Unternehmen auf der ganzen Welt setzen weiterhin verstärkt auf die Skalierung von Automatisierung. Ziel ist es, bestehende Geschäftsprozesse zu optimieren und gleichzeitig ihren Kunden weiterhin Mehrwert zu bieten.
IT-Verantwortliche müssen jedoch sicherstellen, dass sie die richtigen Technologien auswählen, die die zu optimierenden Funktionen ausführen können – und genau hier kommt die Implementierung eines Hyperautomation-Frameworks ins Spiel.
Siehe auch: DevOps, Low-Code und RPA: Vor- und Nachteile
Bausteine der Hyperautomation
Hyperautomation ist laut Gartner „ein geschäftsorientierter, disziplinierter Ansatz, den Unternehmen nutzen, um möglichst viele Geschäfts- und IT-Prozesse schnell zu identifizieren, zu prüfen und zu automatisieren.“
Dazu gehört der orchestrierte Einsatz mehrerer Tools, Technologien oder Plattformen, darunter:
- Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)
- Low-Code-/No-Code-Tools
- Künstliche Intelligenz (KI)
- Weitere Arten von Tools zur Automatisierung von Entscheidungen, Prozessen und Aufgaben
Viele Unternehmen haben bereits Hyperautomation-Tools eingeführt, was die Arbeitsweise verändert –56 % der Unternehmen nutzen gleichzeitig zwischen vier und 10 Initiativen.
Die zunehmende Einführung des Hyperautomation-Frameworks wird in den kommenden Jahren ein wichtiger Bestandteil der Technologielandschaft sein. Die folgenden Bausteine, die Hyperautomation ermöglichen, sind die grundlegenden Trends, die man 2022 im Blick behalten sollte.
Siehe auch: Was hält 2022 für intelligente Automatisierung bereit?
Robotergestützte Prozessautomatisierung
RPA-Software erlangte Anfang der 2000er-Jahre erstmals größere Bekanntheit, insbesondere im Banken- und Finanzsektor. Befürworter priesen sie als beste Lösung für die Automatisierung in großem Maßstab. RPA funktionierte jedoch nur dann gut, wenn sie mit hochwertigen, strukturierten Daten versorgt wurde – etwas, das vielen Unternehmen leider fehlte.
Der Grund dafür ist, dass papierbasierte Prozesse oder veraltete Systeme keine nutzbaren Daten bereitstellen, mit denen RPA-Lösungen ordnungsgemäß funktionieren können. Angesichts des zunehmenden Wunsches nach durchgängiger Automatisierung hat sich der Wert von RPA deutlich relativiert – sie ist nur ein Bestandteil einer größeren Entwicklung. Dennoch ist RPA ein kritischer Baustein und eine Investition wert, sofern geeignete Integrationen, solide Daten und klar definierte Prozesse vorhanden sind.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz hat heutzutage beinahe ein Eigenleben entwickelt, wobei praktisch jedes Unternehmen seine enormen Fähigkeiten als „durch KI verbessert“ anpreist. Dieses überstrapazierte Schlagwort kann jedoch tatsächlich ein weiterer unverzichtbarer Baustein für die Skalierung von Automatisierung sein, sofern es richtig implementiert wird.
Wie bei RPA kann auch KI nur dann eine optimale Leistung erzielen, wenn sie mit einer großen Menge guter Daten versorgt wird. Die meisten Unternehmen verfügen über diese Daten, allerdings liegen viele davon in unstrukturierter Form vor oder sind von schlechter Qualität, da sie über fehleranfällige, papierbasierte Formulare erfasst wurden.
Um KI-Technologien effektiv nutzen zu können, ist der Zugriff auf strukturierte Daten jedoch eine entscheidende Voraussetzung. Mit strukturierten und maschinenlesbaren Daten kann ein Versicherungsunternehmen beispielsweise KI-Plattformen in einigen Bereichen seiner Organisation testen, um zunächst ihren Nutzen zu prüfen, und sie anschließend in weiteren Bereichen implementieren und ausrollen.
