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Künstliche Intelligenz hat mittlerweile auch die Prozessautomatisierung erreicht. Intelligent Process Automation erweitert nicht nur die Use Cases, sondern öffnet auch den Weg für eine noch nie dagewesene Größenordnung und Komplexität der Projekte. Aktuell erregt vor allem Generative AI große Aufmerksamkeit. Aus guten Grund, denn mit GenAI beziehungsweise KI-gestützte RPA ist es möglich, in kurzer Zeit sehr komplexe Themenfälle zu geringen Kosten und mit wenig Aufwand zu managen.
Dass sich der Output der Maschine-Mensch-Schnittstelle durch GenAI auch für den nichtfachlichen Anwender entsprechend aufbereiten lässt, ist ein enormer Vorteil, um die komplexe Technologie rund um die Business-Automatisierung zu beherrschen. Doch genau das führt momentan dazu, dass viele krampfhaft versuchen, generative KI zu integrieren - egal, ob sinnvoll oder nicht. Denn der Knackpunkt ist, dass die von der KI generierte Antwort für gewöhnlich auf Wahrscheinlichkeiten basiert, die Entscheidung aber meist regelbasiert separat getroffen wird. Man muss sich daher genau überlegen, wie man diese Technologie mit anderen Automationstechniken sinnvoll kombiniert.
Reifegrad hängt zum Teil von der Branche ab
Im Logistikumfeld, wo es um hohe Geschwindigkeit und hohes Volumen geht, sind die low hanging fruits der Intelligent Process Automation schon längst geerntet. Die Prozessautomatisierung findet hier sogar bereits über die Unternehmensgrenzen hinweg statt. Nur so kommt nämlich der Supereffekt innerhalb der gesamten Lieferkette überhaupt zustande, wie er sich derzeit im Bereich Sustainability zeigt, wo es um den Austausch von CO2-Daten geht. Dass hingegen im öffentlichen Bereich viele Früchte noch hängen, ist sicherlich keine Überraschung. Eher die Beobachtung, dass einzelne Bereiche innerhalb der Unternehmen bezüglich Reifegrad zum Teil sehr weit auseinanderliegen.
Dass an manchen Stellen bei Weitem noch nicht alles automatisiert oder analysiert und mit entsprechender Technologie unterlegt ist, hängt einerseits damit zusammen, wie das Management den neuen Technologien gegenübersteht. Andererseits beruht der Reifegrad auf der Funktion innerhalb der Organisation. In Support-Bereichen wie Finance oder HR wurde lokal bereits viel mit Lösungen aus dem Low-Code-Bereich automatisiert.
Bei kundenzentrierten Prozessen im Banken- oder Versicherungsbereich wird eine Automatisierung dagegen schon schwieriger. Zum einen liegt aufgrund der dort geltenden Regulierungen eine wesentlich höhere Komplexität vor. Zum anderen ist auch die Kritikalität wesentlich höher: Wenn der Prozess nicht zuverlässig läuft, kann KI hier potenziell großen Schaden anrichten. Mit dieser Komplexität hadern derzeit viele Organisationen. Das Potenzial ist also durchaus da - die Herausforderungen allerdings auch.
- Stefan Dreher, Almato (Datagroup)
„Die meisten Automationslösungen sind technisch geprägt. Auch bei Low Code braucht es ein Verständnis von Datenmodellen und teilweise von Programmierung. Von daher muss man schon darauf achten, welche Mitarbeiter geeignet sind, um im Rahmen eines Citizen Developer-Ansatzes Automation umzusetzen. Ein anderer Ansatz ist, die Beschreibung der Prozesse wieder mehr in die Hände der Fachbereiche zu geben und dort durch Modellierung auf einer fachlichen Beschreibungssprache diese Automation voranzutreiben.“ - Jakob Freund, Camunda
„Zu den etwas neueren Treibern gehören die Marktplatzdynamiken. Je mehr das Konsumentengeschäft online verlagert wird, desto stärker nimmt der Druck zu, Partner in die Automatisierung zu integrieren. Das ist mit Hilfe von Prozessorchestrierung sehr einfach möglich. Banken oder Versicherungen wollen das vielleicht garnicht, weil sie über die Vergleichsportale nicht die besten Konditionen für sich bekommen. Sie müssen es aber machen, da sie ansonsten nicht im Schaufenster stehen.“ - Tobias Schicht, Leadvise Reply
„Wenn man die Strukturen nicht von Anfang an mitdenkt, versandet das Projekt sehr schnell. Deshalb ist es wichtig, von Anfang an ein Center of Excellence aufzubauen. Es braucht ein Kernteam, das dafür brennt und auch die Fähigkeiten und Mittel hat, aus den Technologien etwas zu machen. Nur dann kann die Automatisierung funktionieren und die notwendige Skalierung erreicht werden, damit das Ganze nachhaltig erfolgreich ist.“ - Dr. Ludwig Reinhard, Microsoft
„Durch KI bekommen wir einfach auch die Leute, die etwas ferner sind von der IT, dazu, selbstständig etwas zu machen. Man muss nun kein großer Experte mehr sein, um zum Beispiel mit Process Mining Analysen zu fahren. Das ist ein sehr wichtiger Punkt in Bezug auf den vorherrschenden Fachkräftemangel. Die low hangig fruits bekommt man durch Citizen Development sehr gut abgedeckt, aber mit zunehmender Komplexität braucht es nach wie vor Experten.“ - Christian Heinrichs, UiPath
„Der aktuelle Fachkräftemangel kann signifikant durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz gelindert werden. Aber auch KI-Lösungen liefern nicht von Beginn an perfekte Ergebnisse und benötigen einen Steuerungs-, Weiterbildungs- und Kontrollrahmen ähnlich wie bei Mitarbeitenden. Auch für künstliche Intelligenz muss ein ‚Arbeitsplatz‘ in der Organisation eingerichtet werden und sie sollte, wie auch neue Mitarbeitende in bestehende Teams integriert werden. Ihr volles wertschöpfendes Potential und ihre Schnelligkeit kann künstliche Intelligenz erst entfalten, wenn sie mittels Automatisierungen in Prozesse integriert wird.“
KI steht auch für Kommunikation und Integration
Ob und wie schnell Potenzial erkannt und umgesetzt wird, ist zudem eine Größen- und Kulturfrage. Der Mittelstand, ein vergleichsweise junges Anwenderfeld, hat generell Schwierigkeiten mit technologischen Anpassungen. Hinzu kommt, dass mit KI immer der Schritt in die Cloud einhergeht, was in Deutschland aus Sicherheitsaspekten heraus ein Problem darstellen kann.
