In einer Zeit des steigenden Wettbewerbs- und Kostendrucks zählt die effiziente Gestaltung der Geschäftsvorgänge mit einer Prozessoptimierung und -automatisierung zu den Kernaufgaben eines Unternehmens. Automatisierungsprojekte werden im ersten Schritt mit Process Mining und idealerweise Task Mining gestartet.
Mit Process Mining können Unternehmen Prozesse datengestützt analysieren, um Schwachstellen, Ineffizienzen, Prozessabweichungen oder unnötige Prozessschritte zu erkennen und auf dieser Basis Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Task Mining führt darüber hinaus zu einer vollkommenen Prozesstransparenz, da auch zunächst ausgeblendete Phasen eines Prozesses mit den Interaktionen der User beleuchtet werden.
Effiziente Prozessautomatisierung mit RPA und Workflow-Management
In den nächsten Schritten geht es um die Einführung einer RPA (Robotic Process Automation)-Anwendung und eines Workflow-Managements. RPA-Lösungen sind leicht zu implementieren und bieten einen schnellen Return on Investment. RPA dient vor allem der Automatisierung einfacher manueller oder digitalisierter, standardisierter Prozesse. Dabei übernimmt und automatisiert ein Bot wiederkehrende, regelbasierte Tätigkeiten.
Nach der Automatisierung eines Teilbereiches durch RPA können Unternehmen einen gesamten Prozess mit den verbundenen Systemen betrachten. Mögliche technische Hilfsmittel sind dabei die sogenannten Workflow-Management-Systeme, die als Schnittstelle zwischen Datenhaltung und Interaktion des Menschen den Prozess abbilden können. Unternehmen erhalten damit gemäß des „Human-in-the-Loop“-Ansatzes eine genauere Übersicht, an welcher Stelle und zu welchem Zeitpunkt etwas passiert.
Transformative Kraft der Conversational AI und Zukunft der KI-Integration
Der letzte Schritt auf dem Weg zur Intelligent Automation und Hyperautomation ist dann der Einsatz von KI. Die Möglichkeiten, die die KI für Unternehmen bereits aktuell bietet, zeigt die Conversational AI (Artificial Intelligence). Dabei handelt es sich um automatisierte Dialogsysteme, die von künstlicher Intelligenz unterstützt werden.
Im Gegensatz zu einfachen Chatbots oder früheren Spracherkennungssystemen kann Conversational AI komplexere Ausdrücke in natürlicher Sprache verstehen und frei formulierte Texte verarbeiten. Dadurch ermöglicht sie einen Dialog zwischen Mensch und Maschine, der annähernd einem Gespräch mit einer realen Person entspricht.
Die KI-Einsatzmöglichkeiten nehmen aber mit der dynamischen Entwicklung der generativen KI künftig signifikant zu, vor allem in puncto Einfachheit und Geschwindigkeit. Schon heute ist ein durch KI generierter Chatbot oder FAQ-Bot innerhalb von 45 Minuten verfügbar. Und die Realisierung solcher Chatbots wird für Unternehmen unverzichtbar, schließlich ist es geradezu ihre Pflicht, den Kundenservice up to date zu halten, um im Wettbewerb nicht ins Hintertreffen zu geraten.
Von RPA zu Intelligent Automation und Hyperautomation
Viele Unternehmen haben mit der Automatisierung bereits Erfahrungen gesammelt. RPA war dabei ein guter erster Einstieg und Process Mining, Workflow-Management sowie Conversational AI unterstützen bei der Etablierung einer Intelligent Automation mit einer durchgängigen End-to-End-Automatisierung. Aber der Markt ist in Bewegung und das bisherige Best-of-Breed-Vorgehen bei der Technologieauswahl wird zunehmend an Bedeutung verlieren.
Der Trend geht in Richtung Automation Suites, die das ganze Aufgabenspektrum in der Automatisierung abdecken. Beispielsweise gibt es bereits Ansätze, das Process Mining mit dem Workflow-Management zu verknüpfen und so automatisch „superschnelle“ Flows aufzubauen. Vor allem aber müssen Unternehmen auch die weitere Entwicklung von marktreifen Lösungen im Auge behalten, die auf generativer KI basieren.
Generative KI und die Zukunft der Hyperautomation: Eine Beratungsperspektive
„Die Fortschritte der generativen KI werden die Umsetzung einer durchgängigen Hyperautomation deutlich beschleunigen. Das Angebot an generativen KI-Tools steigt dabei kontinuierlich, und zwar nicht nur durch die Innovationen der Tech-Giganten. Für Unternehmen ohne ausgewiesene Expertise wird es deshalb immer schwieriger, die richtigen Entscheidungen bei der Auswahl einer Lösung zu treffen. Prinzipiell sollten sie aufgrund eines KI-Marktes im Wandel hier mit Bedacht vorgehen“, erklärt Niklas Bläsing, Head of Intelligent Automation SCE bei CGI Deutschland.
„Der Einstieg in die Automatisierung sollte durch den Umbruch beim Thema Generative KI zwar nicht aufgeschoben, aber mit dem Schwerpunkt auf Kernsysteme und -prozesse sowie die zentralen Pain Points fokussiert erfolgen. Im Hinblick auf die Hyperautomation Journey ist dann die weitere (generative) KI-Entwicklung abzuwarten. Ein externer Berater, der über das entsprechende Know-how verfügt, kann hier entscheidende Einblicke und Unterstützung bieten,“ so Bläsing weiter.
