Automatisierung bleibt eines der Kernthemen in der digitalen Transformation. Laut einem Bericht zum Stand der Prozessorchestrierung geben 90 Prozent der IT-EntscheidungstrƤger:innen an, dass ihre Unternehmen in den nƤchsten zwei Jahren mehr in die Automatisierung investieren werden.
Ćhnlich waren die Ergebnisse in den Jahren zuvor – Unternehmen haben immer geplant, ihre Automatisierungsausgaben zu erhƶhen. Trotzdem ergab die Studie, dass der Anteil der automatisierten Prozesse in den Unternehmen stagniert, was die Frage aufwirft: Was steht der Automatisierung im Weg?
Untersuchungen von McKinsey bestƤtigen, dass Teams mit der Automatisierung mƶglicherweise nicht so erfolgreich sind wie erhofft: 65 Prozent der kleineren Unternehmen berichteten von Erfolgen bei der Automatisierung, im Gegensatz zu 55 Prozent bei groĆen Unternehmen. Die gute Nachricht ist, dass sich viele der auftretenden Herausforderungen mit der richtigen Automatisierungsstrategie leicht bewƤltigen lassen. Im Folgenden werden drei Herausforderungen nƤher betrachtet, und wie sich diese bewƤltigen lassen.
Unzureichende Kommunikation zwischen den Stakeholdern
Als eine der grƶĆten Herausforderungen bei der Implementierung von Automatisierung nennen viele Teams die mangelnde Abstimmung zwischen Fachabteilungen und IT Stakeholdern. Ganze 68 Prozent der Organisationen geben an, dass die MissverstƤndnisse zwischen diesen Teams dazu fĆ¼hren, dass etwas Falsches entwickelt oder an Kunden ausgeliefert wird. 64 Prozent sagen zudem, dass schlechte Erfahrungen aufgrund dieser MissverstƤndnisse Kunden zur Konkurrenz treiben.
Warum ist das so? Mehr als 50 Prozent der Unternehmen berichten von einer Diskrepanz zwischen IT-EntscheidungstrƤger:innen und Fachabteilungsleiter:innen in Bezug auf ihre Prozesse. Doch es gibt nicht nur Probleme mit den Prozessen ā 35 Prozent sagen, dass MissverstƤndnisse zwischen den Teams ihren Zielen der digitalen Transformation im Weg stehen.
Der erste Schritt einer jeden Automatisierungsstrategie sollte daher die Abstimmung sein. Viele Teams verzeichneten Erfolge, indem sie ein dezentrales Center of Excellence implementiert haben, in dem ein Expertenteam fĆ¼r den Austausch von Best Practices, Technologien und wiederverwendbaren Komponenten zur Automatisierung von Prozessen verantwortlich ist.
Andere wiederum stellen fest, dass eine enge Abstimmung bereits in der Phase der Prozessmodellierung und -gestaltung erfolgen muss. Offene Standards wie Business Process Model and Notation (BPMN) und Decision Model and Notation (DMN) kƶnnen sowohl technischen als auch geschƤftlichen Stakeholdern dabei helfen, anhand leicht verstƤndlicher Flussdiagramme zu visualisieren (und zu Ƥndern), wie ein Prozess aussehen wird ā bevor der Prozess in die Produktion geht.
Herausfordernde Integration von vielen verschiedenen Technologien
Die Pandemie beschleunigte die Digitalisierung, und im Rahmen dieser auch die EinfĆ¼hrung von punktuellen Technologielƶsungen fĆ¼r spezifische Probleme. Heute kƤmpfen Unternehmen mit den Folgen. 42 Prozent der IT-Leiter:innen geben an, dass die mangelnde Integration dieser Tools ihren Zielen der digitalen Transformation im Wege steht. Fast alle (94 Prozent) sind sich einig, dass es entscheidend ist, neue Plattformen und Technologien schnell zu integrieren. Doch nicht immer gelingt diese Integration mit Automatisierungstechnologien.
