Was versteht man unter Hyperautomatisierung?

Seit Jahren sammeln Unternehmen Daten über ihre täglichen Betriebsabläufe, Messen von Fertigungslinien, Interaktionen im Gesundheitswesen, Versandlogistik, Finanztransaktionen und unzählige andere wichtige Details. Es gibt seit Langem einen Markt für Geschäftsprozesssoftware, der diese Daten verwendet, um diese Vorgänge besser zu verstehen und nach Möglichkeit zu vereinfachen, zu standardisieren und zu automatisieren. Jetzt gibt es eine neue Chance: Nutzen Sie all diese wertvollen Fachkenntnisse zu Betriebsdaten und Geschäftsprozessen, nutzen sie es, um künstliche Intelligenz zu trainieren, und nutzen sie dann mit KI-gestützter Anwendung, damit Sie geschäftliche Höhe und Tiefen effizienter antizipieren und dann darauf reagieren können. Gelingt dies erfolgreich, könnte dies zu einem gewaltigen, disruptiven Geschäftsvorteil führen, den die Analysten von Gartner als „Hyperautomatisierung“ bezeichnen.

Was versteht man unter Hyperautomatisierung?

Hyperautomatisierung ist eine Geschäftstechnik, um den täglichen Arbeitsabläufen mehr Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit zu verleihen. Sie hängt zusammen mit einem anderen Trend, der intelligenten Automatisierung, d.h. dem technischen Prozess der Kombination von Roboterautomatisierungen mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), um menschliche Interaktionen nachzuweisen und komplexe Prozesse für das Automatisieren. Hyperautomation ist die Geschäftsdisziplin, welche auf intelligenter Automatisierung basiert, und Unternehmen dabei hilft, auf ihren Vorrats an Betriebsdaten zuzugreifen. So können mehr Geschäfts- und IT-Prozesse identifiziert und automatisiert werden.

Hyperautomation bietet die geschäftliche Grundlage für den Betrieb aktueller agentischer KI-Systeme.

Im Gegensatz zur typischen Automatisierung bietet Hyperautomatisierung Geschäftsleuten die Möglichkeit, auf Betriebsdaten zuzugreifen, Datenquellen zu integrieren und KI-Services zu nutzen, um komplexe, differenzierte Geschäftsprozesse zu automatisieren, einschließlich Kundenserviceinteraktionen, Dokumentenweiterleitung, Versandlogistik, Geschäftsanalysen und viele andere. Mit datengestützten Funktionen wie künstlicher Intelligenz, Erzeugung natürlicher Sprache, Computer Vision und Anomalieerkennung versucht Hyperautomation, einen Geschäftsprozess zu orchestrieren, der die Interpretation menschlicher Sprache erfordert, und empfiehlt sogar die besten Optionen sowie das Analysieren einer Reihe von Schritten und die Integration von Bots, um diese zu automatisieren. Das Ziel besteht darin, die besten Geschäftsergebnisse zu den geringsten Kosten bereitzustellen und gleichzeitig die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Geschäftsabläufe zu erhöhen.

Hyperautomation

1. Fachkräfte: Branchenkenntnisse und Aufgabenkompetenz
2. Unternehmensanwendungen: Betriebsdaten und Datenintegrationen
3. Automatisierungstools: Datenorchestrierung und robotergestützte Prozessautomatisierung
4. Intelligenz: KI und ML zur Nachahmung menschlichen Fachwissens

