Was versteht man unter Hyperautomatisierung?

Seit vielen Jahren erfassen Unternehmen Daten zu ihren täglichen Abläufen – von Produktionslinien und Gesundheitsinteraktionen über Logistikprozesse bis hin zu Finanztransaktionen und zahlreichen weiteren geschäftskritischen 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 eröffnet sich eine neue Chance: All diese wertvollen Betriebsdaten und das vorhandene Prozesswissen können genutzt werden, um künstliche Intelligenz zu trainieren. Anschließend lassen sich KI-gestützte Anwendungen einsetzen, um geschäftliche Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und entsprechend zu reagieren. 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 mit einem anderen Trend zusammen, der intelligenten Automatisierung. Dabei handelt es sich um den technischen Prozess der Kombination von Roboterautomatisierungen mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), um menschliche Interaktionen nachzuahmen und komplexe Prozesse zu automatisieren. Hyperautomatisierung ist die Geschäftsdisziplin, die auf intelligenter Automatisierung basiert und Unternehmen dabei hilft, auf ihren Vorrat an Betriebsdaten zuzugreifen, um mehr Geschäfts- und IT-Prozesse zu identifizieren und zu automatisieren.

Hyperautomation bildet die geschäftliche Grundlage, auf der heutige agentenbasierte KI-Systeme arbeiten.

Im Gegensatz zur klassischen Automatisierung ermöglicht Hyperautomation Fachanwendern den Zugriff auf operative Daten, die Integration verschiedener Datenquellen und den Einsatz von KI-Services zur Automatisierung komplexer, nuancenreicher Geschäftsprozesse – darunter Kundenservice-Interaktionen, Dokumentenrouting, Versandlogistik, Business Analytics und vieles mehr. 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. Ziel ist es, optimale Geschäftsergebnisse bei möglichst geringen Kosten zu erzielen und gleichzeitig die Genauigkeit und Geschwindigkeit operativer Abläufe 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

• Ziel der Hyperautomation ist es, Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit in den täglichen Abläufen einer Organisation zu steigern – einschließlich der Einführung von Echtzeit-Feedback, wo dies sinnvoll ist, um Veränderungen schneller zu erkennen und idealerweise sogar vorwegzunehmen.
• 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 Analysten von Gartner, die den Begriff geprägt haben, umfasst Hyperautomation den Einsatz von künstlicher Intelligenz (AI) und Machine Learning (ML), ereignisgesteuerter Softwarearchitektur, Robotic Process Automation (RPA), Business Process Management (BPM) und intelligenten BPM-Suiten (iBPMS), Integration-Platform-as-a-Service (iPaaS), Low-Code/No-Code-Tools, Standardsoftware sowie weiteren Lösungen zur Entscheidungs-, Prozess- und Aufgabenautomatisierung.

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 ein völlig neues Effizienzniveau in der Interaktion mit Kunden und Partnern sein – mit potenziellen Kosteneinsparungen und deutlichen Wettbewerbsvorteilen.

Warum ist Hyperautomation wichtig?

Hyperautomation ist eine Anwendung hochentwickelter KI, die das Potenzial hat, Unternehmen zu revolutionieren. Sie eröffnet Chancen für einen Wettbewerbsvorteil, da sie ein neues Maß an Effizienz ermöglicht. Hyperautomation hilft Unternehmen, ihre gesammelten und gespeicherten Betriebsdaten besser zu nutzen. Zudem ermöglicht sie durch ereignisgesteuerte Software klügere Entscheidungen in Echtzeit, anstatt Daten nur rückblickend zur Analyse der Vergangenheit einzusetzen. 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 lassen sich Finanzwesen, Gesundheitsbereich, Fertigung und Onlinehandel effizienter gestalten, indem sie schnellere und präzisere Interaktionen mit Kunden, Patienten und Lieferanten ermöglichen. Dies gelingt durch Geschäftsautomatisierungen, die bis in die Lieferkette hineinreichen, um Bedürfnisse frühzeitig zu erkennen, Waren zu bestellen, Dokumente auszufüllen und Kunden oder Mitarbeiter passende nächste 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 umfasst die Identifizierung von Workflows, die sich für eine Automatisierung eignen, das Beschaffen und Integrieren der erforderlichen operativen Daten, die Auswahl geeigneter Automatisierungstools, die Wiederverwendung bewährter Automatisierungen sowie die Erweiterung ihrer Leistungsfähigkeit durch verschiedene Formen von KI und Machine Learning – wie z. B. Anomalieerkennung, Computer Vision oder Natural Language Processing.

