Thought Leadership
Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) verändert die Art, wie Unternehmen weltweit agieren. Durch Nachahmen der Klicks und Tastenanschläge der Mitarbeiter am Rechner kann die Technologie wiederkehrende Aufgaben ausführen. Diese Fähigkeit lässt sich in vielen Geschäftsprozessen anwenden. Einher mit der zunehmenden Verbreitung von RPA geht auch immer stärker die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in die entsprechenden RPA-Softwareangebote.
Das bedeutet: Immer mehr und andere Prozesse können grundlegend transformiert werden. Eine intelligente Automatisierung, die mehr Einblicke, finanzielle Vorteile, Kundenerfahrungen und einen höheren Geschäftswert als die „traditionelle“ RPA verspricht – vor allem darum geht es Unternehmen, die jetzt ihre RPA-Implementierungen skalieren.
RPA versus intelligente Automatisierung
Die Lösungen der führenden RPA-Softwareanbieter werden kontinuierlich smarter, Integrationstechnologien optimieren die Leistungsfähigkeit von RPA. Während herkömmliche RPA-Technologien oft regelbasierte Prozesse voraussetzen und daher keine auf eigenem Urteilsvermögen basierende Entscheidungen brauchen, eröffnet eine intelligente Automatisierung in Gestalt einer Kombination aus KI und RPA ganz neue Möglichkeiten: Virtuelle Roboter oder Bots überwachen die Transaktionsverarbeitung, machen bei Bedarf Notizen, ziehen Schlussfolgerungen und erstellen Vorhersagen. Sie können sogar die Vorgehensweise bei der Prozessausführung auf der Basis von Erkenntnissen verfeinern.
Viele RPA-Anbieter haben stark in die Entwicklung nativer Lösungen in ihren Workflow- Design-Modulen für Bots investiert und Partnerschaften mit anderen führenden Technologieunternehmen geschlossen. So können sie zahlreiche innovative Funktionen für Prozesse anbieten, die per RPA automatisierbar sind – bei gleichzeitiger Erhöhung des Wertschöpfungspotenzials. Einige bestehende manuelle Prozesse erfordern beispielsweise das Lesen einer E-Mail oder eines schlecht gescannten PDF-Dokuments sowie die Ausführung bestimmter Aktionen auf Basis des Inhalts – oder auch das Einfügen extrahierter Daten in ein Datenvisualisierungs- Tool sowie prädiktive oder präskriptive Analysen.
In solchen Fällen kann der Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision, intelligenter optischer Zeichenerkennung oder auch von Datenanalyse- und Visualisierungstools erforderlich sein. Alles das ist durch integrierte Drag-and-Drop-Aktionen oder Bibliothekselemente führender intelligenter RPA-Tools verfügbar. Ein weiteres Einsatzbeispiel: Eine intelligente Automatisierung erkennt Anomalien, indem virtuelle Roboter große Datensätze von Zahlungen, Rechnungen, Krankenakten oder Kundenfeedback überprüfen und Ausreißer, Muster oder Themen identifizieren, die letztendlich die Entscheidungsfindung beeinflussen.
Der Weg zur intelligenten Automatisierung
Viele Führungskräfte wissen um die Vorteile intelligenter Automatisierung und deren Integration in ihre Transformationsagenda. Die meisten Unternehmen jedoch, die sich konkret hiermit befassen, haben den kritischen Punkt der Größenordnung noch nicht erreicht. Dieser liegt nach allgemeiner Definition bei mehr als 50 Bots in der Produktion eines Unternehmens. Bevor also eine intelligente Automatisierung von Anwendungsfällen, die Urteilsvermögen erfordert und Ausreißer sowie unstrukturierte Daten verarbeiten kann, in Angriff genommen wird, sollten die zuständigen Teams zunächst eine möglichst robuste Governance etablieren – und vor allem eine gewisse Routine im Umgang mit herkömmlicher RPA aufweisen.
Wer ein RPA-Programm umsetzen will, sollte vorausschauend denken und eine RPA-Plattform auswählen, die kognitive Fähigkeiten, wiederverwendbare Elemente und umfassende, mit vielfachen Anwendungen kompatible, Bibliotheken bietet. Nicht zuletzt haben Unternehmen, die von traditioneller RPA zu intelligenten Automatisierungsimplementierungen wechseln, die Optimierung und Standardisierung von Prozessen normalisiert und die Zusammenarbeit von IT und Business gestärkt. Anstatt sich auf die Automatisierung unterschiedlicher Routineaufgaben zu konzentrieren, ermöglicht eine intelligente Lösung den Einsatz von Bots für End-to-End-Geschäftsprozesse sowie die Identifikation von Automatisierungskandidaten durch Task- oder Prozess-Mining. Dabei sind die entsprechenden Lösungen in der Lage, die gelesenen Daten zu verstehen und ihre eigene Leistung im Lauf der Zeit zu verbessern.
Sind wir bereit für intelligente Automatisierung?
Im Jahr 2019 veröffentlichte das IBM Institute for Business Value den Bericht „The enterprise guide to closing the skills gap“ (Der Leitfaden für Unternehmen zur Schließung der Qualifikationslücke). In diesem Bericht wird darauf hingewiesen, dass voraussichtlich 120 Millionen Arbeitnehmer in den 12 größten Volkswirtschaften der Welt in den nächsten drei Jahren aufgrund intelligenter/AI-gestützter Automatisierung umgeschult werden müssen. Alarmierend ist, dass die Führungskräfte ihr Umfeld als eher schlecht vorbereitet auf diese Aufgabe einschätzen.
Es liegt eine gewisse Ironie in der IBM-Forschung, die auf den unvermeidlichen Mangel an Arbeitskräften aufmerksam macht, die bereit sind, Aufgaben in völlig neuen Bereichen als Folge der intelligenten Automatisierung zu übernehmen: denn intelligente Automatisierung kann ohne qualifizierte Arbeitskräfte schlicht nicht wachsen. Viele Unternehmen haben immer noch Schwierigkeiten, fähige RPA-Entwicklungsressourcen zu finden. Zahlreiche RPA-Entwicklungsfirmen haben sich in den letzten Jahren gebildet – aber leider verfügen nur wenige über genügend Ressourcen mit angemessener Expertise, um robuste Automatisierungslösungen unterschiedlicher Komplexität für Unternehmen zu liefern.
Während einige Unternehmen im vergangenen Jahr Schwierigkeiten mit ihren Investitionen hatten, hat die COVID- 19-Pandemie die Nachfrage nach starken RPA-Ressourcen im Rahmen der Digitalisierung von Prozessen weiter verstärkt. Diese Nachfrage stellt eine Chance für Tech- und Business-Profis gleichermaßen dar. Die Vorteile, die sich aus der Verbindung von KI und RPA ergeben, haben auch viele erfahrene Programmierer dazu veranlasst, mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, um Anwendungsfälle am oberen Ende der Geschäftsprozesskette zu identifizieren und zu implementieren.
Gekommen, um zu bleiben.
RPA kann die digitale Transformation beschleunigen. Ihre wahre Zukunft liegt jedoch in der intelligenten Automatisierung. Auch wenn die Vision eines Bots pro Mitarbeiter noch in weiter Ferne liegt, werden digitale Mitarbeiter bereits von den Führungskr.ften mit Geschäftsaufgaben betraut. In dem Maße, in dem RPA-Anbieter ihre nativen KI-Angebote ausbauen und die Integration von Technologiepartnerschaften voranschreitet, werden digitale Teammitglieder immer komplexere Prozesse ausführen können – was den Wert von intelligenter Automatisierung abermals steigert.
