Intelligente Automatisierung: Der Schlüssel zu erfolgreichen RPA-Implementierungen

Lassen Sie mich diesen Blog damit beginnen, einzugestehen, dass ich Unrecht hatte. Letzten November schrieb ich einen Beitrag, der die Frage stellte: „Wenn Robotic Process Automation so großartig ist – warum ist es nicht überall?“ Der Artikel beantwortete die Frage, indem er auf die Unreife der Branche verwies. Zugegeben, bis Herbst 2015 war RPA-Technologie Lichtjahre von wenigen Jahren zuvor entfernt, aber ich schloss, es gäbe drei Flaschenhälse, die erklärten, „warum es nicht überall ist“: RPA-Innovation überholte Kundenbewusstsein; Anbieter bemühten sich, Kundenservices hochzufahren; Anbieter bauten auch skalierbare Netzwerke aus Partnerschaften und Allianzen für Implementierungsunterstützung auf. Neun Monate später blicke ich zurück und realisiere: Ich hatte Unrecht, Unrecht, Unrecht.

Viele RPA-Implementierungen kämpfen

Rückblickend war die Prämisse des November-Artikels schlicht inkorrekt. Ich sah mangelnde Adoption als Spiegelbild von Implementierungsprojekten, die durch jene drei Flaschenhälse verzögert wurden – so etwas wie ein Erfolgsproblem für die Branche.

Die zugrundeliegende Prämisse war, dass die überwältigende Mehrheit dieser verzögerten Implementierungen erfolgreich sein würde, das Feuer der RPA-Begeisterung anfachen und die „warum ist es nicht überall“-Frage zur Ruhe bringen würde. Falsch.

Zweifellos ist die Frage nicht zur Ruhe gebracht worden, weil RPA nicht

überall ist. Tatsächlich zeigt Blue Prism (der einzige börsennotierte Anbieter) einen bescheidenen Umsatzanstieg von 1 Million Euro in den ersten sechs Monaten 2016 vs. 2015. Keine Frage, das sind gute Nachrichten und wird wahrscheinlich besser – aber kaum eine Hockey-Stick-Wachstumskurve.

Was wirklich der unausgesprochene Elefant im RPA-Raum zu sein scheint, ist das Problem kämpfender Implementierungen. Es ist wahrscheinlich, dass ein Drittel aller Enterprise-Implementierungen kämpft, erfolgreich zu sein – und viele schaffen es nicht. Natürlich gibt es keinen Grund, dass Nachrichten dieser Art publik gemacht werden, aber niemand, mit dem ich es geteilt habe, hat widersprochen – außer um zu sagen, die Zahl sei wahrscheinlich etwas zu niedrig angesetzt.

Natürlich haben manche vielleicht zu früh begonnen, bevor richtiger Support vorhanden war. Die Achillessehne von Projekten – schlechte Planung gemischt mit schlechter Ausführung – erklärt wahrscheinlich andere. Aber meine Hauptfehlkalkulation im Herbst war anzunehmen, dass das Niveau an RPA-Technologie, das Implementierungen einfacher, schneller – und erfolgreicher – machen könnte, bereits – oder bald – breit verfügbar war.

Anfang 2016 machten zwei Phänomene klar, dass dem nicht so war. Eines war UiPaths Gewinnquote bei wettbewerbsorientierten RFIs: immer gut, begannen wir unerwartet konsistente Erfolge zu erleben – besonders in der Produktbewertungsphase. Das andere war die Zahl neuer Kunden, die UiPath-Produkte kauften, um ihre ursprüngliche Implementierungswahl zu ersetzen.

Das soll nicht heißen, dass Implementierungen ohne UiPath-Technologie nicht erfolgreich sind – sie sind es zweifellos. Aber problematische, langwierige Implementierungen würden helfen, das relative Fehlen von „Buzz“ oder dem brandstiftenden Mund-zu-Mund, das typischerweise mit transformationalen Technologien assoziiert wird, zu erklären.

Intelligente Automatisierung

Was bedeutet es, zu sagen, RPA-Technologie sollte Implementierungen einfacher und schneller machen? Lassen Sie uns beginnen mit dem, was UiPath unter intelligenter Automatisierung versteht, und dann ins Detail gehen – weil eine Technologiediskussion ohne Spezifika wertlos ist.

UiPath definiert den Begriff als die Anwendung von künstlicher Intelligenz und verwandten neuen Technologien, einschließlich Computer Vision, kognitiver Automatisierung und Machine Learning, auf Robotic Process Automation. Der Zweck dieser Konvergenz ist es, Automatisierungsfähigkeiten zu schaffen, die den Wert von RPA für unsere Kunden signifikant steigern.

Intelligenz + Automatisierung = Eine neue RPA-Erfahrung

Daniel Dines, UiPath-Gründer & CEO, vergleicht RPA oft mit einem Alligator: ein mächtiges Reptil, gefesselt durch sein winziges Gehirn. Die Analogie rahmt die Herausforderung für RPA-Anbieter lebhaft ein, und eine, in der er glaubt, dass das Unternehmen einen Second-Mover-Vorteil hält. „Wir kamen nach unseren Hauptkonkurrenten auf den Markt“, sagt er, „aber wir sind nicht zu spät. Das bedeutet, wir innovieren mit aktueller Technologie statt mit zehn Jahre alter Architektur.“

UiPath hat innovative Lösungen entwickelt, indem es künstliche Intelligenz (KI) einsetzt, um die Fähigkeiten robotischer Software in drei funktionalen Bereichen zu steigern.

Computer Vision: Unsere Roboter haben intelligente Augen, um „Bildschirmelemente“ mithilfe kontextueller Beziehungen zu „sehen“ – genau wie Sie und ich. Das gibt ihnen uneingeschränkte 20/20-Genauigkeit & Präzision.

