Kommentar von Maximilian Baritz, GFT Deutschland Intelligent Automation – wenn der Bot mitdenkt

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Mit Artificial Intelligence, Machine Learning und Analytics erreichen Unternehmen eine neue Etappe auf ihrer Automatisierungsreise. Dabei wandern nicht nur relativ simple, repetitive Aufgaben vom Zuständigkeitsbereich des Menschen zur Maschine. Lernfähige Software-Roboter übernehmen auch komplexe Prozesse und fällen eigenständig Entscheidungen.

Um mit ihren Produkten und Services dem Wettbewerb immer eine Nasenlänge voraus zu sein, stehen Unternehmen vor großen Herausforderungen: Geschäftsabläufe sollen schneller werden, rund um die Uhr wie am Schnürchen laufen, transparent, vernetzt, standardisiert und nachhaltig sein – natürlich bei geringeren Kosten. Aufwendige, manuelle Abläufe in automatisierte Prozesse zu verwandeln, scheint da ein naheliegendes Patentrezept.

Tatsächlich ist Automatisierung im Sinne von Robotic Process Automation (RPA) für viele Firmen längst das Mittel der Wahl. RPA setzt Softwareroboter – kurz Bots – ein, die in erster Linie dazu entwickelt wurden, sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben in digitalen Systemen automatisiert auszuführen. Dazu gehören das Kopieren von Daten zwischen Anwendungen, das Ausfüllen von Formularen und das Extrahieren von Informationen aus E-Mails. Strukturierte und regelbasierte Aufgaben wie die Verarbeitung von Bestellungen, Rechnungen und Zahlungen oder das Schreiben von Berichten können RPA-Bots meist schneller und genauer ausführen als ein Mitarbeiter aus Fleisch und Blut. Selbst mit einfachen Entscheidungen, die auf vordefinierten Regeln basieren, kann ein RPA-Bot betraut werden.

Sobald jedoch Abläufe abweichen, kognitive Fähigkeiten gebraucht werden oder strukturierte Daten ins Spiel kommen, stoßen RPA-Bots an ihre Grenzen. Hier sind weitergehende Ansätze nötig – wie Intelligent Process Automation (IPA).

Automatisierungspotenziale mit neuen Technologien ausschöpfen

IPA integriert innovative Technologien wie Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Optical Character Recognition (OCR) oder Analytik und schafft damit eine neue Generation an Bots. Diese können Muster erkennen, aus Erfahrungen lernen, sich an neue Anforderungen anpassen und auf Basis von Daten – auch unstrukturierten – fundierte Entscheidungen treffen. Mit dieser neuen Selbstständigkeit eröffnen sich in nahezu allen Branchen und Bereichen zusätzliche, sehr lohnende Einsatzmöglichkeiten für die intelligenten Software-Roboter.

Hier eine Auswahl an Beispielen:

• NLP befähigt Chatbots und virtuelle Assistenten im Support dazu, Kundenanfragen auf Basis natürlicher Sprache zu beantworten und hilft mit Sentimentanalysen dabei, die positive, negative oder neutrale Tonalität von Texten zu erkennen. Mit NLP können relevante Informationen aus großen Mengen an Nachrichten und Analysen in Echtzeit extrahiert werden.

• Mithilfe von AI & Analytik erkennen beispielsweise ML-Algorithmen im Risikomanagement automatisch Muster in historischen Kreditdaten. Indem sie das Kundenverhalten und Zahlungshistorien analysieren, können sie Zahlungsausfälle prognostizieren. Darüber hinaus sind sie in der Lage, unstrukturierte Datenquellen wie Nachrichtenberichte oder soziale Medien in kürzester Zeit auszuwerten und Risiken für Finanzmärkte oder Lieferketten zu erkennen. Komplexe AI-Modelle können eine Vielzahl von Parametern und Millionen von Kombinationsvariationen berücksichtigen, um präzise Vorhersagen für Marktentwicklungen zu treffen.

