Nichts geht ohne KI

Im Zentrum des Hyperautomatisierungsansatzes steht eine leistungs- und vor allem lernfähige Künstliche Intelligenz. Das grenzt die Hyperautomation deutlich von gewöhnlichen RPA-Maßnahmen ab und macht sie damit auch komplexer und teurer. Eine KI lernt stetig dazu und verbessert so die eigene Performance. Das ist wichtig und langfristig wünschenswert, wenn es um komplexe Prozesse geht. Chatbots sind dafür ein gutes Beispiel. Der Bot lernt mit jedem Kundendialog dazu und ist irgendwann kaum mehr von einem menschlichen Support-Mitarbeiter zu unterscheiden. Bei regelbasierten und immer wieder nahezu gleich ablaufenden Arbeiten läuft diese Fähigkeit jedoch ein wenig ins Leere. In diesen Fällen sind einfache und schnell zu implementierende RPA-Lösungen wie der b4 Bot noch immer das Maß der Dinge.

Langer Atem und hohe Bereitschaft

Hyperautomation kann nur dann funktionieren, wenn das Unternehmen bereit ist, sich diesem neuen Weg zu öffnen und wenn zugleich genügend Geduld mitgebracht wird. Die Anwendung von Optimierungen mit dem Hyperautomatisierungsansatz setzt voraus, dass Prozesse oftmals komplett neu gedacht werden müssen. Ein schnelles Mittel, um mal eben Arbeitsspitzen abzufangen, ist es hingegen nicht. Deshalb sollte jeder Interessent abwägen, ob der mittelfristige Nutzen den Aufwand wert ist oder ob es nicht ausreicht, vorhandene Prozesse durch einfache Robotic Process Automation zu optimieren. Das gilt erst recht, wenn das Unternehmen die erforderliche digitale Reife nicht mitbringt. Je geringer der Grad der Digitalisierung im Betrieb ist, desto schwerer und aufwändiger fällt die Implementierung von Hyperautomatisierung aus.

Ethische Grenzen der KI

Eine weitere kritische Hürde für Hyperautomationstechnologien stellen ethische Fragen und das emotionale Feedback der Interagierenden dar. So gab es zum Beispiel den Fall, dass ein KI-Bot bei einem Bewerbungsverfahren Frauen kategorisch ausgeschlossen hat, um die Homogenität der bislang männlich dominierten Abteilung nicht zu durchbrechen. Auch an Software, die Emotionen erkennen und deuten kann, gibt es ethische Kritik. Nicht zuletzt kommt es bei Chatbots immer wieder zu Missverständnissen, weil Ironie und Witz nicht verstanden werden. Beim Umgang von Maschinen mit Menschen gibt es also Defizite, die sich in der Kundenbindung oder auch in Fragen der Diskriminierung sehr folgenreich auswirken können.

Klein anfangen

Der Weg zur echten Hyperautomatisierung ist lang und steinig. Daher ist es am besten, zunächst klein anzufangen, es aber im Kleinen möglichst richtig zu machen. Anforderungen, Daten, Organisation und IT müssen reif genug sein, einen Prozess vollständig neu auszurichten. Ableitend von diesem ersten Schritt erfolgen dann weitere, bis das Unternehmen weitreichend hyperautomatisiert ist. Hyperautomation ist also als ein langer Prozess zu begreifen und nicht eine Ad-hoc-Maßnahme, um kurzfristig Personal zu schonen oder Profit zu maximieren. Nur wenn langfristig gedacht wird und es auch langfristige Potentiale gibt, machen so große Einschnitte wie bei der Hyperautomation überhaupt Sinn.

Alternative RPA?

Klassische Robotic Process Automation, wie wir sie bei AmdoSoft anbieten, ist nicht zwingend ein Gegenspieler zum Hyperautomation-Ansatz. Im Gegenteil, basieren viele Modelle der Hyperautomatisierung doch auf dem Einsatz von RPA-Bots, die dann durch Machine Learning oder KIs orchestriert werden. Trotzdem stellt sich in der Praxis durchaus die Frage, ob nicht ein einfaches RPA-Tool wie unser b4Bot ausreicht, um gewisse Prozesse zu optimieren, ohne den Prozess als solchen überhaupt anzutasten. Bei vielen Unternehmen reicht es schließlich aus, die immer gleich ablaufenden und sehr ressourcenhungrigen Arbeiten einem Bot zu überlassen, statt gleich das ganze Arbeitskonzept über den Haufen zu werfen.

Wir finden gemeinsam mit Ihnen Potentiale für unsere RPA-Lösungen. Entlasten Sie Ihr Budget und Ihre Mitarbeiter mit dem b4 Bot. Wir freuen uns auf Ihre Nachricht.