RPA-Projekte: Diese Faktoren sollten bei der Implementierung berücksichtigt werden

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RPA-Projekte: Diese Faktoren sollten bei der Implementierung berücksichtigt werden

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Oftmals laufen RPA-Projekte nicht so, wie man sich das bei der Implementation vorgestellt hat. Dies kann verschiedene Gründe haben: So verwechseln viele gerne RPA mit KI oder erwarten, dass die Automatisierungslösung auf jeden Prozess und jede Datengrundlage anwendbar ist. Um solche Irrtümer auszuräumen und eine optimale Grundlage für die Implementierung von RPA-Projekten zu schaffen, sollten deshalb einige Faktoren beachtet werden.
RPA-Projekte: Diese Faktoren sollten bei der Implementierung berücksichtigt werden

Quelle: Funtap/shutterstock

Die bisher bekannten Arbeitsmodelle erfahren derzeit einen starken Wandel. Mitarbeiter arbeiten von zuhause, Konferenzen, die früher einen persönlichen Austausch mit Experten versprachen, sind abgesagt und der Austausch mit Kollegen findet digital und nicht mehr an der Kaffeemaschine statt. Automatisierungslösungen, die auf robotergestützter Automatisierung (RPA) basieren, können dazu beitragen, das digitale Arbeiten einfacher und angenehmer zu gestalten. Doch dass dieses Automatisierungsunterfangen nicht automatisch von Erfolg gekrönt sein muss, schreckt Unternehmen häufig davon ab, den ersten Schritt zu RPA zu vollziehen und kann sogar manchmal komplett zum Erliegen kommen.  

Warum RPA-Projekte nicht wie geplant funktioniert, kann verschiedene Gründe haben

Ein digitaler Mitarbeiter macht nicht alles mit 

Digitale Mitarbeiter sind auf die Bearbeitung von regelmäßigen, sich wiederholenden, strukturierten Daten ausgerichtet. Das Forschungsunternehmen Cognilytica hat allerdings herausgefunden, dass rund 90 Prozent der Unternehmensinhalte aktuell unstrukturierter Natur sind. Da den digitalen Mitarbeitern zur Bearbeitung dieser Daten die Skills fehlen, führt das dazu, dass eine Vielzahl an Geschäftsdokumenten nicht berücksichtigt werden, so zum Bespiel Rechnungen, Onboarding-Formulare für Kunden und Patienten, Kreditanträge, Frachtbriefe oder Antragsformulare.

Es besteht ein Unterschied zwischen RPA und künstlicher Intelligenz (KI) 

Oftmals landen RPA-Projekte und KI-Technologien im gleichen Topf – tatsächlich fehlt einem bloßen Roboter an sich jedoch jegliche Intelligenz. Auch wenn RPA als Beschleuniger für intelligente Automatisierungsverfahren verwendet werden kann, ist RPA dennoch zu einem sehr hohen Anteil von digitalisierten und strukturierten Inhalten abhängig. Der digitale Mitarbeiter kann nur auf Dokumente wie digitalisierte Papiere oder die Umwandlungen von E-Mails, Faxdokumenten, EDI und PDFs zugreifen, wenn er auch die dafür benötigten kognitiven Fähigkeiten besitzt.

RPA-Projekte – Es gibt keine genau definierten Geschäftsprozesse

Da man nicht immer weiß, ob ein Prozess überhaupt dafür geeignet ist, um automatisiert zu werden und einem oftmals das vollständige Bild eines Prozesses fehlt, liegt hier eine der großen Herausforderungen bei RPA-Initiativen. Wichtige Faktoren zur Automatisierung von Prozessen sind das Wissen darüber, wo genau man RPA einsetzen kann und die Kenntnis darüber, was die Vorteile sind und welche Risiken es gibt, die während und nach der Implementierung zu erwarten sind. 

All diese Herausforderungen führen dazu, dass knapp ein Drittel bis die Hälfte aller RPA-Projekte scheitern, Gelder in Höhe von Millionen in den Sand gesetzt werden und schlimmer noch, Wachstumsbestrebungen von Unternehmen versagen. Um eben diese Problematiken zu lösen, sind neue KI-fähige Technologien entstanden und Herangehensweisen zur Implementierung von digitalen Mitarbeitern innerhalb von Geschäftsprozessen wurden merklich verändert.  

