Automatisierung wird häufig fälschlicherweise mit tool gleichgesetzt, aber sie ist viel mehr als das. Sie besteht aus vielen verschiedenen Aspekten und Technologien, die alle zu einem Ziel beitragen: langweilige und sich wiederholende Arbeiten zu eliminieren und den Arbeitnehmern die Möglichkeit zu geben, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.
Noch wichtiger ist, dass sich die Automatisierung in viele verschiedene Unterkategorien entwickelt hat, von denen jede ihren eigenen Nutzen hat. Vier Schlagworte für Automatisierungstechnologien, denen Sie häufig begegnen werden, sind:
- RPA (Robotic Process Automation)
- NCLC (No Code/Low Code)
- IPaaS (Integration Platform as a Service)
- AI (Künstliche Intelligenz)
- Hyperautomatisierung
Alle diese "Zweige" oder Technologien der Automatisierung werden von Unternehmen zur Automatisierung von Prozessen eingesetzt - manchmal allein und manchmal kombiniert. Um die Automatisierung zu verstehen, muss man also jeden ihrer Aspekte kennen. Lassen Sie uns daher jeden der vier Zweige im Detail betrachten.
Der Hype ist echt: Robotic Process Automation
RPA oder Robotic Process Automation ist eine beliebte Form der Automatisierung von Geschäftsprozessen, die sich auf Roboter stützt, um Prozesse zu automatisieren. Ein RPA-Experte kann Software-Roboter entwickeln, einsetzen und verwalten, die nachahmen, was Menschen tun und wie sie mit Software interagieren.
Der Unterschied zwischen RPA und herkömmlicher Automatisierung besteht darin, dass letztere über eine Backend-Logik verfügt. Roboter können den Bildschirm und die Aktionen, die Menschen darauf ausführen, verstehen. Sie ahmen nach, was Menschen auf dem Bildschirm tun. Sie können jeden Klick, den wir machen, kopieren und einfache Routineprozesse vollständig übernehmen. RPA allein eignet sich am besten für kleine Prozesse und einfache Schritte, kann aber auch mit anderen Automatisierungstechnologien kombiniert werden, um komplexe Prozesse zu automatisieren, die mehrere Systeme umfassen.
Man kann mit Sicherheit sagen, dass Roboter eine breite Palette von Aufgaben ausführen können, mit dem einzigen Unterschied, dass sie sie viel schneller und mit viel mehr Effizienz und Genauigkeit erledigen können. Roboter erledigen alles mit 100-prozentiger Genauigkeit, wenn man ihnen den Prozess beibringt, d. h. es gibt keinen Raum für Flüchtigkeitsfehler, die Menschen normalerweise machen würden. Das bedeutet auch, dass sie nicht in der Lage sein werden, sich selbst an die einfachste Änderung im Prozess anzupassen, was bedeutet, dass Sie ihnen die Schritte beibringen müssen, die sie für diese Änderung unternehmen müssen, um sicherzustellen, dass sie gut arbeiten.
Der Mensch muss sie nur dann kontrollieren und manchmal seine Handlungen anpassen, wenn es eine Änderung im Geschäftsprozess gibt. Sie können sich auch auf wichtigere Aufgaben konzentrieren und die Routine den Robotern überlassen.
RPA wird heute als die "Standard"-Automatisierungstechnologie angesehen. Sie ist im Grunde ein Äquivalent zur Automatisierung und trotz ihrer offensichtlichen Grenzen immer noch eine leistungsstarke Technologie, die vor allem dazu dient, die Zeit der Mitarbeiter freizusetzen.
Ein praktisches Beispiel für den Einsatz von RPA
RPA wird bereits in einer Reihe von Geschäftsbereichen und Abteilungen innerhalb eines Unternehmens eingesetzt. Eines der Beispiele, die häufig verwendet werden, um die Leistungsfähigkeit von RPA zu demonstrieren, ist der Onboarding-Prozess für Mitarbeiter.
Wenn neue Mitarbeiter einem Team in einer Organisation beitreten müssen, steckt dahinter ein komplexer Prozess mit viel Papierkram, der zwischen verschiedenen Abteilungen ausgetauscht wird. Die leitenden Mitarbeiter müssen oft viel Zeit aufwenden, um den neuen Mitgliedern zu helfen.
RPA kann helfen, indem es den Onboarding-Prozess übernimmt und rationalisiert. Sie kann die notwendigen Informationen sammeln und analysieren usw. Roboter können die Informationen an die zuständigen Stellen weiterleiten und sich um den Papierkram kümmern.
