Top 5 Lektionen aus UiPaths FY24 Q4 Automation CoE zu KI & Automatisierung

KI ist seit über einem Jahr ein Trendthema und hat sich 2024 als strategische Priorität für Unternehmen etabliert. Die EY CEO Outlook Pulse-Umfrage ergab, dass die große Mehrheit der Unternehmen (88 %) bis Ende dieses Jahres in KI-getriebene Innovation investieren wird.

KI-getriebene Innovation ist fest in der UiPath-DNA verankert. Wir nutzen KI seit unserer Gründung in unserer Plattform, und unser Einsatz hat sich in den letzten zwei Jahren nur intensiviert. Um nur einige Beispiele zu nennen: KI treibt unsere Process-, Task- und Communications-Mining-Fähigkeiten an und ermöglicht unseren Robotern, komplexe Dokumente über viele verschiedene Systeme und Umgebungen hinweg zu verstehen und damit zu arbeiten. Generative KI hat eine breite Palette jüngster Innovationen ermöglicht – beispielsweise zur Beschleunigung von Automatisierungsbau, Testentwicklung und Modelltraining.

Als Leiter des UiPath Automation Center of Excellence habe ich aus erster Hand erfahren, welche Vorteile die KI-gestützten Fähigkeiten unserer Plattform liefern können. Dazu gehören:

• Fähigkeit, ein breiteres Spektrum an Prozessen zu automatisieren

• Schnellere und einfachere Wege, qualitativ hochwertigere Automatisierungen zu bauen

• Höhere Automatisierungsakzeptanz und breitere Wirkung – besonders dank der Ermächtigung von Mitarbeitern mit UiPath Autopilot™, einem persönlichen KI-Begleiter, der bei lästigen Aufgaben über Business-Apps und -Systeme hilft

Die KI-gestützten Fähigkeiten, die in der UiPath Business Automation Platform verwoben sind, halfen uns, sehr positive Ergebnisse für unseren quartalsweisen CoE-Bericht zu liefern. Am Ende des vollen Geschäftsjahres 2024 (FY24) hatten wir 716 operative Automatisierungen, die im letzten Quartal von FY24 70.677 Stunden freisetzten. Als Ergebnis haben wir nun 59 Millionen Dollar an kumulierter Kosteneinsparung überschritten und sehen Ergebnisse in einer Reihe von Bereichen, einschließlich Finance, Sales & Marketing, People Ops und Operations. Und ich freue mich zu sagen, dass Automatisierungsideen, die von UiPath-Mitarbeitern kommen und in Automation Hub erfasst werden, weiter auf ein neues Hoch gewachsen sind.

Aber diese Zahlen sind nicht die ganze Geschichte, weil sie nur unsere Leistung erfassen – was wir erreicht haben. Sie sprechen nicht darüber, wie wir das geschafft haben – aber für viele unserer Kunden ist genau das der wichtigste Teil der Geschichte. Schließlich stellten in einer aktuellen UiPath- und Bain-&-Company-Studie „The State of AI-Powered Automation“ 70 % der Führungskräfte fest, dass KI-getriebene Automatisierung entweder „sehr wichtig“ oder „kritisch“ für die Erfüllung der strategischen Ziele ihrer Organisation ist. Mit strategischem Vorteil und Wettbewerbsfähigkeit auf dem Spiel ist es kein Wunder, dass KI- und Automatisierungsimplementierung für so viele unserer Kunden ein so verbrauchendes Thema ist.

Aus diesem Grund werde ich den Rest dieses Blogs darauf konzentrieren, einige der wichtigen Lektionen zu teilen, die wir bei der Implementierung von KI und Automatisierung und dem Erreichen echten Werts mit maximaler Geschwindigkeit aus diesen beiden transformativen Technologien gelernt haben.

Um unsere Learnings zu illustrieren, werde ich mich auf einen großen Prozess in unserer Finanzabteilung konzentrieren: Accounts Payable. Jeden Monat erhält das Accounts-Payable-Team fast tausend Rechnungen, die geprüft und pünktlich bezahlt werden müssen. Dies erfordert das Öffnen und Lesen eingereichter Rechnungen, Extrahieren der notwendigen Daten, Abgleich mit bestehenden Bestellungen und Öffnen in unserem System, um mit der Zahlung fortzufahren. Manuell erledigt, ist dies eine repetitive Aufgabe, die große Liebe zum Detail erfordert und monatlich viele Personenstunden von höherwertiger Arbeit abzieht. Mit anderen Worten: Es war eine perfekte Gelegenheit, unsere Roboter die Aufgabe übernehmen zu lassen.

