Die Akzeptanz von Automatisierungs-Tools hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Nicht zuletzt die Pandemie hat den Unternehmen einen zusätzlichen Motivationsschub Richtung Automatisierung verschafft. Als Folge der ersten Automatisierungserfolge werden die Unternehmen einen noch stärkeren Fokus auf die Optimierung von Prozessen legen. Begriffe und Technologien wie Low Code/No Code, Cognitive Capture, Embedded AI, AIoT oder AIOps werden in 2021 zu einem wesentlichen Bestandteil des Vokabulars der Automatisierungsverantwortlichen.

Low Code/No Code macht Mitarbeiter zu Citizen Developer

Der Aufstieg der Citizen Developer ist untrennbar mit dem weit verbreiteten Aufkommen digitaler Prozessautomatisierungsprodukte mit und ohne Code verbunden. Seit ungefähr drei Jahren können die meisten Geschäftsprozesse mit leistungsstarken, geschäftsfreundlichen Low Code/No Code-Design- und Automatisierungstools entworfen werden. Die weit verbreitete Benutzerfreundlichkeit, Anwendbarkeit und Skalierbarkeit von Low Code/No Code-Produkten durch Verwendung vorgefertigter Vorlagen, sofort einsatzbereiter Formulare, Prozessvorlagen, einer Reihe von Benutzeroberflächen, vorgefertigter Prozessmodelle und sofort einsatzbereiter Konnektoren ermöglicht es immer mehr nicht Programmierkundigen, Prozesse zu automatisieren.

Organisatorisch sitzen Citizen Developer zwischen den Automatisierungsbenutzern – Leuten, die Software-Roboter verwenden, aber nicht über die Fähigkeiten verfügen, diese zu erstellen – und den Automatisierungsentwicklern, die über technische Schulungen verfügen und in ihrem Robotik-Kompetenzzentrum (CoE) an fortschrittlichen Automatisierungen arbeiten.

Diese Citizen Developer werden zunehmend in einem Verbundmodell mit der IT zusammenarbeiten und intelligente Low Code/No Code basierte Automatisierungstools nutzen, um informationsintensive Geschäftsabläufe zu transformieren. Dieses neue Modell schafft Agilität und beschleunigt die Wertschöpfung. Organisationen, die ihre Bemühungen zur digitalen Transformation beschleunigen möchten, werden sich dieses Modell zu eigen machen müssen.

Embedded KI zündet die nächste Stufe in der Business-Workflow-Automatisierung

Unternehmen, die heute schon an morgen denken, setzen auf Cognitive Capture, um die Erfassung, das Verständnis und die Integration aller Arten von Informationen im gesamten Unternehmen, einschließlich unstrukturierter Daten in Dokumenten und E-Mails, intelligent zu automatisieren. Durch die kognitive Dokumentenautomatisierung (CDA), die eine kanalübergreifende Dokumentenerfassung (auch mobil) mit intelligenter OCR kombiniert, können Anwender jedes Dokument, das für ein Unternehmen wichtig ist, schnell und präzise verarbeiten.

Cognitive Capture kann um robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) und andere »intelligente« Funktionen wie die Prozessorchestrierung innerhalb einer einzigen, einheitlichen intelligenten Automation-Plattform ergänzt werden. Kunden können so einen umfassenden Geschäftsworkflow einrichten, der alle Aufgaben der Dokumenten- und Datenerfassung verwaltet und optimiert, um niedrigere Betriebskosten und eine bessere Kundenbindung zu ermöglichen.

