Gemeinsam erfolgreich skalieren: Einblicke von UiPaths Chief Customer Success Officer Ashim Gupta

„Stellen Sie den Kunden an erste Stelle.“ Diesen Satz haben Sie sicher schon oft gehört. Er ist Mantra für viele Unternehmen – und auch wir scheuen uns nicht davor. Tatsächlich sagte unser CEO Daniel Dines erst kürzlich während eines unserer #UiPathForward-Events: „Wir stehen für Sie. Unsere Mission ist es, Sie glücklich zu machen. Wir haben ein gutes Produkt gebaut, aber unsere Mission ist es, ein ‚Customer First, Partner First‘-Unternehmen zu sein.“

Mit dem Einstieg von Ashim Gupta sind wir diesem Ziel bereits ein gutes Stück nähergekommen. In seiner Rolle als Chief Customer Success Officer von UiPath wird Ashim mit einem Expertenteam daran arbeiten, die Adoption, Industrialisierung und den Geschäftswert von RPA-Implementierungen zu maximieren. Zuvor war er Senior Vice President und Chief Information and Automation Officer für GEs Finance and Shared Services Group (FSSG) sowie CFO von GE Water. Bei GE skalierte er das erste RPA-Projekt mithilfe von UiPath-Robotern zur Automatisierung von Kernprozessen. Außerdem implementierte er die erste Big-Data-Plattform der FSSG, die auf analytischen, maschinellen Lern- und KI-Fähigkeiten basierte.

Ashim, Sie haben einen starken Finanzhintergrund, haben die Implementierung eines RPA-Projekts bei GE begleitet und arbeiten nun für einen RPA-Anbieter. Wie passen Finanzen, Technologie und Customer Success zusammen?

Die Verbindung von Prozessverständnis mit den technologischen Möglichkeiten ist genau das, womit Kunden auf ihren Automatisierungsreisen konfrontiert sind.

Mein Hintergrund ist ein Mikrokosmos dessen, was Kunden bei der Einführung von RPA durchlaufen. Mein Finanzhintergrund hat mir ein starkes Skillset für Prozesse und ein Verständnis für operative Abläufe vermittelt – besonders bei GE. Das war ein großer Fokus des Finanzteams und dann, als Teil des Finanzbereichs, die Verantwortung für ERP-Implementierungen und Data Ownership, führte mich in eine CIO-Rolle, die mich mit Technologie in Berührung brachte. Die Verbindung von Prozessverständnis mit den durch Technologie geschaffenen Möglichkeiten ist genau das, womit Kunden auf ihren Automatisierungsreisen konfrontiert sind. Und diese beiden Welten zusammenzubringen, ist verdammt schwer.

Wenn man reiner Technologe ist, macht man oft Versprechungen, ohne zu verstehen, wie hart Change Management ist. Wenn man von der Prozessseite kommt, ist es sehr schwer zu verstehen, wie man Dinge grundlegend anders machen kann, ohne tiefes technologisches Verständnis. Was Customer Success für mich ermöglicht, ist, mein Skillset im Verständnis von Technologie und der Führung technischer Teams zu nutzen, dabei aber gleichzeitig im Alltag der Kunden verankert zu bleiben – in ihren Realitäten bei Change Management und Prozessverbesserungen, was effektiv das Ziel vieler ihrer Automatisierungsreisen ist.

Wo sehen Sie das Wachstum der Automatisierungsadoption im nächsten Jahr und welche Branchen werden am aufnahmefähigsten sein?

Ich würde sagen, wir haben viele Kunden, die nun die frühen RPA-Stadien hinter sich lassen: die einfachen Prozesse, auf die sie sich einst konzentrierten, sowohl weil die Technologie neu war als auch weil sie eine neue Fähigkeit in ihren Organisationen aufbauten. Im nächsten Jahr sehe ich ein wachsendes Interesse daran, wie künstliche Intelligenz, Machine Learning und RPA kombiniert komplexere Automatisierungen lösen werden. Branchenmäßig habe ich das Wachstum von Contact Centern und Kundensupport-Centern als reichhaltiges Zielgebiet für Automatisierungsprojekte an Frontend-Schnittstellen mit Kunden beobachtet. Ich glaube nicht, dass eine Branche zurückbleiben wird.

Sehen Sie KI als Ersatz für RPA? Oder verschmelzen sie zu einer einzigen digitalen Enterprise-Plattform?

Ich denke, RPA und KI sind eine perfekte Ehe.

Ich denke, RPA und KI sind eine perfekte Ehe. Am Ende wird Intelligenz ohne „Muskelkraft“ nie skalierbar implementierbar sein. Gleichzeitig hat man, wenn man nur „Muskelkraft“ (RPA) hat, eine begrenzte Basis, um tatsächlich Impact zu erzeugen. Ich würde sagen: Damit beide Technologien skalieren können, muss es eine Ehe sein, kein Wettbewerb.

