Intelligente Automatisierung – Die KI-Diät für agile Prozesse

Sie wollen schlanker werden?
Durch Hyperautomatisierung zum optimalen Prozessmanagement

Schlankere Unternehmensprozesse und agileres Vorgehen, wer will das nicht? Wie spielt hier die Hyperautomatisierung mit rein und was genau ist unter diesem Begriff eigentlich zu verstehen? Welchen Nutzen bringen neuste Entwicklungen in der Softwarebranche wohl für Ihr Unternehmen?

Was Sie in diesem Artikel finden werden:

Viele Unternehmen setzen auf Software zur intelligenten Automatisierung (oder auch Intelligent Process Automation, kurz: IPA), um ihre ambitionierten Geschäftsziele auch in diesem Jahr erreichen zu können.  Laut einer aktuellen Studie zum „State of AI“ von Deloitte haben 79% der Teilnehmenden in mindestens drei Anwendungen intelligente Software eingesetzt und 94% sind überzeugt, dass IPA für den Unternehmenserfolg von entscheidender Bedeutung sein wird.¹

Der Ansatz der Hyperautomatisierung geht hier noch einen Schritt weiter. Er beschreibt das Konzept, so viele einzelne Prozessabschnitte wie möglich zu automatisieren. Es werden daher nicht mehr nur unterstützende Maßnahmen konzipiert. Vielmehr werden menschliche Arbeitsschritte durch maschinelle Prozesse ersetzt, wo immer es im Sinne der Automatisierung möglich ist. Dabei werden etliche Softwarelösungen in den Bereichen maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI, engl. AI), Robotikprozessautomatisierung (RPA) oder auch intelligente Geschäftsprozessmanagement-Suiten (iBPMS, auch BPM-Systeme) kombiniert und ggf. integriert.²

Wann und wo ergibt Hyperautomatisierung Sinn?

Im Sinne der Effizienz kann die Möglichkeit zur Hyperautomatisierung bereits bei der Planung von Prozessen und Arbeitsabläufen berücksichtigt werden. Aber auch postea spielt sie bei der Durchführung und Überwachung eine entscheidende Rolle. Um das Potential zur Automatisierung von Prozessen überhaupt zu erkennen, werden Methoden wie z.B. das Prozess-Mining genutzt. Hier tragen Unternehmen Daten aus verschiedensten Quellen wie ERP-, CRM- oder anderen Systemen zusammen, um Geschäftsprozesse zu visualisieren und zu analysieren. Es sollen dabei u.a. auch Schwachstellen wie Datenabweichungen, Engpässe oder Ineffizienzen aufgedeckt werden. Die Rückschlüsse aus den Daten können wiederum dafür genutzt werden, Muster zu erkennen und Möglichkeiten für Automatisierungen auszumachen.³

Sollten beispielsweise Ihre Kunden mit Ihnen Kontakt aufnehmen wollen, werden diese typischerweise ein digitales Formular dafür benutzen. Hier wird das Anliegen durch den Kunden selbst näher bestimmt und ggf. bereits Kategorisierungen o.ä. durch ihn vorgegeben. Je nachdem wie gut die Vorgaben und die thematische Eingrenzung durch den Kunden gelungen sind, können die Informationen an die dafür zuständige Abteilung weitergeleitet und die nächsten Arbeitsschritte angegangen werden.

Wird die Problembeschreibung jedoch fehlerhaft oder unvollständig getätigt, kann die Bearbeitung der Kundenanfrage ins Stocken gelangen, da u.a. die falschen Verantwortlichkeiten berücksichtigt werden. Werden hingegen intelligente Softwarelösungen miteinbezogen, kann die Aufgabenzuordnung (alias Routing) verfeinert bzw. unterstützt und Aufwände reduziert werden. 

Unternehmen können in diesem Zusammenhang die Möglichkeiten von Pega Process AI nutzen. In diesem BPM-System können die vom Kunden angegebenen Informationen durch Natural Language Processing (NLP) analysiert, interpretiert und damit für den Mitarbeiter und seine Entscheidungsfindung verwertbar gemacht werden.⁴

2. Flexibilität als Schlüsselindikator

 “Es ist nicht die stärkste Spezies, die überlebt, auch nicht die intelligenteste, sondern diejenige, die am besten auf Veränderung reagiert.“, Charles Darwin, 1809-1882.

Damit sprach er genau darüber, was im heutigen Geschäftsumfeld von fundamentaler Bedeutung ist. Die ökonomischen Bedingungen ändern sich stetig und werden immer anspruchsvoller. Unsere eigene Anpassungsfähigkeit an veränderte Rahmenbedingungen ist daher einer der Haupterfolgsfaktoren für Wachstum und eine sichere Zukunft für das Unternehmen. Es gilt dabei personelle Herausforderungen wie Fachkräftemangel oder dem Bedarf geeigneter Prozesse und Werkzeuge für die remote Zusammenarbeit zu meistern, ohne die Kundenschnittstelle aus den Augen zu lassen. Denn auch die Kunden verändern sich und werden zunehmend digital affiner. Sie erwarten schnelle Rückmeldungen, unkomplizierte und unbürokratische Abwicklungen, ein online bedienbares Kundenportal und weitere Angebote, die dazu beitragen, dass der Kontakt mit dem Unternehmen ein positives Kundenerlebnis erzeugt.