Automatisierung für alle: No Code/Low Code
Das Wort Automatisierung mag für Nicht-Techniker beängstigend klingen, die glauben, dass sie umfangreiche Programmierkenntnisse benötigen, um Geschäftsprozesse zu automatisieren. Während in einigen extremen Fällen tiefgreifende Programmierkenntnisse erforderlich sein können, hat die Automatisierung das No-Code/Low-Code-Stadium (üblicherweise als NCLC bezeichnet) erreicht, was bedeutet, dass sie auch mit geringen oder gar keinen Programmierkenntnissen durchgeführt werden kann.
Dies ist dank der spezialisierten NCLC-Automatisierungsplattformen möglich, die intuitive Drag-and-Drop-Schnittstellen zur Nachahmung von Prozessen bieten.
Auch wenn sich low code und no code auf dieselbe Art von Automatisierung tool beziehen, handelt es sich um zwei verschiedene Dinge, die einen erheblichen Unterschied ausmachen können.
- Low Code - Die meisten Low-Code-Lösungen tools machen bis zu 90 % des Codes überflüssig, sind aber dennoch für Entwickler gedacht, die viel Zeit sparen können, weil sie nicht jede einzelne Zeile für die Automatisierung schreiben müssen. Sie verwenden oft visuelle Blöcke von bestehendem Code und eine Drag-and-Drop-Oberfläche, die es ihnen dennoch ermöglicht, den Code zu ändern und eigene Zeilen hinzuzufügen. Low code Automatisierung tools sind perfekt für komplexe Arbeitsabläufe, die irgendwann Programmierung erfordern.
- No Code - Die Software No code richtet sich in erster Linie an citizen developers, an Mitarbeiter ohne technische und Programmierkenntnisse, die eine App entwickeln wollen, für die sonst Programmierer erforderlich wären. Die Plattformen von No code enthalten Bausteine, aus denen Nicht-Techniker schnell eine App zusammenstellen können, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Der gesamte Prozess wird vereinfacht und gestrafft. Der Hauptvorteil ist, dass man schnell auf die sich ständig ändernden Geschäftsanforderungen reagieren kann, während der Hauptnachteil darin besteht, dass diese Plattformen im Vergleich zu Low-Code-Apps weniger Automatisierungsoptionen und Anpassungsmöglichkeiten bieten.
Auch wenn Sie nicht programmieren können oder keine low code Plattformen verwenden, müssen Sie verstehen, wie Automatisierung funktioniert, Geschäftsprozesse optimieren und verwalten und die Logik hinter einem automatisierten Prozess einrichten.
Die Macht der Cloud: IPaaS
Es war noch nie so einfach, Daten für Unternehmen zu sammeln und zu analysieren, aber der gesamte Prozess ist auch ziemlich komplex geworden. Unternehmen verwenden oft verschiedene Anwendungen - und sogar ganze Systeme - um Daten zu bearbeiten. Das Problem ist, dass diese Anwendungen manchmal nicht miteinander "sprechen" und dieselben Daten verarbeiten können. Eine Möglichkeit, sie zu verbinden, ist die Verwendung ihrer APIs, aber manchmal ist auch das keine Option. An dieser Stelle kommt IPaaS ins Spiel.
IPaaS steht für Integration Platform as a Service und ist eine Reihe von tools zur Automatisierung der Integration von Anwendungen, die in verschiedenen Umgebungen entwickelt wurden. Unternehmen betreiben oft viele Systeme und Anwendungen, die nicht miteinander verbunden sind, und nutzen IPaaS, um sie zusammenarbeiten zu lassen.
IPaaS-Plattformen sind in der Regel no-code, d. h. Sie brauchen keine Programmierkenntnisse, um die Nutzung solcher Plattformen zu erlernen. Natürlich bieten die meisten dieser Lösungen auch die Low-Code-Variante, die oft Fachleuten vorbehalten ist, die über die Standard-IPaaS-Dienste hinausgehen wollen.
Eine IPaaS-Plattform bietet vorgefertigte Konnektoren sowie verschiedene Karten und Geschäftsregeln, mit denen sich Integrationsabläufe einfach und bequem entwickeln und in Gang setzen lassen.
Der Dienstteil von IPaaS bedeutet, dass Sie die Plattform in der Regel abonnieren müssen, um sie nutzen zu können. Nach der Anmeldung müssen Sie die Anwendungen auswählen, die Sie verbinden möchten, und Ihre Feldzuordnung konfigurieren. Alles andere wird automatisch von der Plattform erledigt, einschließlich der Verwaltung von Daten, Updates, Sicherheitsupgrades und mehr.
Beliebte IPaaS-Vorteile
Zu den wichtigsten Vorteilen, die Unternehmen durch den Einsatz von IPaaS erhalten, gehören:
- Cloud-gehostet - Unternehmen, die auf IPaaS setzen, müssen weder Tausende von Dollar für den Erwerb von Lizenzen für die Nutzung von Software ausgeben noch für Upgrades und zusätzliche Funktionen bezahlen. Alles befindet sich in der Cloud und ist auf dem neuesten Stand.
