Kommentar von Dr. Mehrdad Jalali-Sohi, Adesso Hyperautomation, strategischer Technologietrend für Unternehmen

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Gartner erwartet, dass zwölf Technologietrends in den nächsten drei bis fünf Jahren als Kraftmultiplikatoren für digitales Geschäft und Innovation wirken werden. Hyperautomation ist einer dieser Toptrends.

Hyperautomation beschäftigt sich mit der Anwendung von Prozess-Automatisierung in Kombination mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML), um Prozesse zunehmend zu End-to-End zu automatisieren. Der Einsatz von RPA (Robotic Process Automation) hat in den letzten Jahren an Beliebtheit stark zugenommen. Um allerdings komplexe Prozesse zu automatisieren, muss RPA mit kognitiven Fähigkeiten erweitert werden, damit Prozessautomatisierung in eine intelligente Automatisierung umgewandelt wird. Zusätzlich können Unternehmen KI in ihr Vorhaben integrieren und so ihre Automatisierungsvorteile verstärken. KI-Funktionen werden in Geschäftsprozesse eingeführt, wo Bedarf an intelligenteren und innovativeren Lösungen für End-to-End-Prozesse besteht. Damit ist die Evolution der Automatisierung in der Ära der Hyperautomation angekommen.

Die Abbildung 1 zeigt den Evolutionspfad von Hyperautomation. Abhängig vom Grad der Intelligenz einer Lösung gibt es drei verschiedene Automationsstufen: RPA, Intelligent Process Automation und Hyperautomation.

Robotic Process Automation: Dieser Automatisierungsgrad konzentriert sich hauptsächlich auf wiederholende und regelbasierte Prozesse, die nur wenig oder gar kein menschliches Eingreifen erfordern.

Intelligente Automation: Zusätzlich zu den oben genannten Funktionen verfügen RPA-Lösungen über Funktionserweiterungen, die eine auf Beurteilungen basierende Entscheidungsfähigkeit beinhalten. Für diesen Evolutionsschritt werden Vorhersagefunktionen eingerichtet, die vorhandene Datensätze verwenden können, um Muster zu erkennen und zukünftige Trends vorherzusagen. Intelligent Process Automation hilft Organisationen, auf unstrukturierte Daten wie Bilder oder Texte zuzugreifen und diese zu analysieren, die auf andere Weise nicht zugänglich sind.

Hyperautomation: Hyperautomation nutzt die Leistungsfähigkeit von RPA und IPA (einschließlich von KI, ML und Analysen), um komplexe und kritische Geschäftsprozesse zu automatisieren. Die Assimilation dieser Automatisierungselemente macht Hyperautomation zu einem wichtigen Werkzeug der Digitalen Transformation. Hyperautomation kann Unternehmen dabei helfen, ihre Automatisierungsprogramme zu skalieren, organisatorische Barrieren zu überwinden und eine prozessübergreifende Automatisierung zu ermöglichen.

Technologischer Rahmen für Hyperautomation

Welche Technologien bilden ein herausragendes Ökosystem von Hyperautomatisierungs-Tools? Um die Automatisierung vollständig zu nutzen, setzen Unternehmen folgende Technologien ein:

• Process-Mining- und Task-Mining-Tools: zum Identifizieren und Priorisieren von Automatisierungsmöglichkeiten

• Tools für Kosten- und Aufwandreduktion: Die Intelligent Business Process Management Suite (iBPMS)-Tools sind eine Weiterentwicklung der früheren BPMS-Tools und bieten zusätzliche Funktionen für mehr Intelligenz innerhalb von Geschäftsprozessen an. Automatisierungsentwicklungs-Tools zur Reduzierung des Aufwands und der Kosten der Automation. Dazu gehören No-Code- und Low-Code-Entwicklungs-Tools, iPaaS für Integrationen und Workload-Automatisierungstools. Robotic Process Automation (RPA) ermöglicht die Konfiguration von Software, die es Robotern ermöglicht, sich wiederholende, strukturierte Aufgaben in digitalen Systemen automatisch auszuführen. Geschäftslogik-Tools zur Vereinfachung der Anpassung und Wiederverwendung von Automatisierungen, einschließlich Entscheidungsmanagement und Business Rules Management