Auf der anderen Seite ist der Mittelstand traditionell Microsoft-geprägt. Das heißt, durch Microsofts Power Plattform ist quasi eine Intelligent-Automation-Plattform bereits vorhanden, was die Eintrittshürde in die Automation stark senkt. Doch weder das Vorhandensein einer Plattform, noch der von SAP momentan ausgeübte Druck, in die Cloud zu gehen und die Systeme auf den neuesten Stand zu bringen, bringen den Stein der Prozessautomatisierung so richtig ins Rollen. Für den nachhaltigen Anstoß braucht jedes Unternehmen eine Automationsstrategie.
Unabhängig von der eingesetzten Technologie oder Plattform, geht mit deren Betrieb ein signifikanter Aufwand einher, der sich für ein oder zwei Prozesse schlichtweg nicht lohnt. Wenn also in Automation investiert wird, sollte man den maximalen Nutzen dieser Technologie für das gesamte Unternehmen ausschöpfen.
Dazu muss man die Strukturen vom ersten Tag an mitdenken. Die Governance zum Beispiel, die mit bestehenden IT-Prozessen verzahnt werden muss. Und: Automation funktioniert nur mit Kommunikation. Schließlich geht es bei Intelligent Process Automation nicht um ein Stück Technologie, das man im Serverraum installiert, sondern um Komponenten, die Hand in Hand mit Menschen zusammenarbeiten.
Von daher muss man die Belegschaft entsprechend abholen und auch darin anlernen, wie die digitalen Kollegen in die Prozesse integriert werden. Es ist also unumgänglich, einen Teil des Know-hows im Unternehmen selbst aufzubauen. Sobald eine Prozessautomatisierung etwas komplizierter oder umfangreicher wird, dann braucht es jedoch Experten. Allein schon, um Themen wie Security, Ausfallsicherheit und DSGVO zu berücksichtigen.
Studie "Intelligent Process Automation & Process Mining 2024": Sie können sich noch beteiligen! |
Zum Thema Intelligent Process Autmation & Process Mining führt die COMPUTERWOCHE derzeit eine Multi-Client-Studie unter IT-Verantwortlichen durch. Haben Sie Fragen zu dieser Studie oder wollen Sie Partner werden, helfen Ihnen Regina Hermann (regina.hermann@foundryco.com, Telefon: 089 36086 161) und Manuela Rädler (manuela.raedler@foundryco.com, Telefon: 089 36086 271) gerne weiter. Informationen zur Studie finden Sie auch hier zum Download (PDF). |
Nicht nur deshalb muss für komplexe Automatisierungsszenarien signifikant investiert werden. Auch, weil man bei unternehmensweiter Skalierung nicht umhin kommt, mehrere Technologien einzusetzen und miteinander zu verknüpfen. Allerdings sollte man bei der Technologiewahl bedenken, dass der Best-of-Breed-Ansatz zwar die Abhängigkeit von einem Hersteller eindämmt. Für jedes Problem ein anderes Tool zu verwenden, ist jedoch auch keine Lösung. Schließlich müssen hier Security und Data Privacy eigenständig genauso geklärt werden wie der Betrieb, die Maintenance und die Ausbildung der Mitarbeiter. Empfehlenswert ist ein ausgewogener Ansatz mit Werkzeugen, die Offenheit und Integration gleichermaßen unterstützen.
Expertentipps für den Einstieg
Neben der Unterstützung des Managements ist die Gründung eines Center of Excellence ein wichtiger Aspekt bei Einführung und Umsetzung von IPA. Hilfreich kann auch der Austausch mit anderen Unternehmen aus der Branche oder mit ähnlichen Strukturen sein, um selbst Sicherheit darüber zu gewinnen, ob man auf einem erfolgsversprechenden Pfad ist. Ein simpler, aber effektiver Rat lautet auch: Einfach loslegen, selbst wenn der Prozess noch nicht zu 100 Prozent ausgestaltet ist. Aufgrund zahlreicher Veränderungen wird die perfekte Welt ohnehin nie erreicht. Vielmehr geht es um die Erfahrung, ob sich eine Automatisierung überhaupt lohnt.
Während manche Unternehmen nämlich von einer Bandbreite zwischen drei und acht Euro Return on Invest je investiertem Euro in die Automationstechnologie berichten, gibt es Fälle, die man nicht, beziehungsweise nicht derart automatisieren kann, dass sich dadurch auch eine Kosteneinsparung ergibt.
Der wichtigste Tipp aber lautet: Alle Mitarbeiter von Anfang an mitnehmen und die Automatisierung mit der eigenen Unternehmensstrategie verknüpfen. Denn somit wird deutlich, dass auch sie nur ein Mittel ist, um das übergeordnete Ziel zu erreichen.