Jenseits des Hypes: Sarah Burnett über die wahre Wertrealisierung von RPA

Es gibt ein Problem mit Ihnen und mir: Wir leiden beide an einer Bedingung: der menschlichen Kondition. Das heißt, wir machen Fehler – Daten, die wir generieren helfen, können fehleranfällig sein. Da kommt RPA ins Spiel. Einige Organisationen, die die Technologie angewendet haben, erlebten Desillusionierung – Roboter sitzen vielleicht in einem metaphorischen Schrank, sammeln Staub aus Äther, was zu Behauptungen führt, RPA sei gehypt. Aber Sarah Burnett, Executive Vice President und Distinguished Analyst bei Everest Group, hat eine andere Sicht.

Teil des Problems liegt in aufgeblasenen Erwartungen. Erde versprechen und nur den Mond liefern – und da ist Enttäuschung. Sagen „aber es ist so einfach“ – und Individuen in Organisationen, die für Technologie verantwortlich sind, CTOs vielleicht, werden zu Zynikern, Konvertiten zum „RPA ist Hype“-Mantra.

Der 30%-Club

„Dennoch“, sagt Sarah Burnett, „haben wir tatsächlich Studien gemacht, die zeigen, dass Unternehmen etwa 30 % Kosteneinsparungen erreichen.“

Das sind 30 % – das fühlt sich nicht nach dem Stoff an, aus dem die „RPA ist Hype“-Narrative gemacht sind.

Teil der Schwierigkeit liegt darin, worauf sich diese 30 % Ersparnis genau beziehen. Das ist „Vorher und Nachher Automatisierung, der Prozesskosten vorher im Vergleich zum Prozess danach“, erklärt Sarah Burnett. Aber wie signifikant diese Kosteneinsparung wirklich ist – ob sie ein Gamechanger ist, wie der RPA-Hype uns glauben machen will – hängt davon ab, wie groß der Prozess ursprünglich war.

Sie drückte es so aus: „30 % eines kleinen Prozesses ist nicht viel.“

RPA und Daten

Es gibt eine weitere Schwierigkeit. Einige dieser Vorteile sind nicht so offensichtlich.

Nehmen Sie Daten – es gibt Bestrebungen, Daten in die Bilanz aufzunehmen, ihnen einen Wert zu geben, aber bisher sind die meisten dieser Versuche nicht wirklich über die Zehenspitzen-Stage hinausgekommen – sozusagen, der Versuch kann nicht über einen Fuß hinauskommen. „Es gibt qualitative, immaterielle Maßnahmen, die viele Unternehmen noch nicht einmal messen. Dazu gehören Dinge wie: ‚Ich habe viel mehr Kapazität geschaffen, ich habe weniger Fehler.'“

Da kommt Daten ins Spiel. Zum einen wird durch Roboter, die Tasks ausführen, die zuvor manuell erledigt wurden, mehr Daten gesammelt. Zum anderen sind die gesammelten Daten akkurat.

Irren ist menschlich – aber wie Burnett sagte: „Wenn eine Person Daten eingibt, kann sie so leicht versehentlich Zahlen vertauschen. Diesen Fehler zu beheben, je weiter er den Prozess hinunter wandert, desto teurer wird er. Sie könnten Leute haben, deren Zeit sehr teuer ist, die diesem Fehler nachjagen und versuchen, ihn weit unten im Process Swim Lane zu fixieren. Roboter, wenn sie korrekt entwickelt, gewartet und reibungslos laufen, machen diese Fehler nicht. Wir hören von Organisationen, die sagen, sie haben ihre Roboter-Apps getestet und nie einen Fehler gefunden, nachdem sie getestet waren – 100 % akkurat … immer.“

Geben Sie ihm Zeit … und Anstrengung

Vielleicht liegt Teil des Problems mit der Technologie, die den RPA-Mythos-Argumenten half, in ihrer Neuheit. Wir mögen alle das Neue – ein brandneues Auto mit Kilometerzähler „0,000.00“, aber sobald wir es die Straße runterfahren, wird 0,00 zu 0,01, der Thrill verfliegt wie verbrennendes Benzin. Bei RPA ist das Problem nicht ganz so. „Es ist immer noch eine relativ junge Technologie“, erklärte Burnett. „Viele Organisationen lernen noch, was zu automatisieren, wie zu automatisieren und wie man das Meiste daraus macht. Das scheint die Challenge zu sein – es geht nicht nur darum, ein paar Prozesse zu automatisieren und positives Feedback zu bekommen, sondern wie verbindet man diese Dinge?“

RPA-Hype: Skalierung ist die Challenge und potenziell großer Reward

„Im Moment ist es noch Dabbling und Klein“, aber die echte Challenge – und eine, die manchen Organisationen entgangen ist – liegt in der Skalierung.

