Das Tempo des Wandels in der digitalen Arbeitswelt ist ungebremst. Aber Altsysteme behindern noch immer die digitale Transformation, weil sie wenig Raum für die Integration neuer Technologien lassen. Um dieses Manko zu überwinden, benötigen viele Unternehmen eine Plattform, die sozusagen als intelligentes Informationsförderband fungiert und die Zusammenarbeit zwischen Altsystemen ermöglicht und orchestriert. Hier kann Intelligent Process Automation (IPA), auch bekannt als intelligente Automatisierung (IA), RPA 4.0 oder Hyperautomatisierung, helfen.
Was ist Intelligent Process Automation?
Im Kern handelt es sich bei Intelligent Process Automation um eine Reihe von Technologien, die bereits in verschiedenen Bereichen der Geschäftsprozessautomatisierung (BPA) eingesetzt und kombiniert werden, um digitale Prozesse zu verwalten, zu automatisieren und zu integrieren. Zu diesen Technologien gehören Robotic Process Automation (RPA), digitale Prozessautomatisierung (DPA) und künstliche Intelligenz (KI). IPA geht über die einfache Prozessautomatisierung hinaus, da sie durch die Kombination der genannten Technologien in der Lage ist, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu strukturieren. Dies bedeutet, dass die Analyse, Verwaltung und Organisation von unstrukturierten Informationen nun automatisiert werden kann.
Für Unternehmen ist dies insofern interessant, als dass bis zu 90 Prozent der täglich anfallenden Daten, wie eingescannte Dokumente, E-Mails und Briefe, in die Kategorie der unstrukturierten Daten fallen. Während es sich bei strukturierten Daten um einheitliche, quantitative Daten handelt, die sich leicht durchsuchen und verwenden lassen, sind unstrukturierte Daten für Computer schwieriger zu analysieren. Das liegt daran, dass es sich um Daten handelt, die ein anderes Format oder Aussehen haben, wie Bilder, Videos, gesprochener Text oder Handschrift.
IPA-Kerntechnologien
Intelligent Process Automation besteht aus drei Kerntechnologien zur Automatisierung von Geschäftsprozessen:
Robotic Process Automation (RPA)
RPA bringt Geschwindigkeit und Effizienz auf den Tisch. Der Einsatz von Robotern zur Nachahmung menschlicher Handlungen und zur Automatisierung von Prozessen trägt dazu bei, dass manuelle, arbeitsintensive, umfangreiche und sich wiederholende Aufgaben wie die erneute Eingabe von Daten aus einem System in ein anderes viel schneller und effizienter erledigt werden können.
Digitale Prozessautomatisierung (DPA)
DPA, auch Prozessor-Orchestrierung genannt, hat seine Wurzeln in business process management. Es handelt sich um eine Reihe von intelligent process automation Technologien, die sicherstellen, dass alle Aufgaben, Arbeitsabläufe oder Funktionen ohne Unterbrechung abgeschlossen werden. Mit DPA können ereignisgesteuerte Geschäftsregeln definiert werden, die einen rationalisierten nächsten Schritt für alle Prozesse im Unternehmen vorgeben. DPA bietet die Flexibilität und den Einblick, die für einen ganzheitlichen Ansatz zur Automatisierung von Geschäftsprozessen erforderlich sind, und eignet sich besonders gut für die Optimierung verschiedener unternehmensinterner Dienstleistungen sowie für die Verwaltung kundenorientierter Serviceprozesse.
