Effizienz durch Hyperautomation optimieren — Hyperautomation

Kernaussage: Effizienzsteigerung durch die erfolgreiche Kombination von Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI) erfordert sorgfältige Planung und die Vermeidung typischer Implementierungsfehler.

Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI) zusammenzuführen, bietet Schweizer KMU die Möglichkeit, Geschäftsprozesse signifikant zu optimieren. Durch die Kombination von regelbasierten Routineaufgaben (RPA) mit intelligenten Entscheidungsfähigkeiten (KI) kann nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch die Qualität der Prozesse verbessert werden. Die Eingliederung beider Technologien bleibt jedoch komplex und birgt Risiken, die nur mit einer strukturierten Vorgehensweise zu meistern sind.

Fehler bei der RPA-KI-Integration

Unklare Zieldefinition

Eine häufige Falle besteht darin, die Implementierung von RPA und KI ohne klare Ziele und Erfolgskriterien zu starten. Ohne präzise Vorstellungen darüber, welche Prozesse optimiert werden sollen und welche Resultate erwartet werden, riskieren Unternehmen, Ressourcen zu verschwenden und die gewünschten Effekte zu verfehlen.

Korrektur: Vor Beginn des Projekts sollte ein detaillierter Plan erstellt werden, der die zu automatisierenden Prozesse identifiziert und spezifische Metriken für den Erfolg festlegt. Dabei ist es hilfreich, Pilotprojekte zu initiieren, um die Machbarkeit und den Nutzen in einem kleinen Umfang zu testen.

Mangelnde Datenqualität für KI-Training

Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, dass die Datenbasis für KI-Modelle unzureichend ist. KI-Systeme benötigen qualitativ hochwertige und ausreichende Datenmengen für das Training, um verlässliche Entscheidungen treffen zu können. Unvollständige oder ungenaue Daten lassen KI-Modelle ineffizient arbeiten.

Korrektur: Bevor KI-Modelle entwickelt werden, sollte eine gründliche Analyse der vorhandenen Daten durchgeführt werden. Sicherstellen, dass die Daten sauber, aktuell und relevant sind. Bei Bedarf Datenaufbereitungsprozesse verbessern und benötigte Datenquellen identifizieren.

Fehlende Integration in bestehende Systeme

Die Fokussierung auf die Bot-Entwicklung ohne Berücksichtigung der Integration in bestehende IT-Systeme und -Prozesse kann zu erheblichen Problemen führen. Dies kann die erwarteten Vorteile der Technologie erheblich einschränken.

Korrektur: Eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilung und Prozessverantwortlichen ist notwendig, um sicherzustellen, dass die entwickelten Automatisierungslösungen nahtlos in die bestehenden Systeme integriert und kompatibel mit der IT-Infrastruktur sind. Integrationstests sind hier unerlässlich.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Analyse- und Vorbereitungsphase (7 Tage)

Setzen Sie eine Projektgruppe ein, bestehend aus IT-Spezialisten und Fachbereichsvertretern.

Identifizieren und priorisieren Sie die Geschäftsprozesse, die durch RPA und KI profitieren könnten.

Erstellen Sie einen Plan mit messbaren Zielen und Erfolgskriterien.

Datenbewertung und -aufbereitung (7 Tage)

Überprüfen und bewerten Sie die Qualität der aktuell verfügbaren Daten.

Implementieren Sie erforderliche Schritte zur Datenbereinigung und -ergänzung.

Richten Sie gegebenenfalls neue Datenquellen ein.

Pilotprojekt starten (14 Tage)

Wählen Sie ein geeignetes Pilotprojekt aus, welches die Automatisierung eines klar abgegrenzten Prozesses umfasst.

Entwickeln Sie die RPA- und KI-Lösung mit Fokus auf Interoperabilität mit den bestehenden Systemen.

Testen Sie die Lösung ausgiebig und justieren Sie basierend auf den Testergebnissen.
Durch strukturiertes Vorgehen und die Behebung typischer Fehlerquellen können KMU den Übergang zur Hyperautomation zielführend gestalten und dadurch Wettbewerbsvorteile langfristig sichern.