Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Skaler.
Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) war ein hervorragender Auslöser für die massive Automatisierung von Geschäftsprozessen. Einige Berichte gehen sogar davon aus, dass dieser Markt weiter wachsen wird, bis er ein Volumen von 200 Milliarden USD erreicht hat - mit ein wenig Anpassung der Beschreibung. Der jüngste Meilenstein in der Entwicklung der Branche war das Debüt von UiPath als börsennotiertes Unternehmen in den Vereinigten Staaten.
Es wird erwartet, dass der Nutzen durch den Einsatz aktueller Technologien enorm sein wird, und die Erwartungen werden mit der aufkommenden Hyperautomatisierung weiter steigen. Jeder hat gesehen, dass Software-Roboter in verschiedenen Anwendungsfällen einen echten Mehrwert bieten können. RPA hat in jedem großen Unternehmen zumindest in gewissem Maße Einzug in die Geschäftsabläufe gehalten. Es war großartig zu sehen, wie Roboter Hunderttausende von Transaktionen pro Jahr in Geschäftsanwendungen durchführen, die Reisekosten, Forderungen oder Rechnungen verarbeiten und Menschen von der Arbeit mit Robotern befreien.
Wir sehen jetzt, dass Roboter mit zunehmender Geschwindigkeit immer kompetenter werden, z. B. nutzen sie maschinelles Lernen, um Rechnungsbuchungen vorherzusagen oder Schadensbilder als Teil ihrer Prozessarbeit zu interpretieren. Dennoch haben frühe Anwender bereits einen bestimmten Punkt auf ihrem Weg erreicht, den wir als Plateau der Automatisierungsskalierung bezeichnen.
Die Quick Wins sind erledigt - was kommt als nächstes?
Das Plateau der Automatisierung erreichen
Die offensichtlichen Merkmale des Erreichens des Plateaus sind, dass Sie bereits "Quick Wins" automatisiert haben, dass Ihre Anwendungsfälle kleiner und weniger einflussreich werden und dass Ihr CFO beginnt, aussagekräftigere und solidere Ergebnisse zu verlangen. Dies geschieht in der Regel dann, wenn leicht zu erkennende Prozessabläufe identifiziert und automatisiert wurden. Das Erreichen des Plateaus ist kein Problem, wenn Sie es rechtzeitig erkennen und sich verpflichten, Änderungen vorzunehmen, um es zu überwinden. Die ersten Innovatoren sind bereits dabei, ihren Weg neu zu kalibrieren, um dieses Plateau zu umgehen.
Ich glaube, dass es drei Gründe gibt, warum Unternehmen auf dem Plateau stagnieren:
- Nur manuelle Ermittlung/Suche;
- Fokussierung auf einzelne Technologien;
- Einen einzigen Standpunkt zu haben.
Wenn Sie auf ein Plateau stoßen, fühlt sich der Versuch, die Automatisierung zu skalieren, an, als würden Sie eine endlose Anzahl kleinerer und kleinerer Aufgaben auf die gleiche Art und Weise wie bisher durchführen. Das ist großartig, wenn das Ihr Ziel ist. Für ein Unternehmen in dieser Phase reicht das jedoch nicht aus, um die Geschäftsziele zu erreichen.
Wo es ein Problem gibt, gibt es auch eine Lösung.
Als ich als Berater für RPA arbeitete, unterschied ich mich von den anderen dadurch, dass ich nicht aus der Prozesswelt kam. Ich habe mehr auf die Probleme bei der Arbeit im Allgemeinen geachtet als auf das, was die Prozesskarten zeigten. Die besten Fälle, die automatisiert werden sollten, sind einfach nicht in den Dokumenten definiert oder sind ein so wichtiger Teil der Arbeit, dass die Leute sie nicht einmal bemerken. Ich würde sie als Systeme oder horizontale Engpässe bezeichnen.
So gab es beispielsweise einen systematischen Engpass bei den Back-Office-Vorgängen, bei denen 12 Personen Daten zwischen zwei Geschäftsanwendungen übertrugen und dafür jeweils 30 Minuten pro Tag benötigten. Dies war jedoch nicht in den Prozesskarten oder Diagrammen dokumentiert. Für dieses versteckte IT-Problem gab es eine einfache und wirksame Lösung, um es zu automatisieren, aber niemand bemerkte es, da die 30 Minuten über den Tag verteilt waren. Das Problem ist, dass diese Art von Problemen schwer zu erkennen ist, insbesondere ohne die Hilfe von Technologie und Daten. Die gute Nachricht ist, dass es fast immer Lösungen gibt, um dem Plateau der Automatisierung zu entkommen, indem diese wichtigeren Probleme gelöst werden - sobald sie erkannt wurden.
Technologie und Daten werden die Art und Weise, wie wir Entwicklung betreiben, verändern
Wir brauchen Fähigkeiten, die über menschliche Fähigkeiten hinausgehen, um unsichtbare Engpässe und Probleme zu finden. Ein datengesteuerter Ansatz schafft ein Verständnis dafür, wie wir arbeiten. Er kann versteckte Muster und manuelle Tätigkeiten aufdecken, die das menschliche Auge nicht beobachten oder verarbeiten kann. Das bedeutet natürlich nicht, dass der Mensch keine Arbeit und keine Prozesse entwickeln muss.
Es bedeutet, dass die Maschine die Daten verarbeitet, und die Menschen werden:
- Sie müssen mehr wichtige und echte Probleme lösen.
- Konzentrieren Sie sich darauf, die Probleme zu lösen, nicht sie zu finden.
- Finden Sie einen Weg, um das Plateau der Automatisierung zu überwinden.
Workfellow arbeitet mit Siili SKALER zusammen, um die datengesteuerte Skalierung von Anwendungsfällen für intelligente Automatisierung zu ermöglichen. Aus Sicht des Endanwenders beschleunigt die datengesteuerte Identifizierung von Anwendungsfällen die Automatisierungsprogramme, um unerkanntes Potenzial aufzudecken und zu analysieren. Darüber hinaus wird dieses Potenzial auf der Grundlage von Fakten und nicht nach dem Bauchgefühl priorisiert.
