ARTICLE

Intelligent Process Automation (IPA): Wenn Roboter mitdenken

Intelligent Process Automation (IPA): Wenn Roboter mitdenken
SHARE ARTICLE

Das Tempo des Wandels am digitalen Arbeitsplatz zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Aber immer noch behindern Legacy-Systeme die Digitale Transformation, da sie nur wenig Raum für die Integration neuer Technologien lassen. Um dieses Manko zu überwinden, benötigen viele Unternehmen eine Plattform, die quasi als intelligentes Informationsförderband die Zusammenarbeit der Altsysteme ermöglicht und orchestriert. Hier kann die Intelligent Process Automation (IPA) helfen, die auch als intelligente Automatisierung (IA), RPA 4.0 oder Hyperautomation bezeichnet wird.

Was ist Intelligent Process Automation?

Im Kern besteht Intelligent Process Automation aus einer Reihe von Technologien, die bereits an verschiedenen Stellen für Business Process Automation (BPA) genutzt und miteinander kombiniert werden, um digitale Prozesse zu verwalten, zu automatisieren und zu integrieren. Zu den Technologien zählen Robotic Process Automation (RPA), Digital Process Automation (DPA) und Künstliche Intelligenz (KI). IPA geht über die einfache Prozessautomatisierung hinaus, da sie durch die Kombination der genannten Technologien in der Lage ist, auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu strukturieren. Das bedeutet, dass die Analyse, Management und Organisation von unstrukturierten Informationen jetzt automatisierbar sind. Das ist insofern für die Unternehmen interessant, weil bis zu 90 Prozent der täglich generierten Daten wie gescannte Dokumente, E-Mails und Briefe in die Kategorie der unstrukturierten Daten fallen. Während es sich bei strukturierten um einheitliche, quantitative Daten handelt, die sich einfach durchsuchen und verwenden lassen, sind unstrukturierte für Computer schwieriger zu analysieren. Denn es geht um Daten, die ein unterschiedliches Format oder Aussehen haben, wie Bilder, Videos, gesprochener Text oder Handschriften.  

IPA-Kerntechnologien

Intelligent Process Automation setzt sich aus drei Kerntechnologien der Business Process Automation zusammen:

Robotic Process Automation (RPA)

RPA bringt Geschwindigkeit und Effizienz auf den Tisch. Der Einsatz von Robotern, die menschliche Aktionen nachahmen und Prozesse automatisieren, trägt dazu bei, dass manuelle, arbeitsintensive, hochvolumige, repetitive Aufgaben, wie z. B. das erneute Eingeben von Daten von einem System in ein anderes, wesentlich schneller und effizienter erledigt werden.

Digital Process Automation (DPA)

DPA, auch Prozessorchestrierung genannt, hat ihre Wurzel im Business Process Management. Dabei handelt es sich um einen Satz intelligenter Prozessautomatisierungstechnologien, die sicherstellen, dass alle Aufgaben, Workflows oder Funktionen ohne Unterbrechung erfüllt werden. Mit DPA lassen sich ereignisgesteuerte Geschäftsregeln definieren, die einen rationalisierten nächsten Schritt für alle Prozesse im Unternehmen vorgeben. DPA bietet die Agilität und den Einblick, die für einen ganzheitlichen Ansatz zur Automatisierung von Geschäftsprozessen erforderlich sind und sich besonders gut für die Optimierung diverser innergeschäftlichen Services aber auch das Management von Service-Prozessen mit Kundenkontakt eignen.

Künstliche Intelligenz (KI)

KI hievt die Automatisierung auf ein noch höheres Niveau, da KI Muster in Daten erkennen und aus vergangenen Entscheidungen lernen kann, um immer intelligentere Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen (ML) stellt überwachte Algorithmen zur Verfügung, die aus strukturierten Datensätzen lernen, bevor sie beginnen, selbstständig Vorhersagen auf der Basis neuer Eingaben zu treffen. Unüberwachte Algorithmen beobachten strukturierte Daten und beginnen, Erkenntnisse über erkannte Muster zu liefern.

Natural Language Processing (NLP) ermöglicht eine nahtlose Interaktion zwischen Mensch und Technologie, da NLP einen Computer in die Lage versetzt, gesprochene oder geschriebene Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren. NLP ist in Kombination mit ML der Schlüssel zur Entwicklung komplexer Workflows für Chatbots und virtuelle Assistenten (VA), die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, zu kommunizieren, aus Datensätzen zu lernen und sogar Entscheidungen auf der Grundlage von „Emotionserkennung“ zu treffen. Computer-Vision-Tools wie Optical Character Recognition wandeln gescannte Dokumente oder Fotos in Text um.

