Wie man die Transformationsfähigkeit intelligenter Automatisierung bewertet

Die Implementierung dieser Art von Technologie erfordert viel Überlegung, wenn sie den Transformationsprozess wirklich ergänzen soll.

Automatisierung wird zunehmend als potenzielles Allheilmittel für die digitale Transformation angepriesen. Aber sein wirklicher Wert kann nur dann wirklich realisiert werden, wenn es Führungskräften ermöglicht, die Arbeit im Front-, Middle- und Back-Office neu zu gestalten und digital zu verbessern; Daher wird es viel schneller, intelligenter und effizienter durchgeführt – und das auch in einem sinnvollen Umfang.

Und das ist großartig, aber mit so vielen Anbietern, die zunehmend auf den Markt kommen und robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) und intelligente Automatisierung anbieten, kommt es zu einem Hype und Verwirrung, die ihre Fähigkeit verschleiern, das zu liefern, was sie versprechen. Bei der Auswahl eines Anbieters müssen Sie also vorausschauend seine tatsächlichen technischen Fähigkeiten einschätzen. Sie brauchen Klarheit, denn erst nach dem Machbarkeitsnachweis, wenn Sie versuchen, Ihr intelligentes Automatisierungsprogramm zu skalieren, treten ernsthafte technische Einschränkungen auf.

Gartner erkennt dieses Problem ebenfalls an und behauptet:„Bis 2021 werden 40 % der Unternehmen die Reue der RPA-Käufer aufgrund falsch ausgerichteter, isolierter Nutzung und Unfähigkeit zur Skalierung haben.“ Um Ihnen zu helfen, die Fähigkeiten des Anbieters besser einzuschätzen und größeres Bedauern zu vermeiden, sind hier vier wichtige Auswahlkriterien, die Sie berücksichtigen sollten.

1. Roboterfähigkeiten vergleichen und gegenüberstellen

Es gibt erhebliche Unterschiede zwischen den Fähigkeiten von RPA und den Softwarerobotern von Anbietern intelligenter Automatisierung. Tatsächlich können diese den Unterschied zwischen dem Erreichen kurzfristiger taktischer Vorteile mit potenziell großem Aufwand und Risiko oder der strategischen Arbeitsumwandlung im Unternehmensmaßstab mit weniger Aufwand und minimalem Risiko beweisen.

An einem Ende des Spektrums befinden sich hochentwickelte Software-Roboter, die von Geschäftsanwendern über eine kollaborative Plattform trainiert und betrieben werden, mit integrierten Funktionen, um innerhalb der vollständigen Governance der IT-Abteilung sicher zu arbeiten. Diese Roboter werden ständig weiterentwickelt, um ihre Arbeit menschenähnlicher zu machen. Sie können miteinander kommunizieren, um zusammenzuarbeiten, Arbeitslasten zu teilen und in einem unübertroffenen Tempo als digitales Team zu arbeiten – mit absoluter Integrität und Genauigkeit.

Wir sprechen von intelligenten Multitasking-Robotern, die zunehmend zu vertrauenswürdigen Katalysatoren im Kern von Strategien zur Transformation der digitalen Arbeit werden. Dies liegt daran, dass sie mühelos verknüpfte, datengesteuerte Arbeit in mehreren Betriebsumgebungen mit komplexen, unzusammenhängenden, schwer zu ändernden Legacy-Systemen und manuellen Workflows ausführen. Und im Gegensatz zu anderen Robotern liefern sie ihre Arbeit ohne Unterbrechung und nehmen automatisch Anpassungen an Hindernisse vor – verschiedene Bildschirme, Layouts oder Schriftarten, Anwendungsversionen, Systemeinstellungen, Berechtigungen und sogar Sprache.

Diese Roboter lösen auch auf einzigartige Weise das uralte Problem der Systeminteroperabilität, indem sie die Bildschirme von Anwendungen genauso lesen und verstehen wie Menschen. Sie wandeln die menschliche Schnittstelle in eine maschinenverwendbare API um – entscheidend, ohne die zugrunde liegende Systemprogrammierlogik zu berühren. Diese „universelle Konnektivität“ bedeutet auch, dass alle aktuellen und zukünftigen Technologien von Robotern genutzt werden können – ohne die Notwendigkeit von APIs oder jeglicher Form von Systemintegration. Es werden keine Legacy-Systeme herausgerissen, und es sind keine größeren Prozessänderungen oder Massendatenmigrationen erforderlich.

