Umfassender Leitfaden für intelligente Automatisierung

In der heutigen schnelllebigen digitalen Ära ist Automatisierung nicht nur ein Schlagwort, sondern eine zentrale Strategie, die Unternehmen in die Lage versetzt, operative Spitzenleistungen zu erzielen und ihr Wachstum zu fördern. Viele Unternehmensleiter suchen nach Möglichkeiten, die Automatisierung als Wettbewerbsvorteil zu nutzen, während andere über ihre Auswirkungen auf die Belegschaft nachdenken. 

In diesem Leitfaden befassen wir uns eingehend mit dem Thema der intelligenten Automatisierung und gehen auf die wichtigsten Themen, Beispiele und Best Practices ein, um Führungskräften dabei zu helfen, diese Chance zu verstehen und zu nutzen. 

Was ist intelligente Automatisierung? 

Intelligente Automatisierung ist der Einsatz von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) und maschinellem Lernen zur Automatisierung von alltäglichen, sich wiederholenden Aufgaben. Intelligente Automatisierung hilft, Prozesse zu rationalisieren, Kosten zu senken Kosten zu senken und die Effizienz von Geschäftsabläufen zu verbessern.

Technologien wie ChatGPT und Midjourney haben unser Leben in so kurzer Zeit völlig verändert. Aber die Automatisierung ist keine unerprobte Technologie, die sich zum ersten Mal die Beine vertritt. RPA-Bots zum Beispiel stammen aus den 2000er Jahren, als Unternehmen damit Zahlen verarbeiteten und Excel-Tabellen mit Inhalten füllten. Heute läutet die künstliche Intelligenz eine neue Ära der Automatisierung ein: intelligente Automatisierung.

Obwohl die Interpretationen von intelligenter Automatisierung zwischen Experten und Organisationen sehr unterschiedlich sind, kann man davon ausgehen, dass IA von verschiedenen Technologien angetrieben wird: 

• Künstliche Intelligenz
• Maschinelles Lernen
• Computer Vision
• Robotergestützte Prozessautomatisierung
• Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Durch die Kombination dieser Technologien entsteht ein hochentwickeltes System, das komplexe Aufgaben bewältigen kann - ohne menschliches Zutun.

Wurzeln im Geschäftsprozessmanagement

Intelligente Automatisierung ist zu einem großen Teil aus dem Bereich des Geschäftsprozessmanagements hervorgegangen - eine strukturierte und auf Effizienz ausgerichtete Art und Weise, Geschäftsabläufe zu verwalten. Der Begriff IA selbst wurde 2017 von der Analystenfirma Forrester im Rahmen ihrer Untersuchung von Enterprise Automation Frameworks geprägt.

Man kann IA als eine fortgeschrittene Form der intelligenten Prozessautomatisierung betrachten, bei der das Hauptziel darin besteht, Prozesse und Arbeitsabläufe zu entwickeln, die die Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird, mit Hilfe fortschrittlicher Technologie und Software verbessern. 

Intelligente Automatisierung vs. Hyperautomatisierung

Intelligente Automatisierung wird manchmal auch als Hyperautomatisierung bezeichnet - ein Begriff, der von Gartner geprägt wurde. Nach der Definition von Gartner ist Hyperautomatisierung "ein geschäftsorientierter, disziplinierter Ansatz, mit dem Unternehmen so viele Geschäfts- und IT-Prozesse wie möglich schnell identifizieren, überprüfen und automatisieren können". 

Laut Gartner beinhaltet Hyperautomation den orchestrierten Einsatz mehrerer Technologien, Tools oder Plattformen, darunter: künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, ereignisgesteuerte Softwarearchitektur, robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), Geschäftsprozessmanagement (BPM) und intelligente Geschäftsprozessmanagement-Suiten (iBPMS), Integrationsplattformen als Service (iPaaS), Low-Code/No-Code-Tools, Softwarepakete und andere Arten von Tools zur Entscheidungs-, Prozess- und Aufgabenautomatisierung.

Auf den ersten Blick, Hyperautomatisierung und intelligente Automatisierung ähnlich erscheinen. Obwohl sie oft synonym verwendet werden, unterscheiden sie sich in einem wichtigen Bereich.

