7 wesentliche RPA-Trends 2020: KI-Integration und strategische Skalierung

Peter Walker analysiert die wichtigsten RPA-Trends für 2020.

1. Größere RPA-Vendor-Differenzierungsinsights werden entstehen

Organisationen stehen nun vor einer verwirrenden Auswahl von über 150 robotic process automation (RPA)-markierten Produkten – und sie alle variieren signifikant in Produktivitätsversprechen, Designqualität und Ansatz – so dass ein besseres Verständnis dringend erforderlich ist, um diese wichtigen technischen Nuancen zu verstehen. Eine klarere Abgrenzung von RPA-Produkten wird in diesem Jahr entstehen, wo Anbieter in zwei breite Kategorien fallen: jene, die schnelle taktische Vorteile in Desktop-Umgebungen bieten, und jene, die strategischere Transformation im großen Enterprise-Maßstab liefern.

Da Organisationen versuchen, ihre Automatisierungsprojekte zu skalieren, wird diese Klarheit entscheidend sein, da viele neuere RPA-markierte Angebote Designbeschränkungen besitzen. Die schmerzhafte Realität können code-lastige Deployments sein, die umfangreiche Debugging-Bemühungen und hohe Change-Management-Overheads erfordern. Diese Behauptung wird durch Gartners jüngste Vorhersage gestützt: „Bis 2021 werden 40 % der Unternehmen RPA-Käuferremorse aufgrund von missaligned, siloed Usage und Unfähigkeit zu skalieren haben.“

Nur wenn RPA das Versprechen einlöst, ein transformatives Tool – im großen Maßstab – zu sein, wird sein echter Wert erkannt. Das bedeutet, dass der Fokus von Organisationen zunehmend auf RPA-Technologie gravitieren wird, die von No-Code, business-led Designprinzipien untermauert ist. Das bedeutet keine langwierigen Design-, Programmierungs-, Build- und Deployment-Projekte, die Automatisierungsbemühungen verhindern, in Gang zu kommen.

RPA-Kollaboration ist auch key, so dass Anbieter, die eine zentralisierte Plattform bieten, sowohl Menschen als auch zunehmend intelligente ‚digitale Arbeiter‘ ermöglichen, Automatisierungsinitiativen im gesamten Unternehmen zu liefern, zu teilen und zu erweitern – wodurch Gewinne beschleunigt werden.

2. Neue RPA-Selektionskriterien

Es wird ein Umdenken geben, wie Organisationen RPA auswählen sollten, mit informierteren Bewertungen seiner Fähigkeit, erfolgreich in großen, anspruchsvollen Enterprise-Umgebungen zu operieren und zu skalieren – wo Sicherheit, Resilienz und Governance wichtiger sind als nur Implementierungsgeschwindigkeit. Das bedeutet, dass RPA-Vendor-Selektionskriterien sinnvollere Real-World-Insights berücksichtigen werden. Dazu gehören der Gesamtgrad des erforderlichen Codings, von null bis hohem Aufwand, Proof of Value ‚nach‘ dem Proof of Concept, Skalierbarkeitspotenzial, Kollaborationspotenzial, Roboterfähigkeiten, Gesamtsicherheit und Auditierbarkeit.

Diese Insights werden wichtiger denn je, um sicherzustellen, dass Organisationen durch den Markthype hindurchsehen, RPA-Selektion de-riskieren und längerfristige Probleme vermeiden.

3. Bessere Messung von RPAs Wert

Indem wir die Erfahrungen und bewährten Ergebnisse reifer RPA-Nutzerorganisationen untersuchen, werden wir sinnvollere Methoden zur Messung der Auswirkungen von RPA sehen. Dazu können gehören:

• Neue Service- und Produktangebote – jene Aktivitäten, die ausgeführt werden, die zuvor für Menschen unmöglich waren oder sicher und compliant durchgeführt werden konnten.
• Produktivitätssteigerungen – wie viel Zeit dem Business zurückgegeben wird.
• Wie Servicequalität und -bereitstellung verbessert werden – aufgrund schnellerer, fehlerfreier Ausführung, schnellerer Time-to-Market, reduzierter Risiken durch längere Reaktionszeiten.
• Beschleunigte Innovation und Chancengenerierung – wie Business People die zusätzliche Kapazität und technologischen Fähigkeiten nutzen, um neue wertschöpfende Services und Produkte zu schaffen.
• Operative Transformation – wie actionable Insights aus automatisierten Prozesstransaktionsdaten genutzt werden, um Geschäftsprozesse zu optimieren oder neu zu erfinden, die Stakeholder-Erfahrungen verbessern und langfristigen Wert schaffen.
• Zufriedenere, motivierte Mitarbeiter – wie viele Menschen befreit werden, an intellektuell anspruchsvolleren, erfüllenden, wertschöpfenden Arbeiten zu arbeiten – und Zufriedenheit in ihren neuen Rollen gewinnen.

