„Die Maschine hier steht still und ich warte seit einem halben Tag auf einen Rückruf. Euer Service ist echt großartig.“ Eine Kunden-E-Mail, die nichts Gutes ahnen lässt – verpackt in eine ironische Bemerkung. Das Beschwerdemanagement beginnt mit der Suche nach der Ursache für den Unmut: Wer ist der Kunde? Was bestellte er? Welches Problem hat er? Mit welchen Stellen im Unternehmen nahm er bereits Kontakt auf? Wie ist der Status der Bearbeitung? Dies löst eine Kette von Recherchearbeit, E-Mails und Anrufen aus. Die Sachbearbeiterinnen und -bearbeiter tragen die Informationen aus verschiedenen Quellen zusammen und bereiten sie auf. Je nach Komplexität des Produktes und der internen Prozesse, der Bedeutung des Kunden und des Auftragsvolumens investieren sie dafür viel Zeit. Zeit, die für den Kontakt mit dem Kunden fehlt.

Dieser alltägliche Vorgang ist ein Beispiel für das Potenzial, das in Intelligent-Automation-Ansätzen steckt. Bisher gab es im Service – und vielen anderen Aufgabenbereichen – keine Alternative für diese „Handarbeit“, die oft mit Nachteilen wie hohem Bearbeitungsaufwand und schwankender Qualität beim Ergebnis gekoppelt war. Eine neue Generation von Anwendungen erlaubt es den Verantwortlichen nun, diesen und Dutzende weiterer Prozesse neu aufzusetzen. Künstliche Intelligenz und intelligente Bots spielen dabei die entscheidende Rolle.

Automatisierung auf neuem Level

Bild 1. Intelligent Automation umfasst heute schon Sehen, Sprechen sowie Denken und Lernen.

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Anwendungen rund um Robotic Process Automation (RPA) zeigen, dass die Automatisierung von Prozessen bereits recht weit reicht. Bei manuellen Abläufen oder repetitiven Tätigkeiten unterstützen Softwareroboter ihre menschlichen Gegenüber inzwischen in vielen Sparten. Intelligent Automation – verstanden als RPA angereichert mit Künstlicher Intelligenz – hebt die Möglichkeiten auf eine neue Stufe. Intelligent Automation ist ein Konzept, das eine neue Generation von softwarebasierter Automatisierung einleitet. Der Ansatz kombiniert Methoden und Technologien zur automatischen und intelligenten Ausführung von Abläufen. Er zielt darauf ab, automatische End-to-End-Geschäftsprozesse zu schaffen. Die Anwendungen lernen, denken und passen sich mit minimalem menschlichem Eingreifen an.

Dieser Ansatz erlaubt es weiterhin, Prozesse zu automatisieren, die dafür bisher nicht zugänglich waren wie im Servicebeispiel zu Beginn des Artikels gezeigt. Von Finanzen bis zur Logistik, vom Vertrieb bis zum Marketing, von HR bis zur Rechtsabteilung. Es gibt keinen Bereich in einem Unternehmen, der nicht von Intelligent Automation profitieren kann. Die Vorteile liegen dabei auf der Hand: Mitarbeiter können sich auf anspruchsvolle Aufgaben konzentrieren; Kunden genießen die Services rund um die Uhr genießen, kürzere Bearbeitungszeiten werden kürzer, Prozesse flexibler. Als weitere Beispiele für das Potenzial von Intelligent Automation sind zu nennen:

• In-Call-Unterstützung: Die Intelligent-Automation-Anwendung ruft alle für ein Gespräch relevanten Kundeninformationen aus unterschiedlichen Systemen ab. Für die Servicemitarbeiter fasst sie die Angaben übersichtlich zusammen. Sie weist im laufenden Kontakt auf Up-Selling- oder Cross-Selling-Möglichkeiten hin.
• Reduzieren der After-Call-Arbeit: Die Intelligent-Automation-Anwendung läuft während des Servicegespräches mit. Sie arbeitet als digitaler Assistent des Servicemitarbeiters und erstellt während content_id:373901034 des Anrufs Notizen. Im Anschluss überträgt sie die Informationen in das CRM.