Die Verbindung von KI und Cognitive Capture ist der Schlüssel zur Klassifizierung von Dokumenten und Daten, zur Stimmungsanalyse und zur Extraktion von Inhalten aus Schlüsseldokumenten wie Finanzunterlagen. Unternehmen mit Embedded KI und Data-Intelligence-Funktionen können auf der 5G-Datenwelle surfen und eine ungeahnte Effektivität bei der Verarbeitung von Informationen und Daten erreichen. Diejenigen, die nicht vorbereitet sind, werden von einem Tsunami an Informationen überschwemmt werden. Embedded KI in intelligenten Automatisierungsplattformen wird zum Schlüsselbeschleuniger für die Transformation digitaler Workflows und den Erfolg der Automatisierung insgesamt.

Embedded KI ist nicht mehr allein die Domäne großer Organisationen, sondern wird 2021 zu einem Massenphänomen. Maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), intelligente optische Zeichenerkennung (OCR) und Bilderkennung, eingebettet in intelligente Low Code/No Code-Automatisierungsplattformen, ermöglichen auch Citizen Developern die Transformation digitaler Workflows mit der Folge einer dramatischen Steigerung der Produktivität und einer Beschleunigung der Arbeit im gesamten Unternehmen.

Aus AI und IoT wird AIoT

Es hat eine Weile gedauert, aber es wird in den nächsten Jahren zu einer nahtlosen Verschmelzung zwischen Artificial Intelligence (AI) und dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) kommen. Das IoT ist eine Technologie, die uns hilft, das tägliche Leben neu zu definieren, aber AI ist die eigentliche treibende Kraft, um das volle Potenzial des IoT auszuschöpfen. Die wachsende Partnerschaft zwischen AI und IoT bedeutet, dass eine intelligentere Zukunft früher als wir denken realisiert wird, von den grundlegendsten Anwendungen zur Verfolgung unseres Fitnessniveaus bis hin zu dem weitreichenden Potenzial in den Bereichen Industrie und Stadtplanung.

Mit Hilfe von AI können Systeme Maßnahmen für die von ihnen überwachten Daten ergreifen, Türen verriegeln, den Verkehr umleiten, die Lufttemperatur im Haus senken, das Licht ausschalten usw. Alle vom IoT produzierten und gesammelten Daten können mittels AI auf einzigartige Weise erfasst und angewendet werden. Von der Echtzeit-Datenanalyse bis hin zu Sensoren in der Lieferkette helfen intelligente Geräte dabei, kostspielige Fehler in der Industrie zu vermeiden. Die Fusion von Artifical Intelligence und IoT zu AIoT wird zum Mainstream, da sie über Jahre hinweg die Grenzen der Datenverarbeitung und des intelligenten Lernens überwindet. Gartner schätzt, dass AI bis 2022 in über 80% der IoT-Projekte integriert ist.

AIOps – Der Wendepunkt zum agilen, digitalen Unternehmen

Moderne Unternehmen verlassen sich zunehmend auf AI-Technologien (Artificial Intelligence) im IT-Betrieb (AIOps), um das schnelle Wachstum des Datenvolumens und der Datenvielfalt zu bewältigen. IT-Teams müssen diese Daten analysieren und Wege finden, um Probleme zu automatisieren und vorherzusagen, bevor sie auftreten. AIOps-Plattformen haben sich als Lösung für viele dieser Herausforderungen herausgestellt und sich als wertvolles Werkzeug erwiesen, auf das sich IT-Verantwortliche verlassen können, wenn sie sich auf die digitale Transformation in ihren Organisationen konzentrieren. Das Versprechen von AIOps ist die Fähigkeit, Unmengen von IT-Infrastrukturdaten zu sichten und digitalen Betriebsteams zu helfen,etwa das Chaos mehrerer Alarmströme zu kontrollieren. Angesichts des dringenden Bedarfs an modernen Incident-Management-Techniken ist AIOps eindeutig mehr als ein vorübergehender Trend. Es ist ein Wendepunkt in der Zukunft des agilen, digitalen Unternehmens.

