Hyperautomation und ihre geschäftlichen Einsatzmöglichkeiten | KI in der Wirtschaft #23

Können Sie sich ein Unternehmen vorstellen, in dem die meisten Prozesse ohne menschliches Eingreifen funktionieren? Berichte generieren sich von selbst, Rechnungen werden von Robotern ausgestellt und Kundenanfragen werden von intelligenten Chatbots bearbeitet. Es klingt futuristisch, wird aber dank Hyperautomatisierung immer realer.

Der globale Hyperautomatisierungsmarkt hatte im Jahr 2021 einen Wert von etwa 9 Milliarden US-Dollar. Es wird erwartet, dass er bis 2028 auf etwa 26,5 Milliarden US-Dollar anwächst, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von etwa 23,5 % zwischen 2022 und 2028. Dieses signifikante Wachstum ist das Ergebnis von praktischen, geschäftlichen Anwendungen der Hyperautomatisierung. Von der Transformation alltäglicher Aufgaben bis hin zur Revolutionierung des Managements ist Hyperautomatisierung der Schlüssel zu einer zukunftsorientierten, automatisierten Geschäftsumgebung.

Was ist Hyperautomatisierung?

Hyperautomatisierung ist das Konzept der ganzheitlichen Automatisierung der Prozesse eines Unternehmens mithilfe fortschrittlicher Technologien. Es umfasst unter anderem:

• Robotisierung von Geschäftsprozessen (Robotic Process Automation, RPA),
• Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs),
• Künstliche Intelligenz (KI),
• Maschinelles Lernen (ML) und
• Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Ziel ist es, den Bedarf an menschlichem Eingreifen bei sich wiederholenden Aufgaben zu verringern und sich stattdessen auf kreative Arbeit und den Aufbau von Wettbewerbsvorteilen zu konzentrieren.

Die Hauptvorteile der Hyperautomatisierung sind:

• Reduzierung der Betriebskosten des Unternehmens,
• Zeit- und Personaleinsparung,
• Fehlerbeseitigung,
• größere Flexibilität,
• erhebliche Skalierbarkeit der Abläufe und
• Verbesserung der Qualität des Kundenservice.

Dennoch können Herausforderungen wie hohe Anfangsinvestitionskosten oder der Bedarf an Spezialwissen für viele Unternehmen ein Hindernis darstellen.

Hyperautomatisierung vs. Automatisierung

Hyperautomatisierung unterscheidet sich von herkömmlicher Automatisierung in Umfang und Umfang. Während sich die Automatisierung auf einzelne Aufgaben konzentriert, umfasst die Hyperautomatisierung die gesamten Prozesse und das gesamte Ökosystem eines Unternehmens und zielt auf eine umfassende digitale Transformation und nicht auf eine punktuelle Verbesserung der Effizienz der Abläufe eines Unternehmens.

Automatisierung

Unter Automatisierung versteht man den Einsatz von Technologie, um die manuelle Ausführung sich wiederholender Aufgaben und Prozesse zu minimieren oder zu eliminieren. Tools wie make.com oder Zapier ermöglichen die Automatisierung von Aufgaben, etwa dem Verschieben von Daten zwischen verschiedenen Anwendungen, dem Generieren von Benachrichtigungen oder dem Planen von Aufgaben. Zapier kann beispielsweise eine Tabelle in Google Sheets automatisch aktualisieren, wenn ein neuer Eintrag in Google Forms hinzugefügt wird.

Quelle: make.com (https://www.make.com/)

Hyperautomatisierung

Hyperautomation hingegen ist eine fortschrittlichere Form der Automatisierung, die verschiedene Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) integriert, um ein System zu schaffen, das automatisch verwalten und optimieren kann komplexe, mehrstufige Geschäftsprozesse.

Quelle: Keysight (https://www.keysight.com)

Hyperautomation bietet Tools wie RPA-Plattformen zur Integration in verschiedene Systeme über APIs, um eine Vielzahl von Aufgaben und Prozessen zu automatisieren.

Hyperautomatisierungsanwendungen in der Wirtschaft

Zu den Hyperautomatisierungsanwendungen in Unternehmen gehören unter anderem:

• HR und Rekrutierung – Roboter analysieren Rekrutierungsdokumente wie Lebensläufe und Anschreiben, prüfen Kandidaten dann automatisch vorab, planen Rekrutierungstermine und versenden Benachrichtigungen. Beispielsweise hat die Santander Bank einen vollständig digitalen Rekrutierungsprozess implementiert, der auf Hyperautomatisierung basiert.
• Finanzen und Buchhaltung – eine Kombination aus RPA- und API-Funktionen zusammen mit künstlicher Intelligenz ermöglicht die Automatisierung des gesamten Prozesses der Erstellung von Berichten und Rechnungen, der Buchung von Dokumenten und der Überprüfung von Zahlungen.
• Fertigung und Lieferkette – die Branche setzt Hyperautomatisierung unter anderem für die Bestandsüberwachung, Produktionsplanung und automatisierte Berichterstellung ein, was Ausfallzeiten reduziert und die pünktliche Lieferung verbessert.