Die Grundlage für dieses breite Leistungsspektrum ist die Fähigkeit von Intelligent-Automation-Anwendungen, Texte und Bilder verarbeiten zu können und daraus „intelligentes Verhalten“ abzuleiten. Das Identifizieren einer Person oder eines Gegenstandes auf einem Bild ist genauso möglich wie das Verstehen eines umfangreichen Textes. Was KI-Lösungen heutzutage wie selbstverständlich leisten, war vor Kurzem noch unvorstellbar. Optical Character Recognition (OCR), Intelligent Character Recognition (ICR) oder Speech Analysis sind einige der Stichworte. Sie gehen mit unstrukturierten Daten genauso souverän um wie mit strukturierten Daten, beispielsweise aus ERP- oder CRM-Systemen. Diese rasante Entwicklung ist einer der Treiber des Fortschritts rund um Intelligent-Automation-Anwendungen. KI-Anwendungen sammeln, aggregieren, verdichten und visualisieren all diese – und zahlreiche weitere – Daten. Sie erkennen Zusammenhänge und leiten Prognosen ab.

Der Blick in Unternehmen offenbart: Diese Daten, Grundlage für jede KI-Anwendung, sind über verschiedene Quellen verteilt. Um im Eingangsbeispiel zu bleiben: Das Serviceteam weiß um die Kontaktaufnahmen durch den Kunden. Der Vertrieb kennt die Bestellhistorie. Die Konstruktionsabteilung die Konfiguration der betroffenen Maschine und die Monteure haben Informationen über den letzten Wartungsein-satz. Was hingegen niemand hat, ist ein vollständiger Überblick über den Beschwerdefall.

Aus dieser Gemengelage an Datenquellen eine einheitliche Grundlage zu schaffen, ist häufig ein langwieriges und aufwendiges Integrationsprojekt. Intelligent-Automation-Ansätze bieten eine Alternative, die die Verantwortlichen schnell auf- und umsetzen können. Sie setzen auf Bots, welche die für den Anwendungsfall benötigten Daten in den verschiedenen Systemen finden und zusammenführen. Die Intelligent-Automation-Anwendung bereitet die Daten dann ad hoc so auf, dass Anwender sie unmittelbar für ihre Aufgabenstellung nutzen können. Dabei ist das Entwickeln eigener KI-Anwendungen oftmals nicht nötig. Rund um die einzelnen Intelligent-Automation-Aspekte entstand ein Ökosystem von Anbietern, die auch sehr spezielle Anforderungen abdecken. Aus dieser Palette an Angeboten können sich Unternehmen genau das Technologiepaket zusammenstellen, das zu ihren Zielen und technologischen Grundlagen passt.

Wenn die Verantwortlichen ein solches Projekt richtig angehen, vergehen von der ersten Idee bis zur funktionsfähigen Intelligent-Automation-Anwendung, die sichtbare Ergebnisse liefert, nur wenige Wochen. In der Praxis bewährte sich ein vierstufiges Vorgehen.

Vier Schritte zur Anwendung

Bild 2. Dem Orchestrieren der Intelligent-Automation-Komponenten und dem Einführen neuer Prozesse sollte ein strukturiertes Vorgehen mit vier Eckpunkten zugrunde liegen.

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Dem Orchestrieren der Intelligent-Automation-Komponenten und dem Einführen neuer Prozesse sollte ein strukturiertes Vorgehen zugrunde liegen. Nur so stellen Unternehmen sicher, dass das Konzept langfristig die gewünschten Ergebnisse liefert und nicht nur ein Strohfeuer auslöst. Die Beteiligten erproben Technologien, passen Abläufe an und steigern den Grad der Automatisierung. Schritt für Schritt wird die Komplexität so reduziert.

Schritt 1: Identifizierten – erste Implementierung

Ein Opportunity Assessment und ein Proof of Concept bilden die Grundlage für alle Intelligent-Automation-Aktivitäten.