Laut dem OpsRam Report Top Trends In AIOps Adoption sehen IT-Praktiker die beiden größten Vorteile von AIOps in der Fähigkeit, Routinefunktionen zu automatisieren (74 %) und in der Vermeidung kostspieliger Serviceunterbrechungen (67%). 58 % der IT-Praktiker glauben, dass AIOps bei der Erkennung von Anomalien helfen kann, indem es Verschiebungen im normalen Systemverhalten in dynamischen Produktionsumgebungen erkennt. Beinahe 90 % der Befragten sehen eine mindestens 10-prozentige Reduzierung des Alarmvolumens durch den Einsatz von AIOps-Plattformen. Ob es nun an der wahrgenommenen Komplexität oder an mangelnden Fähigkeiten liegt, 63 % der IT-Teams wünschen sich AIOps-Lösungen, die einfach zu implementieren sind und relevante Erkenntnisse für das hybride Multi-Cloud-Management bieten.

Der Datenschutz wird für RPA zu einem größeren Problem

Die Ausweitung der RPA-Anwendungsfälle auf Abteilungen wie die Personalabteilung führt zu wachsenden Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit in Bezug auf RPA. Da es einfacher wird, Daten systemübergreifend zu erkennen und die Übertragung dieser Daten mit RPA und anderen Technologien zu automatisieren, steigen die Risiken. Mit dem Aufkommen von Prozessintelligenz und Datenerfassung auf der Ebene der Benutzeroberfläche haben die Vielfalt und das Datenvolumen erheblich zugenommen. Durch den umfangreicheren Datensatz können zwar aussagekräftigere Erkenntnisse gewonnen werden, gleichzeitig steigt jedoch auch das Potenzial für Datenlecks.

Diese Entwicklung gewinnt dadurch besonders an Brisanz, da RPA zunehmend mit anderen Technologien verknüpft wird, die ihre Kernfunktionen sowohl auf der Prozessschicht als auch auf der Automatisierungsebene verbessern. Man denke hier nur an kognitive Technologien wie maschinelles Lernen. Die massiven Fortschritte in der Computer Vision sind ein weiteres Beispiel. Datenschutz und Sicherheit sind von entscheidender Bedeutung. Und deshalb werden sich die Unternehmen in Zukunft nicht aus ihrer ethischen und moralischen Verantwortung stehlen können, die Anwendungsfälle anzugehen, die den technologischen Fortschritt missbrauchen können.

Fazit

Der erste Schritt innerhalb der digitalen Transformation war für viele Unternehmen mit der Bereitstellung von RPA für mühsame und zeitaufwendige Aufgaben wie die Dateneingabe verbunden. Im Jahr 2021 werden Unternehmen aus einem weitaus größeren Pool an Automatisierungsmöglichkeiten schöpfen können, die auf einer stärkeren Integration komplementärer Technologien beruhen. Mit Cognitive Cature, Emebedded AI, AIoT und AIOps werden wir im Jahr 2021 die Anfänge der autonomen Automatisierung sehen, die menschliches Eingreifen Step-by-Step überflüssig macht.

Milad Safar, Managing Partner der Weissenberg Group (Abdruck honorarfrei)

Was ist Robotic Process Automation (RPA)?

Was ist eigentlich ein Software-Roboter?

2591 Artikel zu „Automatisierung“

TRENDS 2021 | NEWS | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | PRODUKTMELDUNG

Führungskräfte fordern Kenntnisse im Bereich Automatisierung und KI auch von nicht-technischen Mitarbeitern

7. Januar 2021

Weiterbildungs- und Umschulungsprogramme für Automatisierung- und KI-Fähigkeiten immer wichtiger. Führungskräfte erwarten zunehmend, dass ihre Mitarbeiter und Bewerber Fähigkeiten in den Bereichen Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) besitzen. So zeigt eine im Oktober 2020 vom RPA-Experten UiPath durchgeführte Umfrage [1], dass 73 Prozent der befragten Führungskräfte bei der Auswahl zwischen zwei ähnlich qualifizierten Bewerbern denjenigen mit…