Wichtige Erkenntnisse

• Das Ziel der Hyperautomatisierung ist es, die Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit im täglichen Betrieb eines Unternehmens zu verbessern, einschließlich des Hinzufügungen von Echtzeit-Feedback, wo es möglich ist, einem Unternehmen zu helfen, auf geschäftische Veränderungen zu reagieren oder diese sogar vorherzusehen.
• Hyperautomatisierung unterscheidet sich von der einfacheren robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) und ist leistungsfähiger.
• Hyperautomation kombiniert Geschäftsprozessautomatisierung, Softwareintegrationen und große Betriebsdatenspeicher, um künstliche Intelligenz zu trainieren und komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren.
• Durch Hyperautomatisierung können Aufgaben wie die Bearbeitung von Kundenserviceanfragen oder die intelligente Weiterleitung von Waren oder Dokumenten in einer Vielzahl von Geschäftsabläufen auf ein neues Niveau an Effizienz und Genauigkeit gebracht werden.
• Hyperautomatisierung erfordert eine gründliche Planung sowie eine fortlaufende Bewertung und Analyse, um die Ergebnisse zu verfeinern und die gewünschte Kapitalrendite zu erzielen.

Hyperautomation erklärt

Unternehmen nutzen Hyperautomatisierung, um die Effizienz des täglichen Betriebs zu maximieren und die besten Ergebnisse zu erzielen. Obwohl ihr Ziel die Einfachheit für den Business-Anwender ist, erfordert Hyperautomatisierung eine komplexe Orchestrierung mehrerer Technologien, Tools und Plattformen. Laut den Gartner-Analysten, die den Begriff geprägt haben, umfasst Hyperautomatisierung künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), ereignisgesteuerte Softwarearchitektur, robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), Business Process Management (BPM) und intelligente Geschäftsprozessmanagement-Suiten (iBPMSes), Integrationsplattform-as-a. Service (iPaaS), Low-Code/No-Code-Tools, Softwarepakete und andere Arten von Entscheidungs-, Prozess- und Aufgabenautomatisierungstools.

Eine Hyperautomatisierungspraxis ist für ein Unternehmen eine Möglichkeit, mehr Wert aus seiner Branchenexpertise und der Menge an Betriebsdaten zu ziehen, die es täglich sammelt. Durch die Integration von Datenflüssen und das Training von KI können Unternehmen die Effizienz ihrer täglichen Abläufe steigern und effektivere Interaktionen zwischen Mitarbeitern, Kunden und Partnern unterstützen.

Wie Sie sehen, erfordert Hyperautomation die Kombination vieler Disziplinen und umfassendes Fachwissen über den zu automatisierenden Vorgang. Das Ergebnis kann jedoch eine neue Effizienz in der Kunden- und Partnerinteraktion führen, mit der Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile erzielt werden können.

Warum ist Hyperautomation wichtig?

Hyperautomation ist eine Anwendung hochentwickelter KI, die das Potenzial hat, Unternehmen zu revolutionieren. Sie eröffnet Chancen für einen Wettbewerbsvorteil, indem sie neue Effizienzniveaus bietet. Hyperautomation hilft Unternehmen, die erfassten und gespeicherte Betriebsdaten besser nutzen zu können. Durch den eingesetzt werden ereignisgesteuerte Software können sie im betreffenden Moment intelligente Maßnahmen ergreifen, anstatt nur Daten zu verwenden, um zurückzublicken und die Vergangenheit zur Analyse zu verwenden. Beispielsweise kann ein Hafen Container schneller und genauer verfolgen und bewegen, indem er Computer Vision nutzt, um einen Container beim Einlaufen in einen Hafen automatisch zu identifizieren und zu vermessen. Oder eine Versicherungsgesellschaft kann einen Schadensfall mithilfe einer intelligenten Zeichenerkennung beschleunigen, um den Text eines Dokuments zu prüfen und dann den Dokumentenfluss zu automatisieren und nur eine kleine Anzahl zur Überprüfung durch einen Mitarbeiter vorzumerken. Ebenso können Finanzwesen, Gesundheitswesen, Fertigung und Online-Einzelhandel effizienter gestaltet werden, indem schneller und genauere Interaktionen mit Kunden, Patienten und Lieferanten über Geschäftsautomatisierungen durchgeführt werden, die sich auch auf die Lieferkette erstrecken, Güter zu bestellen, Dokumente auszufüllen und Kunden oder Mitarbeitern die nächsten Schritte vorzuschlagen.

