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Hyperautomation: Wer hat das Hyperautomation-Einhorn gesehen?

Hyperautomation: Wer hat das Hyperautomation-Einhorn gesehen?
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In einer Welt, in der digitale Technologien die Treiber wirtschaftlich erfolgreichen Handels sind und Digital-first-Ansätze die Agenda zukunftsorientierter Führungskräfte beherrscht, wird der Ruf nach digitaler operativer Exzellenz immer lauter. Denn immer mehr Aufgaben und Prozesse müssen automatisiert und die Automatisierung über die unterschiedlichsten Funktionsbereiche hinweg auch noch erfolgreich orchestriert werden. Hyperautomation wird von vielen Unternehmen, Fachleuten und Experten sowohl als der Schlüssel zu digitaler operativer Exzellenz als auch als sichere Fahrkarte in die digitale Zukunft gesehen. Alle reden von dem magischen Einhorn, doch woher kommt Hyperautomation eigentlich und was verbirgt sich dahinter?

Hyperautomation: Eine exzellente Zukunft

Im Oktober 2019 taucht der Begriff „Hyperautomation“ erstmals in der Liste der Top 10 der strategischen Technologietrends für 2020 von Gartner auf. Laut Gartner befasst sich Hyperautomation „mit der Anwendung fortschrittlicher Technologien, einschließlich Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML), um Prozesse zunehmend zu automatisieren und den Menschen und das Business zu ergänzen.

Der weltweite Markt für Technologien, die Hyperautomation ermöglichen, wird laut einer neuen Prognose von Gartner im Jahr 2022 596,6 Milliarden US-Dollar erreichen. Dies ist ein Anstieg des im Automation Technology Business von 481,6 Mrd. $ in 2020 und 532,4 Mrd. $ in 2021.

Hyperautomation erstreckt sich über eine Reihe von Tools, die automatisiert werden können, bezieht sich aber auch auf die Feinheiten der Automatisierung (dh. entdecken, analysieren, entwerfen, automatisieren, messen, überwachen, neu bewerten). Auch Forrester kennt das Konzept der Hyperautomation als „digitale Prozessautomatisierung“ und bei IDC läuft es unter der Bezeichnung „intelligente Prozessautomatisierung.

Schon früh wurde Hyperautomation eine exzellente Zukunft vorausgesagt. In den Coherent Market Insights von 2020 wird für den Hyperautomatisierungsmarkt zwischen 2019 und 2027 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 19% prognostiziert, die am Ende des Prognosezeitraums 23,7 Mrd. USD übersteigen soll.

Hyperautomation ist mehr als nur eine Technologie

Um das gleich von Anfang an klarzustellen: Das ultimative Tool für Hyperautomation gibt es nicht. Hyperautomation ist mehr eine strategische Unternehmensinitiative als eine allumfassende Technologie. Man kann Hyperautomation eher als eine kontinuierliche Automatisierung bezeichnen, die durch die Nutzung verschiedener KI-Technologien in Kombination mit Robotic Process Automation (RPA) zu überlegenen Geschäftsergebnissen und gleichzeitiger kontinuierlicher digitaler Transformation führt. Der Schritt von der Automatisierung einfacher, klar definierter Aufgaben zu komplexeren, ausnahmebehafteten Prozessen erfordert die Kombination und Integration komplementärer Technologien wie Process Mining, Business Analytics, Ingestion Engines (OCR, Computer Vision) und Machine Learning mit dem RPA-Werkzeugkasten, um einen umfassenden Ansatz zur Steigerung und Transformation der Effizienz sowie Effektivität der Automatisierung zu schaffen. Auf diese Weise überwinden Unternehmen die Einschränkungen von Ansätzen, die auf einem einzigen Automatisierungstool beruhen.

Die Ingredienzien

Wer sich mit Hyperautomation als "Digital Strategy" für sein Unternehmen beschäftigt, sollte verstehen, wie digitale Technologien in die bestehenden Arbeitsabläufe passen und welche Rolle sie in neuen Prozessen spielen können. Als Basistechnologie spielt Robotic Process Automation (RPA) in sehr vielen Ansätzen eine besondere Rolle.

