Hyperautomatisierungsstrategie: Kombination von KI, RPA und Process Mining

Gartner prägte 2019 den Begriff „Hyperautomatisierung“, um den disziplinierten, geschäftsorientierten Ansatz zur schnellen Identifizierung, Überprüfung und Automatisierung möglichst vieler Geschäfts- und IT-Prozesse zu beschreiben. Bis 2026 hat sich Hyperautomatisierung von einem Schlagwort zu einem ausgereiften strategischen Rahmenwerk entwickelt – eines, das die operativ anspruchsvollsten Unternehmen nutzen, um gleichzeitig ihre Kostenstrukturen, Qualitätsprofile und Wettbewerbsfähigkeit zu verändern.

Die entscheidende Erkenntnis ist, dass Hyperautomatisierung mehr ist als der Einsatz mehrerer Automatisierungstechnologien. Es handelt sich um die Integration von Automatisierungserkennung, -design, -ausführung und -optimierung in eine kohärente, sich kontinuierlich verbessernde Fähigkeit. Unternehmen, die diese Integration richtig umsetzen, erzielen höhere Automatisierungsrenditen – jeder automatisierte Prozess setzt Kapazitäten frei, die mehr Automatisierung ermöglichen und so einen positiven Kreislauf schaffen.

Wichtige Erkenntnisse

Hyperautomation integriert RPA, KI-Agenten, Process Mining, Low-Code und intelligente Dokumentenverarbeitung in einer einheitlichen Strategie – Führende Unternehmen automatisieren 40–60 % der Transaktionsarbeit durch Hyperautomatisierungsprogramme

Process Mining ist die Erkennungsmaschine, die Automatisierungsmöglichkeiten systematisch und nicht ad hoc identifiziert

Das Centre of Excellence (CoE)-Modell ist die Organisationsstruktur, die die Hyperautomatisierung skalierbar macht

ROI-Verbindungen: Jeder Automatisierungserfolg finanziert den nächsten, und automatisierte Kapazitäten können für höherwertige Aktivitäten eingesetzt werden

Die Technologieintegration ist der schwierige Teil – die Auswahl komplementärer Tools, die zusammenarbeiten, ist wichtiger als die Auswahl individuell „bester“ Tools

Das Änderungsmanagement ist durchweg der limitierende Faktor bei Hyperautomatisierungsprogrammen, die erfolgreich sind, und solchen, die scheitern

Die Gestaltung des Messrahmens zu Beginn des Programms bestimmt, ob der ROI nachgewiesen und aufrechterhalten werden kann

Was Hyperautomatisierung eigentlich bedeutet

Hyperautomatisierung ist keine einzelne Technologie – es ist eine Kombination von Technologien und Praktiken, die systematisch eingesetzt werden, um Prozesse im gesamten Unternehmen zu automatisieren. Die Schlüsselkomponenten:

Process Mining: Analysiert Ereignisprotokolldaten von Unternehmenssystemen, um die tatsächliche Prozessausführung zu erkennen, zu visualisieren und zu messen. Identifiziert Automatisierungskandidaten und misst die Auswirkungen der Automatisierung auf die Prozessleistung.

Robotic Process Automation (RPA): Automatisiert strukturierte, regelbasierte Prozesse mit hohem Volumen durch Skripterstellung für Benutzeroberflächeninteraktionen oder API-Aufrufe. Am besten für klar definierte Prozesse mit stabilen Eingaben.

KI und maschinelles Lernen: Bietet kognitive Fähigkeiten, die die Automatisierung über strukturierte Prozesse hinaus erweitern – natürliches Sprachverständnis, Dokumentenintelligenz, prädiktive Entscheidungsfindung, Ausnahmebehandlung.

Intelligent Document Processing (IDP): Kombiniert OCR, NLP und ML, um Daten aus unstrukturierten Dokumenten (Rechnungen, Formulare, Verträge, E-Mails) zu extrahieren, zu klassifizieren und zu validieren.

