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Deutschland und die Digitalisierung – ein Thema, welches von einigen Unternehmen stark fokussiert wird, die meisten deutschen Unternehmen hängen hier jedoch weit zurück und unterschätzen die Auswirkung, die von digitalen Prozessen und Geschäftsprozessautomatisierung ausgeht. In den letzten Jahren hat sich Deutschland im internationalen Vergleich, was die Digitalisierung des Landes betrifft, sogar verschlechtert. Gehören Sie zu den Unternehmen, die sich bereits mit der Digitalisierung auseinandersetzen? Und wenn ja – welche Schritte haben Sie bereits unternommen? Für die meisten Unternehmen heißt es hier: „Wir haben unsere Prozesse digitalisiert und mit Hilfe von Robotic Process Automation – kurz RPA – unsere Arbeitsvorgänge erheblich effizienter gestaltet.“ Klingt gut? Doch damit sind Sie gerade einmal am Start Ihrer Reise zur Digitalisierung Ihres Unternehmens angekommen. Ich zeige Ihnen in den folgenden Minuten, wieso dieser Schritt erst der Anfang ist und welche Maßnahmen Ihnen darüber hinaus helfen werden, als digitaler Vorreiter einen enormen Leistungssprung zu schaffen. Horváth & Partners haben in ihrer Studie „Next Generation Process“ das 4-Stufen-Modell zur Prozessautomatisierung veranschaulicht. Anhand dieses Beispiels möchte ich Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Unternehmen mit Hilfe von moderner Technologie noch zukunftssicherer gestalten können.
Erste Stufe: Robotic Process Automation
Die erste Stufe der intelligenten Prozessautomatisierung ist Robotic Process Automation. Robotic Process Automation zählt zu den wichtigsten Bestandteilen einer intelligenten Prozessautomatisierung, da hiermit viele grundsätzliche Prozesse mit geringem Aufwand automatisiert werden können. Oft wird an dieser Stelle bereits an KI – also dem Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Optimierung Ihrer Prozesse – gedacht. Der entscheidende Unterschied zwischen RPA und KI ist jedoch, dass Robotic Process Automation wiederkehrende Aufgaben nach klar definierten Regeln ausführt. Sie ist zuverlässig, schnell und effizient, hat aber auch klare Grenzen. Künstliche Intelligenz hingegen soll Probleme mit menschenähnlicher Intelligenz verstehen und behandeln. Eine RPA-Software kann also nicht mit Daten arbeiten, die nicht strukturiert sind. Hier beginnt der Einstieg in die künstliche Intelligenz. Mit Hilfe von RPA kann z.B. bei Bestellvorgängen, Antragsprüfungen und Einkaufsverträgen ein Einsparpotenzial von bis zu 25 Prozent erzielt werden.
Zweite Stufe: Cognitive Automation durch maschinelles Lernen
Unternehmen müssen ihren Automatisierungsgrad beim Umgang mit unstrukturierten Daten und Prozessen, die nicht klar definierten Regeln folgen, vertiefen. Maschinelles Lernen ist eine Technologie, mit der sich komplexere Prozesse automatisieren lassen. Daten können in Bildern, gescannten Dokumenten und in Nachrichten vorkommen. Es sollte mit historischen Daten trainiert werden. Kundenprozesse aus der realen Welt werden mit RPA-Software kombiniert, um Entscheidungen zu treffen, die zuvor von Menschen getroffen werden mussten. Dazu gehören unter anderem Produktempfehlungen für Kunden, die Erstellung von Diagnosen und die Unterstützung des Qualitätsmanagements. Mehr als 80 Prozent der in der von Horváth & Partner erstellten Studie befragten Unternehmen planen, kurz- oder mittelfristig in die kognitive Automatisierung einzusteigen, und drei Viertel der Unternehmen wenden diese erste Stufe der künstlichen Intelligenz bereits an.