Robotic Process Automation (RPA)

Unter RPA versteht man das Automatisieren von Geschäftsprozessen durch "Digital Software Robots", sogenannte RPA-Bots. Die Bots übernehmen repetitive Aufgaben und Business Tasks wie das Abfragen, Berechnungen, das Erstellen und Aktualisieren von Datensätzen, das Ausfüllen von Formularen, das Erstellen von Berichten, das Ausschneiden und Einfügen sowie andere hochvolumige, transaktionale Aufgaben, die das Verschieben von Data innerhalb und zwischen Anwendungen erfordern. Mit anderen Worten: RPA macht überall dort Sinn, wo keine Schnittstellen vorhanden sind bzw. individuell Codes generiert werden müssen. Für die effektive Implementierung dank korrekter Prozessanalyse und Beurteilung von Robotic Process Automation empfiehlt sich ein RPA Business Analyst oder Automation Strategist.

Intelligent Business Process Management Systems

Ein weiteres Tool aus dem Hyperautomation-Werkzeugkasten ist das intelligente Geschäftsprozessmanagement (Intelligent Business Process Management Systems, kurz iBPMS). Bei iBPMS wird ein Business Process Management Tool (BPM-Tool) um KI-Techniken sowie Funktionen wie Cloud Computing, Data Mining, Echtzeitanalysen, Real-Time Decision Management, Logik-Bausteine und Systemvernetzung erweitert, um die betriebliche Reaktionsfähigkeit und Effizienz im Unternehmen zu optimieren. Aber iBPMS-Tools optimieren nicht nur Geschäftsprozesse, sondern vereinfachen auch die Verwaltung eben dieser, wenn es um die End-to-End-Prozessautomatisierung geht. Durch die Low-Code-Oberfläche der meisten intelligenten Business Process Management Tools wird außerdem die Zusammenarbeit zwischen IT und Business vereinfacht.

Intelligent Platform as a Service (iPaaS)

Zu den Tools, die im Rahmen von Hyperautomation-Projekten immer wieder eingesetzt werden, zählt auch Intelligent Platform as a Service (iPaaS). Die intelligente Plattform für die Automatisierung von Geschäftsprozessen ist ein hervorragendes Digital-Werkzeug für verschiedene Integrationsszenarien wie Datenintegration, Systemintegration, hybride Integration und zur Verwaltung des Integrationsflusses innerhalb der Cloud sowie zwischen Cloud und Business.

Low Code Application Platform

Wenn von Automatisierung und Prozesseffizienz die Rede ist, kommt man mittlerweile auch an Low Code Application Platforms (LCAP) nicht vorbei. Sie beschleunigen die Geschwindigkeit, mit der Apps und Services entwickelt und Prozesse automatisiert werden können, da benutzerfreundliche Bausteine statt komplizierte Programmiersprachen die Softwareentwicklung erleichtern. Gartner sieht in den Low Code Entwicklungsplattformen, auch wenn sie nur einen kleinen Teil des Marktes ausmachen, einen Treiber der Hyperautomation und prognostiziert dieser Technologie bis 2024 ein Wachstum von 54 Prozent.  

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind, neben künstlichen neuronalen Netzen, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Machine Vision und Optical Character Recognition (OCR), die grundlegenden Katalysatoren für fortschrittliche Prozessautomatisierung und automatisierte Entscheidungsfindung. Bei KI und Machine Learning handelt es sich um Technologien, die aus Verhaltensweisen und Ereignissen lernen und damit in der Lage sind, bestimmte Aufgaben ohne explizite Programmierung unter Verwendung von Daten auszuführen. KI und Machine Learning können im Rahmen der Hyperautomation die abnehmende Automatisierungsgeschwindigkeit aufgrund zunehmender Prozesskomplexität kompensieren, da sie Muster in Daten effizienter und schneller erkennen als Menschen und Unternehmen dadurch einen tieferes Mining in ihre Daten in Echtzeit erlauben.

Für den Bereich der Entscheidungsfindung hat sich Decision Automation als zukunftsweisende Strategie herausgebildet, um Entscheidungsprozesse mit Hilfe von KI, Data, Logiken und Business Rules zu automatisieren. Sie ermöglichen es, durch entsprechende Entscheidungsprozesse zu navigieren, um eine eindeutige und präzise Entscheidung ohne menschliches Zutun zu treffen.  