• Erweitertes KI on TOP: KI- und Machine-Learning-Tools zur Erweiterung der Fähigkeiten von Automatisierungen, einschließlich der folgenden Technologien: Big Data ermöglicht in riesigen Datenmengen, die von Geräten und Applikationen erzeugt werden, zu analysieren und Muster zu erkennen, um optimale Lösungen zu schaffen. Maschinelles Lernen (ML): ML ist die Technologie, die Algorithmen verwendet, um Computern beizubringen, komplexe Aufgaben selbst auszuführen, ohne dass eine zusätzliche Programmierung durch Menschen erforderlich ist. Cobots und Conversational KI: Cobots sind das Paradebeispiel für kollaborative Robotik, also Roboter, die Aufgaben mit menschlichen Arbeitern teilen und Produktionsprozesse revolutionieren. Chatbots: Chatbots sind auf KI, ML und Natural Language Processing basierende Systeme, die in Echtzeit ein Gespräch mit einem Menschen über Text oder Sprache führen können

Die Abbildung 2 zeigt das Technologische Framework für die Hyperautomation.

Was sind die Anwendungsfälle?

Hyperautomation kann von jeder Branche verwendet werden, und in einigen Fällen ist die Technologie anpassbar oder bereits an die Bedürfnisse eines Unternehmens oder dieser Branche angepasst. Hier sind einige branchenspezifische Beispiele, die die Vorteile der Hyperautomatisierung demonstrieren.

• Industrielle Automation: Hyperautomation gleicht einer zweiten industriellen Revolution. Produktionsstätten können Hyperautomatisierungs-Technologien zusammen mit Business Process Management (BPM) nutzen, um qualitativ hochwertigere Produkte in großem Maßstab herzustellen.

• Finanzdienstleistungen: Die Bankenbranche hat ein großes Potenzial für die Implementierung von Hyperautomation. Zu den idealen Kandidaten gehören unter anderem Regulatory Reporting, Marketing, Sales & Distribution, Banking-Dienste in Filialen, Payment- und Lending-Operationen.

• E-Commerce: Das Aufkommen des E-Commerce hat den Einzelhandel zu einem Paradigmenwechsel in Richtung Digitaler Transformation veranlasst. In diesem Zusammenhang können Hyperautomatisierungs-Technologien Einzelhändlern helfen, indem sie ihre zahlreichen Geschäftsbereiche wie Auftragsmanagement, Zahlungsverkehr, Transport, Beschaffung, Lieferantenmanagement, Lagerhaltung und Inventur Risikomanagement, Datenüberwachung automatisieren.

Was sind die Vorteile der Hyperautomation?

Hyperautomation hat zahlreiche Vorteile, die sowohl für die Leistungsfähigkeit eines Unternehmens als auch für das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter sorgen. Diese sind unter anderem:

• Einsatz von Tools und Technologien zur Verwaltung des gesamten Automatisierungszyklus, angefangen von der Prozesserkennung bis hin zur Messung des ROI in großem Maßstab

• Identifizieren und automatisieren von zahlreichen Aufgaben und Geschäftsprozessen durch die Kombination von KI-Technologien mit RPA und BPMS.

• Effektive Orchestrierung der Arbeit zwischen Menschen und Bots mithilfe von Hyperautomation-Technologien.

• Bestehende Prozesse sind schnell optimiert und die Verzögerungen und Prozessdurchlaufbremsen werden erkannt und behoben.

• Mithilfe von Big Data und KI können Business-Informationen aus großen Datenmengen extrahiert und damit Entscheidungen effektiver getroffen werden.

