Hyperautomation ist ein strategischer Ansatz, bei dem ein Unternehmen systematisch alle automatisierbaren Prozesse identifiziert und mit dem größtmöglichen Technologiespektrum automatisiert – kombiniert aus RPA, Intelligent Automation, KI, maschinellem Lernen, Process Mining und Workflow-Automatisierung. Der Begriff wurde durch Gartner geprägt, das Hyperautomation seit 2020 wiederholt als eine der wichtigsten strategischen Technologietrends eingestuft hat.
Hyperautomation geht über einzelne Automatisierungsprojekte hinaus: Es ist ein unternehmensweites Programm mit dem Ziel, die Gesamtheit manueller, repetitiver Prozesse auf ein Minimum zu reduzieren und das Unternehmen strukturell schneller, effizienter und skalierbarer zu machen.
Was Hyperautomation von klassischer Automatisierung unterscheidet
- Umfang:Nicht ein Prozess, sondern das gesamte Unternehmen wird systematisch auf Automatisierungspotenziale untersucht
- Technologiebreite:Hyperautomation nutzt den vollen Technologie-Stack – von regelbasierter Workflow-Automatisierung bis zu KI-gestützter Entscheidungsfindung
- Entdeckung:Process Mining und Task Mining werden genutzt, um automatisch zu identifizieren, welche Prozesse und Tätigkeiten am besten für Automatisierung geeignet sind
- Messbarkeit:Der Fortschritt wird unternehmensübergreifend mit einer zentralen Kennzahl gemessen – dem Anteil automatisierter Prozesse oder der eingesparten manuellen Arbeit in Vollzeitäquivalenten
- Kontinuität:Hyperautomation ist kein Projekt mit Ende, sondern ein dauerhafter Betriebsmodus der kontinuierlichen Automatisierungserweiterung
Der Hyperautomation-Zyklus
- Entdecken:Process Mining und Task Mining analysieren bestehende Prozesse und identifizieren Automatisierungspotenziale datenbasiert
- Analysieren:Identifizierte Prozesse werden nach Automatisierbarkeit, Aufwand und erwartetem Nutzen bewertet und priorisiert
- Automatisieren:Die priorisierten Prozesse werden mit der geeigneten Technologie umgesetzt
- Überwachen:Automatisierte Prozesse werden kontinuierlich auf Performance, Fehlerquoten und Ausnahmeraten überwacht
- Optimieren:Auf Basis der Monitoring-Daten werden Prozesse kontinuierlich verbessert, und der Zyklus beginnt erneut
Hyperautomation und organisatorischer Wandel
Hyperautomation ist keine rein technologische Initiative. Sie verändert Organisationsstrukturen, Rollen und Kompetenzen grundlegend: Wenn ein Großteil repetitiver Tätigkeiten von Systemen übernommen wird, müssen Mitarbeiter in neue Rollen wachsen – als Prozessverantwortliche, Bot-Manager, Datenanalysten oder Automatisierungsexperten. Hyperautomation gelingt nur, wenn technologischer Wandel und organisatorischer Wandel Hand in Hand gehen.
Praxisbeispiel
Ein Versicherungskonzern startet ein Hyperautomation-Programm. Phase 1: Process Mining analysiert 6 Monate lang alle Systemlogs und identifiziert 234 Prozesse mit signifikantem Automatisierungspotenzial. Phase 2: Die 30 Prozesse mit dem besten Nutzen-Aufwand-Verhältnis werden priorisiert. Phase 3: In 18 Monaten werden alle 30 Prozesse automatisiert – mit RPA, Workflow-Automatisierung und IA je nach Prozessstruktur. Ergebnis: 1.200 eingesparte Arbeitsstunden pro Monat, Dunkelverarbeitungsquote von 34 auf 71 Prozent gestiegen, 180 Mitarbeiter in neue Rollen entwickelt. Hyperautomation hat das Unternehmen strukturell verändert.