Wenn Unternehmen den Kontakt zum Kunden nicht verlieren möchten, sollten sie entsprechend innovativ handeln. Daher gilt es, Anpassungen hinsichtlich der Nutzung von Hyperautomatisierung für einen kundenorientierteren Auftritt und der Abwicklung von Geschäftsprozessen umzusetzen.

3. Auf die richtige Lösung zur Hyperautomatisierung setzen

Neben dem bereits erwähnten NLP-Ansatz, existieren bei den auf KI basierenden Prozessautomatisierungen zur optimalen Anpassung zusätzlich prädiktive und adaptive Modelle. Wie bereits erwähnt, lassen sich aufgrund der vorliegenden Daten und deren Muster, Rückschlüsse ziehen und Prognosen aufstellen. Bei Prädiktiven Modellen wird genau das genutzt, um Geschäftsprozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten.

Sollten Kunden zum Beispiel einen Kreditantrag stellen, können solche prädiktiven Modelle bei der Prüfung der Kreditwürdigkeit mit einbezogen werden. Das Modell würde bspw. auf Basis von historischen Daten Vorhersagen zu möglichen Kreditausfällen machen und den Antrag je nach Prognose zur zusätzlichen Prüfung an einen Sachbearbeiter weiterreichen.

Adaptive Modelle zielen auf den Aufbau und Erhalt einer gewissen Anpassungsfähigkeit und Flexibilität der Prozesse ab. Im Gegensatz zum prädiktiven Ansatz werden Daten in Echtzeit analysiert und Ergebnisse daraus direkt ins System eingepflegt. Die Software lernt also live vom Kundenverhalten und optimiert sich stetig selbst. Darauf aufbauend werden schnelle Reaktionen auf sich ändernde Kundentrends möglich und die Effizienz des Systems verbessert.

Als Marktführer für digitale Prozessautomatisierungs-Software setzt sich Pega mit seiner Process AI vor allem durch die Integration von prädiktiven und adaptiven Modellen in ihrem Prozessmanagement von Mitbewerbern ab.⁵ 

Die Pega-Lösung basiert auf agilen Low-Code-Plattformen. Diese Umgebung ermöglicht die Software-Entwicklung mithilfe visueller und grafischer Werkzeuge, anstelle der Verwendung textbasierter Programmiersprachen. Die Umsetzung von Anpassungen erfolgt damit schneller und günstiger.

4. Pega Process AI. Ihr Fahrplan zur Vermeidung von Ineffizienz

Sie können also eine Brücke zwischen Ihren derzeitigen Herausforderungen und den von Ihnen angestrebten Effizienz- und Kostenzielen schlagen! Als einer der führenden Implementierungspartner in Deutschland, vertrauen wir bei Greenfield seit über 10 Jahren auf die innovativen Softwarelösungen von Pega. Beruhend auf einem umfassenden Vorgangsmanagement vereint die Pega-Plattform Process AI die Nutzung intelligenter Automatisierung (IA), zentralisierter künstlicher Intelligenz (KI), hybriden Robotic Process Automation (RPA) und Low-Code-Softwareentwicklung.⁶

„So schließen Sie die Lücke zwischen Ihren Daten und dem angestrebten Kundenerlebnis.“ Pega, 2020⁴

Lesen Sie hier mehr dazu, wie Sie mit uns Ihre Prozesse optimieren und Ihr Unternehmen zukunftssicher aufstellen.

Quellen:

¹ IDC (2022): IDC Studie: 70 Prozent deutscher Unternehmen setzen künftig auf intelligente Prozessautomatisierung, KI ist entscheidender Enabler. Abgerufen am 27.02.2023, von: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prEUR149220822

² Vogel Communications Group GmbH & Co. KG: So viele Unternehmen nutzen bereits intelligente Automation. Abgerufen am 27.02.2023, von: https://www.elektrotechnik.vogel.de/so-viele-unternehmen-nutzen-bereits-intelligente-automation-a-d69ba2747ca5fd9a074867b8f54ed626/#:~:text=Spitzenreiter%20sind%20dabei%20IT%2DAbteilungen,oder%20Natural%20Language%20Processing%20kombiniert

³ Frisch, Jürgen (2022): Process Mining führt Automatisierung zum Erfolg. Abgerufen am 27.02.2023, von: https://news.it-matchmaker.com/process-mining-fuehrt-automatisierung-zum-erfolg/

⁴ Pegasystems Inc. (2023): Put NLP text analysis to the test. Abgerufen am 27.02.2023, von: https://www.pega.com/products/platform/nlp-text-analyzer

⁵ Pegasystems Inc. (2023): Funktionen für intelligente Automatisierung in der Pega-Plattform. Abgerufen am 27.02.2023, von: https://www.pega.com/de/products/platform/intelligent-automation

⁶ Pegasystems Inc. (2020): PEGA Leistungsfähiger. Schlanker. Agiler. Abgerufen am 27.02.2023, von: https://www.pega.com/de/be-stronger-leaner-more-agile