Zu dieser Phase gehören unter anderem:

• Erarbeiten des Business Case
• Designen und Umsetzen eines Proof of Concept
• Definieren der Grundelemente des Governance-Modells
• Identifizieren und Priorisieren der Prozesskandidaten
• Opportunity Assessment für das Erstellen der Automation Roadmap

Schritt 2: Pilotieren – Basis operationales Modell

Die Verantwortlichen bauen Intelligent-Automation-Fähigkeiten in den Teams aus und bereiten den Robotisierungsprozess vor.

Zu dieser Phase gehören unter anderem:

• Organisatorische Änderungen
• Schulungen für erste Mitarbeitende
• Deployment der ersten Intelligent-Automation-Kandidaten
• Aufbau von Architektur, Methodik und Regeln
• Kommunikation der Ergebnisse
• Implementieren des Governance-Modells

Schritt 3: Expandieren – Multi-Technology Transformationsaktivitäten

Auf Basis der zuvor gewonnen Erfahrungen implementieren die Beteiligten eine Intelligent Automation Roadmap.

Zu dieser Phase gehören unter anderem:

• Erweitern der Schulungen
• Ausdehnen der Nutzung von Intelligent Automation
• Monitoren der Ergebnisse
• Etablieren von Best Practices
• Ganz wichtig: Feiern der Erfolge

Schritt 4: Verbessern – operatives Modell für ein intelligentes Unternehmen

Das ganze Team sorgt dafür, dass die Qualität der Intelligent-Automation-Anwendungen kontinuierlich steigt.

Zu dieser Phase gehören unter anderem:

• Einführen einer Lean-Intelligent-Automation-Methodik als operativen Prozess-Ansatz
• Kontinuierliche Bedarfsgenerierung
• Entwickeln neuer Produkte und Services

Dieses Vorgehen sorgt dafür, dass das Thema Intelligent Automation in einem Unternehmen Fuß fasst ohne die Organisation und die Beteiligten zu überfordern. Denn wie bei fast allen großen IT-Themen steht und fällt der Erfolg von Intelligent-Automation-Initiativen mit der Akzeptanz der Mitarbeiter. Diese können gerade dem Automatisieren von Prozessen, bei denen ihre Erfahrung und ihr Fingerspitzengefühl eine Rolle spielt, kritisch gegenüberstehen. Aufgabenbereiche verändern sich, neue Qualifikationen sind gefragt. Die Verantwortlichen müssen den notwendigen organisatorischen Veränderungsprozess von Beginn an mitdenken. Das Einbeziehen aller Beteiligten bereits in der frühen Phase des Identifizierens ist entscheidend für den Erfolg.

In der begleitenden Kommunikation gilt es des Weiteren, den Schwerpunkt auf die Möglichkeiten zu legen, die Intelligent Automation eröffnet. Sie befreit von Routineaufgaben und schafft Freiräume, um mehr Zeit in wertschöpfende Aktivitäten zu investieren. Beispielsweise, sich auf einen Kunden mit einem Problem einzulassen und ihm zuzuhören. Ihm das Gefühl geben zu können, dass das Unternehmen alles daransetzt, seine Situation zu lösen. Das ist etwas, was auch in Zukunft kein Bot und keine Anwendung übernehmen kann. Das ist und bleibt die Stärke des Menschen.
Beschäftigte arbeiten in Zukunft Hand in Hand mit einem Bot – aber nicht als gleichberechtigte Partner. Intelligent-Automation-Projekte degradieren den Menschen nicht zum ausführenden Organ einer Software. Stattdessen sorgt die Anwendung der Technologie für Entlastung bei operativen Aktivitäten und schafft Freiraum für kreative und herausfordernde Aufgaben. Die Automatisierung ist also kein Selbstzweck, es bedingt Umdenken und das Verfolgen von notwendigen Geschäftszielen. Nach wie vor steht der Mensch im Mittelpunkt der Technologie – auch beim Entwickeln eines Intelligent-Automation-Ansatzes.