Automation Management: Unsere Roboter haben gelernt, Workflows zu managen und auf Arbeitsvolumen & Service-Level zu reagieren, indem sie Arbeit in Warteschlangen stellen und Roboter zuweisen – ohne menschliches Eingreifen.

Kognitive Automatisierung: In Zusammenarbeit mit unserem Partner Celaton entwerfen wir spezifische Kundenlösungen, die auf der Automatisierung unstrukturierter Daten und der Kognition basieren, die nötig ist, um deren Bedeutung und Absicht zu erkennen.

Der Wert für RPA-Implementierungen

Für viele neue Kunden ist ihre erste RPA-Implementierung auch der erste Blick auf ihre Robotertechnologie in Aktion. Natürlich gab es wahrscheinlich Demos und POCs, aber diese finden typischerweise in kontrollierten Umgebungen statt – und können der Genauigkeit der MPG-Behauptungen eines Autoherstellers gleichen.

Sobald die Implementierung beginnt, verschwindet jede Vorstellung, dass alle RPA-Produkte gleich sind. Jetzt müssen die Nuancen operativer Workflows von der gewählten Automatisierungssoftware aufgefangen werden: scheinbar geringfügige Verschiebungen von Bildelementen; mehrere ERP-Systeme und Instanzen; virtualisierte Umgebungen oder die Synchronisierung von Hochvolumen-Transaktionsprozessen über Unattended Automation.

Erfolgreiche Implementierungen brauchen Technologie, die diese und andere Nuancen out-of-the-box bewältigen kann – ohne besondere Aufmerksamkeit, Custom Development, langwierige Verzögerungen oder Kompromisse bei Qualität und Service-Level. Schon eines dieser Handicaps kann eine Implementierung zum Kampf werden lassen.

Das Durchgehen der spezifischen Fähigkeiten hinter dem Implementierungswert von UiPaths intelligenter Automatisierung wird diesen Punkt illustrieren.

Computer Vision: Mit menschenähnlichem Sehen können unsere Roboter alle Desktop- & Web-Umgebungen bis zu 2-4x schneller implementieren als Wettbewerber. Ja, zwei- bis viermal schneller. Warum? Andere Roboter sind blind und lokalisieren Bildelemente mit diversen Hilfsmitteln – konfigurierte Suchen oder Koordinaten. Sie brauchen möglicherweise Custom Development, um gut zu performen, und selbst leichte, intermittierende Bildschirmänderungen können Test- oder Produktionsergebnisse stören.

Citrix-Implementierungen sind bis zu 20x schneller. Ja, zwanzigmal schneller. Tatsächlich ist unsere Computer Vision indifferent gegenüber Desktop-, Web- oder Citrix-Umgebungen – sie implementiert sie alle mit derselben Geschwindigkeit. Aber Citrix ist für Wettbewerber-Technologien so herausfordernd, dass die Lücke in der Implementierungsgeschwindigkeit um den Faktor 5x-10x auseinanderklafft. Da fast jeder Enterprise-Kunde Citrix-Anforderungen hat, sind marginale Citrix-Automatisierungsfähigkeiten ein ernsthaftes Implementierungsproblem.

Automation Management: KI-Roboter-Manager reduzieren den menschlichen Fußabdruck für diese Rolle drastisch. Während menschliche Manager immer in den Reporting-, Management- und Eskalationsketten bleiben werden, wird roboterbasiertes Management nicht von ihnen abhängen, um Service-Level zu gewährleisten, indem es: queued Work und Robotereinsätze mit geplanten Workflows und Events synchronisiert; Monitoring & Auslösen von Failover-Prozeduren bei Bedarf.

Roboter-zu-Roboter-Management ist ein riesiger Wert für Enterprise-Kunden, weil es Implementierungen beschleunigt, indem es den Rollout vielleicht des wichtigsten RPA-Bereichs vereinfacht – autonome/unattended Automation. Keine andere Nutzung robotischer Automatisierung kann den ROI und die operative Verbesserungswirkung dieses Bereichs erreichen.

Kognitive Automatisierung: Nicht nur handhabt sie die Automatisierung sehr unstrukturierter Inhalte (denken Sie an unregelmäßige Papierrechnungen), sondern kann Inhalte interpretieren und Regeln anwenden (denken Sie an abwertende oder dringende Social-Media-Posts).

Kognitive Automatisierung ist eine natürliche Erweiterung von RPA, indem sie es ermöglicht, unstrukturierte sowie strukturierte Daten zu verarbeiten. UiPath hat eine enge Partnerschaft mit dem führenden kognitiven Automatisierungstechnologie-Unternehmen – Celaton – und eine gemeinsame Erfolgsbilanz in robotischen & kognitiven Automatisierungsimplementierungen. Unsere Partnerschaftsfähigkeiten sind so, dass Capgemini sie in seine eigenen robotischen Automatisierungslösungen integriert hat.

Ausblick

Ich bin zuversichtlich, dass intelligente Automatisierung in den kommenden Monaten viel häufiger wird, Implementierungserfahrungen verbessert und RPA-„Buzz“ und Adoption wachsen und ihr Potenzial erreichen lässt. Die Logik ist zwingend. Alles, was intelligente Automatisierung autonom tun kann, ist andernfalls eine menschliche oder menschlich assistierte Aktivität. Welches Kunden-Implementierungsteam will mehr, statt weniger, Aufgaben?

Bei UiPath ist der Alligator weg und RPA ist nicht mehr ein Reptil. Die einzige Frage ist – wie viel mehr wird es sich entwickeln?