Low-Code/No-Code-Entwicklung: Ermöglicht die schnelle Entwicklung von Automatisierungsworkflows, Anwendungen und Integrationen ohne herkömmliche Programmierung.

Geschäftsprozessmanagement (BPM): Stellt die Workflow-Orchestrierungsebene bereit, die automatisierte und menschliche Aktivitäten in End-to-End-Prozessen koordiniert.

API- und Integrationsplattformen (iPaaS): Verbindet Anwendungen und Datenquellen und stellt die Integrationsinfrastruktur bereit, auf die die Automatisierung angewiesen ist.

Das Hyperautomatisierungs-Framework integriert diese Komponenten zu einer systematischen Fähigkeit – nicht zu isolierten Punktlösungen.

Die Process Mining Foundation

Process Mining ist die Disziplin, die Hyperautomatisierung von einer Ad-hoc-Automatisierungsmaßnahme in ein systematisches Programm umwandelt. Ohne Process Mining automatisieren Unternehmen das, was sie zu tun glauben; Mit Process Mining automatisieren sie, was sie tatsächlich tun.

So funktioniert Process Mining

Process Mining extrahiert Ereignisprotokolldaten aus Unternehmenssystemen – ERP-, CRM-, ERP- und BPM-Plattformen – und verwendet diese Daten, um die tatsächliche Prozessausführung zu rekonstruieren. Jedes Ereignis mit einem Zeitstempel, einer Fall-ID und einem Aktivitätsnamen trägt zu einer Prozesslandkarte bei, die Folgendes zeigt:

Die tatsächliche Abfolge der Aktivitäten in jeder Prozessausführung (nicht die beabsichtigte Abfolge) – Die Häufigkeit jedes Ausführungspfads
Die Dauer jedes Schritts und jeder Variante
Häufigkeit und Art von Nacharbeitsschleifen und Abweichungen
Die Hauptursachen für Engpässe und Verzögerungen

Was Process Mining verrät

Die typische Lücke zwischen dokumentiertem Prozess und tatsächlichem Prozess ist für ein Unternehmen auf den ersten Blick schockierend. Ein Prozess, von dem angenommen wird, dass er 5 Varianten hat, hat 47 tatsächliche Varianten. Ein Prozess, von dem angenommen wird, dass er 3 Tage dauert, dauert aufgrund undokumentierter Warteschritte durchschnittlich 12 Tage. Ein Prozess, von dem angenommen wird, dass er zu 90 % sauber ist, hat eine Nacharbeitsrate von 35 % für einen bestimmten Ausnahmetyp.

Diese Erkenntnisse fließen direkt in die Automatisierungsstrategie ein:

Prozesse mit hohem Volumen und geringer Variantenanzahl: Hervorragende RPA-Kandidaten – der Prozess ist stabil und gut definiert genug für eine regelbasierte Automatisierung.

Prozesse mit hoher Ausnahmerate: Kandidaten für KI-Agenten – die Ausnahmehäufigkeit bedeutet, dass die regelbasierte Automatisierung ständig fehlschlägt; kognitive Fähigkeiten sind erforderlich.

Engpässe bei Prozessen: Häufig Lücken bei der Integration oder Übergabe – iPaaS und API-Automatisierung können Wartezeiten zwischen Systemen beseitigen.

Nacharbeitsintensive Prozesse: Durch die Automatisierung der Qualitäts- und Eingabevalidierung können die Ursachen für Nacharbeiten beseitigt werden.

Führende Process-Mining-Plattformen

Celonis: Marktführer mit tiefer SAP-Integration und der Process Excellence Platform (Kombination von Process Mining mit Automatisierungsempfehlung und -ausführung). Wird von BMW, Siemens, der Deutschen Telekom und Hunderten anderen verwendet.

UiPath Process Mining: Integriert in die Automatisierungsplattform von UiPath und bietet einen nahtlosen Workflow von der Erkennung bis zur Automatisierung. Besonders effizient für Organisationen, die UiPath bereits für RPA nutzen.

