„Robotic Process Automation braucht mehr Intelligenz und Pragmatismus!“

Die Anziehungskraft von Robotic Process Automation (RPA) scheint ungebremst – aber nicht mehr lange, wenn man Forrester Research glauben darf: Laut den Analysten werden die Investitionen in RPA bis 2024 zwar um satte 40 Prozent steigen, ab dann jedoch zurückgehen. Woran mag das liegen? Wurde bis dahin alles automatisiert, was es zu automatisieren gibt? Das ist unwahrscheinlich, wenn man sich die Prozesse vieler Unternehmen anschaut: In IT, Produktion und Logistik wird bereits viel durch RPA automatisiert, aber das Potenzial ist längst noch nicht ausgeschöpft. In Personalabteilungen, Vertrieb und Management kommt RPA dagegen bisher meist noch gar nicht zum Einsatz. In den nächsten drei Jahren wird das Thema Automatisierung daher kaum das Ende der Fahnenstage erreicht haben. Allerdings dürfte sich bei einigen Unternehmen nach der anfänglichen RPA-Euphorie eine Art Ernüchterung einstellen. Erhofft hatten sie sich schnellere Prozesse, eine bessere Service- und Produktqualität sowie Kostenersparnisse. Eingetreten ist all das jedoch in weitaus geringerem Umfang als erwartet, wie z. B. die Studie von IDG und Computerwoche zeigt. Die nicht ganz angenehme Erkenntnis ist, dass RPA-Lösungen Prozesse automatisieren können – mehr aber nicht. Und nun? Die gute Nachricht: Sowohl für Neueinsteiger als auch für Unternehmen, die bereits RPA nutzen, gibt es interessante Alternativen.

RPA intelligent ausbauen

Gehen wir von dem Fall aus, dass RPA schon eingeführt wurde, häufig in Form von Bots, die eine Reihe hochgradig manueller Aufgaben ausführen. Der Haken dabei: Bestehende Prozesse werden 1:1 so abgebildet, wie sie bisher abliefen. Daten von System A in System B übertragen, bei jeder Anfrage im Kunden-Chat ein Support-Ticket erstellen: Das kann RPA im Vergleich zum Menschen schneller, rund um die Uhr und mit konstanter Qualität. Besser wird der Prozess an sich dadurch aber nicht. Und was passiert bei komplexeren Aufgaben, z. B. im Kundenservice? Alle Daten des Kunden bereitstellen ist kein Problem, bei einer Beschwerde die richtigen nächsten Schritte einleiten wird RPA aber nicht. Dafür braucht es Künstliche Intelligenz, z. B. in Form von Machine Learning-Algorithmen, die bei einer Reklamation einen passenden Kundenrabatt vorschlagen oder im Idealfall schon vor der Beschwerde deren mögliches Eintreffen prognostizieren und automatisch entsprechende Sales-Aktionen einleiten.

Wer bestehende RPA-Lösungen mit KI ergänzen will, sollte allerdings nicht beim einzelnen Use Case verweilen, sondern das gesamte Unternehmen im Blick behalten. Wo lassen sich weitere Prozesse automatisieren und durch KI unterstützen? Wie hängen sie zusammen und welche Lösungen lassen sich übergreifend einsetzen, sodass Synergien in der Umsetzung entstehen und eine prozess­übergreifende Nutzung aller Daten möglich wird? Durch eine ganzheitliche Strategie und unternehmensweite Roadmap lassen sich diese Fragen beantworten und Automatisierungsprojekte nachhaltig und zukunftssicher umsetzen.

Prozessautomatisierung pragmatisch angehen

Wer das Thema Prozessautomatisierung gerade erst angeht und die beschriebene RPA-Falle vermeiden will, ist mit No-Code-Lösungen gut beraten, die sowohl RPA als auch KI enthalten. Solche Lösungen bietet z. B. Microsoft 365, welches die meisten Unternehmen bereits einsetzen. Da mit den bestehenden „Bordmitteln“ automatisiert wird, fügen sich die neuen automatisierten Prozesse einfach in bestehende Anwendungen und Abläufe ein und ermöglichen somit einen leichten Einstieg in die Prozessautomation. Gleichzeitig kennen die Mitarbeiter:innen die Anwendungen bereits und haben weniger Berührungsängste als bei komplett neuen Lösungen. Sie können sich Workflows sogar selbst „zusammenklicken“ oder fertige Templates nutzen, ohne erst die IT um Hilfe zu bitten. Integrierte KI-Komponenten unterstützen sie dabei und schlagen proaktiv die nächsten Schritte vor. Die Bandbreite der automatisierbaren Prozesse reicht dann von einfachen Aufgaben wie Benachrichtigungen zu neu abgelegten Dokumenten oder Bearbeitungsschritten in Vorgängen, z. B. in Microsoft Dynamics, bis hin zu komplexen mehrstufigen Genehmigungs- und Publikations­prozessen, z. B. bei Kundenanfragen oder im Qualitätsmanagement. Die Grundidee ist dabei, dass Prozesse nicht einfach nur automatisiert werden, sondern dass Mitarbeiter:innen  bestmögliche Unterstützung  durch smarte Assistenten  erhalten, welche Aufgaben übernehmen, sogar „mitdenken“ und so Freiraum für wertschöpfendere Tätigkeiten erzeugen.

Von der Idee zum automatisiert laufenden Prozess

Grundsätzlich sollten sich Unternehmen beim Thema Prozessautomatisierung immer fragen: Wie lassen sich unsere Vorgänge nicht nur automatisieren, sondern auch verschlanken, entsprechend unserer Business-Logik optimal aufsetzen und zugleich so abbilden, dass die Mitarbeiter:innen  im Arbeitsalltag ideal unterstützt werden? Robotic Process Automation allein reicht für diese Anforderungen in der Regel nicht aus. In Kombination mit Künstlicher Intelligenz entsteht allerdings eine wirkmächtige Lösung – ob auf bestehende RPA-Tools aufgesattelt oder, wie bei Microsoft 365, bereits integriert.

Viele Unternehmen sind allerdings gerade erst dabei, internes RPA- & KI-Know-how aufzubauen. Ein paar strategische Fragen sollen an dieser Stelle erste Orientierung geben:

1. Analyse des Status quo: Welche Prozesse laufen gut, bei welchen hakt es und warum?
2. Zielbild: Welches Automatisierungslevel soll bis wann erreicht werden und was soll dadurch konkret besser werden?
3. Roadmap: Welche konkreten Use Cases sollen umgesetzt werden und welche davon bringen in kürzester Zeit den meisten Mehrwert?
4. Konzept: Welche technischen Lösungen eignen sich für die Umsetzung des Zielbilds am besten und wie passen sie in die bestehende IT-Landschaft?
5. Change & Adoption: Wie lassen sich Mitarbeiter:innen für die Automatisierung repetitiver Aufgaben begeistern, wie einbinden, um das Projekt voranzutreiben?
6. Pilot & Roll-out: Mit welchem Bereich und Prozess soll das Automatisierungsprojekt starten, wie lassen sich daraus Learnings ableiten und beim Roll-out nutzen?
7. Messen & Optimieren: Ab wann ist die Automatisierung als erfolgreich zu werten, woran zeigt sich Optimierungsbedarf und wie wird damit umgegangen?

Dies sind nur einige der Fragen, die Unternehmen bei der erfolgreichen Umsetzung von Automatisierungsprojekten helfen. Wenn Sie sich weiter über Strategien, Konzepte und Lösungen für die Automatisierung von Prozessen austauschen möchten, melden Sie sich gerne über unser Kontaktformular bei Dr. Jens Neuser.