichen, sowie Improvisation und Entscheidungsfindung bei Mehrdeutigkeit.
Unternehmen sollten die Talentpipeline vergrößern oder Fortbildungen anbieten, um Automatisierungen skalieren zu können, insbesondere in den Bereichen Prozessoptimierung und intelligentes Geschäftsmanagement.
Die Strategie sollte die Einbeziehung der Mitarbeiter in die Neugestaltung von Prozessen zur Verbesserung der Servicequalität, zur Bewältigung der Komplexität und zum Aufbau engerer Kundenbeziehungen beinhalten.
Und schließlich sollten sich Führungskräfte über Automatisierungssilos im Klaren sein und das wachsende Automatisierungsportfolio des Unternehmens rationalisieren, indem sie die passenden Tools für die anstehenden Aufgaben auswählen, sich dabei aber weiterhin auf Projektaufsicht, Governance und das Mitarbeitererlebnis fokussieren.