Die fünf wichtigsten Erkenntnisse aus UiPaths FY24 Q4 Automation CoE zum Thema KI und Automatisierung

KI ist seit über einem Jahr ein Trendthema und hat sich im Jahr 2024 zu einer strategischen Priorität für Unternehmen entwickelt. Die EY CEO Outlook Pulse-Umfrage ergab, dass die überwiegende Mehrheit der Unternehmen (88 %) bis Ende dieses Jahres in KI-gesteuerte Innovationen investieren wird.

KI-gestützte Innovation ist wirklich ein Teil der UiPath-DNA. Wir nutzen KI auf unserer gesamten Plattform seit unserer Gründung und haben sie in den letzten zwei Jahren nur noch intensiver eingesetzt. Um nur einige Beispiele zu nennen:KI unterstützt unsere Prozess-, Aufgaben- und Kommunikations-Mining-Fähigkeiten und ermöglicht es unseren Robotern, komplexe Dokumente in vielen verschiedenen Systemen und Umgebungen zu verstehen und damit zu arbeiten. Generative KI hat eine breite Palette aktueller Innovationen ermöglicht – beispielsweise die Beschleunigung des Automatisierungsaufbaus, der Testentwicklung und des Modelltrainings. 

Als Leiter des UiPath Automation Center of Excellence weiß ich aus erster Hand, welche Vorteile die KI-gestützten Funktionen unserer Plattform bieten können. Dazu gehören:

• Möglichkeit, ein breiteres Spektrum an Prozessen zu automatisieren  

• Schnellere und einfachere Möglichkeiten zum Erstellen hochwertigerer Automatisierungen 

• Höhere Automatisierungsakzeptanz und breitere Wirkung – insbesondere dank der Bereitstellung von UiPath Autopilot™ für Mitarbeiter, einem persönlichen KI-Begleiter, der bei mühsamen Aufgaben in Geschäftsanwendungen und -systemen hilft

Die KI-gestützten Funktionen, die in die UiPath Business Automation Platform integriert sind, haben uns dabei geholfen, einige sehr positive Ergebnisse für unser vierteljährliches CoE-Berichtsdokument zu liefern. Am Ende des gesamten Geschäftsjahres 2024 (GJ24) waren 716 Automatisierungen in Betrieb, wodurch im letzten Quartal des GJ24 70.677 Stunden eingespart wurden. Dadurch haben wir inzwischen die kumulative Kostenvermeidungsgrenze von 59 Millionen US-Dollar überschritten und sehen Ergebnisse in einer Reihe von Bereichen, darunter Finanzen, Vertrieb und Marketing, Personalverwaltung und Betrieb. Und ich freue mich, sagen zu können, dass die von UiPathers stammenden und im Automation Hub erfassten Automatisierungsideen weiterhin einen neuen Höchststand erreicht haben.

Aber diese Zahlen sind nicht die ganze Geschichte, denn sie spiegeln nur unsere Leistung wider – was wir erreicht haben. Sie sprechen nicht darüber, wie wir dies möglich gemacht haben – aber für viele unserer Kunden ist die Frage, wie sie ihre Aufgaben erledigen, der wichtigste Teil der Geschichte. Schließlich gaben in einer aktuellen Studie von UiPath und Bain &Company mit dem Titel „The State of AI-Powered Automation“ 70 % der Führungskräfte an, dass KI-gesteuerte Automatisierung entweder „sehr wichtig“ oder „kritisch“ für die Erreichung der strategischen Ziele ihres Unternehmens sei. Da strategischer Vorteil und Wettbewerbsfähigkeit auf dem Spiel stehen, ist es kein Wunder, dass die Implementierung von KI und Automatisierung für so viele unserer Kunden ein so drängendes Thema ist. 

Aus diesem Grund werde ich den Rest dieses Blogs damit verbringen, mich auf einige der wichtigen Lektionen zu konzentrieren, die wir bei der Implementierung von KI und Automatisierung gelernt haben und wie wir aus diesen beiden transformativen Technologien mit maximaler Geschwindigkeit echten Nutzen ziehen können.  

Um unsere Erkenntnisse zu veranschaulichen, werde ich mich auf einen wichtigen Prozess in unserer Finanzabteilung konzentrieren:die Kreditorenbuchhaltung. Jeden Monat erhält die Kreditorenbuchhaltung fast tausend Rechnungen, die geprüft und fristgerecht bezahlt werden müssen. Dazu müssen eingereichte Rechnungen geöffnet und gelesen, die erforderlichen Daten extrahiert, mit vorhandenen Bestellungen abgeglichen und in unserem System geöffnet werden, um mit der Zahlung fortzufahren. Bei manueller Ausführung handelt es sich um eine sich wiederholende Aufgabe, die viel Liebe zum Detail erfordert und jeden Monat viele Arbeitsstunden von höherwertiger Arbeit abhält. Mit anderen Worten:Es war eine perfekte Gelegenheit, unsere Roboter die Aufgabe übernehmen zu lassen. 