Hyperautomatisierung ist eine Denkweise. Sie erweitert die Palette der Technologien über die prozessspezifischen hinaus; wie digitale Zwillinge, IoT-Sensoren und sogar Roboterarme. Intelligente Automatisierung ist eine der Möglichkeiten, um die Aufgabe der Hyperautomatisierung zu erfüllen.

Ist intelligente Automatisierung Teil der Digitalisierung? 

Intelligente Automatisierung ist ein wichtiger Treiber der digitalen Transformation, da sie alle drei Komponenten der digitalen Arbeit stark beeinflusst: Menschen, Prozesse und Technologie. 

Auf einer tieferen Ebene unterstützt intelligente Automatisierung die sechs wichtigsten Erfolgsfaktoren, die die digitale Transformation vorantreiben:

• Strategie - Erzielung eines Wettbewerbsvorteils durch den Einsatz einer Digital-First-Strategie;
• Organisation - Ermöglichung der Zukunft der Arbeit durch Erweiterung der modernen Belegschaft;
• Kultur - Demokratisierung von Daten und Erkenntnissen, die eine Wertschöpfung auf allen Ebenen der Unternehmensorganisation ermöglichen;
• Technologie - das Beste aus menschlicher und künstlicher Intelligenz verbinden, wobei die Technologie die Erfahrung erweitert;
• Menschen - den Menschen eine sinnvollere Arbeit geben, ohne dass Talente verschwendet werden;
• Kundenerfahrung - Rationalisierung und Verbesserung der vollständig digitalisierten Kundenerfahrung. 

Intelligente Automatisierung & KI

Eine weitere häufige Quelle der Verwirrung ist die Unterscheidung zwischen IA und AI. Algorithmen und Plattformen der künstlichen Intelligenz können im Rahmen der intelligenten Automatisierung verwendet werden, aber KI wird auch in vielen anderen Anwendungsfällen außerhalb des Geschäftsprozessmanagements eingesetzt. Generell sollten die beiden Begriffe nicht synonym verwendet werden.

Viele intelligente Automatisierungslösungen verfügen über eingebettete künstliche Intelligenz in Form von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML). Man kann sich maschinelles Lernen als überwachte oder unüberwachte Arbeit vorstellen, bei der sich Maschinen anpassen und selbst lernen, um auf der Grundlage der verfügbaren Daten Verbesserungen vorzunehmen. 

Sie sehen maschinelles Lernen vielleicht nicht immer in Aktion, aber es ist hilfreich, die Anbieter zu fragen, wo es eingesetzt wird. Wie bei der intelligenten Automatisierung insgesamt wird maschinelles Lernen in der Regel bei alltäglichen Routineaufgaben eingesetzt, die Menschen nicht erledigen wollen.

Ersetzt die intelligente Automatisierung die Arbeitnehmer?

Wird die intelligente Automatisierung die menschliche Arbeitskraft ersetzen? Die kurze Antwort lautet: Nein. 

Wir können die Zukunft der Arbeit nicht vollständig vorhersagen, aber eines ist klar. Die Automatisierung wird zwar nicht alle Arbeitsplätze ersetzen, aber sie wird sich innerhalb des nächsten Jahrzehnts auf 100 % der Arbeitsplätze auswirken.

Im Allgemeinen wird die KI als eine Möglichkeit gesehen, die menschliche Intelligenz in der Belegschaft zu erweitern, indem sie auf effiziente Weise alltägliche, sich wiederholende Aufgaben übernimmt und den Arbeitnehmern die Möglichkeit gibt, kreativere Elemente ihrer Arbeit zu übernehmen.

Man kann es auch so sehen, dass die intelligente Automatisierung den Menschen nicht ersetzt, sondern den Roboter aus dem Menschen herausnimmt.

Andererseits gibt es viele Berufe, die direkt von der Automatisierung betroffen sind. Im Bericht "Future of Jobs" schätzt das Weltwirtschaftsforum, dass allein die künstliche Intelligenz bis 2025 weltweit 85 Millionen Arbeitsplätze ersetzen wird. In der Tabelle sind Beispiele für Arbeitsplätze aufgeführt, die in den Vereinigten Staaten bereits durch die Automatisierung ersetzt wurden.