4. RPA wird zum KI-Enabler

Im Laufe von 2020 wird RPA sich weiter in Richtung ‚Hyper Automation‘ entwickeln – indem es ein zunehmend favorisierter Weg für das Testen und Deployen von künstlicher Intelligenz, Natural Language Processing, intelligenter Optical Character Recognition, Kommunikationsanalytics, Prozessoptimierung und Machine-Learning-Deployments in das Enterprise wird.

Wir werden einfacheren Zugang für den Zugriff und Download einer breiteren Palette vorgefertigter KI, kognitiver und disruptiver Technologien sehen – via ‚Digital Application Exchanges‘. Diese Exchanges bieten einen One-Stop-Shop für den Aufbau, die Skalierung und das Hinzufügen von Skills zu digitalen Arbeitern mit direktem Zugang zu Innovationen aus Partner-Ökosystemen – um intelligentere automatisierte Innovationen zu liefern.

5. Klarere Differenzierung von digitalen Arbeitern und Robotern

Es wird auch ein größeres Verständnis der gewaltigen Unterschiede zwischen den verschiedenen Robotern auf dem Markt und ihren Fähigkeiten geben, was wichtig ist, da sie der Katalysator für Enterprise-Transformation sind. Es gibt Roboter, die auf aufgezeichneten Prozessschritten basieren, um taktische Aufgaben zu erledigen, aber unfähig sind, sich an unvorhergesehene Änderungen anzupassen, und es gibt fortgeschrittenere ‚digitale Arbeiter‘, die mehr wie Menschen operieren.

Diese digitalen Arbeiter unterscheiden sich von anderen Robotern, da sie eine vorgefertigte, smarte, hochproduktive, selbstorganisierende, multitasking-fähige Ressource sind, die einzigartig dieselben IT-Systeme und Mechanismen wie Menschen nutzt, ohne APIs – so fähig, Prozesse über jede vergangene, gegenwärtige und zukünftige Applikation zu automatisieren.

Digitale Arbeiter führen Aktivitäten genauso aus wie Menschen – schneller und genauer, aber werden auch zunehmend mit Menschen und anderen Robotern zusammenarbeiten und von ihnen lernen. Dieses Jahr werden weit mehr Organisationen die einzigartigen Fähigkeiten von menschlichen und digitalen Arbeitern einsetzen, die kollaborieren, um immer komplexere End-to-End-Aktivitäten auszuführen.

6. RPA-Fokus auf strategischere Use Cases

Mehr Organisationen werden einen ganzheitlicheren, strategischen Ansatz für RPA verfolgen, indem sie Prozesse und Organisationsstruktur und andere Technologien neu erfinden – und es wird ein stärkerer Fokus auf die Automatisierung von mehr End-to-End-Prozessen und Optimierung von Workflows liegen.

Smarte Enterprises werden auch eine breitere Suite von Process Discovery, Process Mining, Process Automation und Data Ingestion erkunden, um ihnen zu helfen, die am stärksten business-aligned, komplexen Aktivitäten zu liefern, die den meisten Wert versprechen. Dazu gehören Rechtsdokument-Validierung und -Extraktion, autonome Rechnungsverarbeitung, Betrugserkennung und ähnliche Geschäfts- und Prozessbereiche.

7. Strategischerer Ansatz zur Skalierung von RPA

Über 2020 hinaus werden Automatisierungen zunehmend sorgfältiger geplant, modelliert und designed, um nachhaltigen Wert, Langlebigkeit und Resilienz – im großen Maßstab – zu liefern. Schlüssel-Erfolgsfaktoren für den Erfolg im großen Maßstab werden die Integration von RPA in eine breitere Digital-Transformation-Strategie, Alignment mit Process Governance, Key Stakeholder Support und Process Optimisation umfassen.

Weitere Erfolgsfaktoren sind Partnerschaft mit IT und externen Partnern, Entwicklung von Expertise in Automatisierung und Prozessoptimierung, klare Governance und Operating Model, ein zentralisiertes Framework für IT-Architektur und Infrastruktur sowie Stakeholder-Kommunikation und Change Management.