Beantwortet von der Redaktion von Business.Digital Stand
Die Prüfung geht drei Fragen durch. Sind die Daten so gepflegt, dass eine Maschine sie verarbeiten kann? Bieten die beteiligten Systeme Schnittstellen? Und ist der Prozess überhaupt beschrieben, oder existiert er nur in den Köpfen einzelner Personen?
Automatisierung auf schlechter Grundlage funktioniert nicht. Das ist eine der wichtigsten Erkenntnisse aus der Praxis. Unternehmen investieren in Automatisierungstools und stellen dann fest, dass die eigentliche Arbeit die Vorbereitung ist, nicht die Automatisierung selbst.
Was Automatisierungs-Readiness prüft
Datenqualität ist die erste und häufig entscheidende Voraussetzung. Sind die Daten, auf denen Automatisierungen aufbauen sollen, sauber, vollständig und konsistent? Eine Automatisierung, die Kundendaten verarbeitet, funktioniert nur, wenn diese Daten verlässlich sind. Duplikate, fehlende Felder und inkonsistente Formate machen jede Automation fehlerhaft.
API-Verfügbarkeit: Haben die eingesetzten Systeme Schnittstellen (APIs), über die sie mit Automatisierungstools kommunizieren können? Nicht jede Software hat eine brauchbare API. Ältere ERP-Systeme oder proprietäre Insellösungen sind oft schwer zu integrieren.
Prozessdokumentation: Sind die Prozesse, die automatisiert werden sollen, dokumentiert? Wenn niemand genau weiß, welche Schritte ein Prozess beinhaltet und welche Ausnahmen es gibt, kann er nicht automatisiert werden. Eine Automation kann nur abbilden, was vorher definiert wurde.
Stabilität der Prozesse: Prozesse, die sich häufig ändern, sind schwer zu automatisieren. Jede Änderung am Prozess erfordert eine Anpassung der Automation. Wenn sich der Prozess alle zwei Wochen ändert, ist der Aufwand für die Pflege höher als der Gewinn durch die Automatisierung.
Was das Ergebnis zeigt
Die Automatisierungs-Readiness gibt eine Einschätzung, welche Voraussetzungen fehlen und was zuerst getan werden muss, bevor sinnvoll automatisiert werden kann. Manchmal ist das Ergebnis: jetzt ist nicht der richtige Zeitpunkt. Erst Datenqualität herstellen, dann automatisieren.
Wir prüfen Automatisierungs-Readiness als Teil des Digital Health Checks und vor jedem Automation-Projekt. Vereinbare einen Termin.