Beispiele für Arbeitsplätze, die durch die Automatisierung gefährdet sind, Studie 2007-2018. Quelle: Weltwirtschaftsforum

Vorteile der intelligenten Automatisierung für Unternehmen

Es ist keine Überraschung, dass 35 % der Unternehmen bereits intelligente Automatisierung in ihrem Unternehmen nutzen. Von den Nachzüglern sind 35 % damit beschäftigt, die richtigen KI-Tools für ihre Teams zu finden. Was sind die Hauptvorteile der intelligenten Automatisierung für die Unternehmen von heute?

Kosteneinsparungen

Durch die Kombination von Automatisierung und KI können Unternehmen laut McKinsey bis zu 20 % Arbeitseinsparungen. Die Analysten von Accenture prognostizieren, dass KI zu einer 38%ige Steigerung der Gesamtrentabilität. Mit jedem Tag werden die Werkzeuge der künstlichen Intelligenz zugänglicher, was die Schätzungen für die Kosteneinsparungen in den Schatten stellt.

Genauigkeit

In Tabellenkalkulationen schleichen sich gerne menschliche Fehler ein. Ein einziger falscher Tastendruck kann zu Geldstrafen in Millionenhöhe führen - wie bei TransAlta durch Ausschneiden und Einfügen das den Energieversorger 24 Millionen Dollar kostete. Bei Aufgaben, die ein strenges Rezept für Klicks und Tastenanschläge erfordern, können Software-Bots die Arbeit mit höherer Genauigkeit erledigen als Menschen.

Kundenzufriedenheit

Die richtige Kombination von IA-Tools kann eine Basis von zufriedenen, treuen Kunden schaffen. Manuelle Prozesse, die zu langsam sind, ziehen Kunden ab: 49 % der Verbraucher geben an ein Unternehmen nach einer schlechten Erfahrung zu verlassen. Und das über einen Zeitraum von nur einem Jahr.

Andererseits können Chatbots, die immer einsatzbereit sind, eine schnellere Bearbeitung und kürzere Genehmigungsfristen dazu führen, dass der Zufriedenheitswert von einem Tiefpunkt in einen Höhenflug übergeht. 

Beispielsweise war die Beantragung eines Kredits für ein kleines Unternehmen früher eine frustrierende Angelegenheit, die mit stundenlangen Terminen, Papierkram und feuchten Unterschriften verbunden war. Jetzt kann die Innenrevision Betrugsprüfungen durchführen, Bewerberdaten zusammenstellen und Anträge automatisch mit internen Geschäftsregeln abgleichen. Die Anbieter können sofortige Entscheidungen über ein Self-Service-Portal treffen. 

Effizienz und Produktivität

IA bedeutet mehr als nur einen Anstieg der harten Zahlen: Die Einsparungen wirken sich auch auf die weichen Zahlen aus. Eine Studie der University of California zeigt, dass motivierte Mitarbeiter 31 % produktiver sind. Außerdem schließen sie satte 37 % mehr Geschäfte ab, anstatt ihre Kollegen zu entmutigen. Einfach ausgedrückt: Spannende Arbeit begeistert Spitzentalente. Wenn Sie das Alltägliche einschränken, können Sie die Leistung Ihres Teams verbessern.

Dies sind nur einige der Vorteile, von denen ein Drittel der Unternehmen, die IA einsetzen, derzeit profitieren. Sehen wir uns an, wie Spitzenunternehmen intelligente Automatisierung nutzen. 

Warum Geschäftsprozesse automatisieren?

Prozesse sind das Lebenselixier von Geschäftsabläufen. Jedes Unternehmen besteht aus Tausenden oder Millionen von Aufgaben, Arbeitsabläufen und Prozessen, bei denen verschiedene Teams und Ressourcen zusammenarbeiten, um Produkte oder Dienstleistungen zu erstellen und den Kunden einen Mehrwert zu bieten.