Im Kern handelte es sich hierbei um ein IDP-Projekt (Intelligent Document Processing), das die Nutzung von UiPath Document Understanding erforderte. Das ist die KI, die es unseren UiPath-Robotern ermöglicht, komplexe, vielfältige Dokumente zu lesen und zu verstehen und durchgängige Maßnahmen über mehrere Systeme, Abteilungen und Technologien hinweg zu ergreifen. (Weitere Informationen zu unseren IDP-Funktionen finden Sie hier.)  

Wir haben uns auf fünf Dinge konzentriert, um ein erfolgreiches Ergebnis dieses Projekts sicherzustellen.

Fünf Elemente einer erfolgreichen KI-Implementierung

1. Enge Zusammenarbeit zwischen dem CoE und dem Geschäftsteam

Eine erfolgreiche Automatisierungsimplementierung hängt von einer starken Partnerschaft zwischen dem CoE und dem Geschäftsteam ab. Automatisierung kann nicht im luftleeren Raum stattfinden; Es muss die Geschäftsanwender widerspiegeln und von ihnen informiert werden, die die Prozesse und Systeme kennen und letztendlich die Benutzer und Nutznießer der Automatisierung sein werden. 

Da 32 % der Belegschaft aus digitalen Assistenten besteht, ist das Finanz- und Buchhaltungsteam führend bei der Einführung der Automatisierung bei UiPath. Für dieses Projekt haben wir uns an unsere Finanzkollegen gewandt, um uns dabei zu helfen, die wichtigsten Phasen des Kreditorenbuchhaltungsprozesses zu identifizieren und alle notwendigen Details für den Aufbau einer Automatisierung und das Training des KI-Modells bereitzustellen. Dazu gehörten Einblicke in die Arten von Rechnungen, die sie normalerweise erhalten, die spezifischen Informationen, die sie extrahieren müssen, und andere relevante Details.

Wir suchten auch nach Informationen, die uns helfen, über den bestehenden Prozessablauf hinauszuschauen, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren und die betriebliche Effizienz zu optimieren. Sie gaben uns Einblicke in den Gesamtprozess der Rechnungserstellung in Coupa und öffneten uns die Augen für die Möglichkeit, andere automatisierte Abläufe, wie z. B. E-Invoicing, in den breiteren Geschäftskontext zu integrieren.

2. Erfolgsmessung über die „Standard“-Automatisierungs-KPIs hinaus

In Zusammenarbeit mit dem Finanzteam haben wir eine Reihe von Kennzahlen zur Messung des Erfolgs unseres Automatisierungsprojekts identifiziert, die weit über herkömmliche Automatisierungs-KPIs wie eingesparte Stunden, Kostenreduzierung oder erhöhte Ausgabegenauigkeit hinausgehen. Wir wollten Maßstäbe, die die Auswirkungen des Projekts auf die Geschäftseffizienz bewerten und die genau auf die umfassenderen Finanzkennzahlen abgestimmt sind, anhand derer wir die Leistung unseres Unternehmens messen.  

Bei diesem Projekt haben wir uns hauptsächlich auf eine Reihe detaillierter Maßnahmen konzentriert, die die direkten Auswirkungen der Automatisierung auf die betriebliche Effizienz aufzeigen könnten. Dazu gehörten die Verfolgung der Rechnungsbearbeitungszeit vor und nach der Bearbeitung, die Kosten pro verarbeiteter Rechnung, die Erstabgleichsquote, die Ausnahmequote bei Bestellungen und Rechnungen sowie die Gebühren für die elektronische Bearbeitung.

3. Proaktive Kommunikation mit den Geschäfts- und Führungsteams

Während wir mit dem Finanzteam zusammenarbeiteten, erstellten wir einen detaillierten Aktionsplan, sodass unsere Kollegen Einblick in die Projektphasen, Fristen, Schlüsselrollen und Aktionspunkte für sie hatten. 

Gleichzeitig stellten wir unseren leitenden Sponsoren und wichtigen Stakeholdern einen umfassenden Projektüberblick zur Verfügung, um unsere Vision zu skizzieren. Dabei stellten wir sicher, dass wir die möglichen positiven Auswirkungen des Projekts auf die wichtigsten Finanzkennzahlen kommunizierten, für deren Bereitstellung diese Führungskräfte verantwortlich sind. Wir wollten sicherstellen, dass unsere leitenden Sponsoren verstehen, wie diese Automatisierung ihnen helfen kann, ihre KPIs zu erreichen – und so einen Mehrwert für das Unternehmen als Ganzes zu schaffen.

4. Reduzieren Sie Fehler und stellen Sie eine hohe Genauigkeit mit Best Practices für KI sicher.

Die Sicherstellung der Datengenauigkeit ist eine der Hauptaufgaben dieser Automatisierung, und zwei Faktoren tragen dazu bei:die Automatisierung mit einem KI-Modell und die menschliche Validierung. Wenn Sie ein KI-Modell trainieren, müssen Sie sicherstellen, dass Sie über große und vielfältige Beispieldaten verfügen, um die Trainingseffizienz zu maximieren.