Microsoft Process Advisor: Integriert in Power Automate – zugänglich für Microsoft 365-Organisationen. Weniger ausgereift als Celonis, aber keine zusätzlichen Kosten für bestehende Microsoft-Kunden.

SAP Signavio: Das Process-Mining-Angebot von SAP mit umfassender SAP-Prozessintegration, Teil der umfassenderen Business Technology Platform von SAP.

IBM Process Mining: Process Mining der Enterprise-Klasse mit starker KI-gestützter Variantenanalyse.

Entwerfen des Hyperautomation-Stacks

Die Integrationsherausforderung

Die größte praktische Herausforderung bei der Hyperautomatisierung besteht darin, verschiedene Automatisierungstools effektiv zusammenarbeiten zu lassen. Eine Organisation, die Celonis für Process Mining, UiPath für RPA, Azure OpenAI für KI, Automation Anywhere für einige Legacy-Bots und Power Automate für die Bürgerautomatisierung verwendet, steht vor einer komplexen Integrationsherausforderung.

Die Auswahl von Tools mit nativen Integrationsfähigkeiten reduziert diese Komplexität erheblich:

UiPath-Plattform: End-to-End-Suite, die Process Mining, RPA, KI (Document Understanding, Communications Mining), Low-Code (StudioX) und Orchestrierung umfasst. Die am besten integrierte Hyperautomatisierungssuite eines einzelnen Anbieters.

Automatisierung überall mit Automation 360: Cloud-natives RPA mit Dokumentenautomatisierung, IQ Bot für intelligente Dokumentenverarbeitung und Bot Insight für Analysen.

ServiceNow: Workflow-Orchestrierungsplattform mit integrierter KI, Dokumentenintelligenz und Integration mit RPA-Tools. Besonders stark für ITSM- und HR-Anwendungsfälle.

SAP Business Technology Platform: SAPs Hyperautomatisierungsgrundlage für SAP-zentrierte Organisationen – Process Mining, RPA (SAP Build Process Automation), KI-Services und Integrationsservices in einer einheitlichen Plattform.

Referenzarchitektur für Hyperautomatisierung

Eine gut gestaltete Hyperautomatisierungsarchitektur besteht aus folgenden Ebenen:

Schicht 1 – Prozessintelligenz: Process Mining und Task Mining entdecken und messen kontinuierlich Prozesse. Die Identifizierung von Automatisierungsmöglichkeiten erfolgt systematisch und nicht ad hoc. Leistungs-Dashboards messen den Automatisierungs-ROI und identifizieren neue Möglichkeiten.

Schicht 2 – Integration Foundation: API-Management, Datenintegration und Event-Streaming verbinden Unternehmensanwendungen. Dies ist das Bindegewebe, ohne das Automatisierung Punktlösungen ist. Systeme ohne APIs benötigen als Übergangsmaßnahme Adapter (RPA oder Screen Scraping).

Schicht 3 – Automatisierungsausführung: RPA-Bots für eine strukturierte, regelbasierte Ausführung. KI-Agenten für unstrukturierte Eingaben und Ausnahmebehandlung. IDP für die Dokumentenverarbeitung. Low-Code-Workflows für vom Geschäftsbenutzer konfigurierte Automatisierung.

Schicht 4 – Orchestrierung: BPM oder Workflow-Orchestrierung verwaltet End-to-End-Prozesse – koordiniert automatisierte Schritte, leitet Ausnahmen an menschliche Handler weiter und verwaltet den Status über lang laufende Prozesse hinweg.

Schicht 5 – Überwachung und Governance: Automatisierungsleistungsüberwachung, Bot-Gesundheitsmanagement, KI-Modellüberwachung, Audit-Protokollierung und Compliance-Kontrollen.

Das Automatisierungs-Kompetenzzentrum

Die Organisationsstruktur, die stets die besten Hyperautomatisierungsergebnisse liefert, ist das Automation Center of Excellence (CoE) – ein engagiertes Team, das für den Aufbau, die Steuerung und die Skalierung des Automatisierungsprogramms verantwortlich ist.