Wie implementiert man Hyperautomatisierung?

Die Implementierung von Hyperautomation in einem mittelständischen Unternehmen kann zu einem komplizierten Prozess werden, der eine sorgfältige Planung und Durchführung erfordert. Hier sind Schritte, die Ihnen bei der Organisation und Ausführung helfen können:

1. Analyse des Ist-Zustands – Zu Beginn gilt es, die aktuellen Geschäfts- und Technologieprozesse zu identifizieren und zu bewerten, die automatisiert werden sollen. Für eine erfolgreiche Umsetzung ist es wichtig zu verstehen, welche Technologien derzeit im Einsatz sind, und Bereiche zu identifizieren, die durch Hyperautomatisierung verbessert werden können.
2. Ziele definieren – der zweite Schritt der Festlegung spezifischer, messbarer Ziele, die Sie durch die Implementierung von Hyperautomatisierung erreichen möchten, z. B. Effizienzsteigerung, Fehlerreduzierung oder Verbesserung des Kundenservice.
3. Technologieauswahl – Ebenso wichtig ist die Auswahl geeigneter Technologien für die Implementierung, wie z. B. RPA-Tools (Robotic Process Automation), künstliche Intelligenz (KI) und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs).
4. Prozessdesign – nicht alle im Unternehmen ablaufenden Prozesse sind es wert, eins zu eins automatisiert zu werden. Aller Wahrscheinlichkeit nach müssen Sie neue Prozesse und Verfahren entwickeln, die durch ausgewählte Technologien automatisiert und integriert werden.
5. Entwicklung und Tests – der Aufbau, die Konfiguration und das Testen eines Hyperautomatisierungssystems, um sicherzustellen, dass es die Anforderungen erfüllt und seine beabsichtigten Ziele erreicht, ist ein langwieriger Prozess, an dem sowohl Hyperautomatisierungsspezialisten als auch das Team des Unternehmens beteiligt sein müssen.
6. Teamschulung – Schulung der Mitarbeiter, die mit dem neuen System arbeiten werden, damit sie verstehen, wie es zu nutzen ist und wie sie es in ihrer täglichen Arbeit nutzen können.
7. Implementierung – Umsetzung des Hyperautomatisierungssystems in die Praxis, Überwachung seiner Leistung und Lösung etwaiger Probleme, die während der Implementierung auftreten können.
8. Optimierung – Eine regelmäßige Überwachung der Leistung des Hyperautomatisierungssystems und die Durchführung von Verbesserungen sowie die Meldung von Problemen und deren fortlaufende Lösung sind erforderlich, um sicherzustellen, dass das Hyperautomatisierungssystem weiterhin zu den Geschäftszielen beiträgt.

Die Implementierung der Hyperautomatisierung ist ein langfristiger Prozess, der einen erheblichen Einsatz von Managementteams und Ressourcen erfordert. Bei richtiger Planung und Umsetzung kann Hyperautomatisierung einen wesentlichen Beitrag zur Steigerung der Effizienz und Innovation in einem Unternehmen leisten.

Hyperautomatisierungstechnologien – API und RPA

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie, die es ermöglicht, mühsame, sich wiederholende Aufgaben mit „Robotern“ zu automatisieren, die die Aktionen von Menschen bei der Bedienung von Anwendungen nachahmen können. In seiner Grundform kann RPA beispielsweise Text aus einem ausgewählten Browserfenster kopieren und in eine Tabellenkalkulation einfügen. Wenn RPA mit künstlicher Intelligenz ausgestattet ist, kann es sehr komplexe Prozesse bewältigen und je nach dem in einem bestimmten Schritt erzielten Ergebnis geeignete Aktionen auswählen. Mit RPA können Prozesse wie die Schadensbearbeitung automatisiert werden, was die Kundenreaktion beschleunigt und den Mitarbeitern Zeit spart.

Andererseits ermöglichen Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) die Kommunikation zwischen verschiedenen Anwendungen und Systemen auf Codeebene. APIs ermöglichen den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen auf programmierbare Weise. Beispielsweise kann die Generierung von Google-Dokumenten auf Basis von Daten aus anderen Systemen in Szenarien wie der automatischen Rechnungserstellung in E-Commerce-Unternehmen hilfreich sein.

