Mit AI-Mechanisierter Hyperautomatisierung zur Organisationsentscheidung

Unternehmen müssen heute die Entscheidungsdynamik durch die Einführung von automatisierten Workflows und die Priorisierung von AI-mechanisierter Hyperautomatisierung an die Spitze der digitalen Transformation setzen. Warum ist dieses neu ausgearbeitete Phänomen den Branchen so überraschend?

Bisherige wissenschaftliche Arbeiten präsentieren hauptsächlich die theoretischen Grundlagen von Robotic Process Automation (RPA) oder deren branchenspezifische Auswirkungen in bestimmten Bereichen, insbesondere Finanzen, Fertigung oder Gesundheitswesen. Um das oben genannte Rätsel zu klären, zielt dieser Artikel darauf ab, den aktuellen Stand der RPA zu analysieren und die konvergierende Auswirkung von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine-Learning-Technologien (ML) zu untersuchen. Im Wesentlichen präsentiert es eine empirische Studie, um potenzielle Lücken im Kontext der “Hyperautomatisierung” als Schlüsselaktivator bei der Entscheidungsfindung zu identifizieren.

Einführung: Hyperautomatisierung im Rampenlicht

Hyperautomatisierung entsteht als vielschichtige Strategie, die führende Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Predictive Analytics integriert, um eine hyperautomatisierte Umgebung zu schaffen, in der optimale Ergebnisse erzielt werden können. Einfach ausgedrückt, handelt es sich um eine überlegene Iteration der intelligenten Automatisierung. Im modernen Geschäftskontext ist Hyperautomatisierung eine technologische Extrapolation, um den digitalen Weg eines Unternehmens zu beschleunigen, indem sie wichtige Innovationsinitiativen, die Einführung von KI und die Entscheidungsfindung vorantreibt. Sie erfordert, dass Unternehmen einen umfassenden, außenorientierten Ansatz für ihre Geschäftsmodelle wählen. Sie kann Prozessschulden effektiv angehen, wenn Geschäftstechnologen klare Automatisierungsziele haben und Werkzeuge bedarfsgerecht einsetzen.

Gartner prognostiziert, dass die weltweiten Ausgaben für Softwaretechnologien, die die Hyperautomatisierung ermöglichen, bis 2026 1,04 Billionen USD erreichen werden. Laut Precedence Research wird der Hyperautomatisierungsmarkt bis 2032 197,58 Milliarden USD erreichen.

Hyperautomatisierung kann wissenschaftlich definiert werden als die taktische Nutzung integrierter Automatisierungstools, um Funktionen auf ihr Maximum zu optimieren und so eine gesteigerte Produktivität, verbesserte betriebliche Effizienz und erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen.

RPA-Bots werden zu Super-Bots: Intelligente Entscheidungsfindung vorantreiben

RPA-Bots, die ursprünglich auf regelbasierten Programmen basierten und durch Lernmuster und Nachahmung des menschlichen Verhaltens repetitive und einfache Aufgaben ausführten, sind zu Super-Bots geworden, da Conversational AI und neuronale Netzwerkalgorithmen in Kraft treten. Diese selbstlernenden Agenten konfigurieren kognitive Argumentation und ermöglichen es RPA-Bots, komplexe Aufgaben mit minimaler (beaufsichtigte Bots) oder keiner (unbeaufsichtigte Bots) menschlicher Intervention zu automatisieren. Allerdings liegt die Risikowarnung hier, wenn herkömmliche RPA in ihre fortschrittlichere Ableitung umgewandelt wird, um kognitive Automatisierung voranzutreiben. In vielen Fällen scheitern Geschäftstechnologen daran, ihre RPA-Initiativen zu skalieren, entweder aufgrund mangelnder Ausführungsstrategie, eines schlecht definierten Geschäftsmodells oder der falschen Auswahl von Prozessen zur Automatisierung. Eine Forrester-Studie besagt, dass 52 Prozent der Benutzergruppen angegeben haben, dass sie Schwierigkeiten haben, ihr RPA-Programm zu skalieren.

RPA existiert bereits seit über zwei Jahrzehnten und liefert deterministische Ergebnisse unter Verwendung strukturierter Daten in Bereichen wie Enterprise Resource Planning (ERP) und Customer Relationship Management (CRM). Ursprünglich hing die Machbarkeit von RPA von geringen kognitiven Anforderungen und minimalem Ausnahmehandling ab. Jüngste Fallstudien zeigen jedoch Fälle, in denen AI-gesteuerte RPA-Bots die Fähigkeit demonstrieren, subjektive Urteile zu fällen, Interpretationsfähigkeiten zu nutzen und multiple Ausnahmefälle zu handhaben.

