Hyperautomation ist ein Quantensprung über die klassische Automatisierung hinaus. Sie vereint unterschiedliche Technologien, um die Effizienz von Geschäftsprozessen radikal zu verbessern. Dafür nutzt sie ein umfassendes Ökosystem aus Werkzeugen und Plattformen, die jedoch perfekt ineinandergreifen müssen, damit sich Prozesse durchgängig und über die gesamte Lieferkette hinweg automatisieren lassen.
Im Zuge der digitalen Transformation gewinnt die Hyperautomation – auch als Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) bezeichnet – zunehmend an strategischer Bedeutung. Im Gegensatz zum traditionellen Workflow-Management, das sich wiederholende Aufgaben durch den Einsatz von Software, Robotik oder anderen Technologien automatisiert, integriert Hyperautomation verschiedene Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) sowie Low-Code– und No-Code-Plattformen in einem interagierenden Ökosystem. Damit lassen sich vollständige End-to-End-Prozesse automatisiert steuern – die nicht nur die Arbeit erleichtern, sondern selbstständig denken, lernen und sich an veränderte Bedingungen anpassen. Eine Umfrage von Gartner hat ergeben, dass RPA mit 72 Prozent die mit Abstand am häufigsten verwendete Automatisierungstechnologie ist, gefolgt von KI (62 Prozent), Chatbots (58 Prozent), ML (53 Prozent ) sowie Low Code und No Code (30 Prozent).
Besteht das Ziel von Automation darin, Geschäftsprozesse, Aufgaben und Workflows mithilfe von Software zu automatisieren und manuelle Aufgaben wie das Sammeln von Daten, das Ausfüllen komplexer Formulare oder die Verwaltung großer Datenmengen an Maschinen abzugeben, geht die Hyperautomation einen Schritt weiter. Mit den richtigen Tools lassen sich automatisierte Workflows bis an die Grenze des Machbaren optimieren.
Grenzen der Automatisierung
Klassische Prozessautomation und Workflow-Management sind seit fast drei Jahrzehnten im Einsatz und strukturieren Arbeitsabläufe ähnlich wie an einem Fließband. Nicht jeder Geschäftsprozess eignet sich jedoch für eine Automatisierung. Voraussetzung ist, dass der Prozess regelmäßig durchlaufen wird und sich in standardisierbare Schritte mit häufig wiederkehrenden Abläufen aufteilen lässt. Typische Prozesse sind beispielsweise Rechnungsstellung, Stammdatenpflege oder Freigaben. Der Prozess sollte außerdem mehrere Beteiligte einbinden. Prozesse mit geringer Fallzahl oder hohem Individualisierungsgrad bieten dagegen nur ein begrenztes Automatisierungspotenzial.
Automatisierungspotenziale erkennen
Der wichtige erste Schritt für jede Art von erfolgreicher Hyperautomation im Unternehmen ist die präzise Analyse bestehender Prozesse. Eine moderne BPM-Software (Business Process Management) visualisiert zuerst den realen IST-Prozess, definiert mittels KI-generierter Vorschläge den optimierten Soll-Prozess und zeigt über eine Fit-Gap-Analyse notwendige Anpassungen auf. Neben den eigentlichen Bearbeitungszeiten geht es hier auch darum, Prozessverzögerungen, die durch Wartezeiten entstehen, zu identifizieren und gezielt zu reduzieren. In einem automatisierten Workflow werden daher nicht nur die Bearbeitungszeit, sondern auch die Zeitabstände zwischen den Prozessschritten überwacht. Bei Fristüberschreitung wird ein Alarm ausgegeben.
