Hyperautomations nächste Grenze – Wie Unternehmen vorne bleiben können

Obwohl Hyperautomation noch nicht so beliebt unter Unternehmen ist, entwickelt es sich bereits rapide von der einfachen Prozessautomatisierung zu einem vernetzten, intelligenten Ökosystem, das von künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Robotic Process Automation (RPA) angetrieben wird. Motiviert es Unternehmen, diese Lösungen umzusetzen? Wahrscheinlich.

Laut Gartner werden fast ein Drittel der Unternehmen mehr als die Hälfte ihrer Betriebsabläufe bis 2026 automatisieren — ein bedeutender Sprung von nur 10% im Jahr 2023. Allerdings, während Hyperautomation verspricht, Branchen zu revolutionieren und die Zahl derjenigen, die es annehmen, wächst, kämpfen viele Organisationen leider immer noch darum, es effektiv zu skalieren. Weniger als 20% der Unternehmen haben die Hyperautomatisierung ihrer Prozesse beherrscht.

Also, in diesem Artikel, lassen Sie uns erkunden, warum Hyperautomation sich überhaupt entwickelt, die wichtigsten Herausforderungen bei seiner Umsetzung und wie Unternehmen ihre Betriebsabläufe zukunftssicher gestalten können, während sie gemeinsame Fallstricke vermeiden.

Von der grundlegenden Automatisierung zu intelligenten Systemen

Hyperautomation — was aus dem Begriff selbst hervorgeht — bringt die Automatisierung auf das nächste Level, indem es KI, ML, RPA und andere Technologien kombiniert. Es ermöglicht Unternehmen, komplexe Aufgaben zu automatisieren, große Datenmengen zu analysieren und in Echtzeit Entscheidungen zu treffen. Also, während die traditionelle Automatisierung sich auf einzelne Aufgaben konzentriert, schafft Hyperautomation Systeme, die kontinuierlich lernen und verbessert werden.

Wie bereits erwähnt, haben nicht so viele Unternehmen es noch integriert, was vielleicht daran liegen mag, dass sie seine Notwendigkeit nicht wirklich verstehen — sie benötigen Hyperautomation, um in einer digitalen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben. Wie? Tatsächlich ist die Liste ziemlich lang: Es reduziert Kosten, erhöht die Effizienz, minimiert menschliche Fehler bei wiederkehrenden Aufgaben, strafft Betriebsabläufe, hilft bei der Einhaltung von Vorschriften und verbessert die Kundenerfahrung.

Allerdings, wie wir bereits aus Gartners Prognose gesehen haben, werden bis 2026 fast ein Drittel der Unternehmen mehr als die Hälfte ihrer Betriebsabläufe automatisiert haben, und dieser Wandel zeigt, dass Unternehmen mehr als nur automatisierte Aufgaben benötigen — sie benötigen Systeme, die analysieren, lernen und in Echtzeit anpassen.

Zum Beispiel nutzen Unternehmen intelligente Automatisierung (IA), um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Dies beinhaltet die Integration von generativer KI (GenAI) mit Automatisierungsplattformen, durch die Unternehmen manuelle Arbeit reduzieren und die Effizienz verbessern können. Unternehmen wie Airbus SE und Equinix, Inc. haben erfolgreich umgesetzt, AI-basierte Hyperautomatisierung für Finanzprozesse, wodurch sie die Arbeitslasten erheblich reduzierten und die Prozesse beschleunigten.

Da die Datenmengen wachsen und Echtzeit-Entscheidungen essentiell werden, spielt Hyperautomation eine Schlüsselrolle im Geschäftserfolg.

Herausforderungen bei der Umsetzung von Hyperautomation

Während die Idee der umfassenden Automatisierung ansprechend klingt, sind die tatsächlichen Adoptionsraten noch immer niedrig. Abgesehen davon, dass Unternehmen das Ziel von Hyperautomation nicht definieren können, kann ein Mangel an Ressourcen und Widerstand gegen Veränderungen ein großes Hindernis darstellen. Außerdem stellen die Komplexität der Integration neuer Technologien mit bestehenden Systemen und die Notwendigkeit erheblicher Investitionen in die Schulung von Personal ebenfalls bedeutende Herausforderungen dar. Angesichts dieser Barrieren verlassen sich die meisten Unternehmen immer noch stark auf manuelle Prozesse und veraltete Betriebsabläufe.

