Intelligente Automatisierung evaluieren: Schlüsselmetriken für Digital Transformation Success

Implementierung dieser Technologie erfordert viel Consideration, um die Transformation wirklich zu komplementieren.

Die Vendor-Auswahl-Herausforderung

Automatisierung wird zunehmend als potenzielle Panacea für Digital Transformation angepriesen. Aber ihr realer Wert kann nur wirklich realisiert werden, wenn sie Business Leaders befähigt, Arbeit across Front, Middle und Back Office neu zu designen und digital zu enhancen – so dass sie viel schneller, smarter, effizienter – und in meaningful Scale performed wird.

Das ist großartig, aber mit so vielen Vendors, die zunehmend in den Markt eintreten mit RPA und Intelligent Automation, kommt Hype und Confusion, die ihre Ability zu deliver, was sie claim, maskieren. Bei Vendor-Selektion braucht man Foresight, um ihre actual Technical Capabilities zu assessen. Clarity ist nötig, weil erst nach Proof of Concept, beim Skalierungsversuch des Intelligent Automation Programms, ernsthafte Tech-Limitationen emergieren.

Gartner erkennt dieses Issue auch an: „Through 2021, 40% of enterprises will have RPA buyer's remorse due to misaligned, siloed usage and inability to scale.“ Hier vier Key Selection Criteria zur besseren Vendor Capability Assessment und Vermeidung major Regret.

1. Robot Capabilities vergleichen und kontrastieren

Es gibt signifikante Unterschiede zwischen Capabilities von RPA und Intelligent Automation Vendors' Software Robots. Diese können den Unterschied machen zwischen: Short-term taktische Benefits mit potenziell großem Effort und Risk – oder strategische Work Transformation at Enterprise Scale mit weniger Effort und minimalem Risk.

Am einen Ende des Spektrums: Hochentwickelte Software Robots, trainiert und gerunnt von Business Usern durch kollaborative Plattform, mit eingebauten Capabilities für sicheren Betrieb within full Governance der IT-Abteilung. Diese Robots werden ständig enhanced, um Arbeit mehr wie Menschen zu conducten. Sie können intercommunicaten zu kollaborieren, swarmen um Workloads zu teilen und operieren at unmatched Pace als digitales Team – mit totaler Integrität und Accuracy.

Wir reden von Smart, Multi-Tasking Robots, die zunehmend als trusted Catalysts im Core von Digital Work Transformation Strategies vertraut werden. Weil sie effortless joined up, data-driven Work across multiple Operating Environments von komplexen, disjunkten, schwer zu modifizierenden Legacy Systems und manuellen Workflows performen. Und anders als jeder andere Robot: Sie deliver Work ohne Interruption, machen automatisch Adjustments gemäß Obstacles – verschiedene Screens, Layouts, Fonts, Application Versions, System Settings, Permissions, sogar Language.

Diese Robots lösen auch einzigartig das altbekannte System-Interoperabilitäts-Problem, indem sie Applikations-Screens genauso lesen und verstehen wie Menschen. Sie re-purpose das Human Interface als machine-usable API – crucial ohne underlying System Programming Logic anzufassen. Diese ‚Universal Connectivity‘ bedeutet auch: Alle aktuellen und zukünftigen Technologien können von Robots genutzt werden – ohne Need für APIs oder irgendeine Form von System Integration. Keine Legacy Systems ripped out, keine major Process Changes oder Mass Data Migration required.

Diese Capability haucht jedem Technology Age neues Leben ein und ermöglicht diesen Robots, kontinuierlich augmented zu werden mit neuesten Cloud, KI, Machine Learning, Cognitive Capabilities – einfach ‚drag and drop‘ in neu designte Work Process Flows. Letztlich: Digital Transformation, traditionell cost und resource prohibitiv, wird plötzlich achievable. Work, der jetzt in Monaten achievable ist, würde IT Programs und vaste Teams von Menschen Jahre dauern.

Am anderen Ende des Spektrums: Robots doing Keystrokes, running Scripts und Activities gegen andere Software Pieces – fine für Basic Task Automations. Auch Robots, die auf recorded Process Steps rely, um Tasks across Desktop Environments zu completieren – auch fine. Aber Record-and-Deploy Robots können sich nicht an unplanned Changes across ever-changing Digital Environment anpassen – was Work Performance, Productivity und Resilience wirklich limitiert.