Im Zuge der Weiterentwicklung und Reifung von Geschäftsabläufen sind hervorragende Prozesse zu einer Quelle von Wettbewerbsvorteilen geworden. Viele Unternehmen haben sich dem digitalen Prozessmanagement und der Technologie zugewandt, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Die Digitalisierung ist nicht nur ein Segen, sondern sie bringt auch viele Herausforderungen für die Arbeitnehmer mit sich. Mitarbeiter, die mit sich wiederholenden Aufgaben über verschiedene digitale Systeme hinweg arbeiten, kämpfen mit Drehstuhlprozessenwährend die große Anzahl neuer Apps und neuer Tools zu einer Zunahme von Schattenprozessen. Letztlich ist die Digitalisierung eine neue Ressource, die systematisch dokumentiert, analysiert und genutzt werden muss - und hier kommt die Automatisierung ins Spiel.

Wie funktioniert die intelligente Automatisierung mit der Automatisierung von Geschäftsprozessen? 

Intelligente Automatisierung kann als die Anwendung eines Fließbandkonzepts auf Geschäftsprozesse angesehen werden, bei dem Aufgaben in sich wiederholende Schritte und digitale Prozesse unterteilt werden. Anstatt jeden Schritt von qualifizierten Mitarbeitern ausführen zu lassen, beinhaltet die intelligente Automatisierung die Schaffung einer digital befähigten Belegschaft, bei der einige Aufgaben durch Automatisierungstechnologie erledigt werden.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie alle Abteilungen IA-Technologien in ihren Prozessen einsetzen können Geschäftsprozesse.

Künstliche Intelligenz 

• Marketing: BuzzFeed erregte in den sozialen Medien Aufmerksamkeit mit Quizfragen darüber, welche Twilight Charakter Sie heiraten wollte. Jetzt nutzen sie KI, um vor Ort Kurzgeschichten zu erstellen, die wie das Mittelschulspiel MASH in deine Zukunft blicken.
• Betrieb: Ein vorausschauender Wartungsprozess erfasst einen IoT-Sensor: Der Reifendruck eines Lieferwagens ist zu niedrig. Die IA kann einen verfügbaren Techniker einplanen, der einen Blick darauf wirft, wenn das Fahrzeug zum Hauptquartier zurückkehrt.
• Kundenbetreuung: Chatbots und virtuelle Agenten können lebensechte Unterhaltungen mit Kunden führen. Einzelhändler können aktuelle Lieferinformationen bereitstellen oder E-Commerce-Marken können sie nutzen, um über Chat-Apps Produktberatung zu geben.

Maschinelles Lernen

• Verkäufe: Ein RPA-Bot importiert Informationen aus einem unterzeichneten Vertrag in Ihr Buchhaltungssystem.
• Marketing: Einige Online-Shopping-Websites, z. B. für Flugbuchungen oder Drop-Shipping, nutzen maschinelles Lernen zur dynamischen Preisgestaltung. Algorithmen analysieren die Preisgestaltung der Wettbewerber, die Nachfrage und historische Verkäufe, um die Preise in Echtzeit anzupassen.
• Buchhaltung: Algorithmen des maschinellen Lernens können Transaktionsdaten analysieren und ungewöhnliche Muster erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten wie Geldwäsche, Unterschlagung oder nicht autorisierte Transaktionen hindeuten könnten.

Verarbeitung natürlicher Sprache

• Marketing: NLP kann Tausende von Produktbewertungen durchforsten, um die Stimmung der Kunden zu bewerten. Ermitteln Sie, ob Ihre Nutzer positive oder negative Erfahrungen gemacht haben, und nehmen Sie entsprechende Anpassungen vor.
• Personalwesen: HR-Führungskräfte nutzen NLP zur Unterstützung von Computern lesen Daten aus Lebensläufen und Bewerbungen zu lesen. Diese Erkenntnisse können sie dann nutzen, um die besten Bewerber in die engere Auswahl zu nehmen.
• Fertigung: Nutzen Sie NLP zur Analyse von Materialien wie Wartungs- und Serviceberichten, um Muster und Trends in Bezug auf Geräteausfälle oder -störungen zu erkennen. NLP kann Schlüsselinformationen wie Problembeschreibungen oder Zeitstempel (sogar aus handschriftlichem Text!) auslesen, um häufige Wartungsprobleme zu identifizieren und potenzielle Ausfälle vorherzusagen.