• GenAI im Speziellen kann ebenfalls eine Unterstützung sein: Das Beantworten einfacher Fragen kann mit verschiedenen Tools automatisiert werden und so die Reaktionszeit deutlich verbessern. Mitarbeiter konzentrieren sich nur auf komplexere Fragestellungen, die einen menschlichen Kontakt erfordern. So steigt sowohl die Kunden- als auch die Mitarbeiterzufriedenheit.

Den richtigen Einstieg finden

So vielversprechend und umfassend die Möglichkeiten auch sind, nicht immer bringt intelligente Automatisierung den gewünschten Erfolg. Vor allem unzureichende Vorbereitung oder eine mangelnde Anpassung an die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens können dazu führen, dass die erhofften Vorteile nicht zum Tragen kommen. Es empfiehlt sich daher:

• Im ersten Schritt eine genaue Analyse und Bewertung der eigenen Abläufe, um mit den strategisch passenden Prozessen in die Automatisierung zu starten. So weisen Prozesse mit hoher Komplexität generell ein hohes Potenzial für IPA auf.

• Aber auch die individuelle Situation des Unternehmens gilt es zu berücksichtigen: Welche Prozesse sind besonders relevant? Wie verhalten sich Aufwand und Komplexität im Hinblick auf den erwarteten Nutzen? Lässt sich durch die Implementierung von IPA die Kundenbeziehung deutlich verbessern, etwa durch gezieltere Angebote?

• Ein weiterer kritischer Aspekt ist die Komplexität der Technologie und die nahtlose Integration von Intelligent Automation in die bestehende IT-Infrastruktur. Sorgfältige Planung und enge Abstimmung mit den IT-Teams sind unerlässlich, um die Implementierung effizient und ohne größere Störungen durchzuführen.

Ein schrittweiser Ansatz, bei dem die Automatisierung in gut abgegrenzten Phasen eingeführt wird, kann helfen, den Übergang zu erleichtern. Als „Quick Wins“ können Use-Cases auf Basis von bestehenden RPA-Anwendungen weiterentwickelt werden. So zeigen sich relativ schnell erste messbare Erfolge, die Führungsebene, Mitarbeiter und Kunden vom Sinn der Intelligent Automation überzeugen.

Glückt der Wandel? Eine Frage der Motivation

Tatsächlich wird der Faktor Mensch bei der Umsetzung von IPA häufig unterschätzt. Die Akzeptanz und das Verständnis der Mitarbeiter ist jedoch ausschlaggebend für den Erfolg von intelligenten Automatisierungstechnologien. Denn die damit einhergehenden Veränderungen können Unsicherheiten und Widerstände hervorrufen. Oft bestehen sogar Ängste, bisherige Zuständigkeiten, Einfluss oder den Arbeitsplatz zu verlieren. Um den Wandel im Unternehmen über alle Abteilungen hinweg erfolgreich zu gestalten, ist es entscheidend, dass das Management hundertprozentig dahintersteht und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens auch auf Führungsebene vorgelebt wird. Auf dieser Basis kann die Belegschaft von Anfang an eingebunden werden. Umfassende Schulungsprogramme und eine transparente Kommunikation über die Ziele und Auswirkungen der Automatisierung fördern die Akzeptanz und Begeisterung der Mitarbeiter. Es ist insbesondere wichtig, mögliche Sorgen zu adressieren und aufzuzeigen, dass Intelligent Automation von monotonen Aufgaben entlasten kann und Raum für kreativere Tätigkeiten schafft.

Verantwortungsvolle Automatisierung als Schlüssel

Prescriptive Analytics, selbstlernende Algorithmen und eine zunehmende Vernetzung von Systemen unterstützen Unternehmen dabei, präziser und proaktiver auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren. Erforderlich ist dabei eine ganzheitliche Strategie, die technische, soziale und ethische Aspekte berücksichtigt. Insbesondere der Umgang mit sensiblen Daten sowie die Berücksichtigung von Compliance und rechtlichen Vorgaben wird künftig an Bedeutung zunehmen. Klare Richtlinien und Standards für den verantwortungsbewussten Einsatz von Automatisierungstechnologien werden entscheidend sein, damit Intelligent Automation nicht nur eine Antwort auf die Herausforderungen der Gegenwart ist, sondern zu einer Investition in die Zukunftsfähigkeit des Unternehmens wird.

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