- Managed Service - iPaaS-Dienste, die Integrationslösungen auf einer Integrationsplattform implementieren, sind für Unternehmen, die über keine Integrationskapazitäten verfügen, von großem Vorteil. Da nur eine einzige IT-Person an den Spezifikationen und End-to-End-Tests beteiligt ist, können Unternehmen Lösungen viel schneller entwickeln und einsetzen.
- Schnelle Bereitstellung - IPaaS kann seine wahren Vorteile für Unternehmen ausspielen, da eine Lösung schnell bereitgestellt und genutzt werden kann. Kurze Entwicklungs- und Bereitstellungszyklen sind für große Ökosysteme, deren Implementierung sonst Jahre dauern würde, von großem Vorteil.
- Skalierbarkeit - IPaaS lässt sich schnell skalieren und erfüllt die Anforderungen von Unternehmen, auch wenn neue Verbindungen zu bestehenden Lösungen hinzugefügt werden.
- Datenanreicherung und -validierung - Die Daten müssen wahrheitsgetreu und relevant sein, und ihre manuelle Validierung und Anreicherung kann eine Weile dauern. Zum Glück kümmert sich IPaaS auch darum.
Weitere indirekte Vorteile der Nutzung von IPaaS sind:
- Eine Chance, Prozesse in den meisten Abteilungen zu automatisieren.
- Kommunikation zwischen verschiedenen Anwendungen.
- Verringerung der sich wiederholenden Arbeiten, wodurch sich die Arbeitnehmer auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.
- Automatische Analyse und Einblick in relevante Geschäftsdaten.
- Ein umfassender Überblick über viele Geschäftsprozesse innerhalb einer Organisation.
Lesen Sie in unserem Blog über einen Anwendungsfall, bei dem iPaaS zur Verbesserung des Onboarding-Prozesses für Mitarbeiter eingesetzt wurde.
Die Zukunft ist jetzt: Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist der menschlichen Intelligenz nachempfunden, und der Begriff KI wird verwendet, um eine bestimmte Technologie zu bezeichnen, die unsere Intelligenz nachahmt. KI ist in der heutigen Welt allgegenwärtig geworden - ein unvermeidlicher Bestandteil fast jeder großen Organisation, die digitale Dienstleistungen oder Produkte anbietet.
KI wird oft missverstanden, da die in den Filmen gezeigte Technologie weit von dem entfernt ist, womit wir es im Moment zu tun haben. Technisch gesehen gibt es drei Ebenen der KI:
- Schwache KI - Diese Art von KI kann bestimmte Aufgaben nacheinander ausführen. Sie ist auf menschliche Unterstützung angewiesen, um die Parameter für Lernalgorithmen zu verstehen und sie auszuführen. Sie brauchen auch Menschen, die ihnen helfen, zu definieren, was relevant ist, und sie mit geeigneten Daten für das Training versorgen.
- Leistungsstarke KI - Leistungsstarke KI ist nicht so sehr auf Menschen angewiesen und kann ein breiteres Spektrum an Funktionen ausführen. Außerdem kann sie sich selbst beibringen, wie sie neue Probleme lösen kann, und sie entwickelt sich ständig weiter.
- Bewusste KI - Eine Maschine entwickelt ihr eigenes Bewusstsein, genau wie der Mensch. Abgesehen von der Fähigkeit, Probleme zu lösen, kann sie auch Pläne für die Zukunft machen, lernen und ähnlich wie ein Mensch funktionieren, nur mit einer viel höheren Rechenleistung. Derzeit gibt es bewusste KI nur in der Theorie und in Filmen.
Der Hauptunterschied zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz besteht darin, dass letztere viel schneller verarbeiten kann als der Mensch. Wie wir kann auch die KI Daten analysieren, Muster ableiten und entsprechend handeln.
KI wird manchmal mit Automatisierung verwechselt, da beide Prozesse übernehmen können, aber es gibt wichtige Unterschiede zwischen den beiden. Bei der Automatisierung handelt es sich im Wesentlichen um eine Reihe von vorprogrammierten Regeln zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben. Im Gegensatz dazu ist KI so programmiert, dass sie nach Mustern sucht und von selbst lernt, einen Prozess zu verstehen und zu automatisieren.
Man könnte sagen, dass die Automatisierung die Hände sind. Bei der "normalen" Automatisierung muss man den Händen Anweisungen geben, was sie tun sollen, während die Augen geschlossen sind. Künstliche Intelligenz befreit die Augen von der Abdeckung und macht die Automatisierung intelligenter, so dass Sie ihr volles Potenzial nutzen können.