Es scheint, der Case für große Organisationen, die extensive repetitive Tasks ausführen, ist leichter zu machen. Prozessorientierte Organisationen wie Banken oder Versicherungen, oder wo Compliance-Anforderungen bestimmte Prozesse immer wieder erfordern, scheinen perfekte Matches für das, was als Unattended RPA bekannt geworden ist – Automatisierung eines langwierigen Prozesses Ende-zu-Ende. Eine Form von RPA, auf die Firmen wie Blue Prism großen Wert legen.

Aber man spricht mit anderen RPA-Playern, Unternehmen wie UiPath und Automation Anywhere, die in beiden Lagern sitzen (Attended und Unattended), und hört Prognosen, dass Attended Robots – die Art, die einen Individuum direkt unterstützt, mehr wie ein Software-Personal-Assistant – an Popularität zunehmen werden.

Burnett erklärte es so: Für Unattended, zum Beispiel, „gibt es Telco-Unternehmen, die Millionen von Transaktionen verarbeiten. Das ist eine Art zu skalieren – etwas tun, das natürlich hohe Skalierung hat und man verarbeitet Massen.“

Und für Attended: „Jeder Roboter macht vielleicht kleine Dinge, aber man verbindet sie. So hat man vielleicht nicht die Millionen Transaktionen der Telcos, aber man verbindet Dinge und schafft es, Millionen Dokumente zu verarbeiten.“

All diese kleinen Prozesse zu verbinden, schafft eine große Challenge.

„Wir sind jetzt an einem Stadium, wo Organisationen versuchen, diese Dinge zu lernen. Wie mache ich das? Brauche ich ein BPM-Tool auf meinem RPA? Brauche ich verbesserten Workflow? Brauche ich mehr Orchestratoren innerhalb des RPA?

„Ich denke, es ist wirklich wichtig, diese Dinge richtig hinzubekommen, weil das Risiko besteht, man endet mit ein paar Automationen und denkt: ‚Na und!‘ Ich geh weiter zu anderen Dingen, weil das das Maximum ist, was ich rausholen kann.

„Es gibt auch die Tatsache, dass Leute nicht ganz verstehen, all die beweglichen Teile, die einen Roboter scheitern lassen könnten. Da könnte eine sehr kleine Änderung irgendwo im Prozess sein und jemand macht etwas leicht anders – und das könnte beeinflussen, wie der Roboter operiert. Dann sehen sie das nicht und schuldigen RPA, wo es buchstäblich ein Prozessproblem sein könnte.

„Ich denke, wann immer es Hype gab – und es gab riesigen Hype um RPA – ist es sehr wahrscheinlich, dass es auch Enttäuschung gibt, weil Erwartungen hochgeschraubt werden und dann die Realität nicht gesehen wird.

„Sie müssen immer noch an Ihren RPA-Projekten arbeiten, sie warten und wie jede Art von Digitalisierungsinvestment behandeln und am Laufen halten. Es braucht Anstrengung, Zeit und Mühe. In puncto Deployment ist es vielleicht einfacher als manche Technologien, aber Sie müssen den Change managen. Prozesse von mensch-zentriert auf roboter-zentriert zu ändern, braucht etwas Arbeit.“

Vielleicht ist die Lektion hier: Es braucht etwas Arbeit, um auf viel Arbeit zu sparen – aber für die, die die Meilen investieren, so Burnett, sind die Gewinne beträchtlich. Nicht nur kann es 30 % Kosteneinsparung auf einem Prozess geben, nicht nur können neue, extrem akkurate Daten resultieren – es gibt einen weiteren Vorteil.

Burnett sagte: „RPA ist sehr stark auf Enterprise-User fokussiert. Tech-affine könnten ihre eigenen automatisieren, selbst wenn es nur das Äquivalent eines Makros war – sie konnten es selbst machen.

„Es hat Augen geöffnet zu sehen, was Technologie kann. Es gibt viele andere Technologien, die schon lange da sind und auch genutzt werden können. Da sind Microservices, Integration via andere Methoden, APIs, Service-Oriented-Architecture-Lösungen, die Leute traditionell nicht mochten, weil es IT und Entwickler involviert.

Aber es scheint, einmal sind wir an der RPA-Hype-Phase vorbei, könnte die Technologie ein Trailblazer sein, der in den Köpfen der Leute die Idee von Automatisierungstechnologie öffnet. Gestern war es RPA und Hype, heute vielleicht ein bisschen Enttäuschung, morgen, wenn wir die Benefits lernen, könnte RPA in den Mainstream rücken. Aber um den Namen eines Films zu missbrauchen: Übermorgen werden andere Automatisierungstechnologien in dem Pfad folgen, den RPA geschaffen hat.“