Hyperautomation: Nur ein Hype oder „The Next Big Thing“?

Hyperautomation gilt als einer der wichtigsten aktuellen Technologietrends. Handelt es sich nur um einen weiteres Buzzword? In unserem Beitrag gehen wir der Hyperautomation auf den Grund.

Automation kommt in der Industrie, zum Beispiel bei Steuerungsprozessen, schon lange zum Einsatz. Auch bei administrativen Abläufen wird sie genutzt, etwa beim Auslesen von Dokumenten durch Optical Character Recognition (OCR).

Bei der Hyperautomation geht es jedoch nicht (nur) um die Automation einzelner wiederkehrender, manueller (Teil-)Aufgaben. Hyperautomation geht einen Schritt weiter: Sie versucht, selbst komplexe Prozesse zu automatisieren und nutzt dafür verschiedene neuartige Technologien. Hyperautomation gilt deshalb als Königsdisziplin der Automatisierung.

Was ist Hyperautomation?

Hyperautomation bezeichnet die umfassende Automatisierung von Geschäftsprozessen in Unternehmen. Dazu werden verschiedene Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Robotic Process Automation (RPA), Low Code und andere miteinander kombiniert. Die Automatisierung wird damit auf ein neues, höheres Level gehoben.

Es handelt sich bei Hyperautomation also nicht um eine neue Technologie an sich. Eher beschreibt sie einen strategischen Ansatz für die ganzheitliche Automation. Diese wird durch den orchestrierten Einsatz mehrerer, aufeinander abgestimmter Technologien und Tools erreicht.

Hyperautomatisierung ist ein Begriff, den das US-Marktforschungsunternehmen Gartner im Jahr 2020 geprägt hat. In den Jahren 2021 und 2022 zählte Hyperautomation zu den Top Ten Technologietrends.

Beim 11. Cloud Unternehmertag am 7. Februar 2024 in Bonn wird „Hyperautomatisierung betrieblicher Prozesse“ Gegenstand der Keynote des Scopevisio Vorstands sein.

Welche sind die wichtigsten Technologien?

Hyperautomation nutzt verschiedene Technologien und Tools. Zu den wichtigsten zählen:

Robotic Process Automation (RPA)

Robotic Process Automation gilt als Kerntechnologie für die Hyperautomation. Bei der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) übernehmen Softwareroboter (sogenannte Bots) die Rollen von Anwendern und interagieren mit Softwaresystemen. Sie klicken zum Beispiel auf Tasten und übertragen Informationen von einer App zur anderen. RPA wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Prozesse wie Dateneingabe oder Rechnungsverarbeitung zu optimieren.

Beispiel aus dem Kundenservice: Bearbeitung von Kundenanfragen mit Software-Robotern

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Algorithmen und computergestützten Systemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Problemlösung, Lernen, Wahrnehmung und Sprachverarbeitung. KI-Systeme verwenden Daten und Modelle, um Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.

Machine Learning

Machine Learning (ML) oder auch maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht Computern, aus Daten zu lernen und Prognosen zu erstellen. ML basiert auf Algorithmen und statistischen Modellen, die Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennen können. Deep Learning ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung und lässt sich dem maschinellen Lernen zuordnen.

Durch das Training mit großen Datenmengen können ML-Systeme Aufgaben wie Bilderkennung oder Sprachverarbeitung zu übernehmen. Machine Learning wird in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt, zum Beispiel im Finanzwesen oder in der Medizin.

Beispiel aus der medizinischen Diagnostik: Erkennung von Lungenkrebs auf der Basis von CT-Scans

Process Mining

Process Mining ist eine datengetriebene Methode zur Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen. Sie nutzt Protokolldaten aus IT-Systemen, um den tatsächlichen Ablauf von bestehenden Prozessen zu visualisieren und zu verstehen. So können ineffiziente Schritte, Engpässe und Abweichungen von den geplanten Prozessen identifiziert werden.

Beispiel aus der Industrie: Gründe für Lieferschwierigkeiten durch Detailanalyse der Produktionsprozesse identifizieren

Low Code

Low-Code ist eine Softwareentwicklungsmethode, die es Menschen ohne tiefergehende Programmierkenntnisse ermöglicht, Anwendungen zu erstellen. Dabei werden visuelle Benutzeroberflächen und vorgefertigte Bausteine verwendet. Bei Low Code ist somit wenig bis gar kein Quellcode für notwendig. Anwendungen lassen sich so schneller entwickeln.