• Im Großen und Ganzen sorgt Hyperautomation für die Senkung der Betriebskosten von Organisationen. Die Kombination von Hyperautomatisierungs-Technologien mit neu gestalteten Betriebsabläufen führt zu einer signifikanten Kostenreduzierung.

Strategie für die Einführung von Hyperautomation

Hyperautomatisierungs-Initiativen werden oft durch ein Center of Excellence (CoE) koordiniert, das vom Top-Management unterstützt wird und die Automatisierungsbemühungen vorantreibt. Der erste Schritt für eine erfolgreiche Hyperautomatisierungs-Initiative beinhaltet folglich den Aufbau eines CoE. CEO-Tätigkeiten umfassen die Identifizierung der zu automatisierenden Prozesse, die Auswahl der geeigneten Automatisierungstools, die Steigerung der Agilität durch die Wiederverwendung der automatisierten Prozesse und die Erweiterung der Automatisierung durch verschiedene Arten von KI-Mechanismen und ML.

Weiterhin soll die Unterstützung der Basis gesichert werden. Immer wenn ein Prozess automatisiert wird, insbesondere bei Hyperautomatisierung, müssen den Mitarbeitern die Ängste vor dem Verlust ihrer Arbeitsplätze genommen werden.

Prozessanalyse: Ein klares Verständnis der Anwendungsfälle zur Optimierung von Prozessen spielt eine wichtige Rolle. Dies kann erreicht werden, indem man sich darauf konzentriert, zu verstehen, wie intelligent ein Prozess sein kann, damit die Kernprozesse entsprechend skaliert und Prozesse mit strukturierten und standardisierten Dateneingaben und Entscheidungsintelligenz verbessert werden können.

ROI sicherstellen: Es muss deutlich erkennbar sein, wie die Automatisierung zu den Geschäftszielen beiträgt: Umsatz, Kosten und Risiko spielen hier eine entscheidende Rolle. Jeder dieser Punkte muss im Vorfeld für Automatisierungsvorhaben geklärt und abgewogen werden.

Implementierungs-Roadmap: Der nächste Schritt zu einer erfolgreichen Hyperautomatisierungs-Initiative besteht darin, eine Implementierungs-Roadmap zu definieren. Die Auswahl der richtigen KI-Lösung oder Kombination von Lösungen kann schwierig sein. Die CIOs sollten mit ihren IT-Infrastrukturteams und anderen Stakeholder zusammenarbeiten, um integrierte Technologie-Roadmaps zu erstellen, in denen sich mehrere Technologien gegenseitig ergänzen. Sobald die Roadmap festgelegt ist, ebnet sie den Weg für die nächsten Schritte der intelligenten Umsetzung.

Zusammenfassung und Ausblick

Hyperautomation kombiniert aufkommende Technologien wie KI mit Automatisierung, um komplexere Probleme zu lösen und Geschäftsprozesse zu vereinfachen. Mit Hyperautomation besteht die Zukunft der Arbeit nicht darin, Aufgaben von Robotern zu erledigen, sondern die Arbeit der Mitarbeiter mit Technologien als Helfer zur Optimierung von Prozessen neu zu denken. Menschen als wichtigste Entscheidungsträger nutzen die Technologie, um Big Data zu interpretieren und die gewonnen Erkenntnisse auf ihre Geschäftsprozesse anzuwenden. Hyperautomatisierungs-Initiativen können auch eine Vielzahl neuer Sicherheits- und Datenschutzprobleme verursachen, da die eingehende Überwachung und Analyse von Geschäftsprozessen mehrere Abteilungen, Dienste und sogar Einheiten über Ländergrenzen hinweg umfasst. Daher müssen Unternehmen geeignete Richtlinien entwickeln, um die Sicherheitslücken bei automatisierter Datennutzung jederzeit überprüfen zu können.

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