Künstliche Intelligenz (KI)
KI hebt die Automatisierung auf eine noch höhere Stufe, da KI Muster in Daten erkennen und aus früheren Entscheidungen lernen kann, um immer intelligentere Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen (ML) bietet überwachte Algorithmen, die aus strukturierten Datensätzen lernen, bevor sie auf der Grundlage neuer Eingaben eigenständig Vorhersagen treffen. Unüberwachte Algorithmen beobachten strukturierte Daten und beginnen, Erkenntnisse über erkannte Muster zu liefern.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (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 in Kombination mit ML ist der Schlüssel zur Entwicklung komplexer Arbeitsabläufe für Chatbots und virtuelle Assistenten, 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 ersetzen (RPA), textlastige Kommunikation interpretieren (NLP), regelbasierte Entscheidungen treffen, die nicht vorprogrammiert werden müssen (ML), Kunden Vorschläge machen (VA) und Geschäftsprozesse überwachen (DPA). Intelligent Process Automation ermöglicht es Unternehmen, bestehende Prozesse zu überdenken oder mit ML zu optimieren oder neue Technologien wie Decision Automation zu nutzen, um innovative neue Prozesse durch intelligente Entscheidungsfindung zu schaffen.
Ist IPA dasselbe wie Hyperautomation?
Hyperautomation ist ein mittlerweile häufig verwendeter Begriff, der vom Marktforschungsunternehmen Gartner eingeführt wurde. Der Begriff erschien erstmals in Gartners Bericht "Top 10 Strategic Technology Trends for 2020". Von diesem Zeitpunkt an war Hyperautomation in aller Munde. Dennoch herrscht immer noch eine gewisse Verwirrung darüber, was Hyperautomation bedeutet und wie sie sich von intelligent process automation unterscheidet. Gartner selbst sagt dies in seinem Magic Quadrant 2020 für RPA:
"Die Kunden suchen eine orchestrierte, durchgängige, intelligente, ereignisgesteuerte Form der Automatisierung, die durch eine effektive Kombination von Automatisierungstools mit mehreren maschinellen Lernanwendungen und Softwarepaketen bereitgestellt wird."
Gartner bezeichnet diese Form der Automatisierung als Hyperautomatisierung. In Bezug auf die Bereitstellung gibt es nach wie vor keinen Unterschied zwischen dieser und IPA.
Hyperautomation hingegen wird von Gartner als eine Unternehmensstrategie oder -initiative betrachtet, die letztlich darauf abzielt, so viele End-to-End-Prozesse wie möglich durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) sowie die Koordination mehrerer Automatisierungssysteme tools und Software zu automatisieren und zu transformieren. Im Gegensatz dazu konzentriert sich intelligent process automation auf eine begrenzte Anzahl von Aufgaben und kombiniert Technologien in einer einzigen tool , um bestehende Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren. In vielen Fällen fehlt es auch an einer definierten Strategie zur Skalierung der Automatisierung mit taktischen und strategischen Zielen.
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 künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) kombiniert wird, um Aufgaben zur Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten mit prädiktiver und präskriptiver Analytik zu automatisieren.
Was sind die Vorteile von IPA?
Eine aktuelle Studie von McKinsey besagt, dass Unternehmen durch die Implementierung von IPA über 50 % der manuellen Aufgaben automatisieren, die Prozesszeiten um 50 % verkürzen und einen ROI von über 100 % erzielen können. Durch die Kombination von RPA, DPA und KI können Unternehmen sicher sein, dass sie die richtige Entscheidung getroffen haben, da diese im Workflow geplant ist und KI dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Automatisierung von End-to-End-Prozessen mithilfe von IPA kann das Risiko von Fehlern, wie z. B. falschen Dateneingaben, verringern. Während RPA diese Automatisierungsaufgaben übernimmt, geben DPA und KI dem Unternehmen die Gewissheit, dass die Geschäftsprozesse konsistent abgeschlossen werden. IPA gibt Unternehmen Einblicke in den gesamten Prozess. Dies hilft, Engpässe oder Punkte zu identifizieren, an denen die Customer Journey reibungsloser verlaufen könnte. IPA erhöht die Agilität und Geschwindigkeit von Prozessänderungen.