In all diesen Bereichen ist Hyperautomatisierung ein Wettbewerbsvorteil, der die Belastung durch sich wiederholende Aufgaben verringert, die Kosten senkt, die Genauigkeit verbessert und zu Innovationen führt.

Wie funktioniert Hyperautomation?

Ein Hyperautomatisierungsprojekt geht es darum, Workflows zu identifizieren, die von Automatisierung profitieren würden, die richtigen Betriebsdaten auszuwählen und sie zu integrieren, die richtigen Automatisierungstools auszuwählen, nach Möglichkeit bewährte Automatisierungen wiederzuverwenden und ihre Fähigkeiten mit verschiedenen Formen von KI und maschinellem Lernen zu erweitern, wie z. B. Anomalieerkennung, Computer Vision oder Natural Language Processing.

Das Ziel der Hyperautomatisierung besteht darin, die Art, wie Kunden oder Mitarbeiter mit Anwendungen interagieren und sich in den Prozess integrieren. Beispiel: Mit der Aufzeichnung, wie Personen eine Aufgabe ausführen, kann ein Bot erstellt werden, der diese Aktion automatisiert. Mit KI kann diese Aktion das Verständnis von Intent in der natürlichen Sprache eines Kunden und die Entscheidungen über die nächsten Schritte in einem Workflow beinhalten. Im Lauf der Zeit können Daten aus diesen digitalisierten Vorgängen analysiert werden, um verborgene Verbesserungsmöglichkeiten im Geschäftsprozess zu finden. Da Aufgaben immer komplexer werden und sich die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Geschäftsabläufe verbessern, sind Sie von einer Automatisierung zur Hyperautomatisierung übergelaufen.

Hyperautomation im Vergleich zu Robotic Process Automation (RPA)

Robotic Process Automation (RPA) ist ein System, mit dem Personen in einer Organisation Computer-Bots für alltägliche, sich wiederholende Aufgaben erstellen können. Wenn jemand regelmäßig Text kopiert und einfügt oder ständig Dokumente von einer Datei in eine andere verschiebt, kann ein Computer-Bot generiert werden, der diese Schritte ausführt, während der Mitarbeiter sich anderen Aufgaben widmet.

Unter Hyperautomatisierung versteht man im Grunde die Orchestrierung und Verbesserung von RPA, um umfassendere und komplexere Ziele zu erreichen. Um Aufgaben zu automatisieren und später komplexere Hyperautomatisierungen zu erstellen, stellt das IT-Team standardisierte Repositorys für Betriebsdaten und APIs für die Integration von Daten aus mehreren Quellen bereit. Geschäftsleute erhalten eine Low-Code- oder No-Code-Plattform zum Drag-and-drop von Daten und Integrationen und können so einen automatisierten Workflow aufbauen. Organisationen steuern den Prozess oft mit einem Automatisierungs-Kompetenzzentrum, das Ideen prüft, die Teilnehmer coacht und Unterstützung bietet.

Darüber hinaus fügt Hyperautomation eine Schicht künstlicher Intelligenz hinzu, die auf der großen Menge historischer und nahezu in Echtzeit erfolgender Betriebsdaten trainiert und durch diese informiert wird. Durch den Einsatz von KI können Automatisierungen mit Kunden, Partnern und Mitarbeitern auf eine Weise interagieren, die beispielsweise Absichten versteht, schnell genaue Informationen beschafft, die richtige Antwort erhält und in natürlicher Sprache kommuniziert.

Vorteile der Hyperautomation

Während sich die Hyperautomatisierung in Unternehmen durchsetzt, können sie Vorteile in zahlreichen Bereichen wahrnehmen.