Intelligente Dokumentenverarbeitung

• Aufzeichnungen: Arztpraxen nutzen intelligente Dokumentenverarbeitung um Patientenakten, Laborberichte und Arztnotizen zu verarbeiten. IDP kann handschriftliche Notizen in digitale Dokumente umwandeln und dann relevante Informationen wie Medikamente, Diagnosen und Behandlungspläne extrahieren.
• Rechtlich: IDP ist ein Segen für die Patentanalyse, ein Prozess, der reich an technischen Informationen ist. IDP-Systeme nutzen NLP- und maschinelle Lernalgorithmen, um Ansprüche, Beschreibungen und Zitationsdaten zu durchsuchen und potenzielle Verstöße zu ermitteln.
• Onboarding: Banken nutzen OCR und ML, um relevante Daten aus neuen Kontoeröffnungen oder Kreditanträgen zu extrahieren. Extrahieren Sie relevante Daten aus Reisepässen, Führerscheinen oder Rechnungen von Versorgungsunternehmen, um sie durch automatisierte KYC-Prozesse laufen zu lassen. IDP stärkt den regulatorischen Schutz, indem eingehende Unterlagen kategorisiert und archiviert werden.

Dies sind nur einige der Möglichkeiten, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse mit der fast magischen Kraft der künstlichen Intelligenz aufwerten können. 

6 weitere Beispiele für intelligente Automatisierung 

1. Gesundheitswesen: Einsatz von KI-gesteuerten Chatbots zur Beantwortung von Patientenanfragen und robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) zur Automatisierung von Verwaltungsaufgaben. 
2. Einzelhandel: Einsatz von automatisierten Inventarsystemen für eine bessere Bestandsverwaltung und Kundenzufriedenheit.
3. Banken und Finanzen: Einsatz von KI-gestützter Betrugserkennung und automatisierten Arbeitsabläufen bei der Kreditvergabe.
4. Fertigung: Einsatz von Robotern zur Automatisierung von Produktionslinien oder zur Automatisierung der Auftragsabwicklung. 
5. Logistik und Transport: Einsatz von KI-gestützten Systemen zur Routenoptimierung.
6. Versicherung: Nutzung von Prozessintelligenz zur Rationalisierung oder Automatisierung von Schadenprozessen.

Ein 6-stufiger Rahmen für intelligente Automatisierung 

Bei der Entwicklung einer intelligenten Automatisierungsstrategie ist es wichtig, den Zeit- und Ressourcenaufwand für eine effektive Umsetzung zu kennen. 

IA sollte als eine Reise und nicht als ein Ziel betrachtet werden, die eine umfangreiche strategische Planung erfordert. Sie können diesen sechsstufigen Rahmen nutzen, um den Anfang zu machen. 

1. Klären Sie Ihr IA-Betriebsmodell. Eine gute Ausgangsbasis ist ein klares Verständnis der Gesamtstrategie. Beginnen Sie mit der Beschreibung des Ziels und der zur Erreichung dieses Ziels erforderlichen Schritte.
2. Nutzen Sie die Prozessermittlung. Für viele Unternehmen ist der erste Ausgangspunkt für die Automatisierung die Prozessermittlung, bei der Sie die wichtigsten verbesserungswürdigen Bereiche identifizieren.
3. Entwurf für eine breit angelegte Implementierung. Viele Unternehmen verfolgen bei der IA einen Ansatz des Testens und Lernens. Es ist zwar gut, neue Konzepte zu erproben, doch sollten Sie Testfälle mit messbaren Auswirkungen auf wichtige Geschäftsziele identifizieren.
4. Setzen Sie realistische Erwartungen. Jede Änderung der Geschäftsprozesse wird sich auf Ihre Belegschaft und Ihre Kultur auswirken. Investieren Sie in eine solide Kommunikation zum Veränderungsmanagement.
5. Erstellen Sie ein Minimum Viable Product (MVP). Intelligente Automatisierung kann erhebliche Anstrengungen und Ressourcen erfordern. Ziehen Sie die Entwicklung eines MVP in Betracht, um die Ergebnisse zu testen, bevor Sie eine umfangreiche Implementierung vornehmen.
6. Erfassen und Vermitteln von Werten. Automatisierung an sich macht Geschäftsprozesse nicht besser. Ermitteln und messen Sie konkret, wie die IA Ihre wichtigsten Geschäftskennzahlen verbessert. Wenn Sie die Ziellinie erreicht haben, ist es Zeit, wieder anzufangen!

