Die große Ernüchterung der Automatisierung
In den letzten Jahren hat kaum ein Thema die digitale Transformation so stark geprägt wie Automatisierung. Unternehmen wollten repetitive Tätigkeiten reduzieren, Kosten senken und gleichzeitig schneller auf Kundenanfragen reagieren.
Die Werkzeuge dafür sind längst etabliert:
- Robotic Process Automation automatisiert regelbasierte Tätigkeiten
- Workflowtools digitalisieren Prozessschritte
- Self-Service-Portale verlagern Interaktionen auf digitale Kanäle
- Dokumentenmanagementsysteme strukturieren Informationen
Auf dem Papier klingt das nach einer konsequent automatisierten Organisation.
Doch in vielen Unternehmen zeigt sich ein anderes Bild.
Automatisierungsprojekte bringen Fortschritte – aber nur bis zu einem bestimmten Punkt. Danach stagnieren sie. Die Automatisierungsquote bleibt häufig im Bereich von 30 bis 40 Prozent stehen.
Der Grund dafür ist kein Mangel an Technologie. Das eigentliche Problem liegt tiefer.
Das Automation Plateau
In der Fachliteratur wird dieser Punkt als Automation Plateau bezeichnet.
Automatisierung funktioniert hervorragend, solange Prozesse klar strukturiert sind. Wenn alle Informationen sauber vorliegen und Entscheidungsregeln eindeutig definiert sind, lassen sich viele Tätigkeiten zuverlässig automatisieren.
Doch Serviceprozesse in Banken, Versicherungen oder Energieunternehmen sehen selten so aus.
Stattdessen treffen Unternehmen auf eine Realität, die deutlich komplexer ist:
- Kunden schreiben formlose E-Mails
- Dokumente liegen in unterschiedlichen Formaten vor
- Informationen sind unvollständig oder widersprüchlich
- mehrere Systeme müssen miteinander kommunizieren
In solchen Situationen endet die Automatisierung abrupt. Der Prozess wird wieder manuell bearbeitet.
Menschen übernehmen dann genau jene Aufgaben, die Maschinen bisher nicht zuverlässig lösen konnten: Informationen verstehen, Zusammenhänge erkennen und Entscheidungen treffen.
Das Automation Plateau ist also keine technische Grenze im engeren Sinne. Es ist vielmehr die Grenze eines bestimmten Automatisierungsdenkens.
Der häufigste Denkfehler: Prozesse digitalisieren statt neu denken
Viele Automatisierungsinitiativen beginnen mit einer scheinbar naheliegenden Frage:
Welche Aufgaben können wir automatisieren?
Diese Perspektive führt jedoch oft dazu, dass bestehende Prozesse einfach digital nachgebildet werden. Historisch gewachsene Abläufe werden digitalisiert, ohne sie grundlegend zu hinterfragen.
Das Ergebnis ist eine fragmentierte Automatisierung:
Einzelne Tätigkeiten werden effizienter – der Gesamtprozess bleibt jedoch unverändert komplex.
Die Folgen sind typische Symptome moderner Serviceorganisationen:
- Medienbrüche zwischen Systemen
- unvollständige Daten
- manuelle Nachbearbeitung
- fehlende Transparenz über Prozesszustände
Automatisierung wird so zu einem Flickwerk aus Technologien statt zu einer konsistenten Architektur.
Hyperautomatisierung: Der nächste Entwicklungsschritt
Genau an diesem Punkt setzt Hyperautomatisierung an.
Während klassische Automatisierung einzelne Tätigkeiten digitalisiert, betrachtet Hyperautomatisierung den gesamten Prozess – vom ersten Kundenkontakt bis zum finalen Ergebnis.
Der entscheidende Unterschied liegt im Zusammenspiel von drei Fähigkeiten:
- Verstehen von Informationen
Systeme müssen unstrukturierte Daten interpretieren können. - Orchestrierung von Prozessen
Entscheidungen und Abläufe müssen systemübergreifend gesteuert werden. - Automatisierte Kommunikation
Kunden, Partner und interne Systeme müssen automatisch eingebunden werden.
Erst wenn diese drei Elemente zusammenwirken, wird eine echte End-to-End-Automatisierung möglich.
Fazit
Automatisierung braucht Architektur
Das Automation Plateau zeigt eine zentrale Erkenntnis der letzten Jahre: Automatisierung scheitert selten an Technologie.
Sie scheitert daran, dass Prozesse, Daten und Kommunikation nicht als zusammenhängendes System gedacht werden.
Wer dieses Plateau überwinden will, muss Automatisierung neu denken – nicht als Sammlung einzelner Tools, sondern als Architektur.
Genau dafür wurde HyOS entwickelt.