CoE-Struktur und Rollen

CoE-Leiter: Leitender Technologieleiter, der für die Strategie, das Budget und die Geschäftsergebnisse des Automatisierungsprogramms verantwortlich ist. Befindet sich an der Schnittstelle zwischen IT und Geschäftsbetrieb.

Automatisierungsarchitekten: Leitende technische Mitarbeiter, die die Automatisierungsarchitektur entwerfen, technische Standards definieren und die komplexe Automatisierungsentwicklung leiten.

Prozessanalysten/Process Miner: Spezialisten für Prozesserkennung, -dokumentation und -optimierung. Brücke zwischen Geschäftsprozessverständnis und Automatisierungsfähigkeit.

RPA-Entwickler: Technisches Personal, das RPA-Bots erstellt und wartet. RPA development is a specialized skill set distinct from traditional software development.

KI/ML-Ingenieure: Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure erstellen und pflegen KI-Modelle für intelligente Dokumentenverarbeitung, Entscheidungsautomatisierung und Agentenfunktionen.

Geschäftsautomatisierungsleiter: In Geschäftseinheiten eingebettete Vertreter, die Geschäftsprozesse tiefgreifend verstehen und Automatisierungsmöglichkeiten erkennen, Implementierungen vorantreiben und die Einführung vorantreiben können.

Change-Management-Leitung: Dedizierte Change-Management-Expertise ist unerlässlich – Auswirkungen auf die Belegschaft, Kommunikation und Akzeptanzmanagement sind immer der Unterschied zwischen Programmen, die skalieren, und solchen, die ins Stocken geraten.

CoE-Governance-Modell

Das CoE bietet zentralisierte Standards und Funktionen und ermöglicht gleichzeitig die dezentrale Automatisierungsentwicklung:

Zentralisiert: Architekturstandards, Technologieentscheidungen, Sicherheits- und Compliance-Kontrollen, gemeinsame Infrastruktur, unternehmensweiter Automatisierungskatalog und Schulungsprogramme.

Dezentralisiert: Automatisierungsentwickler für Geschäftseinheiten (mit CoE-Zertifizierung), abteilungsspezifische Automatisierungsworkflows, von Geschäftsbenutzern entwickelte Low-Code-Automatisierung (innerhalb der CoE-Governance).

Verbund-Bereitstellungsmodell: Geschäftseinheiten verfügen über integrierte Automatisierungsfunktionen; CoE bietet Aufsicht, komplexe Entwicklungsunterstützung und Governance. Dieses Modell lässt sich besser skalieren als eine vollständig zentralisierte Bereitstellung.

Intelligente Dokumentenverarbeitung

Intelligent Document Processing (IDP) verdient besondere Aufmerksamkeit, da unstrukturierte Dokumente den häufigsten Engpass bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen darstellen.

Herkömmliche RPA schlägt fehl, wenn Dokumente unstrukturiert oder variabel sind – eine Bestellung eines neuen Anbieters in einem unbekannten Format macht einen Bot kaputt, der für das Format des vorherigen Anbieters konfiguriert ist. IDP begegnet diesem Problem durch KI-gestütztes Dokumentenverständnis.

IDP-Funktionen

Dokumentenklassifizierung: Identifizieren, um welche Art von Dokument es sich handelt (Rechnung, Bestellung, Vertrag, Formular), unabhängig vom Format.

Schlüsseldatenextraktion: Extrahieren bestimmter Felder (Rechnungsnummer, Datum, Einzelposten, Beträge, Lieferantenname) unabhängig vom Layout.

Tabellenextraktion: Analysieren von Tabellendaten aus Dokumenten mit unterschiedlichen Strukturen.

Handschrifterkennung: Verarbeitung handschriftlicher Formulare und kommentierter Dokumente.

Multi-page document processing: Handling documents that span multiple pages with varying layouts.

Validierung und Konfidenzbewertung: Markieren von Extraktionen mit geringer Konfidenz für die menschliche Überprüfung.