Beispiel aus der IT: Erstellung von Workflows mit Hilfe eines grafischen Editors

Mit den genannten Technologien können Unternehmen an Stellen automatisieren, wo dies zuvor nicht möglich war. Man denke hier an Prozesse, die unstrukturierte Daten nutzen oder eine kognitive Komponente benötigen. Diese konnten bislang kaum in einem starren Regelwerk abgebildet werden. Die Hyperautomatisierung bietet hier neue Funktionen für intelligentere Geschäftsprozesse.

Was sind typische Anwendungsfälle für Hyperautomation?

Zu den typischen Anwendungsbereichen der Hyperautomatisierung zählen:

1. Automatisierung von Geschäftsprozessen: Routinemäßige Aufgaben wie Datenverarbeitung, Berichterstellung und Workflow-Management werden automatisiert.
2. KI-gesteuerte Entscheidungsfindung: KI-Systeme werden eingesetzt, um datengesteuerte Entscheidungen ohne menschliches Zutun zu treffen.
3. Chatbots und virtuelle Assistenten: Diese werden verwendet, um den Kundenservice zu verbessern und Routinekommunikation zu automatisieren.
4. Predictive Analytics: Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen zukünftige Trends vorhersagen, um proaktiv agieren zu können.
5. Automatisierung von IT-Operationen: Die Überwachung von IT-Systemen und -Infrastrukturen wird automatisiert, um Ausfallzeiten zu minimieren.

Beispiele für Hyperautomation in verschiedenen Branchen

Handel: Im Handel kann Hyperautomation genutzt werden, um Lagerbestände zu überwachen, automatisch zu optimieren und Bestellabwicklungen zu beschleunigen.

Produktion: Durch die Auswertung von Maschinendaten in Kombination mit Machine Learning lassen sich Störungen von industriellen Anlagen vorhersagen. Auch bei der Steuerung von Fertigungsprozessen wird KI genutzt.

Gesundheitswesen: In der Medizin und Forschung kommt KI schon länger zum Einsatz. Im Krankenhaus können KI-Algorithmen die künstliche Beatmung überwachen und anpassen, damit die Patienten optimal versorgt werden.

Logistik: ein Beispiele für Hyperautomation in der Logistik ist Wegeoptimierung im Lager, um die Kommissionierung zu optimieren.

Finanzwesen: Durch KI und RPA können Aufgaben wie die digitale Rechnungsverarbeitung oder die Erstellung von Finanzberichten automatisiert werden.

Warum Hyperautomation?

Gartner sieht Hyperautomation als notwendig an, um im Wettbewerb zu bestehen. „Hyperautomation ist keine Option mehr, sondern eine Überlebensbedingung“, so Fabrizio Biscotti, Research Vice President bei Gartner.

Die Vorteile im Überblick:

• Zeitersparnis: Wiederkehrende Aufgaben werden durch Automation beschleunigt. Die Anzahl manueller Tätigkeiten sinkt.
• Kostensenkung: Durch Automation können zum Beispiel Fertigungsbetriebe ihre Produktionszyklen verkürzen und so die Produktionskosten senken.
• Effizienzsteigerung: Dank Automation können mehr Aufgaben in kürzerer Zeit erledigt werden.
• Qualitätssteigerung: Automatisierte Prozesse in gleichbleibender Qualität ab. Dadurch wird die Fehlerwahrscheinlichkeit gesenkt.
• Produktivitätsseigerung: Mitarbeiterende haben mehr Zeit, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren statt sich mit Routineaufgaben abzumühen.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Mit Hilfe von Automation können umfangreicher und komplexer Datenmengen (Big Data) schneller und besser analysiert werden. So können Unternehmen Schwachstellen schneller identifizieren, Trends früher erkennen und fundierte Entscheidungen treffen.

Insgesamt zielt die Hyperautomatisierung darauf ab, Unternehmen agiler und wettbewerbsfähiger zu machen. Sie steigert die Effizienz steigert, reduziert Kosten und verbessert die Fähigkeit zur Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen.

Was sind die Nachteile?

Der Begriff (Hyper-)automation weckt nicht überall positive Assoziationen. Viele befürchten, dass Hyperautomation und KI den Menschen überflüssig machen.