Und die Hindernisse, leider, enden hier nicht. Ein weiterer großer Grund, warum nur wenige Unternehmen es schaffen, Automatisierung effektiv umzusetzen, liegt an einer schlechten Datenkultur. Ohne strukturierte Datenrichtlinien und gut dokumentierte Prozesse kämpfen Unternehmen darum, ihre Arbeitsabläufe genau zu kartieren, was zu Ineffizienzen führt, die die Automatisierung allein nicht lösen kann. Das Fehlen eines starken Datenregierungsrahmens kann auch zu Datenqualitätsproblemen führen, was es schwierig macht, sicherzustellen, dass automatisierte Systeme mit der erforderlichen Genauigkeit und Zuverlässigkeit operieren, um bedeutende Veränderungen herbeizuführen.

Es gibt auch die Tatsache, dass IT-Teams oft getrennt von der restlichen Geschäftsinfrastruktur operieren, und die resultierende Lücke zwischen den Perspektiven macht die Automatisierung schwierig zu durchführen. Die Überbrückung dieser Lücke erfordert starke Unterstützer, sei es externe Berater oder interne Teammitglieder, die an die Automatisierung glauben und ein persönliches Interesse daran haben, dass sie funktioniert. Zum Beispiel können Mitarbeiter ihre Gehälter (oder Boni, zumindest) an messbare Ergebnisse binden, in dem Fall ist die Förderung der Automatisierung direkt an eine größere Effizienz und finanzielle Entschädigung geknüpft.

Klare Fristen und Erfolgskriterien sind auch entscheidend, da Automatisierungsbemühungen ohne definierte Zeiträume wahrscheinlich stagnieren und keine bedeutenden Ergebnisse liefern. Und selbst wenn die erste Implementierung erfolgreich ist, ist eine ständige Wartung der Automatisierung erforderlich. Software-Updates kommen sehr häufig, und Sie müssen sich daran anpassen, um sicherzustellen, dass die von Ihnen verwendeten KI-Modelle ordnungsgemäß in Ihre Systeme integriert bleiben.

In diesem Zusammenhang würde ich empfehlen, die Anzahl der Software-Anbieter, deren Produkte Ihr Unternehmen verwendet, zu minimieren. Je mehr Plattformen es gibt, desto schwieriger ist es, die Übersicht über alle diese vernetzten Produkte zu behalten. Hyperautomation funktioniert besser in Unternehmen mit einfachen Betriebsabläufen und klaren Protokollen für die Aktualisierung und Wartung ihrer automatisierten Systeme.

Die Zukunft von Hyperautomation: Startups werden den Weg weisen

Hyperautomation ist am effektivsten für Unternehmen mit einem sauberen Blatt. Etablierte Unternehmen, obwohl oft von Legacy-Systemen behindert, haben den Vorteil großer Budgets und können umfangreiche Teams einstellen, was es ihnen ermöglicht, Herausforderungen auf eine Weise anzugehen, die kleinere Unternehmen aufgrund begrenzter Finanzierung einfach nicht erreichen können. Deshalb glaube ich, dass Startups, die alles von Grund auf aufbauen, zunehmend Hyperautomation als Möglichkeit zur Reduzierung der Betriebskosten vorantreiben werden.

Allerdings ist es wichtig, dass beide Lager die Reaktionen der Kunden berücksichtigen. Wenn die Automatisierung die Kundenerfahrung negativ beeinflusst — sei es durch eine schlechte Implementierung oder einfach durch mangelnde Nachfrage — ist das etwas zu berücksichtigen. Derzeit schauen Kunden skeptisch auf AI-Chatbots, automatisierte Antworten und viele andere Dinge, die die moderne Kundenservice bieten kann. Als Ergebnis birgt die Aufdrängung von Automatisierung, wo sie nicht benötigt wird, das Risiko, mehr Schaden als Nutzen zu verursachen.

Schließlich würde ich empfehlen, dass Unternehmen Hyperautomation als ein unternehmensübergreifendes Vorhaben behandeln sollten, alle ihre Abteilungen einbeziehen, um sicherzustellen, dass es am besten mit den tatsächlichen Geschäftsanforderungen übereinstimmt. In kleineren Startups gibt es mehr Spielraum für Experimente, aber für größere Unternehmen bedeutet dies die Einrichtung einer strukturierten Aufsicht, um teure Fehltritte zu vermeiden.

Es ist wichtig zu beachten, dass Hyperautomation nicht nur um Technologie geht — es geht um die Schaffung eines anpassungsfähigen Ansatzes für Geschäftsprozesse, und diejenigen, die in diesem erfolgreich sind, werden einen bedeutenden Vorteil gegenüber ihren Wettbewerbern erlangen. Hyperautomation ist unvermeidlich, aber ohne die richtige Strategie kann es mehr Probleme schaffen, als es löst.