IPA macht da weiter, wo RPA aufhört
IPA ermöglicht es Unternehmen, 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 unstrukturierten Daten beruhen. Intelligent Process Automation führt letztendlich zu inkrementellen Verbesserungen der Kundenerfahrung, Produktivität und Effizienz. Anstatt Technologien wie RPA einfach 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 typischer Anwendungsfall für IPA ist eine Situation, in der Unternehmen Daten an ihre Kunden übermitteln müssen, die manuelle Erledigung dieser Aufgaben jedoch viel Zeit in Anspruch nimmt, z. B. die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen oder die Automatisierung von Kundenanfragen. So verbringen die Mitarbeiter einer Schadensabteilung in der Regel Hunderte von Stunden pro Jahr mit der Eingabe von Daten aus Schadensformularen in das CRM der Abteilung. Ein IPA tool extrahiert die notwendigen Daten aus den Formularen und überträgt die Informationen direkt in das CRM. Eingebunden in einen größeren End-to-End-Prozess, werden die relevanten Informationen auch gleich direkt an den Kunden geschickt.
Bei Finanzdienstleistungen müssen Kundendienstmitarbeiter viel Zeit damit verbringen, Kundendaten aus Datenbanken, Telefonanrufen, E-Mails und Online-Chats zu sammeln, was sich negativ auf die Customer Journey auswirken kann. Eine 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 Versandrouten und -pläne zu optimieren, Engpässe zu verringern, Verzögerungen zu vermeiden und die verfügbaren Ressourcen zu optimieren.
In der Buchhaltung erkennt und bucht die IPA-Lösung die Rechnungen automatisch. Intelligent Process Automation verfügt über alle notwendigen tools und Software, um den Rechnungstyp zu erkennen, alle Informationen wie Datum, Lieferant, Preis, Artikel, Zahlungsbedingungen und Fälligkeitsdatum zu extrahieren und die Daten an das ERP weiterzuleiten, sie in die richtigen Buchhaltungsfelder einzuordnen und die Zahlung zum optimalen Zeitpunkt für einen hohen Cashflow vorzunehmen.
Im Service-Center erkennt IPA durch die integrierte NLP-Technologie den semantischen Kontext und damit das Anliegen des Kunden und schlägt dem Mitarbeiter sofort eine Lösung vor. Im Gesundheitswesen bietet IPA im Zusammenspiel mit NLP einen Ansatz zur Datenerfassung, Analyse, Diagnose und Behandlung. So ist IPA nicht nur eine Erleichterung für die internen Mitarbeiter, sondern auch vorteilhaft für den Service oder die Dienstleistungen, die den Kunden betreffen.
Und wer bietet IPA an?
In ihrem im Jahr 2021 veröffentlichten Bericht Intelligent Process Automation über die Landschaft der Lösungsanbieter untersuchte die Everest Group 27 Anbieter von IPA-Lösungen, die von der Beschaffung von IPA-Technologieprodukten bis hin zu Beratungs-, Implementierungs- und Wartungsdienstleistungen reichen, hinsichtlich ihrer wichtigsten Stärken und Schwächen. Dazu gehören 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, Digital Workforce, RPATech, Acelirate, Robiquity und SYKES Digital Services.
Schlussfolgerung
IPA ist das Upgrade einer jeden Basisautomatisierung. Mit der zunehmenden Digitalisierung der Welt wird die Automatisierung immer wichtiger für Unternehmen, die mit den Erwartungen der Kunden und dem Wettbewerb Schritt halten wollen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz kann eine IPA tool komplexere Geschäftsprozesse abwickeln, die mit einer Vielzahl von neuen und aufkommenden Technologien arbeiten.
Durch die Kombination innovativer neuer Techniken macht die IPA-Software Roboter intelligenter, so dass sie aus der Ausführung ihrer Aufgaben lernen und mit der Zeit schneller, besser und genauer arbeiten. Wo die grundlegende Automatisierung mit RPA nicht intelligent genug ist, um Nuancen und Ausnahmen zu bewältigen, springt IPA mit seiner Intelligenz und Flexibilität ein.
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