IDP-Auswirkungen auf Automatisierungsraten

IDP verbessert die Automatisierungsraten für dokumentenintensive Prozesse erheblich. Ein AP-Automatisierungsprogramm, das Rechnungen von 200 Lieferanten verarbeitet, könnte allein mit RPA eine Straight-Through-Verarbeitung von 30 % erreichen (die 30 %, bei denen Lieferantenrechnungen dem erwarteten Format entsprechen). Mit IDP kann die direkte Verarbeitung 75–85 % erreichen, wobei IDP verschiedene Formate verarbeiten und Extraktionen mit geringer Vertrauenswürdigkeit zur menschlichen Überprüfung weiterleiten kann.

Führende IDP-Plattformen: UiPath Document Understanding, Automation Anywhere IQ Bot, ABBYY Vantage, AWS Textract mit ML, Azure Form Recognizer, Google Document AI.

Aufbau des Business Case

ROI-Framework für Hyperautomatisierungsprogramme

Stufe 1 – Prozesseffizienz: Kosten pro Transaktion vor und nach der Automatisierung. Reduzierung des FTE-Äquivalents. Reduzierung der Bearbeitungszeit. Verbesserung der Fehlerquote.

Stufe 2 – Geschäftsergebnisse: Auswirkungen auf Geschäftskennzahlen, die dem automatisierten Prozess nachgelagert sind – Lagerumschlag (durch automatisierte Bedarfsprognose), Inkassozykluszeit (durch automatisierte AR), Zeit bis zur Einstellung (durch automatisiertes Recruiting).

Stufe 3 – Strategischer Wert: Geschäftsfähigkeiten, die durch Automatisierung möglich werden – Betrieb in größerem Maßstab ohne proportionale Kostensteigerung, Eintritt in neue Märkte mit geringerem Betriebsaufwand, Reaktion auf Volumenspitzen ohne Personaleinsatz.

Der verstärkende Effekt: Frühzeitige Automatisierungsprogramme führen zu Einsparungen, die weitere Automatisierungsinvestitionen finanzieren. Ein Programm, das im ersten Jahr 100 Arbeitsstunden pro Woche automatisiert, setzt Kapazitäten frei, die die Automatisierungsentwicklung im zweiten Jahr beschleunigen, wodurch im dritten Jahr weitere Kapazitäten frei werden. Der ROI ist nicht linear, sondern summiert sich.

Investitionsanforderungen

Realistische Investition in ein Hyperautomatisierungsprogramm:

Jahr 1 (Stiftung): 500.000 bis 2 Millionen US-Dollar, einschließlich: Process-Mining-Lizenz, RPA-Plattform, KI/IDP-Fähigkeiten, CoE-Team (5–10 Vollzeitstellen), Infrastruktur und erste Automatisierungsanwendungsfälle.

Jahr 2 (Skalierung): 1 Mio. $ bis 3 Mio. $, einschließlich: erweiterte Lizenzstufen bei zunehmender Automatisierung, zusätzliche CoE-Kapazität, eingebettete Entwickler der Geschäftseinheit, erweiterte KI-Funktionen.

Jahr 3+ (Optimierung): Die Investitionen stabilisieren sich, da das Automatisierungsportfolio erhebliche Einsparungen generiert, die die eigene Erweiterung des Programms finanzieren.

Fortune-500-Unternehmen mit ausgereiften Hyperautomatisierungsprogrammen berichten von einem Automatisierungs-ROI von 200–400 % der Programminvestitionen, wobei die Amortisation in der Regel innerhalb von 18–24 Monaten erreicht wird.

Change Management: Die wahre Herausforderung

Die häufigste Ursache für das Scheitern von Hyperautomatisierungsprogrammen ist nicht die Technologie, sondern das Änderungsmanagement. Automatisierung verdrängt Aufgaben, verändert Rollen und erfordert neue Fähigkeiten. Organisationen, die diese Auswirkungen ignorieren, scheitern immer wieder daran, ihre Programme zu skalieren.