Damit digitale Mitarbeiter optimal arbeiten können, sollten zentrale Faktoren beachtet werden 

Digitale Mitarbeiter mit inhaltlicher Intelligenz ausstatten

Stichwort Content Intelligence – diese wird von IDC als eine Reihe von Technologien und Diensten definiert, die künstliche Intelligenz nutzen, um bestimmte Aufgaben zu erledigen: das Lesen und Klassifizieren von Dokumenten, das Weiterleiten eines Dokuments, das Extrahieren und Validieren von Daten aus Dokumenten sowie zusätzliche kognitive Aufgaben, um unstrukturierte Inhalte zu verstehen und zu verarbeiten, die eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung ermöglichen. OCR, Computer Vision, maschinelles Lernen, Natural Language Processing und Content Analytics – all, diese Technologien zählen zu Content-Intelligence-Technologien. Unternehmen, die Content-Intelligence-Lösungen einsetzen, berichten in einer kürzlich von IDC durchgeführten Umfrage von einer 40-prozentigen Steigerung der Mitarbeiterproduktivität sowie einer erhöhten Kundenzufriedenheit.

RPA-Projekte und die Entwicklung eines besseren Prozessverständnisses

Da die Automatisierung von Prozessen das Hauptziel von RPA ist, müssen Anwender diese zunächst einmal verstehen. Da es in der Regel schwierig ist, eine detaillierte Erklärung der komplexen Prozesse zu erhalten, ist dies nicht immer der Fall. Abhilfe kann hier Process Intelligence schaffen: mittels der Nutzung von Process Mining, Analyse-Tools und Echtzeit-Überwachungs- und Prognosefähigkeiten in Form von KI erhalten Geschäftsanwender so eine hundertprozentige Prozesstransparenz.

Ein weiterer Vorteil ergibt sich durch die Möglichkeit, den „Ist-Zustand“ in granularen Details zu betrachten und dabei tief in den Prozess einzutauchen. So kann Process Intelligence umfassende Daten darüber zur Verfügung stellen, wo digitale Mitarbeiter am besten eingesetzt werden können, welche Einsparungen zu erwarten sind, warum Prozesse nicht funktionieren und wie Probleme in Prozessen behoben werden können. Mittels dieser tiefgehenden Analyse erhalten Unternehmen eine sachliche Analyse, die bei der Lösung von Problemen hilft, von denen Firmen sich vielleicht nicht einmal bewusst waren, dass sie diese haben.

Vorbereiten auf die Arbeitswelt der Zukunft

Zukünftig werden immer mehr Mitarbeiter an der Seite von Robotern arbeiten, die ihre Arbeitsaktivitäten teilweise automatisieren. IDC geschätzt, dass sich der Einsatz und die Überwachung von RPA- und KI-Technologien von der IT zu den Centers of Excellence und nachfolgend auch zu den Geschäftsanwendern, auch als „Citizen Developers“ bezeichnet, verlagern wird. Zum Glück werden Content-Intelligence-Fähigkeiten immer verständlicher, wodurch es leichter wird, intelligente Automatisierungsplattformen mit kognitiven Fähigkeiten auszustatten. Content-Intelligence-Fähigkeiten sind – ähnlich wie beim Einsatz von RPA – mittels Integrations-REST-APIs anwendbar sowie über die großen RPA-Anbieter oder auch über VARs und ISVs verfügbar.   

Wohin sich die Arbeitswelt entwickeln wird und wie wir in einem Jahr arbeiten werden, ist noch ungewiss. Spätestens seit der Corona-Pandemie ist jedoch klar: Sie wird sich verändern. Die richtige Auswahl und Anwendung von RPA und Prozessintelligenz-Technologien hilft Unternehmen dabei. Wichtig ist, die Umsetzung nicht leichtfertig vorzunehmen, sondern genau nach den erforderlichen Bedürfnissen des eigenen Unternehmens auszuwählen.

Lesen Sie auch: Robotic Process Automation – 5 Anwendungsfälle mit großem Potenzial.

RPA-Projekte, Susanne Richter-Wills
Bild: Abbyy

Die Autorin Susanne Richter-Wills ist Head of Enterprise Sales DACH bei Abbyy.

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