RPA hat einen Reifegrad erreicht, der mächtige Skalierbarkeit erlaubt. Glauben Sie, dass Kunden und Partner bereit sind? Wie können wir alles schnell zusammenfügen, damit Partner 10.000 Roboter zügig einsetzen können?

In Sachen KI ist es ein so neues Gebiet – wir sind bereit, gemeinsam zu experimentieren. Was das Skalieren auf 10.000 Roboter angeht: Es ist eine Frage der richtigen Expertise in den Unternehmen. Diese Expertise zu finden, die die Plattform tatsächlich skalieren kann, ist eine Herausforderung – ob das nun großartige Entwickler sind (weshalb wir die beste Online-Academy der Branche haben), der Aufbau einer Customer-Success-Organisation für Hilfe und Support oder die Befähigung unserer Partner, diese Expertise im Haus zu haben. Ich denke, das ist innerhalb der nächsten 10 bis 18 Monate machbar.

Zurück zu Ihrer Zeit bei GE – mich interessiert Ihre Perspektive als Kunde. Was war Ihre größte Sorge, als Sie Ihr erstes RPA-Projekt bei GE starteten?

Ich wollte sicherstellen, dass sowohl die IT- als auch die Business-Organisation investiert sind, um den Erfolg zu garantieren.

Die erste Sorge war, dass wir Geld ausgeben, um Fehler zu automatisieren, statt sie zu eliminieren. Ich denke, die Eliminierung von Verschwendung ist der wichtigste Aspekt, noch bevor man automatisiert. Es sollte der erste Ansatz sein, wenn Organisationen Vereinfachung anstreben. Die zweite Sorge war Sicherheit und wirklich zu verstehen, welche Kontrollen nötig sind. Wir haben eine Verantwortungsstruktur, die bei Menschen einfach ist. Mit RPA war das neu. Beispielsweise: Wie stellt man sicher, dass Roboter einer Person und dann einer Rolle zugeordnet sind? Wenn etwas schiefläuft, gibt es Accountability – das ist wichtig, besonders in Finanzprozessen oder auch in HR oder anderen Governance-Prozessen, die wir automatisierten. Der dritte Punkt war, herauszufinden, wo RPA organisatorisch hingehört. Also wollte ich sicherstellen, dass sowohl die IT- als auch die Business-Organisation investiert sind, um es erfolgreich zu machen.

Gab es kulturellen Widerstand aus dem Unternehmen?

Natürlich stößt man auf die Sorgen der Menschen, die glauben, Automatisierung würde ihre Jobs wegnehmen. Es gab Widerstand, selbst als ich ging. Viele waren dafür, einige noch dagegen. Kulturell ist es wichtig, den Leuten zu vermitteln, dass wir ihre Arbeit freisetzen und sie umverteilen. Und ja, Kosteneinsparungen waren Teil davon, und wir brauchten die Hilfe der Menschen dabei, deren Rollen wir eliminierten und deren Rollen wir veränderten. Das war ein schwieriger organisatorischer Wandel, den wir durchlaufen mussten. Letztlich haben viele es angenommen, verstanden und sind darauf zugegangen.

In Bezug auf finanzbezogene Prozesse: Wo haben Sie angefangen und was waren Ihre Hauptinteressengebiete?

Wir begannen mit sehr grundlegenden Dingen: Kontenabstimmung, Know Your Customer. Wir automatisierten einfache Report-Zusammenstellung und Analyseprozesse, Buchungssätze. Das waren die einfachen Bereiche, und wir bewegten uns zu komplexeren Themen wie Exportkontrollen, Klassifikations-Engines und mehr.

Wo sehen Sie die Haupt-Herausforderungen oder Blocker bei der Automatisierung von Finanzprozessen?

Ich sehe nicht viele Probleme bei der Automatisierung von Finanzarbeit. Es ist wirklich das Change Management auf der Menschen-Seite, das am wichtigsten ist. Ich denke aber, dass bei komplexeren Transaktionen wie Service Accounting mit höherem Risiko wichtig ist, sicherzustellen, dass man KI-Fähigkeiten hat, um die Bots intelligenter zu machen. Das muss auch eng mit Controllership und Security-Teams verknüpft sein, um das richtige Governance-Level zu gewährleisten und wirklich zu verändern, wie Prozesse funktionieren.

Weil Sie das Skalieren des RPA-Projekts bei GE erwähnten: Was sollten Unternehmen beim Skalieren erwarten?

Ich glaube, viele Unternehmen vergessen die Wartung der Bots, daher müssen sie sicherstellen, dass ihr RPA CoE das unterstützen kann.