Dritte Stufe: Prozessautomatisierung textbasierter Daten
Die nächste Stufe der Prozessautomatisierung ist der Einsatz von Software-Robotern mit sprach- und textbasierter Nutzung mit Natural Language Processing (NLP) – den Digital Assistants. Laut einer Umfrage von Horváth & Partners arbeiten nur 29 Prozent der befragten Unternehmen bereits mit Digital Assistants, jedoch planen 75 Prozent der Unternehmen, diese Technologie zukünftig einzusetzen. Es ist ein deutlicher Aufschwung beim Einsatz dieser Technologie im Unternehmensumfeld zu erkennen. Digitale Assistenten basieren auf Natural Language Processing Software und können sowohl gesprochene als auch geschriebene Sprache erkennen und die enthaltenen Informationen verstehen. Sie sind in der Lage, relevante Daten zu extrahieren, zu bearbeiten und als Bindeglied zwischen Mensch und System zu fungieren. Ihre Unterstützung reicht von der Terminfindung bis zur Bewältigung komplexer Kundenprozesse.
Vierte Stufe: Autonomous Agents
Um die höchste Stufe der intelligenten Automatisierung zu erreichen, muss intelligente Software selbständig handeln und Prozesse initiieren. Sie assistiert nicht nur, sondern trifft eigene Entscheidungen und steuert Prozesse ohne die Hilfe eines Menschen. Es gibt maschinelle Lernmechanismen, die dies möglich machen. „Learning by doing“ ist das zentrale Motto hinter diesem Prozess. Nach einer Trainingsphase erweitert die maschinell lernende Software ihr Wissen durch Übung. Hier kann ein intelligenter Kreislauf entstehen, wenn Maschine und Mensch zusammenarbeiten können. Schneller und präziser als jeder Mensch es könnte, liefert die Maschine (Software) die notwendigen Informationen und Ergebnisse sowie gewünschte Analysen. Sie verarbeitet viele Daten in kurzer Zeit, was sie im Bereich der Predictive Analytics unentbehrlich machen wird. Ein zu komplexer Dialog wird von der Software an die Mitarbeiter kommuniziert, wenn er an seine Grenzen stößt. Die Software lernt aus diesem Fall für ähnliche Fälle in der Zukunft und wird immer intelligenter. Der Wert dieser vierten Stufe der intelligenten Automatisierung ist von vielen Unternehmen noch nicht erkannt worden. Das komplexe Softwaresystem wird von drei Prozent der deutschen Unternehmen getestet, nur zwei Prozent arbeiten mit autonom agierenden Agenten. Das wird sich für viele Unternehmen ändern müssen, wenn sie international wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Fazit: Intelligente Prozessautomatisierung lohnt sich von Beginn an
Dass die intelligente Automatisierung von Geschäftsprozessen zu den heute wichtigsten Herausforderungen von Unternehmen gehört, ist mittlerweile Konsens. Doch wie groß ist das Wissen darüber, ab wann ein Prozess intelligent automatisiert ist? Mir scheint, hier ist Aufklärungsarbeit dringend nötig. Wie die Ergebnisse zeigen, arbeitet die große Mehrheit der deutschen Unternehmen aktuell ausschließlich mit Robotic Process Automation (RPA) Software. Für standardisierte Prozesse bietet sie ohne Zweifel ein großes Einsparpotenzial. Doch was ist mit den vielen nicht standardisierten Prozessen und den vielfältigen nicht strukturierten Daten? RPA-Software ist vergleichbar mit Industrierobotern aus den achtziger Jahren, darüber sollte man sich im Klaren sein. Die intelligente Automatisierung von Geschäftsprozessen beginnt erst mit den Stufen: Cognitive Automation, Digital Assistants und Autonomous Assistants. Mit welchen dieser Technologien Unternehmen arbeiten sollten, kann nur individuell beantwortet werden. Sicher ist jedoch: Die Königsklasse der intelligenten Automatisierung ist in Deutschland noch Zukunftsmusik. Und das sollte keinesfalls so bleiben.