Mit IPA können Software Roboter manuelle Klicks (RPA) ersetzen, textlastige Kommunikation (NLP) interpretieren, regelbasierte Entscheidungen treffen, die nicht vorprogrammiert werden müssen (ML), Kunden Vorschläge machen (VA) und Geschäftsabläufe überwachen (DPA). Intelligent Process Automation ermöglicht es Unternehmen, bestehende Abläufe neu zu denken oder diese mit ML zu optimieren oder neue Technologien wie Decision Automation zu nutzen, um durch intelligente Entscheidungsfindung innovative neue Prozesse zu schaffen.

Ist IPA das Gleiche wie Hyperautomation?

Hyperautomation ist ein mittlerweile häufig verwendeter Begriff, der vom Marktforscher Gartner populär gemacht worden ist. Erstmals tauchte der Begriff in Gartners Bericht „Top 10 Strategic Technology Trends for 2020“ auf. Ab diesem Zeitpunkt war Hyperautomation in aller Munde. Gleichwohl herrscht immer noch einige Verwirrung darüber, was Hyperautomation bedeutet und wie sie sich von intelligenter Prozessautomatisierung unterscheidet. Gartner selbst sagt dazu in seinem 2020 Magic Quadrant für RPA:

„Kunden streben nach einer orchestrierten, durchgängigen, intelligenten, ereignisgesteuerten Form der Automatisierung, die mit einer effektiven Kombination von Automatisierungstools mit mehreren Machine Learning-Anwendungen und Softwarepaketen geliefert wird.“

Diese Form der Automatisierung nennt Gartner Hyperautomation. Bezogen auf den Einsatz lässt sich hier noch kein Unterschied zu IPA festmachen.

Hyperautomation wird von Gartner allerdings als eine Unternehmensstrategie oder eine Initiative gesehen mit dem ultimativen Ziel, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sowie der Koordination mehrerer Automatisierungstools und Software so viele End-to-End-Prozesse wie möglich zu automatisieren und zu transformieren. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die intelligente Prozessautomatisierung auf einen engen Aufgabenbereich, indem sie die Technologien in einem einzigen Tool kombiniert, um bestehende Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren. In vielen Fällen fehlt hier auch eine definierte Strategie, um die Automatisierung mit taktischen und strategischen Zielen zu skalieren.

Und was ist dann RPA 4.0?

Auch das, was als RPA 4.0 bezeichnet wird, ist nichts anderes als kognitive Prozessautomatisierung, bei der RPA mit digitalen Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP) zur Automatisierung von Aufgaben kombiniert wird, um mit prädiktiver und präskriptiver Analytik strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten zu können.

Welche Vorteile bietet IPA?

Eine aktuelle Studie von McKinsey besagt, dass Organisationen durch die Implementierung von IPA über 50 Prozent der manuellen Aufgaben automatisieren können, dass sich die Prozesszeiten um 50 % reduzieren lassen und eine ROIs von über 100 % erzielt werden kann. Durch die Kombination von RPA, DPA und KI können Unternehmen sicher sein, dass sie die richtige Entscheidung getroffen haben, da sie im Workflow geplant wird und KI dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Automatisierung von End-to-End-Prozessen mittels IPA kann das Risiko von Fehlern wie etwa einer fehlerhaften Dateneingabe reduziert werden. Während RPA diese Automatisierungsaufgaben erledigt, geben DPA und KI dem Unternehmen die Gewissheit, dass die Business-Prozesse konsequent abgeschlossen werden. IPA vermittelt den Unternehmen Einblicke in den gesamten Prozess. So können Engpässe oder Punkte, an denen die Customer Journey reibungsloser ablaufen könnte, erkannt werden. IPA erhöht die Agilität und Geschwindigkeit von Prozessänderungen.

IPA macht da weiter, wo RPA aufhört

IPA versetzt Unternehmen in die Lage, komplexere Aufgaben zu automatisieren und anpassungsfähigere Arbeitsabläufe durchzuführen. Zu diesen Aufgaben gehören solche, die RPA nicht bewältigen kann, weil sie viele Ausnahmen beinhalten oder auf unstrukturierte Daten zurückgreifen. Intelligent Process Automation führt letztendlich zu einer stufenweisen Verbesserung in der Kundenerfahrung, Produktivität und Effizienz. Statt Technologien wie RPA lediglich in Silos einzusetzen und sie einzelnen Aufgaben zu überlassen, kann IPA die Arbeit zwischen Robotern, Menschen und Systemen orchestrieren.

