CIO-Strategie: 4 Best Practices für die Automatisierung

RPA-Bots sind beliebt, weil sie leistungsstark und einfach zu bedienen sind. Doch es gibt auch Nachteile. CIOs sollten sie sparsam einsetzen.


Dass Unternehmen ihre Services und Abläufe automatisieren, um Prozesse zu optimieren und Kundenerfahrungen sowie den Wertbeitrag zu steigern, ist heute der Normalfall. Aber CIOs erzielen nicht einfach nur durch den Willen zur Automatisierung Erfolge, vielmehr spielt der Reifegrad in mehrerer Hinsicht eine wichtige Rolle. Nur wenn Organisationen ihren Reifegrad bestimmen, lassen sich Chancen einer Automatisierung erkennen und eventuelle Risiken sowie Herausforderungen bewerten, die mit größeren Vorhaben einhergehen. Erstrecken sich beispielsweise Automatisierungslösungen über Abteilungsgrenzen und sind unterschiedliche Technologien im Spiel, steigen die Risiken für die Integrität und den Verlust von Daten.

In den meisten Reifegradmodellen für die Automatisierung gibt es drei verschiedene Stufen:

• Aufgabenorientiert: In dieser frühen Phase werden einfache manuelle Abläufe automatisiert, die in der Regel erhebliche Effizienzgewinne auf individueller Prozessebene mit sich bringen. Diese Automatisierungen werden primär mit ToolsTools für Robotic Process Automation (RPARPA) erstellt. Alles zu Roboter auf CIO.de Alles zu Tools auf CIO.de
• Team-/Abteilungsorientiert: In dieser Phase des Reifungsprozesses geht die Automatisierung über Insellösungen hinaus. Integriert werden Teams oder Abteilungen innerhalb einer funktionalen Applikation wie Salesforce, ServiceNow oder einer Plattform zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Diese Systeme verfügen über Tools, um Workflows zu erstellen, die automatisch Aufgaben an verschiedene Teammitglieder weiterleiten. Ein Auslöser sind Ereignisse, etwa wenn sich ein Vertriebs-Lead in einen aussichtsreichen Kontakt entwickelt hat.
• End-to-End: Sobald Unternehmen diese Automatisierungsstufe mit dem höchsten Reifegrad erreicht haben, erstellen sie End-to-End-Prozesse, die sich über mehrere Abteilungen oder das gesamte Unternehmen erstrecken. Gängiges Beispiel: ein Prozess, der die Bestellung in einem System registriert, den Bestand in einem anderen System überprüft und schließlich den Versand- und Abrechnungsprozess in weiteren Systemen auslöst. Automatisierungsplattformen für Unternehmen, die auf diese komplexe Integration ausgerichtet sind, ermöglichen den höchsten Grad der Automatisierung.

Sobald Ihr Team den aktuellen Stand kennt, ist es an der Zeit, Schritte einzuleiten, um die Automatisierungsstrategie reifen zu lassen. Dabei sollten sich Verantwortliche auf vier Best Practices konzentrieren:

1. Anwendungen und Prozesse verbinden

Unausgereifte StrategienStrategien legen das Augenmerk auf einfache Aufgaben. Das ist zwar ein guter Anfang, aber um das Optimum aus der Automatisierung herauszuholen, sollte die Strategie weiterentwickelt werden. Um diese Task-basierenden Automatisierungen zu automatischen Workflows weiterzuentwickeln, müssen Anwendungen und Systeme miteinander kommunizieren. Durch das ständige Hinzufügen verbundener Systeme lassen sich immer komplexere, umfassende Workflows erstellen. Alles zu Strategien auf CIO.de

Da aus diesem Weg immer mehr Prozesse miteinander verbunden werden, benötigen Sie eine Plattform, um die zunehmende Komplexität zu bewältigen. Glücklicherweise wachsen viele Programme aus den Segmenten der Unternehmens-IT immer enger mit den BPA-Suiten (Business Process Automation) zusammen. Sie umfassen Integrationsbibliotheken sowie Automatisierungs- und Workflow-Funktionen. Dieser Trend unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Strategie und unterstreicht die große Bedeutung der Vernetzung für die Automatisierung.

2. RPA sparsam einsetzen

RPA-Bots sind sehr beliebt, weil sie leistungsstark und einfach zu bedienen sind. Dies ist aber sowohl Segen als auch Fluch, denn RPA wird oft dort eingesetzt, wo es nicht hingehört, was zu schlecht gestalteten Prozessen führt. RPA wurde entwickelt, um menschliches Verhalten bei der Navigation durch die Benutzeroberfläche einer Anwendung zu imitieren. Allerdings ist es sehr anfällig bei Veränderungen und kann nicht über ein ganzes Unternehmen hinweg skaliert werden.

Wenn etwa die Benutzeroberfläche einer Anwendung erneuert wird, kann der RPA-Bot ausfallen. Sollten mehrere RPA-Bots voneinander abhängig sein, kann eine Änderung an einem einzelnen User Interface den gesamten Prozess zum Stillstand bringen. Zudem ist es erfahrungsgemäß schwierig, den RPA-Ausfallpunkt zu lokalisieren, um die Korrektur vorzunehmen. Das läuft dem eigentlichen Ziel der Automatisierung, Arbeitslasten zu reduzieren, zuwider.

3. Mehr künstliche Intelligenz nutzen

Künstliche Intelligenz (KI)Künstliche Intelligenz (KI) kann sehr hilfreich sein, wenn es darum geht, weniger organisierte Informationen in den Automatisierungsprozess einzubinden. So kann KI beispielsweise Zeichen auf einem Papierdokument mittels optischer Zeichenerkennung (OCR) erkennen oder die Bedeutung eines Dokuments mittels natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) “verstehen”. So werden unstrukturierte Informationen in eine digitale Form umgewandelt, die automatisch von Computern verarbeitet werden kann. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

Mit dem Zugang zu mehr Daten und mehr Data-Science-Tools lassen sich Vorhersagemodelle auch leichter in unüberwachte automatisierte Prozesse zur einfachen Entscheidungsfindung integrieren. Diese anspruchsvollere Implementierung von KI kann Personalkosten für repetitive manuelle Tätigkeiten senken und Abläufe drastisch beschleunigen.

4. Mensch und Computer zusammenbringen

Mit zunehmendem Reifegrad von Automatisierungsstrategien steht der Mensch immer seltener im Mittelpunkt von Prozessen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass seine Kompetenzen nicht mehr gebraucht werden. Schließlich muss eine Instanz kontrollieren, dass ausgeklügelte Automatisierungen nicht aus dem Ruder laufen – nur Menschen können etablierte Betriebsabläufe auf den Prüfstand stellen und entscheiden, ob sie zu komplex oder zu differenziert sind, als dass eine Maschine sie bewältigen könnte.

Daher ist es das zentrale Erfolgskriterium eines ausgereiften Automatisierungssystems, den Menschen in die Lage zu versetzen, effizient mit Maschinen zusammenzuarbeiten. Und nur hochentwickelte Automatisierungsstrategien werden es Menschen ermöglichen, Grenzfälle zu automatisieren, ohne die Umgebung oder Anwendung, in der sie gerade arbeiten, verlassen zu müssen. Das ist auch deshalb wichtig, weil sich Automatisierungsstrategien ständig weiterentwickeln und immer anspruchsvoller werden. Das Geheimnis des Erfolgs liegt in der Ausgewogenheit von Prozessen, die es Maschinen und Menschen ermöglichen, effektiv zusammenzuarbeiten, um die Geschäftsziele zu erreichen.