Die Automatisierung ist eines der heißesten Themen im Geschäftsbetrieb. Viele Unternehmensleiter überlegen, wie sie die Automatisierung nutzen können, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, und andere überlegen, wie die Automatisierung die Belegschaft verändern wird.
In diesem Leitfaden befassen wir uns eingehend mit dem Thema Intelligente Automatisierungund gehen dabei auf die wichtigsten Themen, Beispiele und bewährte Verfahren ein, um Führungskräften zu helfen, diese Chance zu verstehen und zu nutzen.
Nehmen Sie ein gutes warmes Getränk, setzen Sie sich und genießen Sie es! ☕
Was ist Intelligente Automatisierung?
Intelligente Automatisierung ist der Einsatz von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) zur Automatisierung von alltäglichen, sich wiederholenden Aufgaben. Intelligente Automatisierung rationalisiert Prozesse, senkt Kosten und verbessert die Effizienz von Geschäftsabläufen.
Während die Interpretationen von Intelligente Automatisierung zwischen Experten und Organisationen stark variieren, kann man IA als verschiedene Geschäftsvorgänge betrachten, die durch künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen ermöglicht werden. Beispiele hierfür können sein:
- KI-gestützte Prozess- und Aufgabenintelligenz.
- Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA).
- Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
- Konversationelle KI und Chatbots.
- API-basierte intelligente Datenintegrationen (iPaaS).
Die Wurzeln der intelligenten Prozessautomatisierung
Intelligente Automatisierung ist zu einem großen Teil aus dem Bereich der Geschäftsprozessmanagement (BPM) - eine strukturierte und auf Effizienz ausgerichtete Art und Weise, Geschäftsabläufe zu verwalten. Der Begriff selbst wurde 2017 von der Analystenfirma Forrester im Rahmen ihrer Untersuchung von Frameworks für die Unternehmensautomatisierung 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. Hyperautomation
Intelligente Automatisierung wird manchmal auch als Hyperautomatisierung bezeichnet - ein von Gartner geprägter Begriff. 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, Werkzeuge oder Plattformen, darunter: künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, ereignisgesteuerte Softwarearchitektur, Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA), Geschäftsprozessmanagement (BPM) (BPM) und intelligente Geschäftsprozessmanagement (BPM) Suiten (iBPMS), Integrationsplattformen als Service (iPaaS), Low-Code/No-Code-Tools, Softwarepakete und andere Arten von Tools zur Entscheidungs-, Prozess- und Aufgabenautomatisierung".
Ist Intelligente Automatisierung Teil der Digitalisierung?
Intelligente Automatisierung ist eine wichtige Triebkraft der digitalen Transformation, da sie alle drei Komponenten der digitalen Arbeit stark beeinflusst: Menschen, Prozesse und Technologie.
Unter Intelligente Automatisierung können Sie die sechs wichtigsten Erfolgsfaktoren der digitalen Transformation genauer betrachten:
- 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 - Ermöglichung von Wertschöpfung auf allen Ebenen der Unternehmensorganisation.
- 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.
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 voraus zu sein.
Die Digitalisierung ist nicht nur ein Segen, sie bringt auch viele Herausforderungen für die Belegschaft mit sich. Mitarbeiter, die mit sich wiederholenden Aufgaben über verschiedene digitale Systeme hinweg arbeiten, haben mit Drehstuhlprozessen zu kämpfen, während die große Anzahl neuer Apps und neuer Tools zu einer Zunahme von Schattenprozessen geführt hat. Letztlich ist die Digitalisierung eine neue Ressource, die systematisch dokumentiert, analysiert und genutzt werden muss - und genau hier kommt die Automatisierung ins Spiel.
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 Intelligente Automatisierung die Schaffung einer digital befähigten Belegschaft, bei der einige Aufgaben durch Automatisierungstechnologie erledigt werden.
Vorteile von Intelligente Automatisierung
Jede Organisation oder jedes Unternehmen wird einzigartige Vorteile in der Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse finden. Einige der häufigsten Ziele von Intelligente Automatisierung sind:
- Steigern Sie die Produktivität. Intelligente Automatisierung hilft bei der Automatisierung alltäglicher, sich wiederholender Aufgaben, so dass sich die Mitarbeiter des Unternehmens auf wichtigere und strategische Aufgaben konzentrieren können.
- Verbessern Sie die Genauigkeit. Intelligente Automatisierung kann dazu beitragen, Fehler zu reduzieren, indem manuelle Prozesse eliminiert und Informationen genau eingegeben werden.
