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5. September 2022

Auf die richtigen Tools kommt es an

Künstliche Intelligenz soll den Menschen im beruflichen Umfeld unterstützen und ihm Arbeit abnehmen. Jedoch befürchten Arbeitnehmer häufig, dass Computer und Roboter bestimmte Tätigkeiten irrelevant werden lassen.
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Der interessante Aspekt an diesen Befürchtungen: In den meisten Fällen werden keine Arbeitsplätze eingespart, sondern die Menschen erfahren eine Aufwertung und Veränderung ihrer Arbeit. Sie haben die Chance, neue Fähigkeiten zu erlernen. Das Ergebnis sind innovativere, hochwertigere Produkte sowie zufriedenere Kunden und Mitarbeiter. Innovation ist ein hohes Gut und Prozessautomatisierung ist ein wichtiger Baustein davon. 

Wie können Entscheider im Unternehmen den Baustein der Prozessautomatisierung am besten bearbeiten? Werkzeuge braucht jeder, um voranzukommen, aber nicht jedes Werkzeug ist gleich. Manche Entscheider sträuben sich gegen digitale End-to-End-Lösungen, weil sie denken, dass Robotic Process Automation (RPA) oder ihr ERP genug Automatisierung bieten. Aber ist allein Robotic Process Automation für die Automatisierung ausreichend?

Prozessstraffung

Der Einsatz von RPA ist dank seiner bewährten Ergebnisse de facto zur ersten Wahl geworden, da sie Effizienzsteigerungen bei langwierigen, leicht wiederholbaren Prozessen bewirkt. Was RPA jedoch nicht leisten kann, ist, die lästigen manuellen Lücken zu füllen, die ein komplexeres Urteilsvermögen erfordern und Entscheider daran hindern, eine weitreichende digitale Transformation zu erreichen. Vollständige Geschäftsprozesszyklen sind bei Weitem komplexer, und es bedarf der Unterstützung durch KI-Technologie, um die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen denken, analysieren und sich für die geeignete nächste Vorgehensweise entscheiden.

Heute verfügen die meisten Unternehmen über ein elektronisches Tool zur Automatisierung von bestimmten Geschäftsprozessen, zum Beispiel ein ERP-System wie SAP oder andere Geschäftsanwendungen. Dies sind zwar großartige Tools zur Straffung der O2C- oder P2P-Prozesse, aber es gibt zahlreiche Herausforderungen, die damit nicht durchgängig gelöst werden können. Im heutigen Geschäftsumfeld reicht es nicht mehr aus, dass eine Automatisierungslösung mit einem ERP wie der SAP-Technologie integriert werden kann. Sie muss vor allem die Leistungsfähigkeit einer solchen Integration unter Beweis stellen. Durch die Ergänzung von ERP-Systemen mit KI-gesteuerten Automatisierungslösungen können Unternehmen selbst komplexe Geschäftsvorfälle besser meistern und das Personal entlasten.

Lücken füllen

Geschäftsprozesse erfordern eine Intelligenz, die ständig bewertet, lernt sowie Aktionen und Ergebnisse optimiert, um immer bessere Entscheidungen zu treffen. In den Unternehmen von heute ist diese Intelligenz in der Regel menschlich, aber das ändert sich.

Die Einbindung von KI in die Prozessautomatisierung erfüllt drei Geschäftsanforderungen, die langfristig wichtig sind. Die erste ist Anpassungsfähigkeit: Mit maschinellen Lernfunktionen können KI-basierte Erkennungstools kontinuierlich lernen und die Prozesseffizienz verbessern. Sie können notwendige Informationen unabhängig von ihrer Position auf zum Beispiel einem Bestellformular erfassen, sodass der Arbeitsablauf ohne Unterbrechung fortgesetzt werden kann. Die zweite erfüllte Anforderung ist Skalierbarkeit: Wenn das Unternehmen und die Zahl der Kunden und Lieferanten wachsen, werden die Varianten in Bestell- und Rechnungsformularen schnell unüberschaubar. Sie sind mit RPA allein nicht mehr zu bewältigen. Die KI-Technologie kann hier aus den Korrekturen lernen, die der Benutzer bei früheren Bestellungen oder Rechnungen (oder anderen Dokumenten) vorgenommen hat, und in Zukunft bei ähnlichen Formularen anwenden.

Dies führt zu einer geringeren Fehlerquote und gibt dem Team mehr Zeit für strategischere Aktivitäten. Auch führt die Einbindung von KI zu einem erweiterten Anwendungsbereich. Die KI-basierte Prozessautomatisierung kann auf eine Vielzahl von Geschäftsfällen angewendet werden, zum Beispiel auf die Analyse von Daten oder die Ermittlung möglicher Prozessverbesserungen. KI kann etwa Anomalien im Prozess und in den Daten erkennen, wie etwa ungewöhnlich große oder kleine Order-Mengen bei einer Kundenbestellung im Vergleich zu ihrer Historie. Diese KI-basierten Funktionen laufen für alle Kunden, Aufträge oder Forderungen automatisch im Hintergrund und sind nicht von immer neu zu codierenden Extraktionsregeln abhängig.

RPA ist heute weitverbreitet, aber nur gemeinsam mit KI lässt sich die Zukunft der Prozessautomatisierung gestalten. Die Vorteile digitaler Investitionen müssen mit dem Tempo des Wandels Schritt halten. Das macht die Automatisierung so attraktiv – die Ergebnisse sind ebenso erfolgreich wie der Wille zum Wandel.

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