Hyperautomations nächste Grenze – Wie Unternehmen im Vorteil bleiben können

Obwohl Hyperautomation noch nicht so beliebt unter den Unternehmen ist, entwickelt es sich bereits schnell 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, haben viele Organisationen leider immer noch Schwierigkeiten, es effektiv zu skalieren. Weniger als 20% der Unternehmen haben die Hyperautomatisierung ihrer Prozesse beherrscht.

Wir werden in diesem Artikel also herausfinden, warum Hyperautomation überhaupt evolviert, welche Herausforderungen bei seiner Umsetzung bestehen und wie Unternehmen ihre Betriebsabläufe zukunftssicher machen können, ohne in häufige Fallstricke zu tappen.

Von der einfachen Automatisierung zu intelligenten Systemen

Hyperautomation — was bereits aus dem Begriff 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. Während die traditionelle Automatisierung sich auf einzelne Aufgaben konzentriert, schafft Hyperautomation Systeme, die kontinuierlich lernen und verbessert werden.

Wie bereits erwähnt, haben nicht viele Unternehmen es bisher integriert, was vielleicht daran liegen könnte, 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.

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

Beispielsweise nutzen Unternehmen intelligente Automatisierung (IA), um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Dazu gehört 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 AI-basierte Hyperautomatisierung für Finanzprozesse umgesetzt, wodurch sie erheblich Arbeit reduzierten und Prozesse beschleunigten.

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

Herausforderungen bei der Umsetzung von Hyperautomation

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

Und die Hindernisse enden leider nicht hier. Ein weiterer großer Grund, warum nur wenige Organisationen 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 arbeiten, um bedeutende Veränderungen herbeizuführen.

Es gibt auch die Tatsache, dass IT-Teams oft getrennt von der restlichen Geschäftsinfrastruktur arbeiten, und die resultierende Lücke zwischen den Perspektiven macht die Automatisierung schwierig. Die Überbrückung dieser Lücke erfordert starke Unterstützer, entweder externe Berater oder interne Teammitglieder, die an die Automatisierung glauben und ein persönliches Interesse daran haben, sie umzusetzen. Beispielsweise können Mitarbeiter ihre Gehälter (oder Boni) an messbare Ergebnisse binden, in denen die Förderung der Automatisierung direkt mit höherer Effizienz und finanzieller Vergütung verbunden ist.

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

In diesem Zusammenhang würde ich empfehlen, die Anzahl der Software-Anbieter, auf die sich das Unternehmen verlässt, zu minimieren. Je mehr Plattformen es gibt, desto schwieriger ist es, die Übersicht über all 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 Slate. Etablierte Unternehmen, obwohl oft von Legacy-Systemen belastet, 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 nicht nachvollziehen können. Deshalb glaube ich, dass Startups, die alles von Grund auf aufbauen, zunehmend Hyperautomation vorantreiben werden, um ihre operativen Kosten zu senken.

Es ist jedoch wichtig, dass beide Seiten die Reaktionen der Kunden berücksichtigen. Wenn die Automatisierung die Kundenerfahrung negativ beeinträchtigt — sei es durch eine schlechte Umsetzung oder einfach durch mangelndes Bedürfnis — ist das etwas, das man berücksichtigen sollte. Derzeit schauen Kunden skeptisch auf AI-Chatbots, automatisierte Antworten und viele andere Dinge, die der moderne Kundenservice bieten kann. Als Ergebnis birgt die Aufdrängung von Automatisierung, wo sie nicht benötigt wird, das Risiko, mehr Schaden als Nutzen anzurichten.

Am Ende würde ich empfehlen, dass Unternehmen Hyperautomation als ein unternehmensweites Vorhaben behandeln sollten, das alle Abteilungen einbezieht, um die beste Ausrichtung mit den tatsächlichen Geschäftsbedürfnissen sicherzustellen. 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 darum, einen anpassungsfähigen Ansatz für Geschäftsprozesse zu schaffen, und diejenigen, die darin erfolgreich sind, werden einen signifikanten Vorteil gegenüber ihren Wettbewerbern erlangen. Hyperautomation ist unvermeidlich, aber ohne die richtige Strategie kann es mehr Probleme als Lösungen schaffen.