Beispiel: Software Robot muss Virtual Environment navigieren wie Autonomous Car physisches. Imagine ‚Recording‘ einer Fahrt zur Arbeit und Verlassen auf dieses Recording für gleiche smooth Fahrt nächsten Tag. Ende im Car Accident, da ‚environmental‘ Conditions completely different wären. Similarly in Virtual World: Broken Robot, unfulfilled Work Process, mehr Arbeit für IT Team.

Auch: Recorded Processes sind nicht effizient when they run. Back to Car Analogy: Auf recorded Trip war Ampel 2 Minuten Rot – Car stopped und waited. Nächster Tag: Ampel Grün, aber „recorded“ Journey sagt wait 2 Minuten. Similarly: Record-and-Deploy Robots sitzen und warten auf Target Systems, wenn sie proaktiv arbeiten könnten.

2. Gesamtes Coding Effort gaugen

Intelligent Automation sollte Business User befähigen, swiftly auf Market Demands zu respond – sie wollen nicht Zeit und Effort verschwenden, Robots zu bauen. Weit besser: Swiftly automated Work deliver via intuitive Operating System zum Trainieren und Managen von Robots. Wir reden von: Einfach Work Process Flowcharts zeichnen, die underlying ‚Process Definition‘ Language orchestrieren, die sowohl Robots als auch Humans verstehen – was auch Need für Coding und assoziierte Risks entfernt.

Jeder Vendor, der Programming Expertise für Automation jedes Prozesses required, wird tatsächlich Code-heavy Deployments, extensive Debugging Effort und High Overheads schaffen. Auch aufgrund wachsender Scarcity von Coding Skills: Diese Automation Projects müssen in IT Queue – contrary zu Intelligent Automation's ‚Operational Agility‘ Promise. IT Community's proper Role in Intelligent Automation: Necessary Governance, Security und Compliance Requirements uphold – und nicht burdened mit ever more Technical Debt.

3. Skalierbarkeit und Kollaborationspotenzial etablieren

Intelligent Automation-driven Transformation at Scale wird nur durch zentralisierten Effort erreicht – also auf Collaboration insistieren. Der beste Weg, Value zu skalieren und zu compounden: Freedom, Robots einzusetzen, wo immer sie gebraucht werden, um automated Work kollaborativ zu deliver – shared und multipliziert across the Business. Vendors fragen: Demonstrieren, wie Users nicht nur zentral designen, zeichnen und ‚publishen‘ neuer Ways of Automated Working, sondern diese Automated Work Assets share, improve und re-use – anytime, anywhere.

Unglücklicherweise: Wenn Automation Technology across Desktops distributed und in individuellen Kontexten used wird – mag es dem Individuum helfen, aber nicht der ganzen Organisation, Work zu transformieren. Dieser ‚siloed‘ Approach limitiert natürlich Scaling Potential und ist obviously nicht effektiv in aktuellem Klima constrained und remote Workers.

4. Security und Auditierbarkeit Capabilities assessen

In jedem Enterprise Environment müssen alle Intelligent Automation Activities most securely, compliantly und transparently performed werden – sonst wird es Shadow IT.

Man braucht klar Vendor mit Operating System, das zentralen irrefutable Audit Trail aller Process Automations generiert – granular Detail aller Robot Actions und aller Training History. Noch besser: Users zu befähigen, Automated Processes zu erstellen, die sie als Document publishen, das ‚ist‘ der Actual Process. Document ändern → Process ändert sich instantly – alles securely managed within Central System. Das schützt Business best vor Rogue Employees und Rogue Robots.

Desktop Automation Presents Drawbacks: Robot und Human teilen Login – niemand weiß, wer für Process verantwortlich. Security und Audit Hole. Weitere Challenge: Single Human User gegeben Autonomie über jedes Process Recording – obscures Robot Transparency und hides Process Steps. Duplicated over Time → Potential Security Threat – almost zero Clarity für Compliance und Governance. Auch: Inevitable Coding introduces Shadow IT – mit unaudited Process Models als „Back Doors“, Security Flaws, Audit Failures.

Final Thoughts

Letztlich: Wrong Intelligent Automation Technology Wahl kann Digital Transformation Potential limitieren und actually Risk von Digital Chaos einführen. Better Way für Intelligent Automation: Business-led Collaboration einführen – smartly, securely und at Scale. Tatsächlich: Durch diesen Approach erreichen mehr als 2000 der weltweit großen Organisationen Major Productivity Increases via Improved Ways of Working – so they Stay Agile, Safe und Ahead.