• Betriebsgeschwindigkeit: Verbessert die Produktivität und Effizienz im gesamten Unternehmen durch die Automatisierung immer komplexerer Vorgänge.
• Verbesserte Genauigkeit: Hilft Unternehmen dabei, große Datenmengen schnell und genau zu verarbeiten, ohne Details zu verpassen oder Fehler in ihre Systeme einzuführen.
• Reduzierte Abhängigkeit von manueller Arbeit: Senkt die Kosten und befreit Mitarbeiter von mühsamen Aufgaben – sei es im Außendienst oder im Büro –, sodass sie sich auf wichtigere Projekte konzentrieren können.
• Zusätzliche Nutzung von Daten und IT-Infrastruktur: Nutzt vorhandene Betriebsdaten und IT-Infrastruktur, um bessere Geschäftsergebnisse bei geringeren Kosten und mit größerer Geschwindigkeit und Genauigkeit zu erzielen.
• Prozessverbesserung: Kann konsistentere und vorhersehbarere Aktionen bereitstellen. Nutzt KI, um den täglichen Betrieb zu analysieren und schnelle Geschäftsentscheidungen zu treffen und gleichzeitig Prozessverbesserungen im Laufe der Zeit zu erzielen.
• Verbesserter Kundenservice: Bietet Kunden und Auftraggebern die Möglichkeit, Absicht zu verstehen, Informationen schnell und genau zu beziehen und mit natürlicher Sprache zu kommunizieren. Menschen bereit sind, in komplexe oder emotionale Situationen einzusteigen, ist immer noch wichtig, aber viele Interaktionen werden von Hyperautomatisierungs-Chatbots geschickt gemeistert.

Herausforderungen der Hyperautomation

Hyperautomatisierung verspricht viel, jedoch bedarf es einer gründlichen Planung und eines Engagements für das Datenmanagement, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten zum Fördern von Antworten verwendet werden. Ist dies nicht der Fall, kann es allerdings zu einer Belastung statt zu einem Vorteil werden. Mögliche Herausforderungen sind:

• Kostenintensive Neugestaltung von Geschäftsprozessen: Um einen Geschäftsprozess so anzupassen, dass er automatisiert werden kann, sind Zeit und Planung sowie die Zustimmung der Mitarbeiter erforderlich. Das könnte eine langwierige Change Management-Strategie mit regelmäßiger und konsistenter Kommunikation mit den betroffenen Mitarbeitern bedeuten.
• Technologie-Upgrades: Der Übergang von einfachen Bot-Automatisierungen zur Hyperautomatisierung erfordert Investitionen in neue Technologien wie ereignisgesteuerte Software, eine effektive Integrationsplattform zur Zusammenführung der richtigen Daten und Low-Code-Entwicklungstools. Außerdem erfordert es Fachwissen in der Automatisierung von Geschäftsprozessen und künstlicher Intelligenz. Beispielsweise ist die Fähigkeit, Echtzeitanalysen durchzuführen, für den Betrieb und die Beurteilung der Wirksamkeit der automatisierten Funktionen von entscheidender Bedeutung.
• Erforderliche Analysen: Ein Teil der Planung für die Hyperautomatisierung ist ein Upgrade der Datenverwaltung und Datenanalyse, das Ihnen die Informationen zur Messung der Effektivität und zur Überprüfung der Compliance während Ihres gesamten Automatisierungsprozesses liefert.
• Erforderliche Sicherheitsinfrastruktur: Hyperautomatisierung berührt viele verschiedene Systeme in einer Organisation und muss daher getestet werden, um sicherzustellen, dass alle mit dem Betrieb verbundenen Bots oder Systeme nicht von böswilligen Akteuren infiltriert werden können.
• Voreingenommenheit: Bei der Anwendung der Geschäftsprozessautomatisierung zur Entscheidungsfindung – sei es über Kredite, Einstellungen, Käufe oder Versicherungsprämien – muss große Sorgfalt darauf verwendet werden, sicherzustellen, dass die Algorithmen keine unbeabsichtigten Voreingenommenheiten projizieren.