- Kosten senken. Die Automatisierung manueller Prozesse kann dazu beitragen, die mit der Arbeit und anderen Gemeinkosten verbundenen Kosten zu senken.
- Schnellere Arbeitsabläufe. Automatisierte Prozesse können dazu beitragen, Abläufe zu beschleunigen und zu rationalisieren, was zu einer schnelleren Verarbeitung von Aufgaben und Daten führt.
- Bessere Entscheidungsfindung. Automatisierte Prozesse können Einblicke und Analysen liefern, die zu besseren Geschäftsentscheidungen beitragen.
- Weniger Verschwendung von Talenten. Intelligente Automatisierung gibt qualifizierten Mitarbeitern die Möglichkeit, sich auf wissensintensivere Aufgaben zu konzentrieren.
Ersetzt Intelligente Automatisierung die Mitarbeiter?
Wird 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 Intelligente Automatisierung nicht den Menschen 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 Automatisierung ersetzt wurden.
6 Beispiele für Intelligente Automatisierung
Intelligente Automatisierung kann von allen Arten von Unternehmen und Organisationen genutzt werden - vom öffentlichen Sektor bis hin zu Großunternehmen. Hier finden Sie Beispiele für Anwendungen in verschiedenen Branchen:
1. Gesundheitswesen: Einsatz von KI-gestützten Chatbots zur Beantwortung von Patientenanfragen und Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) zur Automatisierung von Verwaltungsaufgaben.
2. Der Einzelhandel: Einsatz automatisierter Inventarsysteme für eine bessere Bestandsverwaltung und ein besseres Kundenerlebnis.
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 process intelligence zur Rationalisierung oder Automatisierung von Schadenprozessen.
Intelligente Automatisierung & RPA
Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) ist der Einsatz von Software-Robotern zur Automatisierung klar definierter und sich wiederholender Aufgaben. RPA kann dazu beitragen, manuelle Arbeit zu reduzieren, die Produktivität zu steigern und Abläufe zu rationalisieren. Intelligente Automatisierung hingegen ist ein weiter gefasster Begriff für die technologische Unterstützung von Geschäftsprozessen oder Arbeitsabläufen.
RPA lässt sich auch gut mit verschiedenen Aspekten der IA in Einklang bringen. So wird beispielsweise die Software process intelligence häufig dazu verwendet, Automatisierungsprojekte zu entdecken und in Gang zu setzen. Auf diese Weise ergänzen sich zwei separate Komponenten der intelligenten Automatisierung.
Intelligente Automatisierung KI
Eine weitere häufige Quelle der Verwirrung ist die Unterscheidung zwischen IA und AI. Algorithmen und Plattformen der künstlichen Intelligenz können innerhalb von Intelligente Automatisierung eingesetzt werden, aber KI wird auch in vielen anderen Anwendungsfällen außerhalb von Geschäftsprozessmanagement (BPM). Im Allgemeinen sollten die beiden Begriffe nicht austauschbar verwendet werden.
Viele Lösungen von Intelligente Automatisierung 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 werden maschinelles Lernen vielleicht nicht immer in Aktion sehen, aber es ist hilfreich, sich bei den Anbietern zu erkundigen, wo es eingesetzt wird. Wie bei Intelligente Automatisierung insgesamt wird maschinelles Lernen in der Regel bei alltäglichen Routineaufgaben eingesetzt, die Menschen nicht erledigen wollen.
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)
Intelligente Dokumentenverarbeitung ist der Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) zur automatischen Extraktion von Daten und Informationen aus unstrukturierten Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen, Steuerformularen und anderen Geschäftsdokumenten.
IDP kann sowohl OCR-Technologien (Object Character Recognition) zur Umwandlung von Bildern in maschinenlesbare Formate als auch NLP-Algorithmen (Natural Language Processing) zur Zusammenfassung des Inhalts von textbasierten Dokumenten umfassen, um unstrukturierte Daten in digitalisierte Dokumente umzuwandeln.
Digitale Zwillinge in der Automatisierung
Ein digitaler Zwilling ist eine digitale Kopie eines Geschäftsprozesses, der durch Robotergesteuerte Prozessautomatisierung oder Prozesssimulation analysiert und verbessert werden kann. Digitale Zwillinge sind am häufigsten bei Fertigungsprozessen anzutreffen, werden aber zunehmend auch in anderen Funktionen wie Geschäftsabläufen, Versicherungen und im Gesundheitswesen eingesetzt. Der Hauptvorteil eines digitalen Zwillings besteht darin, dass Prozessoptimierungen, wie z. B. das Re-Engineering von Prozessen, in digitaler Form entworfen und umgesetzt werden können, bevor sie in großem Maßstab umgesetzt werden.
