Thought Leadership
Automatisierung bleibt eines der Kernthemen in der digitalen Transformation. Laut einem Bericht zum Stand der Prozessorchestrierung geben 90 Prozent der IT-Entscheidungsträger:innen an, dass ihre Unternehmen in den nächsten zwei Jahren mehr in die Automatisierung investieren werden.
Ähnlich waren die Ergebnisse in den Jahren zuvor – Unternehmen haben immer geplant, ihre Automatisierungsausgaben zu erhöhen. 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 bestätigen, dass Teams mit der Automatisierung möglicherweise nicht so erfolgreich sind wie erhofft: 65 Prozent der kleineren Unternehmen berichteten von Erfolgen bei der Automatisierung, im Gegensatz zu 55 Prozent bei großen Unternehmen. Die gute Nachricht ist, dass sich viele der auftretenden Herausforderungen mit der richtigen Automatisierungsstrategie leicht bewältigen lassen. Im Folgenden werden drei Herausforderungen näher betrachtet, und wie sich diese bewältigen lassen.
Unzureichende Kommunikation zwischen den Stakeholdern
Als eine der größten 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 Missverständnisse zwischen diesen Teams dazu führen, dass etwas Falsches entwickelt oder an Kunden ausgeliefert wird. 64 Prozent sagen zudem, dass schlechte Erfahrungen aufgrund dieser Missverständnisse Kunden zur Konkurrenz treiben.
Warum ist das so? Mehr als 50 Prozent der Unternehmen berichten von einer Diskrepanz zwischen IT-Entscheidungsträger:innen und Fachabteilungsleiter:innen in Bezug auf ihre Prozesse. Doch es gibt nicht nur Probleme mit den Prozessen – 35 Prozent sagen, dass Missverständnisse 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 für 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) können sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern dabei helfen, anhand leicht verständlicher Flussdiagramme zu visualisieren (und zu ändern), wie ein Prozess aussehen wird – bevor der Prozess in die Produktion geht.
Herausfordernde Integration von vielen verschiedenen Technologien
Die Pandemie beschleunigte die Digitalisierung, und im Rahmen dieser auch die Einführung von punktuellen Technologielösungen für spezifische Probleme. Heute kämpfen 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 häufig komplex. 60 Prozent der Entscheidungsträger in Unternehmen und IT schätzen, dass bei den Automatisierungsinitiativen ihres Unternehmens 26 oder mehr Systeme beteiligt sind. Erfolgreiche Unternehmen realisieren eine umfassende Automatisierung, die sich über verschiedene technologische Lösungen erstreckt und sowohl Legacy-Systeme als auch RPA-Tools umfasst. Untersuchungen von Deloitte zeigen, dass 92 Prozent jener, die fortgeschrittene Automatisierungslösungen nutzen, entweder jetzt schon von der End-to-End-Automatisierung profitieren, oder davon ausgehen, dass sich diese in den nächsten drei Jahren auszahlen wird.
Die Orchestrierung eines Prozesses über alle seine Endpunkte hinweg – egal, ob es sich um eine Person, ein System oder ein Gerät handelt – ist entscheidend für den Erfolg eines Prozesses. Diese Ebene der Orchestrierung ist den einzelnen, punktuellen Lösungen zur Automatisierung einzelner Aufagben übergeordnet 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 erhöhen. 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 unverändert. Wie erklärt sich diese Stagnation?
Hier spielen verschiedene Dynamiken eine Rolle. Ein großes 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 – 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 können. Diese Transparenz kann durch ein Dashboard oder eine Heatmap erreicht werden. So lässt sich überprüfen, ob die automatisierten Abläufe wie erwartet funktionieren. Neben der Visualisierung und Erfolgsmessung müssen Teams jedoch auch eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung etablieren. Das bedeutet, bestehende Prozesse strategisch anzupassen und zusätzliche Automatisierung einzuführen, 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 möchte den Antragsprozess für Kunden effizienter gestalten. Wichtige technische Metriken wären hier etwa die Bearbeitungsdauer der Anträge oder die Fehlerraten, die dann auf geschäftsrelevante Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit oder Konversionsraten übertragen werden. Wenn diese Faktoren berücksichtigt werden, können Teams die Prozessleistung effektiv messen, gezielt verbessern und so den Geschäftserfolg steigern.
Mit dem Fokus auf diese drei Bereiche können sowohl Fachabteilungen als auch IT Teams ihre Automatisierung signifikant verbessern und ihre Ziele erreichen. Die wichtigste Erkenntnis? Prozessautomatisierung muss sich von einer Reihe von unabhängigen, punktuellen Lösungen zu einem strategischen Imperativ entwickeln. Denn in der digitalen Transformation spielt Automatisierung, und die Steigerung des Reifegrads der Automatisierung, eine Schlüsselrolle, um Kosten zu senken, Effizienz zu gewinnen, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten oder den Unternehmensumsatz zu steigern.
