Was ist intelligente Automatisierung?

Wahrscheinlich hat Ihr Unternehmen bereits Zeit und Geld in die Automatisierung von Geschäftsprozessen investiert, die früher manuell erledigt wurden. Doch das reicht nicht aus, um die besten Customer Experiences, maximale Kosteneinsparungen, langfristiges Wachstum oder höchste Effizienz zu erzielen. Und was stattdessen? Intelligente Automatisierung.

Intelligente Automatisierung kombiniert Robotic Process Automation (RPA), Künstliche Intelligenz (KI), Analytics, Daten und mehr – für einen End-to-End-Prozess, der selbstständig lernen und sich anpassen kann. Organisationen, die schon über die Pilotphase der intelligenten Automatisierung hinausgegangen sind, konnten ihre Kosten laut der jüngsten Automatisierungsumfrage➚ von Deloitte um durchschnittlich 32 % senken.

Hier erfahren Sie, wie Sie diesen Sprung schaffen und wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann.

Zwei Drittel der Unternehmen haben bereits einige aufgabenbezogene Automatisierungen implementiert➚ . Dabei handelt es sich um die relativ einfache Automatisierung eines einzelnen Prozesses innerhalb einer Geschäftseinheit. Beispiele hierfür sind die Erstellung von Servicetickets, die automatische Kreditgenehmigung oder automatisierte E-Mail-Werbeaktionen.

Laut Matt McLarty, Global Field CTO und VP des Digital Transformation Office bei MuleSoft, sind die heute in vielen Unternehmen eingesetzten aufgabenbasierten Automatisierungen nicht wiederverwendbar, skalierbar oder nachhaltig genug, um den derzeit so wichtigen Mehrwert zu liefern. Das liegt daran, dass ihnen der Kontext und die Raffinesse fehlen, mit denen Unternehmen ihr Geschäft wirklich transformieren und ihre Kund:innen besser bedienen können.

Einige Beispiele:

• ein Chatbot, der Kund:innen oder deren Bestellhistorie nicht erkennt und automatisierte Antworten liefert, die das eigentliche Problem nicht lösen
• ein Kochbox-Lieferservice, der nicht sagen kann, warum Ihre Box nicht geliefert wurde, weil er keinen Einblick in den Logistikdienstleister hat
• ein automatisiertes HR-System, das vom Employee-Success-System isoliert ist.

„Viele RPA-Lösungen wollen vor allem aufzeichnen, wie ein Prozess funktioniert – und ihn dann automatisieren“, sagte McLarty. „Doch wenn es in dem Prozess eine Ausnahme gibt, was oft der Fall ist, wurde die Lösung des Problems nur hinausgezögert, indem ein Bot zwischen mich und die Person geschaltet wurde, die mein Problem tatsächlich lösen wird.“

Intelligente Automatisierung liefert den Kontext rund um Ihre Daten. Dadurch können Sie besser verstehen, was tatsächlich passiert und wie sich die Dinge entwickeln. Der Kontext, der Bedeutung aus Bildern, Texten und Sprache erschließt, erkennt Muster und kann Empfehlungen geben sowie Vorhersagen und Entscheidungen treffen.

Vernetzte Echtzeitdaten➚ sind der Schlüssel zur kontextbezogenen Automatisierung, sei es bei intern automatisierten Geschäftsprozessen oder bei der Automatisierung der Interaktion mit Partner:innen und Kund:innen.

Wir befinden uns noch in einer relativ frühen Phase dieser fortschrittlichen Automatisierung. Aber viele Organisationen haben sie längst auf dem Schirm. Laut der Umfrage von Deloitte ist KI die beliebteste Automatisierungstechnologie – und 46 % planen bereits, sie in den nächsten drei Jahren einzuführen.

Sobald ein Unternehmen einige Automatisierungen umgesetzt hat, flacht der Mehrwert häufig ab. Das liegt daran, dass Unternehmen nicht ohne Weiteres neue Prozesse identifizieren können, die sich automatisieren lassen, sagte Joe Surprenant, Vertriebsleiter für KI und Data Ops bei Deloitte. Unternehmen müssen ihre Daten und Prozesse analysieren, um neue Potenziale zu entdecken.

„Wenn alle Heatmaps und die Ideen der Prozessverantwortlichen ausgeschöpft sind, braucht man einen hybriden Ansatz mit digitalen Discoverytools und Prozess-Know-how, um die Lücken zu identifizieren“, so Surprenant.

Die Technologie, die das ermöglicht, nennt sich Process Intelligence➚ . Gemeint sind Daten, die erfasst werden, um die einzelnen Schritte eines Prozesses oder Workflows zu analysieren. So lassen sich Engpässe erkennen und die Effizienz steigern. Obwohl derzeit nur etwa jedes fünfte von Deloitte befragte Unternehmen Process Intelligence (PI) einsetzt – wobei mehrere Unternehmen PI-Technologien entwickeln –, handelt es sich um einen schnell wachsenden Sektor.