Unterschiedliche Automatisierungsansätze

So zahlreich die kombinierbaren Möglichkeiten, so unterschiedlich sind auch die Ansätze der Automatisierungs-Anbieter, mit denen sie sich dem Thema Hyperautomation nähern:

UiPath, führender RPA-Anbieter, geht beispielsweise das Thema Hyperautomation von der Automatisierungsseite an. UiPath verfolgt dabei die Vision, die transformative Kraft der Automatisierung einzusetzen, um das Potenzial der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen für mehrwertstiftende Tätigkeiten nutzen zu können. Dazu hat UiPath eine End-to-End-Plattform für die Hyperautomatisierung entwickelt und seine RPA-Lösung mit einer umfangreichen Palette von KI-Funktionen kombiniert. „Die integrierten Funktionen decken jede Phase des Automatisierungslebenszyklus ab und bieten Bereitstellungsoptionen, mit denen Unternehmen und Organisationen die entwickelten Software-Roboter sowohl On-premise als auch über die UiPath Automation Cloud bereitstellen können“.

Im Gegensatz zu UiPath nähert sich Celonis, führender Anbieter im Bereich für Process Mining, dem Thema Hyperautomation von der Analytics-Seite. Für Celonis stellt die Automatisierung nicht die einzige Lösungsmöglichkeit dar, um Funktionen und Geschäftsabläufe im Unternehmen zu optimieren. Das ursächliche Problem, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen, hat Celonis in den Prozessen selbst ausgemacht. Um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, gilt es, erst einmal die zugrundeliegenden Prozesse zu analysieren und zu verbessern. Und für die Prozessoptimierung gibt es für Celonis nicht die einheitliche Technologie. Es bedarf vielmehr einer ganzheitlichen Strategie zur Prozessverbesserung.

Integrierte Automatisierungsdienste

Eine ganze Reihe von Software-Anbietern bieten ihre Lösungen auch gleich mit integrierten Automatisierungsfunktionen an:

So verbindet beispielsweise die Automatisierungslösung der SAP AG RPA mit ML und KI und setzt auf native API’s und Konnektoren zu SAP S4/Hana und SAP GUI, um eine Verbesserung der Bot-Performance mit geringem Support-Aufwand zu erreichen. Mit SAP Intelligent Robotic Process Automation können Unternehmen Prozesse sowohl in den verschiedenen SAP-Anwendungen als auch in Nicht-SAP-Anwendungen automatisieren.

Workday, Anbieter von Cloud-Software für das Personal- und Finanz-Management, setzt auf Predictive Analytics und ML-Algorithmen im Rahmen seiner HCM- und Finanzanwendungen, um aufkommende Probleme vorhersehen zu können.

Salesforce, die weltweit führende CRM-Plattform, liefert seinen Benutzern verschiedene Tools zur Automatisierung von Verwaltungsaufgaben wie z. B. Workflows, Process Builder, Approval Process und Flow Builder gleich mit. Die Art des Geschäftsprozesses bestimmt dabei die Automatisierungsmethode.

Aber auch neue Player für kleinere Unternehmen wie der HR-Software-Anbieter Personio bieten Software, die die Digitalisierung zeitraubender Arbeitsabläufe erlauben und in der bereits Funktionen zur Strukturierung und Optimierung von Prozessen integriert sind wie z. B. die CV Parsing-Funktion, die automatisch die wichtigsten Bewerberdaten aus Lebensläufen ausliest und direkt das Bewerberprofil erstellt.

Ein weiteres Beispiel ist Pipedrive, mit dem sich digitale Vertriebsprozesse automatisieren lassen. Gesetzte Trigger und Aktionen lösen den Start des automatisierten Prozesses aus. Diese Dienste helfen nicht nur auf der Hyperautomation-Reise, sondern zu aller erst auch bei der "Digital Transformation" des Unternehmens.

Benutzerfreundliche Automatisierungstools

Ein anderer Ansatz, sich der Automatisierung zu nähern, ist die Benutzerfreundlichkeit. Hier muss sicherlich Zapier genannt werden. Dabei handelt es sich um einen nutzerfreundlichen Web-Service, mit dem Nutzer Aktionen zwischen rund 3.000 Apps und Onlinediensten schnell und einfach zusammenschalten bzw. automatisieren können. Es lassen sich allerdings nur maximal 2 Apps miteinander verbinden und es sind in der Free-Version auch nur 5 Prozessschritte möglich.

IpaaS Plattformen wie das tschechische Integromat bieten zwar weniger Konnektoren, aber dafür mehr Triggermöglichkeiten. Zudem punktet Integromat gegenüber Zapier durch eine visuelle statt nur durch eine lineare Darstellung. Module können bei Integromat leicht mittels Drag&Drop ausgetauscht werden, was bei der linearen Prozessdarstellung von Zapier mit mehr Aufwand verbunden ist. Dies ist außerdem eines der absoluten Pro-Argumente für den digitalen Cloud Automation Service aus Tschechien, da so auch das direkt betroffene Business an der Automatisierung teilnehmen kann. Insgesamt führen jedoch beide Services effektiv zum Ziel.