Im Kern war dies ein Intelligent Document Processing (IDP)-Projekt, das erforderte, dass wir UiPath Document Understanding nutzen. Das ist die KI, die unseren UiPath Robots ermöglicht, komplexe, variierte Dokumente zu lesen und zu verstehen und End-to-End-Aktionen über mehrere Systeme, Abteilungen und Technologien hinweg auszuführen. (Mehr zu unseren IDP-Fähigkeiten hier).

Wir konzentrierten uns auf fünf Dinge, um ein erfolgreiches Ergebnis für dieses Projekt zu gewährleisten.

Fünf Elemente erfolgreicher KI-Implementierung

1. Enge Zusammenarbeit zwischen CoE und Business-Team

Erfolgreiche Automatisierungsimplementierung basiert auf starker Partnerschaft zwischen CoE und Business-Team. Automatisierung kann nicht im Vakuum geschehen; sie muss die Business-User widerspiegeln und von ihnen informiert sein, die die Prozesse und Systeme kennen und letztlich die Nutzer und Begünstigten der Automatisierung sein werden.

Mit 32 % seiner Belegschaft, die aus digitalen Assistenten besteht, führt das Finance- und Accounting-Team die Automatisierungsadoption bei UiPath an. Für dieses Projekt wandten wir uns an unsere Finance-Kollegen, um uns bei der Identifizierung der Schlüsselphasen des Accounts-Payable-Prozesses zu helfen und alle notwendigen Details für den Bau einer Automatisierung und das Training des KI-Modells bereitzustellen. Dazu gehörten Einblicke in die Arten von Rechnungen, die sie typischerweise erhalten, die spezifischen Informationen, die sie extrahieren müssen, und andere relevante Details.

Wir suchten auch nach Informationen, um über den bestehenden Prozessfluss hinauszublicken und Optimierungschancen zu identifizieren und die operative Effizienz zu straffen. Sie gaben uns Einblicke in den Gesamtprozess der Rechnungserstellung in Coupa und öffneten unsere Augen für die Möglichkeit, andere automatisierte Flüsse anzusteuern, wie E-Invoicing, alles im breiteren Business-Kontext.

2. Erfolg messen jenseits der „Standard“-Automatisierungs-KPIs

In Zusammenarbeit mit dem Finance-Team identifizierten wir eine Reihe von Metriken, um den Erfolg unseres Automatisierungsprojekts zu messen, die weit über traditionelle Automatisierungs-KPIs wie eingesparte Stunden, Kostensenkung oder gesteigerte Ausgabequalität hinausgingen. Wir wollten Maßstäbe, die die Auswirkungen des Projekts auf die Geschäftseffizienz bewerten und fest mit den breiteren Finanzkennzahlen verknüpft sind, an denen wir die Leistung unseres Unternehmens messen.

Für dieses Projekt konzentrierten wir uns hauptsächlich auf eine granulare Reihe von Maßnahmen, die den direkten Einfluss der Automatisierung auf die operative Effizienz aufzeigen konnten. Dazu gehörten das Verfolgen der Vorher-Nachher-Rechnungsbearbeitungszeit, Kosten pro bearbeiteter Rechnung, First-Time-Match-Rate, PO- und Rechnungs-Ausnahmerate und elektronische Verarbeitungsraten.

3. Proaktive Kommunikation mit Business- und Führungsteams

Während wir mit dem Finance-Team arbeiteten, stellten wir einen detaillierten Aktionsplan bereit, damit unsere Kollegen Einblick in Projektphasen, Fristen, Schlüsselrollen und Action Items für sie hatten.

Gleichzeitig gaben wir einen hochrangigen Projektüberblick an unsere Executive Sponsors und wichtige Stakeholder, um unsere Vision zu skizzieren. Als Teil davon stellten wir sicher, die potenziell positive Auswirkung des Projekts auf wichtige Finanzkennzahlen zu kommunizieren, für die diese Führungskräfte verantwortlich sind. Wir wollten sicherstellen, dass unsere Executive Sponsors verstehen konnten, wie diese Automatisierung ihnen helfen könnte, ihre KPIs zu erfüllen – und somit Wert für das Unternehmen als Ganzes zu liefern.

4. Fehler reduzieren und hohe Genauigkeit mit KI-Best-Practices sicherstellen

Datenqualität sicherzustellen, ist eine der Schlüsselaufgaben dieser Automatisierung, und zwei Faktoren tragen dazu bei – Automatisierung mit einem KI-Modell und menschliche Validierung. Beim Training eines KI-Modells müssen Sie sicherstellen, dass Sie einen großen und vielfältigen Beispieldatensatz haben, um die Trainingseffizienz zu maximieren.

