Was ist Hyperautomation?

Wie der Name schon sagt, geht die Hyperautomation über die typische Automatisierungsstrategie hinaus und hebt die klassische Automatisierung auf das nächste Level.

Hierfür gibt es viele verschiedene Begriffe ... Gartner nennt es „Hyperautomatisierung“. Forrester nennt es „Digitale Prozessautomatisierung“. Und IDC nennt es „Intelligente Prozessautomatisierung“. Hyperautomatisierung kombiniert die richtigen Technologien zum unternehmensweiten Automatisieren, Vereinfachen, Entdecken, Entwerfen, Messen und Verwalten von Arbeitsabläufen und Prozessen.

Hinter Hyperautomation steckt die Kombination fortschrittlicher Technologien wie Machine Learning, intelligenter Unternehmensführungssoftware (iBPMS) und Automatisierungstools, um komplexe Geschäftsprozesse vollumfänglich zu automatisieren.

Im Gegensatz zur klassischen Automatisierung ermöglicht die Hyperautomation eine wirkungsvollere Prozessautomatisierung, da es sich nicht nur auf die Breite der Palette von Werkzeugen, sondern auch auf die Komplexität der einzelnen Automatisierungsschritte, das heisst auf das Erkennen, Analysieren, Entwerfen, Messen, Überwachen und die Neubeurteilung von Prozessschritten bezieht. Ein weiteres Schlüsselmerkmal der Hyperautomation ist dabei ihre Fähigkeit, Menschen in den Prozess einzubeziehen. Da im Rahmen der Hyperautomation Technologie und Mensch nicht nur Seite an Seite, sondern auch zusammenarbeiten, können die Mitarbeiter damit beginnen, Automatisierungstools zu trainieren und durch maschinelles Lernen zu einem Zustand der KI-fähigen Entscheidungsfindung zu gelangen.

Den ersten grossen Schritt in Richtung vollautomatisierter Prozesse haben wir durch den Einsatz von RPA-Technologien gemacht. Allerdings eignet sich Robotic Process Automation nicht zur Bearbeitung komplexer Aufgaben. Denn bei RPA liegt der Fokus auf standardisierten und repetitiven Prozessen, die ein hohes Arbeitsvolumen besitzen. Hyperautomation ermöglicht es Unternehmen auch, unstrukturierter Inputdaten zu bearbeiten mit dem Ziel einer zunehmend KI-gesteuerten Entscheidungsfindung. Die Kombination von Künstlicher Intelligenz, Prozessintelligenz, Inhaltsintelligenz und weiteren Technologien sorgt dabei für rapide Fortschritte

Welche Technologien spielen im Rahmen der Hyperautomation eine Rolle?

Grundsätzlich umfasst der Begriff der Hyperautomation die Kombination unterschiedlicher Technologien. Global betrachtet steht weiterhin die Automatisierung einfacher Aufgaben im Fokus, allerdings sorgt die Kombination unterschiedlicher Technologien für effizientere Prozesse. Zusätzlich entfällt der Bedarf für menschliches Handeln – die freigesetzten Ressourcen stehen für andere Aufgaben zur Verfügung. Dementsprechend trägt die Hyperautomation zu einer höheren Produktivität im Unternehmen bei.

Insbesondere aus strategischer Sicht ist dieser Ansatz sinnvoll, denn der Mensch ist eine knappe Ressource. Kompetente Mitarbeiter bleiben weiterhin Mangelware. Ausserdem sind automatisierte Lösungen weniger fehleranfällig. Eine saubere Prozessdefinition ist hierbei allerdings die Voraussetzung. Schlussendlich werden Unternehmen agiler und notwendige Daten und Erkenntnisse lassen sich schneller abrufen.

Allerdings müssen wir hierbei unterschiedliche Technologien betrachten, die im Rahmen der Hyperautomation zusammenkommen:

• Robotic Process Automation: Bei der robotergestützten Prozessautomatisierung übernehmen Software-Roboter die Bearbeitung regelbasierter Geschäftsprozesse. Hierbei handelt es sich um einfache und sich wiederholende Tätigkeiten. Mithilfe von RPA lässt sich ein Software-Roboter so programmieren, dass der gewünschte Prozess auf Basis einer sich wiederholenden Prozedur abgearbeitet wird. Die Ergebnisse sind hierbei standardisiert und wenig komplex.
• Machine Learning: Das Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Dabei versucht ein Programm mit Hilfe selbstlernender Algorithmen in den Daten bestimmte Muster und Gesetzmässigkeiten zu erkennen und diese intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. Beim Machine Learning müssen Menschen kaum eingreifen, da die identifizierten Muster zur Prognose der folgenden Schritte dienen. Dementsprechend lassen sich mithilfe dieses Verfahrens auch komplette Prozesse optimieren. Für den Trainingsprozess müssen passende Trainingsdaten verwendet und ein Modell für die Verwendung dieser Daten erstellt werden.
• Intelligent Business Process Management Suites (iBPMS): ist die Weiterentwicklung des klassischen BPMS, bietet aber mehr Funktionen für intelligentere Geschäftsprozessen. Funktionen wie Validierung (Prozesssimulation, einschliesslich der "Was-wäre-wenn" Frage) und Verifizierung (logische Konformität), Optimierung und die Möglichkeit, Einblick in die Prozessleistung zu gewinnen, sind Bestandteil der intelligent Business Process Management Suite. iBPMS bietet zudem eine verbesserte Unterstützung für die menschliche Zusammenarbeit wie die Integration mit sozialen Medien, Streaming-Analysen und Echtzeit-Entscheidungsmanagement.

Was ist RPA?

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie zur Automatisierung umfangreicher, regelbasierter Alltagsaufgaben, die von Menschen ausgeführt werden, oder zum Verbinden von Systemen, die über keine modernen APIs verfügen. RPA-Software-Roboter arbeiten mit Systemen und Daten genau wie Menschen, aber mit höherer Genauigkeit und viel schneller. Außerdem können Bots das ganze Jahr über rund um die Uhr arbeiten und so die Produktivität steigern, Mitarbeiterkapazitäten für hochwertige Aktivitäten freisetzen, Datensilos abbauen und den Wert von Legacy-Systemen maximieren. 

Effizienz

Reduzieren Sie die Anzahl der Mitarbeiter, die zur Erfüllung einer Aufgabe erforderlich sind.

SCHNELL

Die Bots arbeiten kontinuierlich, wodurch sich die Zeit für die Erfüllung von Aufgaben verringert.

Qualität

Wenn sie in stabilen und gut definierten Prozessen implementiert wird, ist RPA genauer als Menschen, was die Qualität der Arbeit erhöht.

Kosteneinsparungen

RPA kann die Betriebskosten senken und die Systemnutzung in Ermangelung von APIs erweitern, wodurch der ROI erhöht wird.

Produktivität

RPA hilft dabei, eintönige Aufgaben zu eliminieren, damit sich die Mitarbeiter im gesamten Unternehmen auf Arbeit konzentrieren können, die wirklich etwas bewegt.