Siehe auch: Die besten KI-Softwares
Synthetische Daten
Da sowohl RPA- als auch KI-Technologien nur so gut sind wie die Daten, mit denen sie versorgt werden, stellt sich die Frage: Wie können Unternehmen auf maschinenlesbare, strukturierte Daten zugreifen, wenn diese häufig in unbrauchbaren Formaten eingeschlossen oder durch Datenschutzgesetze geschützt sind? Die Antwort liegt in einem relativ neuen Trend – synthetischen Daten.
Synthetische Daten sind Informationen, die künstlich erzeugt werden, statt durch Ereignisse in der realen Welt zu entstehen. Sie lassen sich nicht auf echte Kundeninformationen zurückführen und können zum Trainieren von KI- und Machine-Learning-Modellen verwendet werden.
Im Gesundheitswesen können synthetische Daten beispielsweise genutzt werden, um die Herausforderungen beim Schutz von Patientendaten und der Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie HIPAA zu bewältigen. Durch die Einspeisung synthetischer Daten in KI-Algorithmen kann das Gesundheitswesen die Wirkstoffentwicklung, Diagnostik und medizinische Bildgebung verbessern und seine digitale Transformation insgesamt beschleunigen.
Um jedoch problemlos auf Daten zugreifen zu können, auf deren Grundlage synthetische Daten erstellt werden können, müssen Unternehmen zunächst sicherstellen, dass sie ihre Datenerfassung überhaupt digitalisieren.
Siehe auch: Die besten Tools für Datenanalysen
Low-Code-Plattformen für die Prozessautomatisierung
Wenn ein Unternehmen einige der grundlegenden Hyperautomation-Bausteine bereits implementiert hat, können Low-Code-Plattformen für die Prozessautomatisierung alles miteinander verbinden, indem sie strukturierte Daten erschließen und erfassen.
Einige dieser Low-Code-Plattformen setzen auf einem bestehenden Tech-Stack auf und können Workflows für die Datenerfassung optimieren. So lassen sich beispielsweise papierbasierte Prozesse schnell in digitale Erlebnisse umwandeln, wobei häufig Citizen Developer (ohne formale IT-Ausbildung) die Führung übernehmen.
Durch das digitale Erlebnis können Unternehmen sicherstellen, dass fehlerfreie Daten erfasst und an nachgelagerte Systeme weitergegeben werden, während sie gleichzeitig den Zeit- und Kostenaufwand für die Umsetzung eines Hyperautomation-Frameworks in großem Maßstab minimieren.
Siehe auch: Leitfaden zur digitalen Transformation: Definition, Arten und Strategie
Fusionsteams
Letztlich sind ein System und seine Prozesse nur so gut wie die Menschen, die sie überwachen; hier kommen Fusionsteams ins Spiel. Fusionsteams sind multidisziplinäre Teams, die Technologie- oder Analysekompetenz mit Fachwissen über Geschäftsbereiche verbinden und gemeinsam Verantwortung für geschäftliche und technologische Ergebnisse tragen. Sie sind ein weiterer Baustein, mit dem Unternehmen den erfolgreichen Einsatz von Projekten sicherstellen können.
Ähnlich wie agile Teams setzen sich Fusionsteams aus Mitarbeitenden verschiedener Abteilungen mit einem breiten Wissensspektrum zusammen. Dadurch kann das Team flexibler und autonomer agieren und die digitale Bereitstellung beschleunigen.
Aus diesem Grund kann ein Fusionsteam den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg bei der Skalierung von Automatisierung innerhalb eines Unternehmens ausmachen – und deshalb ist es ein Trend, den man in diesem Jahr und in den kommenden Jahren im Auge behalten sollte.
Keine Anzeichen für eine Verlangsamung
Hyperautomation treibt 2022 bedeutende Veränderungen in Unternehmen voran – und es gibt keine Anzeichen für eine Verlangsamung. Da 80 % der CEOs in diesem Jahr ihre Ausgaben für digitale Initiativen erhöhen und 72 % eine Verkürzung der Implementierungszeiten erwarten, ist die Einführung einiger dieser Bausteine ein entscheidender Schritt, um bessere und schnellere Geschäftsentscheidungen auf Basis optimaler Daten zu treffen.
Siehe auch: Technologieprognosen für 2022: Cloud, Daten, Cybersicherheit, KI und mehr
Über den Autor:
Art Harrison, Mitgründer von Daylight