Einfache Automatisierungslösungen

Kognitive Datenerfassungsplattformen wie beispielsweise Rossum setzen auf KI-Intelligenz wie OCR, um die Geschäftskommunikation zu automatisieren, indem sie Geschäftsdokumente lesen, die Informationen extrahieren und so den eingehenden Dokumentenverkehr organisieren und automatisiert verarbeiten. Einer derart innovativen Dokumentenanalyse bedient sich auch Natif, um Dokumente schneller als Menschen zu lesen und auszuwerten.

Einen Schritt weiter geht Abbyy, die für eine intelligente Dokumentenerfassung und -verarbeitung  KI-Aspekte wie Computer Vision, OCR, NLP sowie ML und Deep Learning einsetzen. Der Einsatz dieser kognitiven Fähigkeiten führt letztendlich auch dazu, dass vorhandene RPA-Plattformen intelligenter werden.  

Intelligente Automatisierungstools

Anbieter wie Signavio, Camunda und Bizagi zählen eher zu den Vertretern der intelligenten Automatisierung. Sie setzen auf iBPM und damit auch auf die Integration moderner Anwendungen wie RPA und ML in alltägliche Geschäftsabläufen, um automatisierte, aussagekräftige Datenanalysen zu erstellen und besser automatisieren sowie die Effizienz optimieren zu können. Die Stärke von iBPM liegt in der Konnektivität mit modernster Technologie, um Workflows zu optimieren. Trotz der Bestrebungen einiger Anbieter, die Handhabung ihrer Lösungen benutzerfreundlicher zu gestalten, kommen die Nutzer komplexerer Werkzeuge aber nicht ohne Coding Skills aus.

Treiber der Automatisierung

Low Code- und No Code-Automatisierungsplattformen wie Bryter, Power Apps oder Appsheet sind dabei der Treibstoff, der die Automatisierung vorantreibt, indem sie den Menschen ein kleveres Interface für das Handling bzw. die Automatisierung selbst komplexer Abläufe an die Hand geben. Die  eingeschränkten Fähigkeiten und Ressourcen der IT-Abteilungen und die Suche der Fachabteilungen nach Möglichkeiten, eigene Automatisierungsprojekte zeitnah zu realisieren, verstärken die Nachfrage nach Automatisierungstools, die auch von Mitarbeitern ohne Programmierkenntnisse genutzt werden  können. Die Chancen, die sich aus diesem Ansatz einer vereinfachten Prozessautomatisierung ergeben, werden der Idee Hyperautomation weiter Nahrung geben.

Mit dem Blick fürs Ganze

Unternehmen wie Tonkean schweben als Anbieter von Prozessorchestrationsplattformen dabei quasi über den Dingen. Ihre Domäne ist die Schicht über der Automatisierungslösung. Sie konnektieren und orchestrieren die ganzen Geschäftsabläufe, das heißt, sie sorgen dafür, dass diese zur richtigen Zeit ausgeführt, überwacht und verwaltet werden, aber sie automatisieren selbst keine davon. Native Konnektoren und Funktionen wie OCR und NLP erlauben nicht nur die eigenständige Abwicklung von Geschäftsprozessen, sondern auch die Prozessabwicklung in Verbindung mit anderen Automatisierungsplattformen.

Die Summe ergibt Hyperautomation

Wie sich zeigt, gibt es das Zaubereinhorn namens Hyperautomation per se noch gar nicht. Aber alle Zutaten sind vorhanden und müssen nur richtig miteinander kombiniert werden, um wahre Hyperautomation realisieren zu können. Durch die Kombination von verschiedenen Automatisierungsaspekte und -ansätze können Unternehmen über die Grenzen einzelner Geschäftsabläufen hinausgehen und nahezu jede mühsame und skalierbare Aufgabe automatisieren. Voraussetzung dafür ist eine sorgfältige Planung und Integration der den Bedürfnissen des Unternehmens entsprechenden Technologien. Der Erfolg von Hyperautomation hängt letztendlich vom nahtlosen Zusammenarbeiten all der genannten Aspekte ab.

Das sind weitere Zukunftstechnologien, die die Welt verändern werden.

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