Ein digitaler Zwilling einer Organisation (DTO) erweitert das Konzept eines digitalen Prozesszwillings auf eine digitale Kopie einer Unternehmensorganisation, einschließlich Produkten, Strukturen und miteinander verbundenen Abteilungen. Ein DTO kann verwendet werden, um die geschäftlichen Auswirkungen größerer betrieblicher Veränderungen zu simulieren und zu bewerten, z. B. bei der Umstellung auf ein cloudbasiertes ERP-System.
Konversationelle KI und Chatbots
Ein häufig genutzter Bereich für Intelligente Automatisierung ist die konversationelle KI - eine Technologie, die kürzlich durch Technologien wie ChatGBT populär wurde. Im Kern handelt es sich dabei um Technologien, die künstliche Intelligenz wie das Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) nutzen, um Eingaben zu verstehen und darauf zu reagieren und mit Menschen auf eine konversationelle Weise zu interagieren.
In Unternehmen können Chatbots, die KI zur Konversation nutzen, sowohl in internen Funktionen (z. B. Einkaufs- und Bestellbots) als auch in kundenorientierten Aktivitäten (z. B. Chatbots für den Kundenservice auf Websites) eingesetzt werden.
Anwendungsfälle für Intelligente Automatisierung
Die fortgeschrittene Automatisierung kann in allen Geschäftsbereichen und Funktionen von Unternehmen eingesetzt werden. Einige der häufigsten Anwendungsfälle betreffen sich wiederholende, manuelle Aufgaben.
- Finanzen - Automatisierung oder Rationalisierung von Genehmigungen oder Monatsberichten.
- Beschaffung - Automatisierung von Prozessen mit hohem Volumen, wie z. B. Rechnungsfreigabe oder durchgängige Kreditorenbuchhaltung.
- Kundendienst - Einarbeitung neuer Kunden oder Unterstützung des Kundendienstes.
- Informationstechnologie - Aufdeckung von Risiken oder Sicherheitsverletzungen innerhalb einer Organisation.
- Personalwesen - Automatisierung und Rationalisierung sich wiederholender Prozesse, z. B. der Gehaltsabrechnung.
- Verkauf - Ermittlung und Festlegung idealer Preise auf der Grundlage von Marktdynamik und -trends.
- Marketing - Verbesserung des Niveaus oder der Qualität der Daten von Kunden oder potenziellen Kunden.
Obwohl sich Anwendungsfälle in allen Geschäftsbereichen und Abteilungen finden lassen, ist es ein weit verbreiteter Irrglaube, dass Intelligente Automatisierung entwickelt wurde, um qualifizierte Arbeitskräfte zu ersetzen. Die größten Vorteile von Intelligente Automatisierung ergeben sich, wenn es mit dem Fachwissen von Fachleuten kombiniert wird. Selten funktioniert dies ohne aktive Investition und Unterstützung von Menschen - und noch weiter gefasst kann man Intelligente Automatisierung als Erweiterung der menschlichen Intelligenz am Arbeitsplatz sehen.
6-stufiger Rahmen für Intelligente Automatisierung
Bei der Ausarbeitung Ihrer Intelligente Automatisierung Strategie ist es wichtig, den Zeit- und Ressourcenaufwand für eine effektive Umsetzung zu berücksichtigen. Die interne Kommunikation sollte als eine Reise und nicht als ein Ziel betrachtet werden, die eine umfangreiche strategische Planung erfordert. Sie können diesen sechsstufigen Rahmen nutzen, um sich an die Arbeit zu machen.
- Klären Sie Ihr IA-Betriebsmodell - Ein guter Ausgangspunkt ist ein klares Verständnis der Gesamtstrategie. Beginnen Sie mit der Beschreibung des Ziels und der zur Erreichung dieses Ziels erforderlichen Schritte.
- Nutzen Sie process discovery - für viele Unternehmen ist der erste Ansatzpunkt für die Automatisierung process discovery - wo sie die größten Verbesserungsmöglichkeiten sehen.
- Entwerfen Sie für eine umfassende 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.
- 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.
- Erstellen Sie ein Minimum Viable Product (MVP) - Intelligente Automatisierung kann erheblichen Aufwand und Ressourcen erfordern. Ziehen Sie in Erwägung, ein MVP zu entwickeln, um die Ergebnisse zu testen, bevor Sie es in großem Umfang einführen.