Die Integration von Generative AI und Large Language Models (LLM) mit RPA verbessert die kognitiven Fähigkeiten virtueller Agenten, ermöglicht menschliche Interaktionen und personalisierte Rückmeldungen, indem sie Kundenpräferenzen lernen. Das IT-Service-Management-Landschaft wurde durch 24*7-Verfügbarkeit gestärkt, um häufige Probleme wie Netzwerkfehlerbehebung, Software-Update-Installation und Passwörterneuerung zu lösen.

Unternehmen adoptieren zunehmend die #Bring-Your-Own-Bots-Tendenz, indem sie Conversational-AI-Tools mit APIs in ihrem RPA-Ökosystem integrieren, wodurch der Bedarf an menschlichen Ressourcen bei der Entscheidungsfindung während der Kundeninteraktion eliminiert wird. Diese Verschiebung soll bis 2024 zur Norm werden.

AI- und ML-Trainingsalgorithmen auf atomarer Ebene für tiefes ‘Lernen’ und ‘Denken’

Zwischen den Schnittstellen jedes Workflows findet Entscheidungsfindung auf granularer Ebene statt, bei der Software-Roboter Zeichenfolgen strukturierter und unstrukturierter Daten in großen Mengen profilieren, um die Automatisierung über Geschäftsprozesse zu orchestrieren.

Zentral für das tiefe Lernen sind die ML-basierten neuronalen Netzwerkalgorithmen, die den Entscheidungsprozess an diskreten Datenpunkten auf quantumskalierter Ebene dramatisch revolutioniert haben. Sie dringen in die Big Data ein – Daten, die voluminös, verstreut und unvollständig sind. Sie iterieren Lernen und Vorhersagen innerhalb von Wahrscheinlichkeitsparametern und ermitteln letztendlich ein Ergebnis.

Optical Character Recognition (OCR)-Technologie ist ein wertvoller Begleiter für reale RPA-Anwendungen im Gesundheitswesen. Zum Beispiel kann OCR durch die Nutzung von Natural Language Processing (NLP) und Textanalyse handschriftliche oder gedruckte Dokumente wie Etiketten für Rezepte, Patientenformulare, Ärztebriefe und Laborergebnisse in digitale Form umwandeln. Dies vereinfacht die Speicherung und Verwaltung von Gesundheitsinformationen, was zu organisierten Datenbanken führt. Die gespeicherten Daten sind leicht zugänglich, was es ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse aus der medizinischen Geschichte eines Patienten zu gewinnen.

Anwendungsfall: Gesundheitswesen

Laut Precedence Research wird der globale RPA-Markt im Gesundheitswesen voraussichtlich bis 2032 14,18 Milliarden USD erreichen.

Fallpunkt: UKs führende gesetzliche Behörde für Gesundheitssystem

• Klinische Informationsunterstützung: Die führende nichtstaatliche öffentliche Behörde, die Gesundheitsdienste anbietet, hat die GP-Connect-Initiative eingeführt. Dieses Programm ermöglicht es Allgemeinmedizinern und autorisierten klinischen Mitarbeitern, klinische Informationen von Allgemeinmedizinpraxen nahtlos zu teilen und abzurufen, was die Patientenversorgung durch verbesserte Datenzugänglichkeit verbessert.
• Patientenregistrierung: Durch die Nutzung von RPA-Lösungen hat die Gesundheitsbehörde das gesamte Registrierungsverfahren rationalisiert. Bots werden eingesetzt, um Patientendaten in klinische Systeme einzugeben, wodurch der Bedarf an manueller Eingabe durch die Praxismitarbeiter eliminiert wird.
• RPA-Lieferantenunterstützung: Die Behörde arbeitet mit vertrauenswürdigen RPA-Lösungsanbietern zusammen, um Allgemeinmedizinpraxen zu ermöglichen, verschiedene Prozesse zu automatisieren. Diese Initiative zielt darauf ab, die Effizienz zu verbessern, Zeit für Kliniker und Verwaltungspersonal zu sparen, die Kosten für die Dienstleistungserbringung zu senken und die Qualität der Patientenversorgung zu erhöhen.