Diese Fähigkeit haucht jedem Technologiezeitalter neues Leben ein und ermöglicht es, diese Roboter kontinuierlich mit der neuesten Cloud, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und kognitiven Fähigkeiten zu erweitern, die einfach per Drag &Drop in neu gestaltete Arbeitsabläufe eingefügt werden können. Letztendlich bedeutet dies, dass die digitale Transformation, die traditionell unerschwinglich für Kosten und Ressourcen wäre, plötzlich machbar wird. Tatsächlich würde eine Arbeit, die heute in Monaten erledigt werden kann, IT-Programme und riesige Teams von Menschen Jahre in Anspruch nehmen.

Am anderen Ende des Spektrums befinden sich Roboter, die Tastenanschläge ausführen, Skripte und Aktivitäten gegen andere Software ausführen, was für grundlegende Aufgabenautomatisierungen in Ordnung ist. Es gibt auch Roboter, die sich auf aufgezeichnete Prozessschritte verlassen, um Aufgaben in Desktop-Umgebungen zu erledigen, und das ist auch in Ordnung. Aber Record-and-Deploy-Roboter können sich nicht an ungeplante Änderungen in einer sich ständig verändernden digitalen Umgebung anpassen, was die Arbeitsleistung, Produktivität und Belastbarkeit wirklich einschränkt.

Beispielsweise muss ein Software-Roboter durch eine virtuelle Umgebung navigieren, wie ein autonomes Auto durch eine physische Umgebung navigiert. Stellen Sie sich vor, Sie würden eine Fahrt zur Arbeit „aufzeichnen“ und sich auf diese Aufzeichnung verlassen, um am nächsten Tag die gleiche reibungslose Fahrt zu bewältigen. Es würde in einem Autounfall enden, da die „Umweltbedingungen“ völlig andere wären. In ähnlicher Weise würde dies in der virtuellen Welt zu einem kaputten Roboter, einem unerfüllten Arbeitsprozess und mehr Arbeit für das IT-Team führen.

Außerdem sind aufgezeichnete Prozesse nicht effizient, wenn sie ausgeführt werden. Zurück zur Auto-Analogie. Bei einer aufgezeichneten Fahrt stand eine Ampel zwei Minuten lang auf Rot – also hat das Auto angehalten und gewartet, aber am nächsten Tag ist die Ampel grün, aber die „aufgezeichnete“ Fahrt sagt zwei Minuten warten. In ähnlicher Weise warten Aufzeichnungs- und Bereitstellungsroboter auf Zielsysteme, wenn sie proaktiv arbeiten könnten.

2. Messen Sie den gesamten Codierungsaufwand

Intelligente Automatisierung sollte es Geschäftsanwendern ermöglichen, schnell auf Marktanforderungen zu reagieren, damit sie keine Zeit und Mühe mit dem Bau von Robotern verschwenden wollen. Es ist viel besser, automatisierte Arbeit mit einem intuitiven Betriebssystem zum Trainieren und Verwalten von Robotern schnell bereitzustellen. Wir sprechen über das einfache Zeichnen von Arbeitsprozess-Flussdiagrammen, die eine zugrunde liegende „Prozessdefinitionssprache“ orchestrieren, die sowohl Roboter als auch Menschen verstehen – was auch die Notwendigkeit der Programmierung und alle damit verbundenen Risiken beseitigt.

Jeder Anbieter, der Programmierkenntnisse benötigt, um jeden Prozess zu automatisieren, wird tatsächlich codelastige Bereitstellungen, umfangreichen Debugging-Aufwand und hohe Gemeinkosten erstellen. Aufgrund des zunehmenden Mangels an Programmierkenntnissen müssen diese Automatisierungsprojekte auch in die IT-Warteschlange aufgenommen werden, was dem Versprechen der „operativen Agilität“ der intelligenten Automatisierung widerspricht. Die eigentliche Rolle der IT-Community bei der intelligenten Automatisierung besteht darin, die erforderlichen Governance-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen aufrechtzuerhalten – und nicht mit immer mehr technischen Schulden belastet zu werden.