So starten Sie den Hyperautomatisierungsprozess in 5 Schritten

Damit ein Geschäftsprozess von manuell zu hyperautomatisiert übergehen kann, bedarf es des Engagements vieler Menschen sowie einer ganzen Menge Daten und anderer Technologie. Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der allgemeinen Schritte bei der Hyperautomatisierung.

1. Ermitteln Sie Ihre Automatisierungsanforderungen und -möglichkeiten.
   Die Hyperautomatisierung beginnt bei Ihren etablierten Geschäftsprozessen. Erfassen Sie Informationen über Ihre aktuellen Abläufen und Geschäftsregeln und wie sie im Vergleich zu Best Practices der Branche aussehen. Darüber hinaus können Sie Menschen an vorderster Front befragen, um herauszufinden, wo es Engpässe gibt oder wo die Automatisierung sich wiederholende Prozesse erleichtern kann. Finden Sie die einfachen robotergestützten Prozessautomatisierungen, die möglicherweise bereits vorhanden sind. Diese Informationen helfen Ihnen bei der Planung der Hyperautomatisierungsbemühungen, die Ihrer Organisation am besten dienen.
2. Sammeln Sie Ihre Daten.
   Ein Großteil der Hyperautomatisierung ist der Prozess der Integration von Datenquellen und der Erstellung von Echtzeit-Datenflüssen. Dies hilft Ihnen bei der Erstellung der Übergabe- und Genehmigungsketten in komplexen Automatisierungen. Nutzen Sie Ihre gespeicherten Betriebsdaten, um ML-Modelle zu trainieren.
3. Identifizieren Sie Ihre Tools.
   Die Erstellung von Automatisierungen umfasst Automatisierungsdienste für Geschäftsprozesse, Datenintegrationstools, Low-Code-Entwicklungsplattformen, ML-Schulungsplattformen, Analysetools und in einigen Fällen KI-Agents und Internet of Things-(IoT-)Sensoren. Diese werden in Ihre Geschäftsanwendungsdaten eingebunden, um Interaktionen zwischen und innerhalb dieser Anwendungen zu automatisieren.
4. Organisieren Sie Ihr Personal.
   Identifizieren Sie Projektleiter in verschiedenen Unternehmensbereichen sowie die Führungskräfte, die die automatisierten Genehmigungsprozesse abzeichnen. Diese Personen helfen Ihnen bei der Identifizierung und Organisation von zu automatisierenden Prozessen und sind vor allem an der Analyse der Effizienzsteigerungen in ihren Bereichen interessiert. Beachten Sie, dass Automatisierungen dazu führen können, dass Mitarbeiter an vorderster Front nicht mehr über ihre Rollen im Klaren sind. Helfen Sie ihnen, neue Routinen zu etablieren, die automatisierte Prozesse nutzen.
5. Implementieren, messen, iterieren.
   Hyperautomation ist eine Zusammenarbeit zwischen menschlichem Fachwissen und maschinellen Lernalgorithmen, die durch Echtzeit-Datenfluss und Datenanalyse ermöglicht wird. Halten Sie eine offene Kommunikation mit den Mitarbeitern an vorderster Front aufrecht, um die Wirksamkeit etwaiger Automatisierungen zu messen und auf Wiederholungen vorbereitet zu sein. Mit der Zeit werden Sie sich auf Datenanalysen verlassen können, um zu zeigen, wie die automatisierten Prozesse dazu beitragen, dass das Unternehmen sowohl effizienter als auch agiler wird.

Abbildung einer Treppe, die von links unten nach rechts oben führt. Auf der unteren linken Stufe steht eine Person mit den Händen in den Hüften. Auf der oberen rechten Stufe steht eine Person, die triumphierend eine Fahne schwenkt.

1. 1: Ermitteln Sie Ihre Automatisierungsanforderungen und -möglichkeiten.
2. 2: Sammeln Sie Ihre Daten.
3. 3: Identifizieren Sie Ihre Tools.
4. 4: Organisieren Sie Ihr Personal.
5. 5: Implementieren, messen, iterieren.

