Geschäftsproduktivität durch intelligente Automatisierung steigern

Redaktioneller Hinweis: Dies ist ein Gastbeitrag. Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten sind die des Autors und nicht unbedingt repräsentativ für UiPath.

Intelligente Automatisierung (IA) ist softwarebasierte Automatisierung, die Unternehmen hilft, sich auf Kostensenkung, Verbesserung der Prozessgeschwindigkeit, Optimierung von Entscheidungsergebnissen, verbesserte Prozessresilienz sowie Qualität und Compliance zu konzentrieren. Dies geschieht durch die Automatisierung mühsamer und repetitiver Arbeitsaktivitäten wie Rechnungserstellung etc.

Hier kommt die große Frage:

Was kann IA für Ihr Unternehmen tun?

Bei der Agenda von Unternehmern und CEOs sind sich mehrere Quellen einig, was die Top-3-Prioritäten sein sollten. Und IA spielt in allen eine entscheidende Rolle. Die identifizierten Top-Prioritäten:

1. Neue Wachstumschancen erkennen – wie neue Geschäftsmodelle, disruptive Technologien und neue Standorte.
2. Kostensenkungstechnologien identifizieren, die auch verbesserte Produktivität bringen.
3. Verbesserung der digitalen Kompetenzen aller Führungskräfte, einschließlich CEOs.

Intelligente Automatisierung: Ein besserer Weg zur Steigerung der Geschäftsproduktivität

Die meiste Zeit der letzten zwei Jahrzehnten nutzten CEOs Initiativen zur Produktivitätssteigerung, die auf Shared Service Centers (SSCs), Lean-Programme und ERP-Systemeinführungen fokussierten. Diese Initiativen dauerten oft Jahre. Sie erforderten tiefgreifende Veränderungen am Unternehmen, seinen Prozessen und seinen Mitarbeitern, und die Amortisationszeiträume lagen zwischen zwei und fünf Jahren.

IA hingegen kann in Monaten statt Jahren eingesetzt werden. Die IA-Initiativ ist unbegrenzt skalierbar und die Amortisationszeiträume liegen oft unter einem Jahr.

Weiterführende Lektüre: Überwindung des Produktivitätsparadoxons mit RPA

Das McKinsey Global Institute hat bereits angezeigt, dass die KI-Einführungsrate ein ernstzunehmender Differenzierungsfaktor unter Wettbewerbern ist. Frühe Anwender erzielten höhere Gewinnmargen – im Durchschnitt über 10-15 % mehr als Nachzügler. Auch ihre erwarteten freien Cashflows beschleunigen sich schneller.

Ein Statista-Bericht zeigt, dass 84 % der Unternehmen KI wegen des Wettbewerbsvorteils gegenüber anderen Wettbewerbern einsetzen.

Neue Geschäftsstrategien durch intelligente Automatisierung schaffen

Es gibt zwei jüngere Geschäftskonzepte, die auf einer IA-Basis aufbauen und starke Auswirkungen haben – beide werde ich in diesem Blogbeitrag diskutieren:

1. Aufbau neuer digitaler Geschäfte
2. Datenecosysteme

Beide Konzepte zeigen, wie Sie neue Geschäftsstrategien mithilfe von IA entwickeln können.

Neue digitale Geschäfte aufbauen

Unternehmen wie Energieversorger, Telekommunikationsanbieter, Versicherungen und Banken müssen digitalisieren, um gegen rein digital-native Organisationen wettbewerbsfähig zu sein, die gerade in den Markt eintreten. Oft ist der beste Weg, sich auf den Aufbau eines komplett neuen, hochautomatisierten digitalen Geschäftsbereichs zu konzentrieren, anstatt die bestehende Geschäftsstruktur zu digitalisieren.

Der Aufbau eines neuen digitalen Geschäfts bedeutet, ein digitales Geschäft rund um Technologie in seiner Entwicklung und der Art der Produkt- und Servicebereitstellung zu schaffen.

Durch diese Strategie wird das Kundenerlebnis verbessert, da Kunden einfachere, günstigere, schnellere und nahtlosere Services erleben – dank der Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit des digitalen Geschäfts.

In manchen Fällen wird das neue digitale Geschäft zum neuen Kern des Unternehmens. Ein gutes Beispiel ist LEGO® in der Spielzeugindustrie. Als der Spielzeugmarkt schrumpfte, begann LEGO mit dem Aufbau eines neuen digitalen Geschäfts: Eintritt in eine LEGO-Social-Network-Community, Videospiele, eine LEGO-Design-Crowdsourcing-Plattform und Kinofilme. Sie haben sicher von den LEGO-Filmen gehört, wenn Sie Blockbuster mögen. Dieser Schritt vervierfachte LEGOs Nettogewinn innerhalb von 10 Jahren. LEGO verzeichnete 2019 einen Nettogewinn von 1,1 Mrd. € gegenüber 300 Mio. € 2009.

Datenecosysteme

Datenecosysteme können als Gateways betrachtet werden, die Nutzern Zugriff auf mehrere verwandte Services in einer einzigen Oberfläche bieten. Ein Datenecosystem funktioniert als Gruppe von Akteuren, die Ressourcen und Informationen teilen, um ein vernetztes Set an Services bereitzustellen.

Das erspart Nutzern das Wechseln zwischen verwandten Services. Warum wechseln, wenn man alle Services in einer Oberfläche nutzen kann? Gleichzeitig senkt diese Strategie die Kundenakquisitionskosten für Partner im Datenecosystem. Nehmen Sie den Bankensektor: Datenecosysteme können laut „The ecosystem playbook: Winning in a world of ecosystems“ 10-20 % der Customer Acquisition Cost (CAC) einsparen.

Die Manifestation von Datenecosystemen

Einer der Early Mover, Ping An, hat die Macht von Datenecosystemen demonstriert. Ping An, ein chinesisches Versicherungsunternehmen, schuf ein Referenz-Ecosystem. Dadurch expandierte das Unternehmen über die Versicherungsbranche hinaus in ein breiteres Spektrum an Ecosystemen: Gesundheitswesen, Wohnen, Banken und Smart Cities. Das Ergebnis: fast 500 Millionen Online-Nutzer und 11 neue digitale Plattformen in verschiedenen Sektoren. Zudem konnte die Zahl der Versicherungsagenten erhöht werden – alle ausgestattet mit den nötigen digitalen Apps und Tools.

Ein weiteres Beispiel aus dem „The ecosystem playbook: Winning in a world of ecosystems“-Bericht: DBS Bank setzte ebenfalls auf digitale Transformation inklusive Datenecosysteme, nachdem DBS „von Plattformspielern wie Alibaba und Tencent inspiriert“ wurde. Seit fünf Jahren investiert die Bank jährlich 1 Mrd. SG$ in die digitale Transformation. Das Ergebnis: „ein substanzieller Anstieg digitaler Kunden von 33 % 2015 auf 48 % 2018.“

Für mehr zu intelligenter Automatisierung sehen Sie sich meine anderen Gastbeiträge an.

Der Inhalt dieses Artikels ist inspiriert vom Amazon-Bestseller Intelligent Automation.