Allgemeiner Anwendungsfall für Gesundheitswesen und Vorteile

1. Medizinische Versicherung: RPA-gesteuerte Hyperautomatisierung ist besser darin, Gesundheitsbetrug im Vergleich zu menschlichen Fähigkeiten zu erkennen. Jeder unschuldige menschliche Fehler wird eliminiert und ermöglicht es Versicherungsgesellschaften, Ansprüche mit minimaler manueller Intervention zu bearbeiten.
2. Forschung und Entwicklung im Bereich Arzneimittel: RPA-Lösungen sind ein wichtiger Technologie-Tool in der Lebenswissenschaftsbranche, um die Arzneimittelentwicklung und -forschung zu transformieren. Zum Beispiel war RPA bei der potenziellen Verbesserung der Markteinführungszeit für Covid-19-Impfstoffe von entscheidender Bedeutung. Durch die Integration von RPA mit verschiedenen IT-Systemen können Arzneimittelentdeckung, klinische Studien, Pharmakovigilanz und Validierung effizient ohne menschliche Fehler durchgeführt werden.
3. Labordaten und EHR: Die Laborergebnisse oder die klinische Vorgeschichte der Patienten werden digital als elektronische Gesundheitsakten (EHR) gespeichert. RPA- und KI-gesteuerte EHR-Systeme fungieren als intelligente, evidenzbasierte Instrumente, die Gesundheitspersonal bei der Entscheidungsfindung und Schlussfolgerung für eine bessere Patientenversorgung unterstützen.

Anwendungsfall: Banken und Finanzen

Research and Markets prognostiziert, dass der Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor zwischen 2023 und 2028 die meisten Hyperautomatisierungsadoptionen haben wird, was andere Sektoren mit 32 Prozent des Marktes übertrifft.

Wichtige Erkenntnisse aus einigen der prominenten realen RPA-Anwendungsfälle in der Bankenbranche sind nachfolgend aufgeführt.

1. Buchhaltung: Ein gut konfiguriertes RPA-Programm kann helfen, Daten für allgemeine Konten und komplexe Journal-Einträge und Dokumentenabstimmungen zu standardisieren.
2. Kontenpayable: Hier können RPA-Bots mit Optical Character Recognition (OCR) ergänzt werden, um Daten automatisch zu erfassen und zu übertragen, während gleichzeitig eine Prüfungsspur und eine Vereinfachung der Konformitätsberichterstattung bereitgestellt werden.
3. Betrugsbekämpfung: Finanzinstitute verfügen über umfangreiche Kundeninformationen, die sowohl hochvertraulich als auch anfällig für Cyber-Bedrohungen sind. Machine-Learning-basierte Anomalie-Erkennung und RPA-gesteuerte Betrugsbekämpfungssysteme haben sich als effektiv erwiesen. Anstatt auf manuelle Prozesse zu vertrauen, können Banken RPA-Tools verwenden, um Transaktionen kontinuierlich zu überwachen, Anomalien mithilfe eines regelbasierten Systems zu identifizieren, potenziellen Betrug zu melden und menschliches Personal für weitere Untersuchungen zu alarmieren.
4. Payroll: RPA kann Daten über mehrere Zeiterfassungssysteme hinweg harmonisieren, Schichten bewerten und Zeiterfassungsfehler identifizieren.

Schlussfolgerung

Hyperautomatisierung zeichnet derzeit einen ruhmreichen Weg, indem sie als Vorreiter für Unternehmen in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen bei der Vorantreibung der digitalen Transformation dient. Doch ähnlich wie bei jeder bahnbrechenden Innovation birgt ihre Implementierung inhärente Herausforderungen und Risiken.

Hyperautomatisierung konzentriert sich oft darauf, wie man die vielschichtigen Herausforderungen und Komplexitäten, die mit ihrer Implementierung verbunden sind, effektiv navigieren und abmildern kann. Einige Kernherausforderungen umfassen:

• Datenschutzverletzungen: Sensitive Daten und Systeme vor Cyber-Bedrohungen schützen und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften sicherstellen.
• AI-Bias-Dilemma: Inherentes Bias in Algorithmen angehen und Unparteilichkeit in Entscheidungsergebnissen sicherstellen.
• Kompromittierte Daten: Umfangreiche Daten aus verschiedenen Quellen verwalten und ihre Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Relevanz sicherstellen.
• Arbeitskräfteergänzung: Die Integration menschlicher Urteilsfähigkeit mit automatisierten Entscheidungsprozessen ausbalancieren.

Wenn diese Herausforderungen überwunden und ein höheres Maß an Reife in der Hyperautomatisierung erreicht wird, können Unternehmen ihre Arbeitsabläufe effizienter gestalten. Gleichzeitig werden sie es leichter haben, die richtigen Leistungskennzahlen (KPI) für die Implementierung neuer, an ihre Geschäftsbedürfnisse angepasster metrikbasierter Umsatzmodelle zu bestimmen.