Was Change Management erfordert

Planung der Auswirkungen auf die Belegschaft: Analysieren Sie vor der Bereitstellung der Automatisierung, welche Rollen betroffen sind und was mit der verdrängten Kapazität geschieht. Bevor die Automatisierung eingesetzt wird, müssen Umschichtungsplanung, Umschulungsprogramme und ein natürliches Fluktuationsmanagement entworfen werden.

Kommunikationstransparenz: Mitarbeiter, die feststellen, dass Automatisierung für ihre Rolle geplant ist, ohne dass es ihnen direkt mitgeteilt wird, werden misstrauisch und widerspenstig. Transparente Kommunikation – einschließlich einer ehrlichen Diskussion der Auswirkungen auf die Belegschaft – schafft mehr Vertrauen als Unternehmensnachrichten, die die Wahrheit verschleiern.

Kompetenzentwicklung: Automatisierungsprogramme schaffen neue Rollen (Automatisierungsoperatoren, Ausnahmebehandler, Prozessanalysten), die andere Fähigkeiten als die automatisierte Rolle erfordern. Investitionen in Umschulung sind sowohl eine Bindungsstrategie als auch eine praktische Notwendigkeit.

Engagement des Managements: Mittlere Manager, die in der Automatisierung eine Bedrohung für die Mitarbeiterzahl ihrer Teams sehen, werden stillschweigend Programme sabotieren, die sie angeblich unterstützen. Durch die Einbindung von Managern in das Automatisierungsprogramm – die Einbeziehung ihres Teams in die Automatisierungsentwicklung und die Anerkennung der Beiträge ihrer Teams – werden potenzielle Gegner zu Befürwortern.

Anerkennung und Feier: Die öffentliche Anerkennung von Erfolgen bei Automatisierungsprogrammen, das Feiern von Automatisierungsmeilensteinen und die Anerkennung der Teams, deren Prozesswissen die Automatisierung ermöglicht hat, schaffen die kulturelle Unterstützung, die langfristige Programme unterstützt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Hyperautomatisierung und digitaler Transformation?

Digitale Transformation ist ein weit gefasster, oft unklarer Begriff, der den Einsatz digitaler Technologie beschreibt, um die Arbeitsweise eines Unternehmens grundlegend zu verändern. Hyperautomation ist eine spezifische betriebliche Fähigkeit im Rahmen der digitalen Transformation – die systematische Automatisierung von Geschäfts- und IT-Prozessen durch eine Kombination von Technologien. Die digitale Transformation umfasst möglicherweise Hyperautomatisierung, umfasst aber auch die Transformation des Kundenerlebnisses, neue Geschäftsmodelle und datengesteuerte Entscheidungsfindung, die sich von der Prozessautomatisierung unterscheidet.

Sollten wir mit Process Mining beginnen, bevor wir Automatisierungstools auswählen?

Ja, im Idealfall. Process Mining liefert objektive Daten darüber, welche Prozesse das größte Automatisierungspotenzial haben – nach Volumen, Kosten, Ausnahmerate und Auswirkung von Engpässen. Wenn man mit der Werkzeugauswahl vor dem Prozessverständnis beginnt, führt dies häufig dazu, dass Automatisierung für Prozesse eingesetzt wird, die nicht die wertvollsten Ziele sind, oder dass Werkzeuge ausgewählt werden, die nicht zu den tatsächlichen Prozessmerkmalen passen. Wenn eine Investition in Process Mining zunächst nicht machbar ist, ist eine strukturierte Prozessanalyse (Workshops, Stakeholder-Interviews, Daten zum Transaktionsvolumen) eine kostengünstigere Alternative, die dennoch eine viel bessere Zielgruppenausrichtung bietet als die Ad-hoc-Automatisierungsauswahl.

Wie lange dauert es, bis der ROI eines Hyperautomatisierungsprogramms sichtbar ist?