Anwendungsfälle für Intelligent Process Automation

Ein typisches Beispiel für einen Anwendungsfall für IPA ist eine Situation, in der Unternehmen ihren Kunden Daten übermitteln müssen, die manuelle Erledigung dieser Aufgaben jedoch viel Zeit in Anspruch nimmt, wie z. B. die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen oder die Automatisierung von Kundenanfragen. So verbringen Mitarbeiter einer Schadenabteilung in der Regel Hunderte von Stunden pro Jahr damit, Daten aus Schadenformularen in das CRM der Abteilung einzugeben. Ein IPA-Tool extrahiert die erforderlichen Daten aus den Formularen und überträgt die Informationen gleich in das CRM. Eingebunden in einen größeren End-to-End-Prozess werden die relevanten Informationen auch gleich direkt an den Kunden versandt. Im Finanzdienstleistungsbereich müssen Kundendienstmitarbeiter zeitaufwendig Kundendaten aus Datenbanken, Telefonanrufen, E-Mails und Online-Chats sammeln, was sich negativ auf die Customer Journey auswirken kann. Ein IPA-Tool ruft die Daten aus der Datenbank ab und aktualisiert die Datensätze mit zusätzlichen Informationen aus Telefonanrufen und E-Mails. IPA-Lösungen können Versanddaten analysieren, um Versandwege und -termine zu optimieren, um Engpässe zu reduzieren, Verzögerungen zu vermeiden und verfügbare Ressourcen zu optimieren.

In der Buchhaltung erkennt und verbucht die IPA-Lösung automatisch die Rechnungen. Intelligent Process Automation verfügt über alle dafür notwendigen Tools und Software, um den Rechnungstyp zu erkennen, alle Informationen wie Datum, Lieferant, Preis, Positionen, Zahlungsbedingungen und Fälligkeitsdatum zu extrahieren und die Daten an das ERP weiterzugeben, in die richtigen Buchhaltungsfelder einzuordnen und die Zahlung zum optimalen Zeitpunkt für einen hohen Cashflow vorzunehmen. Im Service Center erkennt IPA aufgrund der eingebundenen NLP-Technologie den semantischen Zusammenhang und somit das Anliegen des Kunden und schlägt dem dem Mitarbeiter oder Mitarbeiterin sofort eine Lösung vor. Im Gesundheitswesen stellt IPA im Zusammenspiel mit NLP einen Ansatz für die Datenerfassung, Analyse, Diagnose und Behandlung bereit. Somit ist IPA nicht nur eine Entlastung für die internen Beschäftigten, sondern auch Vorteilhaft für den Service oder Services, die den Kunden oder Kundin betreffen.

Und wer bietet IPA an?

In ihrem 2021 veröffentlichten Bericht Intelligent Process Automation Lösungsanbieterlandschaft hat die Everest Group 27 Anbieter, die IPA-Lösungen von der Beschaffung von IPA-Technologieprodukten über Beratungs- und Implementierungs- bis hin zum Wartungsservice anbieten, hinsichtlich ihrer Hauptstärken und Schwächen untersucht.  Dazu gehörten TCS, EXL, Tech Mahindra, Cognizant, Wipro, Genpact, HCL, Atos, Capgemini, NTT DATA, Hexaware, Infosys, IBM, Mphasis, Exela Technologies, Pricewaterhousecoopers, Data, Sopra Group, Softtek, UST, Persistent Systems, DigiBlu, Digitale Belegschaft, RPATech, Acelirate, Robiquity und SYKES Digital Services.

Fazit

IPA ist das Upgrade jeder Basisautomatisierung. Mit der zunehmenden Digitalisierung der Welt wird die Automatisierung immer wichtiger für Unternehmen, die mit den Erwartungen ihrer Kunden und dem Wettbewerb Schritt halten wollen. Durch die Nutzung Künstlicher Intelligenz kann ein IPA-Tool komplexere Business-Prozesse abschließen, die mit einer Vielzahl neuer und aufkommender Technologien arbeiten. Durch die Kombination innovativer neuer Techniken macht IPA Software Roboter intelligenter, so dass sie aus der Ausführung ihrer Aufgaben lernen, um im Laufe der Zeit schneller, besser und genauer arbeiten zu können. Wo die Basisautomatisierung mittels RPA nicht intelligent genug ist, um Nuancen und Ausnahmen zu verwalten, setzt IPA mit seiner Intelligenz und Flexibilität an.

RPA 1x1 Ebook: Alles über RPA!

Jetzt downloaden!Intelligent Process Automation (IPA): Wenn Roboter mitdenken
More articles like this