In unserem Fall haben wir das sofort einsatzbereite Document Understanding-Modell mit unseren eigenen Rechnungstypen ausgestattet und es darauf trainiert, Daten in verschiedenen Szenarien zu identifizieren und zu extrahieren. Wir haben das Modell auch mit unterschiedlichen Datenmengen getestet, Spitzenzeiten simuliert und seine Genauigkeit unter verschiedenen Einstellungen bewertet. Darüber hinaus haben wir mithilfe des UiPath Action Centers einen menschlichen Validierungsprozess in den Automatisierungsworkflow integriert, damit unsere Finanzkollegen bei Bedarf eingreifen und das KI-Modell unterstützen können.

Während ein umfangreiches Training eines KI-Modells früher ein Stolperstein bei der Implementierung von IDP war und Geschäftsanwendern Wochen oder Monate Zeit in Anspruch nahm, stellten wir fest, dass der Prozess viel kürzer und einfacher war, als wir ursprünglich angenommen hatten. Das liegt daran, dass wir unsere neue Funktion „Aktives Lernen“ nutzen konnten, die Elemente sowohl des überwachten als auch des unbeaufsichtigten Lernens kombiniert, um in kürzerer Zeit bessere KI-Modelle zu erstellen. (Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Active Learning die KI-Automatisierung beschleunigt.)

5. Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung

Wir haben gelernt, dass wir nicht aufhören können, sobald ein KI-gestützter automatisierter Prozess implementiert ist. Bei diesem Projekt haben wir weiterhin mit dem Finanzteam zusammengearbeitet, um die Ergebnisse zu überwachen und Feedback für die nächsten Iterationen zu sammeln. Durch die Implementierung einer Feedback- und Lernschleife wird ein kontinuierlicher Verbesserungszyklus gewährleistet, in dem neue Erkenntnisse genutzt werden, um den Automatisierungsprozess zu verfeinern, die Modellgenauigkeit zu verbessern und noch größere geschäftliche Auswirkungen zu erzielen. 

Diese fünf Lektionen waren von zentraler Bedeutung für unsere Fähigkeit, leistungsstarke Automatisierungen bereitzustellen und einen echten Mehrwert aus der KI zu ziehen. Aber warten Sie – es gibt noch eine weitere Sache, die unsere Fähigkeit, dieses Projekt effektiv und schnell umzusetzen, erheblich verbessert hat. Hier ist also eine Bonusidee für die Lektüre bis hierher:

(Bonus-Tipp) Nutzung vorgefertigter Komponenten 

Wir haben festgestellt, dass die Implementierung von End-to-End-Automatisierungsprojekten kein komplexer und langwieriger Prozess sein muss – insbesondere, wenn wir einige unserer über 70 Solution Accelerators nutzen können. Hierbei handelt es sich um vorgefertigte, modulare Frameworks, die auf Anwendungsfälle mit großer Auswirkung zugeschnitten sind und die Industrie und unsere eigenen Best Practices integrieren. Mit diesen sofort einsatzbereiten Komponenten in unserem Arsenal ist es viel einfacher, schnell zu handeln und leistungsstarke Automatisierungsergebnisse zu liefern.

Beispielsweise haben wir für unser Kreditorenbuchhaltungsprojekt den Accelerator „2-Way Match Invoice Processing for Coupa“ verwendet. Dadurch entfiel ein großer Teil der kundenspezifischen Entwicklung, während gleichzeitig eine qualitativ hochwertige Lösung für diesen Teil der Automatisierung sichergestellt wurde. (Ein weiterer Bonus:Wir konnten diesen Beschleuniger auch einem Drucktest unterziehen und Wege finden, ihn noch weiter zu verbessern. In Zukunft 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 unserer letzten DevCon-Veranstaltung geteilt hat – die Sie jetzt bei Bedarf sehen können, indem Sie sich hier registrieren.

Der Weg für das UiPath CoE

Ich möchte diesen Blog mit einem kurzen Blick auf einige spannende Entwicklungen für das UiPath CoE schließen. Wie Sie vielleicht wissen, haben UiPath und SAP im vergangenen Jahr ihre Partnerschaft erweitert, um Unternehmen auf der ganzen Welt die Beschleunigung ihrer digitalen Transformation zu ermöglichen. Im Januar dieses Jahres kündigten UiPath und Deloitte eine Erweiterung ihrer Allianz an, um eine einzigartige Zusammenarbeit auf dem Co-Innovationsmarkt zu schaffen, bei der Deloittes SAP-Implementierungskompetenz und sein umfangreicher KI-Talentpool mit der KI- und Automatisierungstechnologie von UiPath kombiniert werden.  

Das UiPath CoE wird in dieser Zusammenarbeit zwischen Deloitte und UiPath der „Kunde Null“ sein, und ich bin sehr gespannt darauf, was wir lernen und welche neuen Dinge wir tun können. Ich freue mich darauf, unsere Erkenntnisse und Innovationen mit Ihnen zu teilen. Bleiben Sie dran!