3. Etablieren Sie Skalierbarkeit und Kooperationspotenzial

Eine intelligente, automatisierungsgesteuerte Transformation in großem Maßstab wird immer nur durch zentralisierte Bemühungen erreicht, bestehen Sie also auf Zusammenarbeit. Der beste Weg, um noch mehr Wert aus intelligenter Automatisierung zu skalieren und zu steigern, besteht darin, die Freiheit zu haben, Roboter dort einzusetzen, wo sie benötigt werden, um automatisierte Arbeit gemeinsam zu leisten, sodass sie unternehmensübergreifend geteilt und multipliziert wird. Bitten Sie daher die Anbieter, zu demonstrieren, wie Benutzer nicht nur zentral neue Wege der automatisierten Arbeit entwerfen, zeichnen und „veröffentlichen“ können, sondern diese automatisierten Arbeitsressourcen teilen, verbessern und wiederverwenden können – jederzeit und überall.

Leider kann jede Automatisierungstechnologie, die über Desktops verteilt und in individuellen Kontexten verwendet wird, diesem Einzelnen helfen, aber nicht der gesamten Organisation, die Arbeit zu transformieren. Dieser „isolierte“ Ansatz schränkt natürlich jedes Skalierungspotenzial ein und ist im aktuellen Klima eingeschränkter und mobiler Arbeitnehmer offensichtlich nicht effektiv.

4. Bewerten Sie die Sicherheits- und Überprüfbarkeitsfähigkeiten

In jeder Unternehmensumgebung müssen alle intelligenten Automatisierungsaktivitäten auf die sicherste, konformste und transparenteste Weise durchgeführt werden, oder sie werden zur Schatten-IT.

Sie benötigen eindeutig einen Anbieter mit einem Betriebssystem, das einen zentralisierten, unwiderlegbaren Audit-Trail aller Prozessautomatisierungen generiert und detaillierte Details zu allen Roboteraktionen und dem gesamten Trainingsverlauf bereitstellt. Noch besser ist es, Benutzern die Möglichkeit zu geben, automatisierte Prozesse zu erstellen, die sie als Dokument veröffentlichen, das der eigentliche Prozess ist. Ändern Sie das Dokument, und der Prozess wird sofort geändert, und alles wird sicher im zentralen System verwaltet. Dies schützt das Unternehmen am besten vor unbefugten Mitarbeitern und betrügerischen Robotern.

Die Desktop-Automatisierung weist Nachteile auf, da ein Roboter und ein Mensch sich ein Login teilen, sodass niemand weiß, wer für den Prozess verantwortlich ist, und dies eine Sicherheits- und Überwachungslücke schafft. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass ein einzelner menschlicher Benutzer Autonomie über jede Prozessaufzeichnung erhält, wodurch die Transparenz eines Roboters beeinträchtigt und Prozessschritte ausgeblendet werden. Wenn Sie dies im Laufe der Zeit duplizieren, wird es zu einer potenziellen Sicherheitsbedrohung, da es fast keine Klarheit für Compliance- und Governance-Zwecke gibt. Außerdem führt jede unvermeidliche Codierung zu Schatten-IT – mit ungeprüften Prozessmodellen, die „Hintertüren“, Sicherheitslücken und Prüfungsfehler darstellen.

Abschließende Gedanken

Letztendlich kann die Wahl der falschen intelligenten Automatisierungstechnologie das Potenzial der digitalen Transformation einschränken und tatsächlich das Risiko eines digitalen Chaos einführen. Ein besserer Weg für intelligente Automatisierung ist die intelligente, sichere und skalierbare Einführung von geschäftsgeführter Zusammenarbeit. Tatsächlich erreichen mehr als 2000 der großen Unternehmen weltweit durch die Anwendung dieses Ansatzes erhebliche Produktivitätssteigerungen durch verbesserte Arbeitsweisen, sodass sie agil und sicher bleiben.