Zusammenarbeit von Unternehmen und IT bei der Automatisierung

Geschäftsleitung und IT sollten bei der Einführung intelligenter Automatisierung zusammenarbeiten, um eine erfolgreiche und gesetzeskonforme Umsetzung zu gewährleisten. 

IT-Fachleute können das technische Fachwissen für die Einrichtung und Wartung der erforderlichen Infrastruktur bereitstellen, während Führungskräfte aus der Wirtschaft das geschäftliche Wissen und die Einblicke bereitstellen können, um sicherzustellen, dass die Technologien auf die effektivste und effizienteste Weise eingesetzt werden. 

Die Zusammenarbeit kann auch dazu beitragen, die besten Möglichkeiten für die Automatisierung zu ermitteln und sicherzustellen, dass das Potenzial der Technologien voll ausgeschöpft wird.

Die Bedeutung der Datenkultur

Die meisten Unternehmen, die eine intelligente Automatisierung einführen, stehen vor der Herausforderung der Datenqualität, aber eine ebenso wichtige oder sogar noch wichtigere Frage ist das Niveau der Datenkultur.

Unter Datenkultur versteht man die kollektiven Verhaltensweisen und Überzeugungen von Menschen, die Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung nutzen. Eine Organisation kann als datengesteuert bezeichnet werden, wenn Daten in die Entscheidungsfindung, den Betrieb, die Denkweise und die Identität einer Organisation eingebettet sind.

Viele Unternehmen stoßen auf Widerstand, wenn sie bestehende Arbeitsweisen umstoßen oder neue Tools, Prozesse oder Arbeitsabläufe einführen. Eine starke Datenkultur hilft einer Organisation, sich effektiv an Veränderungen anzupassen und dabei die Fähigkeiten und Erfahrungen der Mitarbeiter zu nutzen.

Eine gute Datenkultur verbessert das Niveau der Datenkompetenz und befähigt die Mitarbeiter, die richtigen Fragen zu stellen, Erkenntnisse zu gewinnen und die Arbeitsweise sowie die Erfahrungen der Mitarbeiter zu verbessern, indem Ineffizienz und unnötige Arbeit vermieden werden.

Intelligente Automatisierungswerkzeuge und Software

Es gibt viele Softwarelösungen und Tools für Unternehmen, die eine intelligente Automatisierung ermöglichen. Gängige Beispiele sind:

1. Software zur Automatisierung von Geschäftsprozessen (BPA)
2. Plattform zur Verwaltung von Geschäftsprozessen
3. Prozessintelligenz-Software
4. Software für die Prozessgewinnung
5. Werkzeuge zur Automatisierung robotischer Prozesse
6. Integrationsplattformen als Dienstleistung, iPaas
7. Intelligente Dokumentenverarbeitung

Nur selten wird eine Software für alle intelligenten Automatisierungsanforderungen verwendet. In den meisten Fällen entwickeln Unternehmensorganisationen ein modernes Intelligenz- und Automatisierungspaket.

Darüber hinaus kombinieren viele fortschrittliche BPA-Tools mehrere Technologien in einer Plattform. ProcessMaker zum Beispiel kombiniert fortschrittliche Geschäftsprozessautomatisierung, Prozessintelligenz und intelligente Dokumentenverarbeitungstools in einer durchgängigen, KI-gestützten Plattform. 

Entdecken Sie die Vorteile der intelligenten Automatisierung? Kontaktieren Sie uns um Ihre Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse zu verändern.