Sie müssen erwarten, dass die Anforderungen an das Center of Excellence (CoE) für die Wartung der Bots steigen, weil sich Prozesse und das Anwendungsekosystem ständig ändern. Man baut einen Bot und ist nicht fertig. Es gibt einen Wartungsfaktor. Ich glaube, viele Unternehmen vergessen die Bot-Wartung, deshalb müssen sie sicherstellen, dass ihr RPA CoE das unterstützen kann.

Da ein Kunde, der ein RPA-Projekt skalieren will, ein Center of Excellence aufbauen muss: Wie hilft UiPath dabei?

Nun, wir arbeiten mit unseren Partnern, also müssen wir sicherstellen, dass alle auf demselben Stand sind in Sachen Best Practices. Dann brauchen wir auch eine großartige Customer-Success-Organisation. Dass Entwickler im CoE Zugriff auf uns haben, um ihre Fragen beantwortet zu bekommen, ist kritisch. Als Nächstes ist es wichtig, das Netzwerk zu vernetzen – weil diese Technologie noch nicht lange da ist. Wenn ich „Netzwerk vernetzen“ sage, meine ich, dass UiPath Kunden dabei helfen kann, sich untereinander zu vernetzen, und Partner zum gemeinsamen Lernen zusammenzubringen, damit sie nicht das Gefühl haben, jede Lektion selbst lernen zu müssen.

In Ihrer aktuellen Rolle bei UiPath: Was ist das Wichtigste, was Sie planen?

Schließlich muss die Customer-Success-Organisation an ihrer Effektivität im Support gemessen werden. Ich will nicht, dass sie zu einer Pseudo-Vertriebsorganisation wird.

Das Erste ist der Aufbau einer nachhaltigen Organisation mit dem alleinigen Fokus, den Kunden zu unterstützen, und sicherzustellen, dass sie das nötige Skillset hat, um Kunden und Partner adäquat zu unterstützen. Das Zweite ist die Befähigung unserer Partner – sicherzustellen, dass sie genauso gut gerüstet sind wie wir, um Kunden zu beraten und Services rund um RPA zu erbringen. Schließlich muss die Customer-Success-Organisation an ihrer Unterstützungs-Effektivität gemessen werden. Ich will nicht, dass sie zu einer Pseudo-Vertriebsorganisation wird. Sie muss fokussiert bleiben auf Kundenerfolg und sicherstellen, dass Kundenerfahrung ihr primäres Ziel ist.

Wie messen Sie eigentlich Erfolg?

Es gibt zwei Hauptmessgrößen. Die erste ist NPS: Net Promoter Score, ein Maß für Kundenerfahrung. Die zweite ist die Auslastung der Bots. Wir wollen nicht, dass Kunden Bots kaufen und dann nicht wissen, wie sie ihre Lizenzen nutzen. Wir wollen, dass sie den richtigen Support haben, um zu skalieren und die erworbenen Lizenzen zu nutzen, damit diese Returns erwirtschaften.

UiPath plant den Launch eines eigenen Marketplace. Wie wird das Kunden helfen?

Es ist essenziell, Zugang zu einer Community von Entwicklern zu geben, die Code schreiben, zu Entwicklern von Technologiepartnern – Code, der sich einfach in die UiPath-Architektur einbinden lässt und Fähigkeiten wie OCR erweitert, und KI und Machine Learning schneller in die Hände unserer Kunden bringt. Sie erhalten einen Ort, an dem sie die Services finden, die sie brauchen, um schnell und effizient zu skalieren. Ein riesiger Vorteil. Wie viele Kunden müssen selbst schreiben, wie man sich als Aktivität bei SAP einloggt, während wir unser eigenes Dictionary noch erweitern? Wiederverwendbare Komponenten wie diese im Marketplace zu haben, ist enorm.

Wie sieht die Rolle der Partner in diesem gesamten Ökosystem aus?

Ich schaue auf die Partnerwelt und sage: Das wird ein primärer Delivery-Arm sein, der so wichtig ist!

Es ist massiv. Partner bringen eine sehr wichtige Ebene an Expertise ein. UiPath ist primär ein Produktunternehmen. Ich schaue auf die Partnerwelt und sage: Das wird ein primärer Delivery-Arm sein, der so wichtig ist! Kunden nutzen das bereits natürlich. Unsere Partner zu befähigen, sie im Marketplace zu vernetzen, ein level playing field unter Partnern zu schaffen, damit Kunden die für sie besten auswählen können – das wird RPA zu einer einfachen Erfahrung machen.

Danke, Ashim, dass Sie Licht auf die Strategie geworfen haben, die UiPath einsetzen wird, um Kunden eine nahtlose RPA-Reise zu ermöglichen.