Tatsächliches Ziel ist es jedoch, banale, stupide, wiederkehrende Tätigkeiten den Algorithmen zu überlassen. Der Mensch kann sich dadurch wertschöpfenden Tätigkeiten widmen und gewinnt Raum für Kreativität.

Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine sollte der Optimalfall sein und der Mensch Entscheidungsträger bleiben. Ob und wie dies gelingt, hängt jedoch vom einzelnen Unternehmen ab.

Viele sehen in der Hyperautomation auch eine Möglichkeit, den großen Herausforderungen des Fachkräftemangels zu begegnen.

Mit welchen Herausforderungen ist zu rechnen?

So einfach die Hyperautomation zunächst scheinen mag, so herausfordernd kann ihre Umsetzung sein:

• Es ist ein hohes Technologie-Know–How erforderlich. Gleichzeitig muss die Bereitschaft zu Veränderung und Innovation im gesamten Unternehmen gefördert werden.
• Hyperautomation muss als kontinuierliches Projekt angesehen werden und nicht als isolierter Prozess, der einmalig abgeschlossen wird.
• Die Umsetzung erfordert ein entsprechendes Budget. Vor diesem Hintergrund ist die individuelle Auswahl der richtigen Technologien und Tools um so wichtiger.

Trotz aller Widrigkeiten lohnt sich laut Gartner jedoch die Umsetzung, weil der ROI positiv ausfällt. Ein Grund dafür ist, dass laut Gartner Unternehmen, die Hyperautomation nutzen und ihre Geschäftsprozesse neu strukturieren, ihre Betriebskosten um 30 Prozent senken.

Welche Prozesse lassen sich hyperautomatisieren?

Für die Hyperautomation sind wiederkehrende Aufgaben und standardisierte Abläufe besonders geeignet. Lohnenswert wird es besonders bei Prozessen mit mit hohen Volumina oder hohen Fehleranfälligkeiten. Im Bereich der administrativen Prozesse sind dies zum Beispiel:

• die Rechnungsverarbeitung
• das Bestellwesen
• das Kundenmanagement
• die Personalverwaltung
• das Lagermanagement
• der Kundenservice

Wo ein Unternehmen mit der Automatisierung beginnt, hängt von der individuellen Situation und den Bedürfnissen des Unternehmens ab. Eine umfassende Analyse der Geschäftsprozesse und ihrer Automatisierungspotenziale sollte jedoch vorher stattfinden, um einen ganzheitlichen Plan zu entwickeln.

Rechnungseingang als Beispiel für die Hyperautomation

Für die Software-Automatisierung gibt es unterschiedliche Anwendungsfälle auch im administrativen Bereich. So eröffnen sich zum Beispiel im Vertrieb, im Dokumentenmanagement oder in der Buchhaltung zahlreiche Möglichkeiten, Geschäftsprozesse zu automatisieren.

Nachfolgendes Beispiel zeigt einen Screenshot des Scopevisio Rechnungseingangsbuchs und benennt die dort verwendeten Technologien für die digitale Rechnungsverarbeitung und deren Automation. So werden Künstliche Neuronale Netze für die Datenextraktion (z.B. Belegdatum, Rechnungsnummer) genutzt. Robotic Process Automation kommt beim Ausfüllen der Lieferantendaten zum Einsatz, Expertensysteme (XPS/Regelbasierte Systeme) bei den Prüf- und Freigabeprozessen. Der folgende Screenshot zeigt links den digitalen Beleg und rechts die mittels OCR ausgelesenen Daten sowie Prüf- und Freigabeprozesse.

Fazit

Hyperautomation ist eine derzeit wichtigsten Entwicklungen in der Unternehmenswelt. Sie ermöglicht es Firmen, komplexe Geschäftsprozesse durch den Einsatz verschiedener Technologien wie KI und Machine Learning zu automatisieren.

Hyperautomation eröffnet damit Unternehmen in allen Branchen heute völlig neue Möglichkeiten, Geschäftsprozesse zu automatisieren. Selbst bei komplexen Aufgaben sorgt Hyperautomation für effizientere Prozesse. Dadurch steigt die Produktivität im Unternehmen enorm. Firmen sichern sich so in einem volatilen Business-Umfeld einen entscheidenden Vorsprung.

Hyperautomation unterstützt Unternehmen sich an wandelnde Marktanforderungen anzupassen und ihre Wettbewerbsfähigkeit in einer zunehmend digitalisierten Geschäftswelt zu stärken.