Warum 2020 nicht das Jahr der enttäuschten RPA-Kunden werden muss

Die Analysen und Studien zu RPA überschlagen sich. Die Prognosen zeigen dieselbe Tendenz: steil nach oben. Der Hype fördert den Wettbewerb und die Produktentwicklung. Eines der Top-Themen: Intelligent Automation. Es gibt aber noch eine weitere, etwas weniger sexy klingende Herausforderung bei RPA. Und die ist auch der Grund, warum Analysten trotz der Marktprofessionalisierung eine hohe Enttäuschung bei den Kunden erwarten.

Fast alle RPA-Analysten nennen für 2020 zwei große Themen: Künstliche Intelligenz und die Skalierung von RPA. Klingt erstmal nicht erstaunlich. Die intelligente Automatisierung ist eine natürliche Evolution. Sie wird die grundlegende regelbasierte Prozessautomatisierung ergänzen und neue Möglichkeiten eröffnen.

Skalierbarkeit dagegen klingt schon deutlich weniger spannend. Allerdings zeigte eine Studie von HFS Research bereits im April 2019: Nur 13% der Unternehmen, die RPA einsetzen, sind auch in der Lage zu skalieren. Beide Themen, Künstliche Intelligenz und RPA-Skalierung, zeigen wie so häufig die Lücke auf zwischen dem, was technologisch möglich ist und dem Ist-Zustand in der Praxis.

”Through 2021, 40% of enterprises will have robotic process automation (RPA) “buyer’s remorse,” due to misaligned, siloed usage and inability to scale.”

Gartner Critical Capabilities for Robotic Process Automation (December 2019)

Top-Thema #1: Intelligent Automation

 

2019 haben RPA-Lösungen erste intelligente Komponenten integriert. Unternehmen haben im letzten Jahr ihren Umfang und ihre Ziele bezüglich RPA erweitert. Nach der Automatisierung einzelner, isolierter Aufgaben, starten RPA-Anwender nun mit umfangreicheren Prozessen und Anwendungsszenarien. Dafür setzten die Unternehmen häufig auf Natural Language Processing (NLP), die Verarbeitung natürlicher Sprache. In Kombination mit RPA gibt es gerade im Bereich Customer Care vielfältiges und umfangreiches Automatisierungspotenzial wie dieses Beispiel zeigt.

2020 werden intelligente Komponenten und Machine Learning zum Beispiel bei der Prozess-Identifizierung und -Bewertung helfen. Zudem wird es einfacher, bei der Automatisierung mit Varianten und Ausnahmen eines Prozesses umzugehen.

Top-Thema #2: Skalierbarkeit

 

Skalierbarkeit hat zwei Aspekte: Zum einen die Skalierung von RPA in der gesamten Organisation. Das umfasst den unternehmensweiten, strategisch gesteuerten Rollout und Einsatz von RPA. Zum anderen eine effektive und effiziente Skalierungstechnologie, mit der Anwender ihre RPA-Ressourcen schnell und günstig „hochfahren“ können. Mit der patentierten Skalierungstechnologie von Servicetrace können Unternehmen übrigens die Skalierungs- und Betriebskosten von RPA um bis zu 80% reduzieren (hier mehr erfahren).

Für die unternehmensweit erfolgreiche Skalierung von RPA braucht es:

  1. Automation Mindset: Für Automatisierung brauchen Sie C-Level-Attention. Denn RPA betrifft die ganze Organisation, ihre Mitarbeiter, ihre Prozesse und Abläufe. Die Mitarbeiter müssen für das Thema sensibilisiert und dazu befähigt werden, selbständig zu automatisieren.
  2. Klare Ziele: Bewerten Sie neben messbaren Zielen auch, inwiefern RPA auf die langfristigen Unternehmensziele wirkt und diese unterstützen kann. Das wird Ihnen helfen, eine erfolgreiche RPA Roadmap und Umsetzung zu planen.
  3. Automation Lifecycle: RPA ist mehr als das Erstellen eines Automatisierungsablaufs (Automation Workflow). Denken Sie RPA ganzheitlich in Form eines Lifecycles. Dieser beginnt bereits bei der Prozessdokumentation. Nach der Umsetzung wollen Sie RPA effizient betreiben, optimieren und skalieren. Daher brauchen Sie eine ganzheitliche Plattform, mit der Sie alle Lebensphasen von RPA managen können.
  4. RPA Ownership & Governance: Je mehr Mitarbeiter Prozesse automatisieren können, desto schneller und größer der Impact. Dennoch ist für Ihren RPA-Erfolg ein Top-down-Ansatz notwendig. Sie brauchen einen zentralen RPA-Verantwortlichen oder ggf. ein Center of Excellence (Ownership). Diese Person oder dieses Kompetenz-Team verantworten dann die generelle Steuerung (Governance) und Evolution von RPA in der gesamten Organisation.
”With all the hype surrounding the robotic process automation market, most organizations are buying from one of the three big vendors in this market; however, there are other strong, competitive products in the market with innovative features.”

Gartner Critical Capabilities for Robotic Process Automation (December 2019)

Analysten-Tipps gegen RPA-Enttäuschung: Zeit nehmen für eine umfassende Produktauswahl

 

Der im Dezember 2019 veröffentlichte Bericht Gartner Critical Capabilities for Robotic Process Automation stellt fest“Bei all dem Hype im Markt für Robotic Process Automation kaufen die meisten Unternehmen von einem der drei großen Anbieter in diesem Markt; es gibt jedoch auch andere starke, wettbewerbsfähige Produkte am Markt mit innovativen Funktionen”.

Die gute Nachricht für die Käuferseite ist also, es gibt spannende und innovative RPA-Lösungen am Markt. Verlassen Sie sich nicht auf etablierte Produkte.

  1. Nehmen Sie sich Zeit, Ihre Ziele und Anforderungen an RPA zu formulieren und suchen Sie dann das richtige Produkt.
  2. Und vor allem: Denken Sie bei RPA nicht zu kleinteilig in Silo-Projekten. Gehen Sie RPA unternehmensweit und strategisch an. Streben Sie danach, RPA möglichst umfassend in der Organisation zu installieren und planen Sie die Skalierung mit.

Das sind gute Voraussetzungen, um aus Ihren RPA-Investitionen dauerhaft einen hohen Wert zu erzielen.

Übrigens: Gemäß der Forrester Wave™: Robotic Process Automation, Q4 2019 “ist Servicetrace eine gute Wahl für Unternehmen mit End-to-End-Prozessproblemen, die eine Orchestrierung verschiedener Mitarbeiter und Automatisierungen erfordern und für Unternehmen mit hohen Sicherheitsanforderungen, mit denen traditionelle RPA-Plattformen zu kämpfen haben.”

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