Vorteile der Hyperautomation mit Oracle

Wenn es an der Zeit ist, Hyperautomatisierung in Ihr Unternehmen einzuführen, benötigen Sie vertrauenswürdige Tools für die Prozessautomatisierung, IoT, Datenmanagement und KI-Services. Ein guter Ausgangspunkt für Ihre Bemühungen ist Oracle Cloud Infrastructure Process Automation, das Entwicklern und Geschäftsexperten dabei hilft, Genehmigungsworkflows zu automatisieren, die ERP-, HCM- und CX-Systeme umfassen. Um alle Daten abzurufen, die für diese Hyperautomatisierung erforderlich sind, benötigen Sie einen Integrationsservice, wie z. B. Oracle Cloud Infrastructure-Integrationsservices, der jede Anwendung oder Datenquelle verbinden kann. Unabhängig von Ihrer Branche oder Ihren Anwendungsfällen bietet Ihnen OCI die Tools, die Sie benötigen, um sich wiederholende Aufgaben mit wiederverwendbaren Geschäftsregeln, vorgefertigten Integrationen und Low-Code-Designs zu vereinfachen.

Letztendlich ist Hyperautomatisierung viel mehr als ein technologisches Upgrade – es ist ein strategischer Vorteil, der den meisten Unternehmen erhebliche Vorteile bringen kann. Durch die Konvergenz von KI, maschinellem Lernen und robotergestützter Prozessautomatisierung in einem einheitlichen Framework können Unternehmen Legacy-Silos aufteilen und es Mitarbeitern ermöglichen, Kunden zu begeistern. Betrachten Sie Automatisierung nicht als Kostensenkungsmaßnahme, sondern als Motor für kontinuierliche Innovation und langfristige Resilienz.

Häufig gestellte Fragen zur Hyperautomation

Warum Hyperautomatisierung implementieren?

Hyperautomation ist eine Geschäftsstrategie, die einen neuen Mehrwert aus Betriebsdaten schafft. Sie kombiniert Prozessautomatisierungs- und Datenintegrationskompetenz mit KI- und ML-Fähigkeiten, um eine höhere Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit im täglichen Arbeitsfluss zu erreichen. Dies geschieht durch die Automatisierung komplexer Workflows wie Dokumentenmanagement, Kundenserviceinteraktionen und vielen anderen Prozessen, um sich einen Wettbewerbsvorteil Zu verschaffen.

Wie wird die Hyperautomation erreicht?

Bei der Hyperautomatisierung werden mehrere Technologien, Tools oder Plattformen orchestriert. Es kombiniert Plattformen zur Geschäftsprozessautomatisierung mit Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) und fortschrittlichen KI- und ML-Technologien.

Wie sehen die ersten Schritte bei der Hyperautomation aus?

Hyperautomation ist eine Erweiterung des Business Process Engineering. Suchen Sie nach einem Partner, der sich mit Prozesstechnik auskennt und die KI- und ML-Services sowie Integrationstools bietet, die Sie benötigen, um von der Automatisierung von Aufgaben zur Hyperautomatisierung ganzer Geschäftsprozesse überzugehen.

Was sind einige Best Practices für die Hyperautomatisierung?

Zu den Best Practices für die Einführung von Hyperautomatisierung in Ihrem Unternehmen gehören die Identifizierung von Workflows, die automatisiert werden könnten, die Auswahl der geeigneten Automatisierungstools, die Wiederverwendung bewährter Automatisierungen, wo möglich, und die Erweiterung ihrer Fähigkeiten durch verschiedene Formen von KI und maschinellem Lernen. Sie benötigen außerdem einen Feedbackloop, um zu überprüfen, ob Automatisierungen ihre Ziele erreichen und im Laufe der Zeit verbessert werden.