Die ersten Automatisierungsbereitstellungen sollten innerhalb von 3–6 Monaten nach der Bereitstellung einen messbaren ROI zeigen. Der ROI auf Programmebene – bei dem die Gesamteinsparungen die gesamten Programminvestitionen übersteigen – tritt bei gut strukturierten Programmen typischerweise in den Monaten 12–24 auf. Programme, bei denen es länger dauert, bis sich ein ROI zeigt, haben in der Regel mit Scope Creep (Automatisierung geringwertiger Prozesse), Governance-Lücken (Wartungskosten übersteigen Einsparungen) oder Fehlern im Änderungsmanagement (nicht übernommene Automatisierungen) zu kämpfen. Die Definition spezifischer, messbarer ROI-Ziele für jeden Automatisierungsanwendungsfall vor Beginn der Entwicklung ist der effektivste Ansatz zur Aufrechterhaltung der Verantwortlichkeit.

Wie priorisieren wir, welche Prozesse zuerst automatisiert werden sollen?

Dimensionen der Priorisierungsmatrix: Volumen (hohes Volumen = mehr Wirkung pro Automatisierung), Aufgabendauer (lange, zeitaufwändige Aufgaben = mehr Einsparungen pro Automatisierung), Fehlerrate (hohe Fehlerrate = Chance zur Qualitätsverbesserung), strategische Priorität (Prozesse, die für das Geschäftswachstum oder das Kundenerlebnis von entscheidender Bedeutung sind) und Implementierungskomplexität (geringere Komplexität = schnellere Wertschöpfung). Automatisieren Sie zunächst großvolumige, mittelkomplexe Prozesse, um schnell einen Mehrwert zu schaffen und das Vertrauen des Unternehmens aufzubauen. Komplexe, hochwertige Prozesse kommen später, wenn die Automatisierungsfähigkeit nachgewiesen ist und das Team erfahrener ist.

Was ist die richtige Organisationsstruktur für Hyperautomatisierung – zentral oder dezentral?

Das föderierte Modell – zentralisiertes CoE für Governance, Standards und komplexe Automatisierung mit dezentraler Funktionalität in Geschäftsbereichen – übertrifft durchweg sowohl rein zentralisierte als auch rein dezentrale Modelle. Vollständig zentralisierte CoEs werden mit steigender Nachfrage zu Engpässen. Vollständig dezentralisierte Programme verlieren an Qualität und Governance. Das föderierte Modell bietet eine zentralisierte Qualitätskontrolle und strategische Ausrichtung und ermöglicht gleichzeitig die Nähe und Eigenverantwortung der Geschäftseinheit, was zu einer hohen Akzeptanz führt. Das Verhältnis von zentraler zu dezentraler Kapazität verschiebt sich im Laufe der Zeit, da die Geschäftseinheiten mehr Fähigkeiten entwickeln und weniger CoE-Unterstützung benötigen.

Nächste Schritte

Hyperautomation ist der strategische Rahmen, der die Automatisierung von einem Kostensenkungsprojekt in einen umfassenden Wettbewerbsvorteil verwandelt. Die Unternehmen, die heute systematische Automatisierungsfunktionen aufbauen, schaffen Betriebsstrukturen, die wirklich schwer zu reproduzieren sind.

Das Full-Services-Portfolio von ECOSIRE umfasst die ERP-, KI- und Integrationsfunktionen, die die betriebliche Grundlage für die Hyperautomatisierung bilden. Unser Team verfügt über Erfahrung im Entwurf von Automatisierungsarchitekturen, die sich in ERP-Systeme integrieren lassen, KI-Funktionen mit Geschäftsprozessen verbinden und die Governance-Infrastruktur bereitstellen, die Unternehmensautomatisierungsprogramme benötigen.

Kontaktieren Sie unser Automatisierungsstrategieteam, um Ihre Hyperautomatisierungs-Roadmap zu besprechen und mit einer Process-Mining-Bewertung zu beginnen.

Hyperautomation Strategy: Combining AI, RPA, and Process Mining