Die Kombination von RPA und API kann das Beste aus beiden Welten bieten und sowohl Oberflächen- als auch Tiefenautomatisierung ermöglichen, was zu mehr Effizienz und Flexibilität bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen führt. Dieser hybride Ansatz kann besonders in komplexen Geschäftsumgebungen von Vorteil sein, in denen verschiedene Systeme und Prozesse für maximale betriebliche Effizienz integriert werden müssen.

Zusammenfassung

Hyperautomation ist zweifellos eines der vielversprechendsten und disruptivsten Konzepte der Geschäftsprozessautomatisierung der letzten Jahre. Durch die Kombination des Potenzials fortschrittlicher Technologien wie RPA und APIs, ergänzt durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, eröffnet es Unternehmen die Möglichkeit, Kosten zu senken und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Ihr Ziel ist die ganzheitliche digitale Transformation des Unternehmens durch den Wegfall der manuellen Bearbeitung sich wiederholender Aufgaben.

Hyperautomatisierung unterscheidet sich von herkömmlicher Automatisierung im Umfang, da sie ganze Prozesse und nicht einzelne Aufgaben umfasst. Es spart Kosten, Zeit und Personalressourcen und reduziert Fehler.

Es hat vielfältige Einsatzmöglichkeiten in der Wirtschaft und kann im Kundenservice, im Personalwesen, im Finanzwesen oder in der Lieferkette implementiert werden. Dazu muss der Transformationsprozess jedoch sorgfältig analysiert und geplant werden. Obwohl die Umsetzung der Hyperautomatisierung nicht einfach ist und ein vollständig automatisiertes Unternehmen immer noch im Bereich der Science-Fiction liegt, wird die Hyperautomatisierung sicherlich bald zur alltäglichen Realität moderner Unternehmen werden.

Hyperautomatisierung hat das Potenzial, die Funktionsweise moderner Unternehmen zu revolutionieren, erfordert jedoch eine sorgfältige und schrittweise Einführung, um ein Gleichgewicht zwischen menschlicher und maschineller Arbeit aufrechtzuerhalten. Sein volles Potenzial lässt sich durch die geschickte Kombination verschiedener Technologien ausschöpfen.

Wenn Ihnen unsere Inhalte gefallen, treten Sie unserer fleißigen Bienen-Community auf Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest und TikTok bei.

Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

Alle Beiträge anzeigen

KI in der Wirtschaft:

1. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 1)
2. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 2)
3. KI-Anwendungen in der Wirtschaft – Überblick
4. KI-gestützte Text-Chatbots
5. Business NLP heute und morgen
6. Die Rolle von KI bei der Geschäftsentscheidung
7. Planen von Social-Media-Beiträgen. Wie kann KI helfen?
8. Automatisierte Social-Media-Beiträge
9. Neue Dienste und Produkte, die mit KI arbeiten
10. Was sind die Schwächen meiner Geschäftsidee? Eine Brainstorming-Sitzung mit ChatGPT
11. Verwendung von ChatGPT im Unternehmen
12. Synthetische Schauspieler. Top 3 KI-Videogeneratoren
13. 3 nützliche KI-Grafikdesign-Tools. Generative KI in der Wirtschaft
14. 3 großartige KI-Autoren, die Sie heute ausprobieren müssen
15. Erkunden Sie die Macht der KI bei der Musikproduktion
16. Erschließen Sie neue Geschäftsmöglichkeiten mit ChatGPT-4
17. KI-Tools für den Manager
18. 6 tolle ChatGTP-Plugins, die Ihnen das Leben erleichtern werden
19. 3 KI-Grafiken. Generierte Intelligenz für Ihr Unternehmen
20. Wie sieht die Zukunft der KI laut McKinsey Global Institute aus?
21. Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft – Einführung
22. Was ist NLP oder natürliche Sprachverarbeitung im Geschäftsleben?
23. Automatische Dokumentenverarbeitung
24. Google Translate vs. DeepL. 5 Anwendungen der maschinellen Übersetzung für Unternehmen
25. Der Betrieb und die Geschäftsanwendungen von Voicebots
26. Virtuelle Assistententechnologie oder wie spricht man mit KI?
27. Was ist Business Intelligence?
28. Wird künstliche Intelligenz Business-Analysten ersetzen?
29. Wie kann künstliche Intelligenz bei BPM helfen?
30. KI und soziale Medien – was sagen sie über uns?
31. Künstliche Intelligenz im Content Management
32. Kreative KI von heute und morgen
33. Multimodale KI und ihre Anwendungen in der Wirtschaft
34. Neue Interaktionen. Wie verändert KI die Art und Weise, wie wir Geräte bedienen?
35. RPA und APIs in einem digitalen Unternehmen
36. Der zukünftige Arbeitsmarkt und kommende Berufe