- Erfassen und kommunizieren Sie den Wert - 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-Abteilung sollten bei der Einführung von Intelligente Automatisierung zusammenarbeiten, um eine erfolgreiche und gesetzeskonforme Umsetzung zu gewährleisten. IT-Fachleute können das technische Fachwissen für die Einrichtung und Pflege der erforderlichen Infrastruktur bereitstellen, während die Unternehmensleiter 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 Intelligente Automatisierung einführen, sehen sich mit Herausforderungen bei der Datenqualität konfrontiert, aber eine ebenso wichtige oder sogar noch wichtigere Frage ist das Niveau der Datenkultur.
Eine Datenkultur ist das kollektive Verhalten und die 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 es darum geht, bestehende Arbeitsweisen zu verändern oder neue Tools, Prozesse oder Arbeitsabläufe einzuführen. 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, die Arbeitsmethoden zu verbessern und die Erfahrung der Mitarbeiter zu verbessern, indem Ineffizienz und Arbeitsverschwendung beseitigt werden.
Intelligente Automatisierung Tools und Software
Es gibt viele Softwarelösungen und Werkzeuge für Unternehmen, um Intelligente Automatisierung anzupassen. Gängige Beispiele sind:
- Process Mining Software
- Robotergesteuerte Prozessautomatisierung Werkzeuge
- Hybride Softwareprocess intelligence
- Integrationsplattformen als Dienstleistung, iPaas
- Intelligente Dokumentenverarbeitung
Selten wird eine einzige Software für alle Bedürfnisse Intelligente Automatisierung verwendet. In den meisten Fällen entwickeln Unternehmensorganisationen ein modernes Intelligenz- und Automatisierungspaket, wie in der folgenden Infografik zu sehen.
Im Intelligente Automatisierung Intelligenz- und Automatisierungs-Stack gibt es vier Kernbereiche: Opex Insights, Management, Automatisierung und Governance. Die Daten selbst können austauschbar zwischen verschiedenen Systemen fließen, aber die Kernunterteilung erfolgt zwischen der Arbeitsdatenschicht und der Systemdatenschicht.
Arbeitsdatenschicht - konzentriert sich auf operative Daten, wie z. B. die im Geschäftsbetrieb gemessenen, verwalteten und automatisierten Prozess- und Aufgabenaktivitäten.
Systemdatenschicht - konzentriert sich auf das Data Mining und die Verwaltung von Unternehmensdaten, die von IT-Systemen des Unternehmens erfasst werden, z. B. von ERP- oder CRM-Systemen wie SAP, Oracle oder Salesforce.
Zu den bemerkenswerten modernen Softwareunternehmen in jeder Kategorie gehören:
Betriebsführung - Workfellow
Ausführungsmanagement - Celonis
Geschäftsprozessmanagement (BPM) - Bizagi, Nintex, Appian und Camunda
Datenverwaltung - Snowflake, Databricks Amazon Redshift und Azure Synapse Analytics
Automatisierungslösungen - UiPath, ABBYY, Expert.ai und Nice
Intelligence-Lösungen - Alteryx, ThougtSpot, Tableau und SiSense
Steuerung von Arbeitsabläufen - Mulesoft, Turbotic
Datenverwaltung - Splunk, Datadog
Viele IT- und Betriebsleiter von Unternehmen bauen ihre Unternehmensarchitektur auf bestehenden ERP- oder CRM-Lösungen auf. Die Tools von Intelligente Automatisierung ergänzen diese Strategie. Die meisten modernen Lösungen von Intelligente Automatisierung lassen sich in die zentralen Unternehmensdatensysteme integrieren oder ergänzen diese, wie z. B. die SAP- oder Oracle-ERP-Datengrundlage, oder sie bieten einfache Möglichkeiten, Daten durch Datenexporte, Integrationen oder APIs von einem System in ein anderes zu exportieren.
Verwandte Artikel und Forschung
-> Was ist Intelligente Automatisierung?
-> Die wichtigsten Herausforderungen für Intelligente Automatisierung
-> 60+ Intelligente Automatisierung Werkzeuge und Software
-> Robotergesteuerte Prozessautomatisierung ( RPA) Werkzeuge und Beispiele
-> Wie man sich an die Unternehmensautomatisierung anpasst und seinen Arbeitsplatz nicht verliert
-> Unternehmensautomatisierung - Rationalisierung von Geschäftsprozessen für die Zukunft