Moderne Prozesse sind hƤufig komplex. 60 Prozent der EntscheidungstrƤger in Unternehmen und IT schƤtzen, dass bei den Automatisierungsinitiativen ihres Unternehmens 26 oder mehr Systeme beteiligt sind. Erfolgreiche Unternehmen realisieren eine umfassende Automatisierung, die sich Ć¼ber verschiedene technologische Lƶsungen erstreckt und sowohl Legacy-Systeme als auch RPA-Tools umfasst. Untersuchungen von Deloitte zeigen, dass 92 Prozent jener, die fortgeschrittene Automatisierungslƶsungen nutzen, entweder jetzt schon von der End-to-End-Automatisierung profitieren, oder davon ausgehen, dass sich diese in den nƤchsten drei Jahren auszahlen wird.
Die Orchestrierung eines Prozesses Ć¼ber alle seine Endpunkte hinweg ā egal, ob es sich um eine Person, ein System oder ein GerƤt handelt ā ist entscheidend fĆ¼r den Erfolg eines Prozesses. Diese Ebene der Orchestrierung ist den einzelnen, punktuellen Lƶsungen zur Automatisierung einzelner Aufagben Ć¼bergeordnet und maximiert vorhandene Investitionen in Technologie.
Schwierigkeiten bei der Skalierung der Automatisierung
In Organisationen ist es weiterhin eine Herausforderung, die Automatisierung zu skalieren oder den Automatisierungsgrad zu erhƶhen. Obwohl die Investitionen von IT-Teams in die Automatisierung in den letzten Jahren kontinuierlich stiegen, blieb der Anteil der automatisierten Prozesse in Organisationen zwischen 2023 und 2024 unverƤndert. Wie erklƤrt sich diese Stagnation?
Hier spielen verschiedene Dynamiken eine Rolle. Ein groĆes Problem ist die oben beschriebene fehlende Kommunikation innerhalb der Organisationen. Damit verbunden ist die Herausforderung, bestehende Prozesse zu visualisieren und zu pflegen, bevor weitere dazu kommen. Je mehr Aufgaben automatisiert werden, desto schwieriger wird es, unternehmenskritische Prozesse aufrechtzuerhalten ā das geben 68 Prozent der befragten Unternehmen an. Und 58 Prozent sagen, dass es immer schwieriger wird, End-to-End-Prozesse zu visualisieren, wenn die Automatisierung zunimmt. Wartung und Visualisierung gehen dabei Hand in Hand.
Um Automatisierung wirkungsvoll zu skalieren, ist es entscheidend, dass mehr Teams Einblick in bestehende Prozesse haben und diese aktiv steuern kƶnnen. Diese Transparenz kann durch ein Dashboard oder eine Heatmap erreicht werden. So lƤsst sich Ć¼berprĆ¼fen, ob die automatisierten AblƤufe wie erwartet funktionieren. Neben der Visualisierung und Erfolgsmessung mĆ¼ssen Teams jedoch auch eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung etablieren. Das bedeutet, bestehende Prozesse strategisch anzupassen und zusƤtzliche Automatisierung einzufĆ¼hren, wenn es sinnvoll ist.
Der erste Schritt hin zu kontinuierlicher Verbesserung besteht darin, klare Ziele zu definieren und die passenden Erfolgskennzahlen festzulegen. Ein Beispiel: Ein Hypothekenanbieter mƶchte den Antragsprozess fĆ¼r Kunden effizienter gestalten. Wichtige technische Metriken wƤren hier etwa die Bearbeitungsdauer der AntrƤge oder die Fehlerraten, die dann auf geschƤftsrelevante Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit oder Konversionsraten Ć¼bertragen werden. Wenn diese Faktoren berĆ¼cksichtigt werden, kƶnnen Teams die Prozessleistung effektiv messen, gezielt verbessern und so den GeschƤftserfolg steigern.
Mit dem Fokus auf diese drei Bereiche kƶnnen sowohl Fachabteilungen als auch IT Teams ihre Automatisierung signifikant verbessern und ihre Ziele erreichen. Die wichtigste Erkenntnis? Prozessautomatisierung muss sich von einer Reihe von unabhƤngigen, punktuellen Lƶsungen zu einem strategischen Imperativ entwickeln. Denn in der digitalen Transformation spielt Automatisierung, und die Steigerung des Reifegrads der Automatisierung, eine SchlĆ¼sselrolle, um Kosten zu senken, Effizienz zu gewinnen, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten oder den Unternehmensumsatz zu steigern.