Ziel der Hyperautomation ist es, die Art und Weise nachzuahmen, wie Kunden oder Mitarbeiter mit Anwendungen interagieren, und sich nahtlos in bestehende Prozesse einzufügen. Wird beispielsweise aufgezeichnet, wie Personen eine Aufgabe ausführen, lässt sich daraus ein Bot erstellen, der diesen Vorgang automatisiert. Mit KI kann dieser Vorgang zusätzlich das Verstehen von Absichten in natürlicher Sprache umfassen und eigenständig Entscheidungen zu den nächsten Schritten im Workflow treffen. Im Laufe der Zeit können die Daten aus diesen digitalisierten Abläufen analysiert werden, um bisher verborgene Optimierungspotenziale im Geschäftsprozess aufzudecken. Werden Aufgaben komplexer und steigen Geschwindigkeit sowie Genauigkeit der Abläufe, entsteht aus klassischer Automatisierung echte Hyperautomation.

Hyperautomation im Vergleich zu Robotic Process Automation (RPA)

Robotic Process Automation (RPA) ist ein System, das Mitarbeitern ermöglicht, Computerbots zu erstellen, die alltägliche, sich wiederholende Aufgaben ausführen. 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: Steigert Produktivität und Effizienz im gesamten Unternehmen, indem zunehmend komplexe Abläufe automatisiert werden.
• 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.
• Prozessoptimierung: Sorgt für konsistentere und vorhersehbare Abläufe. Mithilfe von KI werden tägliche Operationen analysiert und schnelle Geschäftsentscheidungen unterstützt, wodurch sich Prozesse im Zeitverlauf weiter verbessern.
• Verbesserter Kundenservice: Begeistert Kunden, indem Absichten erkannt, Informationen schnell und präzise bereitgestellt und in natürlicher Sprache kommuniziert wird. Auch wenn Menschen bei komplexen oder emotionalen Anliegen weiterhin wichtig bleiben, können viele Interaktionen durch Hyperautomation-Chatbots souverän abgewickelt werden.

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. Sammeln Sie Informationen über Ihre aktuellen Abläufe und Geschäftsregeln und vergleichen Sie diese mit branchenüblichen Best Practices. 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. Anhand dieser Informationen können Sie die Hyperautomatisierungen planen, die Ihrem Unternehmen 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.
   Beim Aufbau von Automatisierungen kommen unter anderem Business-Process-Automation-Services, Datenintegrationstools, Low-Code-Entwicklungsplattformen, ML-Trainingsplattformen und Analysetools zum Einsatz; in einigen Fällen auch KI-Agenten und 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.

Letztlich ist Hyperautomation weit mehr als ein technologisches Upgrade – sie bietet einen strategischen Vorteil, der den meisten Unternehmen deutliche Mehrwerte bringt. Durch die Verbindung von KI, Machine Learning und Robotic Process Automation in einem einheitlichen Rahmen können Organisationen bestehende Silos auflösen und Mitarbeiter entlasten, damit sie Kunden begeistern können. Betrachten Sie Automatisierung nicht nur als Mittel zur Kostensenkung, sondern als Motor für kontinuierliche Innovation und langfristige Widerstandsfähigkeit.

Häufig gestellte Fragen zur Hyperautomation

Warum Hyperautomatisierung implementieren?

Hyperautomation ist eine Geschäftsstrategie, die einen neuen Mehrwert aus Betriebsdaten schafft. Sie vereint Prozessautomatisierung und Datenintegration mit leistungsfähigen KI- und ML-Funktionen, um in den täglichen Abläufen mehr Geschwindigkeit, Effizienz, Agilität und Genauigkeit zu erreichen. Dies gelingt, indem Daten genutzt und komplexe Workflows automatisiert werden – wie z. B. im Dokumentenmanagement, in Kundenservice-Interaktionen und vielen weiteren Prozessen –, was letztlich einen echten Wettbewerbsvorteil schafft.

Wie wird die Hyperautomation erreicht?

Hyperautomation umfasst die Orchestrierung verschiedener Technologien, Tools und Plattformen. 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.