In unserem Fall versorgten wir das Out-of-the-Box Document Understanding Modell mit unseren eigenen Rechnungstypen und trainierten es, Daten in verschiedenen Szenarien zu identifizieren und zu extrahieren. Wir testeten das Modell auch mit unterschiedlichen Datenvolumina, simulierten Spitzenzeiten und bewerteten seine Genauigkeit unter verschiedenen Einstellungen. Zudem bauten wir mit UiPath Action Center einen menschlichen Validierungsprozess in den Automatisierungsworkflow ein, um unseren Finance-Kollegen zu ermöglichen, bei Bedarf einzugreifen und das KI-Modell zu unterstützen.

Während umfangreiches Training eines KI-Modells früher ein Stolperstein bei der IDP-Implementierung war – Wochen oder Monate der Business-User-Zeit in Anspruch nahm – stellten wir fest, dass der Prozess viel kürzer und einfacher war als unsere Annahmen. Das lag daran, dass wir unsere neue Active-Learning-Fähigkeit nutzen konnten, die Elemente sowohl des überwachten als auch des unüberwachten Lernens kombiniert, um bessere KI-Modelle in kürzerer Zeit zu erstellen. (Erfahren Sie mehr darüber, wie Active Learning KI-Automatisierung beschleunigt.)

5. Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung

Wir haben gelernt, dass wir nicht aufhören können, sobald ein KI-gestützter automatisierter Prozess deployed ist. Für dieses Projekt arbeiteten wir weiterhin in Partnerschaft mit dem Finance-Team zusammen, um Ergebnisse zu überwachen und Feedback für die nächsten Iterationen zu sammeln. Die Implementierung eines Feedback- und Lernloops stellt einen kontinuierlichen Verbesserungszyklus sicher, in dem neue Erkenntnisse genutzt werden, um den Automatisierungsprozess zu verfeinern, die Modellgenauigkeit zu erhöhen und noch größere geschäftliche Auswirkungen zu erzielen.

Diese fünf Lektionen waren zentral für unsere Fähigkeit, hochperformante Automatisierungen zu liefern und echten Wert aus KI zu ziehen. Aber warten Sie – es gibt noch eine Sache, die unsere Fähigkeit, dieses Projekt effektiv und schnell zu liefern, stark unterstützt hat. Hier also ein Bonus-Tipp fürs Durchlesen:

(Bonus-Tipp) Vorgefertigte Komponenten nutzen

Wir haben festgestellt, dass die Implementierung von End-to-End-Automatisierungsprojekten kein komplexer und langwieriger Prozess sein muss – insbesondere, wenn wir einige unserer 70+ Solution Accelerators nutzen können. Dies sind vorgefertigte, modulare Frameworks, die für High-Impact-Use-Cases maßgeschneidert sind und Branchen- und unsere eigenen Best Practices beinhalten. Mit diesen einsatzbereiten Komponenten in unserem Arsenal ist es viel einfacher, schnell hochperformante Automatisierungsergebnisse zu liefern.

Als Beispiel nutzten wir für unser Accounts-Payable-Projekt den „2-way match invoice processing for Coupa“-Accelerator. Dies eliminierte viel Custom Development, während es gleichzeitig eine hochwertige Lösung für diesen Teil der Automatisierung sicherstellte. (Ein weiterer Bonus: Wir konnten diesen Accelerator auch drucktesten und Wege identifizieren, ihn noch weiter zu verbessern. Vorwärts werden wir eine aktualisierte Version veröffentlichen, die Erkenntnisse aus unserer Implementierungserfahrung einbezieht.)

Dies sind einige der wichtigsten Praktiken, die wir für die Implementierung von KI und Automatisierung entwickelt haben. Aber Sie können noch viel mehr aus den CoE-fokussierten Inhalten lernen, die UiPath während unseres jüngsten DevCon-Events geteilt hat – die Sie jetzt on demand sehen können, indem Sie sich hier registrieren.

Der Weg voraus für den UiPath CoE

Ich möchte diesen Blog mit einem kurzen Blick auf einige spannende Entwicklungen für den UiPath CoE abschließen. Wie Sie vielleicht wissen, haben UiPath und SAP letztes Jahr ihre Partnerschaft erweitert, um Organisationen weltweit zu ermöglichen, ihre digitale Transformation zu beschleunigen. Diesen Januar kündigten UiPath und Deloitte eine Allianzerweiterung an, um eine erste ihrer Art Co-Innovation-Markt-Kollaboration zu schaffen, die Deloittes SAP-Implementierungs-Kompetenz und tiefen KI-Talentpool mit UiPath KI- und Automatisierungstechnologie kombiniert.

Der UiPath CoE wird „Customer Zero“ in dieser Deloitte-UiPath-Kollaboration sein, und ich bin sehr gespannt darauf, was wir lernen und welche neuen Dinge wir tun können. Ich freue mich darauf, unsere Learnings und Innovationen mit Ihnen zu teilen. Bleiben Sie dran!