„Process Intelligence hat vielen unserer Kund:innen die Augen geöffnet und ihnen Dinge gezeigt, die sie vorher nicht kannten“, sagt Surprenant. Als Beispiel nennt er ein großes Unternehmen, das Process-Mining-Technologie einsetzte, um seinen End-to-End-Prozess des Direkteinkaufs von Material zu analysieren. Die Analyse ergab, dass bestimmte Schritte im Prozess der Bestellbearbeitung mit einem höheren manuellen Aufwand und einer höheren Nachbearbeitungsrate verbunden waren. Mit diesen Erkenntnissen wurde eine Lösung zur Automatisierung der Bestellpflege entwickelt, die RPA , Workflow-Automatisierung im Rahmen des Business Process Management (BPM) und Analytics kombiniert. Das führte zu jährlichen Einsparungen in Höhe von 40 Millionen Dollar.

Ein weiteres Unternehmen aus dem Einzelhandel konnte mithilfe von PI die Ursache einer Diskrepanz zwischen Vertrieb, Zahlung, Lieferung und Rückgabe innerhalb seiner Lieferkette aufdecken. Anhand dieser Erkenntnisse entstand eine konsolidierte Customer-Journey-App, mit der sich Probleme über alle Funktionen hinweg schnell nachverfolgen und beheben lassen. Das Ergebnis: eine Reduzierung der Rücksendungen um 23 %, eine Minderung des Umsatzrisikos um 46 Millionen Dollar und eine Verbesserung des Net Promoter Score um 7 %.

Process Intelligence bietet drei wesentliche Vorteile:

• Sie digitalisiert und beschleunigt die Identifizierung von Automatisierungspotenzialen. Damit automatisiert sie die Automatisierung selbst.
• Sie liefert einen zusätzlichen Datenpunkt für einen Bereich, den einige Geschäftsanwender:innen als reif für die Automatisierung ansehen.
• Sie spart Zeit und Geld. Denn Unternehmen müssen keine Berater:innen beauftragen, um Prozessverantwortliche zu befragen und Automatisierungsmöglichkeiten zu ermitteln.

Die Einführung einer anspruchsvolleren, kontextbezogenen Automatisierung ist weit mehr als nur Technologie. Erfolg setzt voraus, dass Sie Ihre Prozesse grundlegend überdenken und neu gestalten – und dabei die Kundenbedürfnisse in den Mittelpunkt stellen.

McLarty, der Kund:innen bei ihrer digitalen Transformation aktiv unterstützt, empfiehlt folgende erste Schritte:

Stellen Sie die gesamte Customer Experience➚ von Anfang bis Ende dar: wie alles miteinander verbunden ist und was Ihre Kund:innen in jedem einzelnen Schritt benötigen. Die meisten Unternehmen, so McLarty, betrachten und automatisieren nur einen Teil des Ganzen – etwa Commerce, Service oder Marketing.

Vernetzte Echtzeitdaten sind ein echter Gamechanger für die kontextbezogene Automatisierung. Customer Data Platforms der nächsten Generation➚ integrieren Daten aus jeder Kundeninteraktion in ein einheitliches Kundenprofil – unabhängig vom System, Kanal oder Datenstrom. Dank dieser 360-Grad-Sicht erhalten Sie einen umfassenden Überblick über Ihre Kund:innen. So können Sie beispielsweise erkennen, wie sich eine Serviceinteraktion mit einem:einer Kund:in auf eine Marketingaktion für diesen:diese Kund:in auswirkt.

Ist Ihre Technologie reproduzierbar und skalierbar? Suchen Sie nach Tools, mit denen Sie verschiedene Prozesse in Ihrer Organisation finden können, die sich automatisieren lassen. Solche Tools extrahieren die Metadaten aus dem Prozess und wandeln sie in einen automatisierten Workflow um.

MuleSoft ist die Basistechnologie, die Daten aus beliebigen Systemen oder Kanälen miteinander verknüpft.

„Die automatisierte Lösung muss über Verbindungen zur prädiktiven Analytik verfügen, die eng mit künstlicher Intelligenz verknüpft ist, und zu allen relevanten Datenquellen. Dann kann sie Ihnen alles liefern, was Sie wissen müssen“, so McLarty.

Man kann gar nicht genug betonen, wie transformativ die KI-gestützte, kontextbezogene Automatisierung sein wird. Laut Surprenant wird sie der Cloud gleichkommen.

„So weit sind wir noch nicht“, sagt er. „Aber wenn wir den Wendepunkt erreichen, an dem Unternehmen bei der Gestaltung ihrer Geschäftsprozesse zuerst auf Automatisierung setzen und wirklich wie digitale Arbeitskräfte denken, wird das genauso groß sein wie die Cloud – vielleicht sogar größer.“