Zu den bekanntesten Erscheinungsformen der KI gehören NLP und OCR.
- NLP (Natural Language Processing) - Die menschliche Sprache ist komplex, aber die KI wird immer besser darin, sie zu verstehen. Abgesehen von den grammatikalischen Regeln kann die KI jetzt auch den Kontext und den Co-Text verstehen, um die Bedeutung zu verbessern. Durch die Verarbeitung menschlicher Sprache kann NLP bei der Automatisierung von Prozessen helfen, bei denen viele Dokumente gelesen und analysiert werden müssen, was den Unternehmen Hunderte von Stunden erspart. Erfahren Sie hier mehr über NLP!
- OCR (Optical Character Recognition) - Was NLP für die menschliche Sprache ist, ist OCR für das menschliche Sehen. Wir haben den Punkt erreicht, an dem es uns gelungen ist, der KI beizubringen, Objekte zu erkennen und zu analysieren, genau wie wir es tun, nur schneller (aber nicht immer besser). Dennoch kann OCR bei jedem Prozess helfen, der die Identifizierung und Analyse von Objekten erfordert. Das vielleicht bekannteste Beispiel ist die Identifizierung von Passagieren anhand ihrer Passbilder an Flughäfen. Mehr über OCR erfahren Sie hier!
Neben NLP und OCR gibt es KI in vielen Formen und Größen, und einige werden in der Automatisierung häufiger eingesetzt als andere. Die beiden wichtigsten Zweige der KI, ohne die OCR und NLP gar nicht möglich wären, sind maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL).
Möchten Sie tiefer in diese Technologien eintauchen? Schauen Sie sich diesen Artikel an!
- Maschinelles Lernen bezieht sich auf die allgemeine Fähigkeit von Computern, zu lernen, wie etwas zu tun ist, ohne dass man es ihnen ausdrücklich über eine Programmiersprache sagt. Wenn sich Algorithmen verbessern, wenn sie im Laufe der Zeit mit mehr Daten konfrontiert werden, sprechen wir von maschinellem Lernen.
- Deep Learning ist eine besondere Art von ML - eine Untergruppe, wenn man so will. Es basiert auf mehrschichtigen künstlichen neuronalen Netzen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, und kann aus großen Datenmengen lernen.
KI (und alle davon abgeleiteten Folgetechnologien) wird in der Automatisierung fast nie separat eingesetzt. Sie ist eine tool , die in Kombination mit anderen tools Unternehmen dabei hilft, alle Arten von Prozessen zu automatisieren - auch solche, die mit herkömmlichen Automatisierungslösungen nicht automatisiert werden können. KI hat die Hyperautomatisierung effektiv eingeführt.
Der Gipfel der Automatisierung: Hyperautomation
Anders als RPA, AI oder IPaaS ist Hyperautomation weder eine Technologie noch eine spezifische tool. Stattdessen handelt es sich um einen zeitgemäßen Ansatz zur Automatisierung - eine strategische Geschäftsinitiative, wenn man so will. Eine Organisation, die Hyperautomation nutzen möchte, wird alle notwendigen Zutaten kombinieren, einschließlich RPA, iPaaS, KI/ML und verschiedene intelligente Business Process Management Systeme, um jeden möglichen Schritt der meisten Prozesse in ihr zu automatisieren. Durch die Konzentration auf Hyperautomation können Unternehmen ihr maximales Potenzial ausschöpfen und sich auf kreative und innovative Arbeit konzentrieren, anstatt Zeit mit kleinen Aufgaben zu verlieren.
Die Idee eines Unternehmens, in dem jeder Prozess automatisiert ist, ist immer noch genau das - eine Idee. Auch wenn wir heute mehr automatisieren können als je zuvor, kann man mit Sicherheit sagen, dass es Hyperautomation in ihrer reinsten Form noch nicht gibt. Dennoch entwickeln Automatisierungsexperten alle damit verbundenen Technologien, und wir können jeden Tag mehr automatisieren.
Hyperautomatisierung umfasst viele Technologien, wie in der Abbildung unten dargestellt.
Abschließende Überlegungen zu Automatisierungstechnologien
Die Automatisierung hat einen langen Weg hinter sich, von der Automatisierung einiger einfacher Aufgaben bis hin zur Automatisierung komplexer Prozesse. Während ihrer Entwicklung ebnete sie den Weg für viele Automatisierungstechnologien und tools, einschließlich RPA, iPaaS, KI und mehr.
Wir hoffen, dass Sie nun besser verstehen, was jeder dieser Begriffe bedeutet und wie sie in Unternehmen eingesetzt werden, um die Automatisierung auf eine neue Ebene zu heben.
