Thought Leadership
Für ihre diesjährigen Prognosen hat SS&C Blue Prism die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (AI) auf die Intelligente Automatisierung analysiert. Im Fokus stehen vor allem neue Technologien, der Plattform-Gedanke, die Mitarbeiter aber auch neue gesetzliche Vorschriften insbesondere im Hinblick auf den Umweltschutz.
Während das Jahr 2023 sehr von Entwicklungen im Bereich Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) geprägt war, stellt sich nun die Frage, welche Auswirkungen sie auf Intelligente Automatisierung haben wird und welchen Einsatz sie in diesem Jahr findet. Als weltweiter Spezialist im Bereich Intelligenter Automatisierung hat SS&C Blue Prism Einblicke von eigenen Experten, Kunden und Analysten gesammelt, um die Trends für 2024 zu identifizieren:
Kombination von GenAI und Intelligenter Automatisierung:
Im vergangenen Jahr gab es bedeutende Innovationen im Bereich der Sprachlernmodelle (Large Language Models = LLMs) und GenAI. Unternehmen planen daher diese Technologien in ihren Geschäftsprozessen zu nutzen, aber gleichzeitig Datensicherheit und Compliance zu gewährleisten. Bevor sie die neuen Technologien implementieren, sollten Unternehmen Anwendungsfälle und ein Risikomanagement festlegen, um Nichteinhaltung, Verstöße und Missbrauch zu vermeiden. Intelligente Automatisierung kann dabei zur Steuerung der Dateneingabe, -ausgabe und Trainingsmodelle von GenAI genutzt werden. Zudem können Unternehmen durch die Kombination von GenAI und Intelligenter Automatisierung die Sicherheit und Transparenz ihrer Datenverwaltung sicherstellen.
Der Ansatz „Automation first“:
Viele Unternehmen werden sich sogenannten „Automation First“-Lösungen zuwenden und den Einsatz von Digital Worker vorantreiben. Dadurch sind sie in der Lage bei bestehenden Prozessen effizienter zu agieren. Schließlich können sie entsprechend der Markt- und Geschäftsanforderungen integriert und skaliert werden, während Unternehmen Governance-Strukturen rund um ihre digitale Belegschaft einrichten. Daher werden sie sich in diesem Jahr auch mit der Frage befassen, wie sie mit Hilfe von Automatisierung die Arbeit auf breiterer Ebene verändern können. Die autonome Automatisierung wird der menschlichen Belegschaft Ressourcen schaffen, um sich mit höherwertigen Aufgaben zu befassen. Dabei wird KI die Entscheidungsfindung verbessern und bei der Lösung von Problemen helfen, wodurch wiederum die Arbeit effizienter wird und die Unternehmensproduktivität steigt.
Die Bedeutung des Plattform-Gedankens:
Auch die Erweiterung von Automatisierungslösungen steht bei Unternehmen auf der Agenda, was das Plattformmodell gegenüber eigenständigen RPA-Angeboten vorantreiben wird. So dürften Anbieter mit einer vorintegrierten, umfassenden Plattform bevorzugt werden. Denn mit solchen Plattform-Play-Angeboten können Kunden den Reifegrad ihrer Automatisierung, ohne sich mit der Implementierung, Integration und Verwaltung einer Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen beschäftigen zu müssen. Mit der Entwicklung von einfacher Aufgabenautomatisierung zu ganzheitlichen All-in-One-Automatisierungslösungen durch Low-Code- oder No-Code-Anwendungen werden Unternehmen ihre Automatisierung mit einem Cloud-Framework, Prozess- und Task-Mining, GenAI und intelligenter Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing = IDP) erweitern. Außerdem können Unternehmen mit Cloud-nativen Automatisierungsplattformen eine hybride digitale Belegschaft flexibler als je zuvor einsetzen.
Strategische Anwendung:
Der disruptive Charakter von Technologien wie GenAI führt dazu, dass immer mehr Unternehmen Intelligente Automatisierung als strategische Anwendung betrachten, die ihnen dabei hilft, einen Mehrwert zu schaffen, der über einfache Kosten- und Personaleinsparungen hinausgeht. Sie werden auf Technologien im Bereich Intelligenter Automatisierung setzen, die die Entwicklungszeit verkürzen, datengesteuerte Analysen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung bereitstellen und dabei helfen, komplexere Prozesse effektiv zu automatisieren. Mit weniger Zeitaufwand für die Entwicklung können Unternehmen somit ihre Abläufe besser planen und zukunftssicherer gestalten.
Leichterer Einstieg in Citizen Development:
Unternehmen möchten Künstliche Intelligenz in ihre Geschäftsprozesse integrieren, wobei menschliche Mitarbeiter die Aufseher der Digital Worker sind, was als Human-in-the-Loop (HITL) bezeichnet wird. Sie werden nach No-Code-Optionen suchen, damit ihre Belegschaft Automatisierungen problemlos erstellen und bereitstellen können. So können Unternehmen den Mangel an technischem Fachwissen überwinden und bessere Ergebnisse durch datengesteuerte Entscheidungsfindung erzielen. Dieser Wandel dürfte mehr Anbieter dazu ermutigen, den Einstieg zu vereinfachen, so dass Citizen Developers APIs ohne Code verwenden können.
ESG-Reporting via Intelligenter Automatisierung:
In diesem Jahr wird für viele Unternehmen die Einhaltung von Nachhaltigkeitsregularien und neuen Anforderungen an die Umwelt-, Sozial- und Governance-Berichterstattung (ESG) sowie das Reporting nach CSRD oberste Priorität haben. Sie müssen entsprechend ihre Treibhausgasemissionen Abfälle, ihren Energieverbrauch, und soziale Faktoren nachverfolgbar machen – viele Unternehmen werden hierfür Intelligente Automatisierung nutzen. Einerseits weil Digital Worker weniger Ressourcen verbrauchen und Geschäftsprozesse optimieren, andererseits weil sie Daten genau, zeitnah und sicher erstellen, erfassen und verwalten können, so dass eine bessere Berichterstattung ermöglicht wird.
Governance und Sicherheit im Einklang:
Angesichts der strengeren Regulierungen für AI und GenAI sowie den ESG-Vorschriften müssen Unternehmen einen strategischen Plan für ihre Automatisierung entwickeln, der mit ihren Geschäftszielen, branchenüblichen Regulierungsstandards und Datenschutzvorschriften übereinstimmt. Diese Governance-Strategien sollten Pläne für Berichterstattung und Transparenz, Datensicherheit, ethische und rechtliche Rahmenbedingungen sowie Prognosen umfassen. Da GenAI eine schnellere Automatisierungsentwicklung vorantreibt, müssen Unternehmen ihre Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen erhöhen, um ihre Entwicklung mit ihren Geschäftsergebnissen und Vorschriften in Einklang zu bringen. Während einige auf Cloud-Dienste setzen, um dies zu erreichen, werden andere weiterhin auf ihre eigene Infrastruktur angewiesen sein, was jedoch ihre Skalierbarkeit beeinträchtigen kann.
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