Hyperautomatisierung:
Der neue Maßstab für Effizienz
mit RPA und KI-Agenten

Was bedeutet Hyperautomatisierung?

Warum ist Hyperautomatisierung so wichtig?

RPA und KI – ein Dream-Team der Automatisierung

Die Rolle von EMMA und AIMAX^® in der Hyperautomatisierung

Praxisbeispiele: Hyperautomatisierung im Einsatz

Zukunftsausblick: Wettbewerbsvorteile durch Hyperautomatisierung

Fazit: Hyperautomatisierung ist weit mehr als nur ein Buzzword

Hyperautomatisierung bezeichnet den Ansatz, so viele Abläufe und Prozesse wie möglich durch moderne Technologie zu automatisieren. Es geht also einen Schritt weiter als die herkömmliche Automatisierung einzelner Aufgaben. Während bei klassischer Automatisierung oft einzelne, isolierte Routineaufgaben ohne manuelles Eingreifen erledigt werden, verfolgt Hyperautomatisierung einen ganzheitlichen Anspruch: Alles in einem Unternehmen, was sich automatisieren lässt, soll automatisiert werden​. Dazu kommen verschiedene smarte Technologien zum Einsatz – insbesondere Robotic Process Automation (RPA) für regelbasierte Abläufe und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning für anspruchsvollere, kognitive Aufgaben. Auch Low-Code/No-Code-Plattformen, Prozess-Mining und Integrationswerkzeuge spielen häufig eine Rolle​. Hyperautomatisierung ist somit eher eine Strategie als eine einzelne Technologie​: Ziel ist es, über Abteilungen und Funktionsbereiche hinweg End-to-End-Prozesse zu identifizieren und möglichst vollständig zu automatisieren.

Die Bedeutung dieser Entwicklung wird durch Marktanalysen unterstrichen. So hat das Forschungsunternehmen Gartner Hyperautomatisierung zu einem der Top 10 strategischen Technologietrends erklärt​. In einer Umfrage gaben 85 % der befragten Unternehmen an, ihre Investitionen in Hyperautomatisierung in den nächsten 12 Monaten erhöhen oder zumindest aufrechterhalten zu wollen​. Mehr als die Hälfte der Unternehmen führt bereits vier oder mehr Hyperautomatisierungs-Initiativen parallel durch​ – ein klarer Hinweis darauf, dass es sich nicht um einen kurzfristigen Hype handelt, sondern um einen nachhaltigen Wandel. Laut Gartner wandelt sich Hyperautomatisierung „schnell von einer Option zu einer Überlebensbedingung“, um im Markt bestehen zu können. Diese starke Aussage zeigt: Wer jetzt auf umfassende Automatisierung setzt, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil, während Unternehmen mit veralteten, manuellen Prozessen Gefahr laufen, abgehängt zu werden​.

Zum Einen, weil automatisierte Geschäftsprozesse in der Regel schneller, effizienter und weniger fehleranfällig sind als manuelle Prozesse​. Sie lassen sich zudem besser überwachen und analysieren, was wiederum kontinuierliche Verbesserungen ermöglicht​. Zum Anderen entlastet die Hyperautomatisierung Mitarbeiter von stumpfsinnigen Routinearbeiten. Indem menschliche Ressourcen für höherwertige Tätigkeiten frei werden, kann ein Unternehmen innovativer und agiler agieren. Hyperautomatisierung ist somit ein ganzheitlicher Hebel, der die Effizienz, Agilität und Innovationsfähigkeit steigert​. In der Praxis führt dies oft zu geringeren Kosten, schnelleren Durchlaufzeiten und einer verbesserten Wettbewerbsposition​. 

Anders ausgedrückt: Durch den breiten Einsatz von Automatisierungstools – von RPA-Bots über KI-Agenten bis hin zu Prozessanalysen – lassen sich geschäftliche Abläufe so optimieren, dass Unternehmen mehr erreichen können, ohne proportional mehr Ressourcen einzusetzen.

Ein zentraler Treiber für Hyperautomatisierung ist die angespannte Personalsituation in vielen Branchen. Der Fachkräftemangel ist längst nicht mehr nur ein Schlagwort, sondern Realität: Laut einer Studie des ifo-Instituts litten Ende 2023 mehr als die Hälfte der Unternehmen auf Personalsuche unter Bewerbermangel​. Passende Mitarbeiter zu finden wird schwieriger – eine Entwicklung, die durch den demografischen Wandel weiter verschärft wird​. Jede unbesetzte Stelle bedeutet für Unternehmen Mehrarbeit für das vorhandene Team und oft auch entgangene Geschäftschancen. So bleibt eine durchschnittliche IT-Stelle in Deutschland rund sieben Monate unbesetzt, was pro Vakanz Kosten von zehntausenden Euro verursacht​. Dieser Mangel an qualifizierten Fachkräften erhöht den Druck auf die bestehenden Mitarbeiter: Routineaufgaben, Überstunden und Arbeitsverdichtung führen zu Frustration und erhöhter Fehleranfälligkeit​.

Diese Herausforderung spüren Unternehmen branchenübergreifend – von der Industrie über den Mittelstand bis hin zu Dienstleistern. Gleichzeitig können sie es sich nicht leisten, wichtige Prozesse liegenzulassen. Hier bietet Automatisierung eine effektive Lösungsstrategie. Anstatt zu versuchen, jede Lücke mit neuen Mitarbeitern zu füllen (die kaum zu finden sind), setzen immer mehr Entscheider auf digitale Software-Roboter und KI-Systeme, um Routinearbeiten zu erledigen. Automatisierungslösungen können etwa rund um die Uhr Prozesse ausführen, ohne müde zu werden oder Fehler durch Unachtsamkeit zu machen. Durch den Einsatz von RPA-Bots und KI-Agenten lassen sich so bestehende Teams gezielt entlasten. Unternehmen berichten, dass eingesparte Arbeitsstunden direkt interne Kapazitäten freisetzen, die für strategische Projekte oder kreative Aufgaben mit höherem Mehrwert genutzt werden können​.

Ein weiterer positiver Nebeneffekt: Automatisierung kann helfen, wertvolles Wissen im Unternehmen zu bewahren. Anstatt dass Know-how nur in den Köpfen weniger Fachleute steckt (Stichwort „Kopfmonopole“), werden durch automatisierte Workflows die Prozessschritte dokumentiert und standardisiert​. Sollte erfahrenes Personal das Unternehmen verlassen, bleiben die automatisierten Prozesse als lebendige Dokumentation bestehen – neue Mitarbeiter können die Abläufe nachvollziehen und nahtlos übernehmen​. In Zeiten des Fachkräftemangels ein unschätzbarer Vorteil.

Zusammengefasst entstehen durch die Kombination aus Personalnot und hohem Wettbewerbsdruck folgende Herausforderungen und Chancen:

• Arbeitskräftemangel kompensieren: Automatisierung ersetzt repetitive Tätigkeiten, wo Mitarbeiter fehlen, und skaliert vorhandene Teams ohne zusätzliche Neueinstellungen.
• Überlastung reduzieren: RPA-Bots übernehmen monotone Aufgaben (z.B. Dateneingaben), während KI-Agenten Anfragen beantworten – dies verringert Überstunden und Stress im Team.
• Wissen sichern: Automatisierte Prozesse dokumentieren jeden Schritt. Unternehmenswissen wird zentral verfügbar und geht nicht mit dem Ausscheiden von Mitarbeitern verloren.
• Demografischen Wandel meistern: Langfristig hilft Hyperautomatisierung, die Lücke zu schließen, die durch den Renteneintritt der Baby-Boomer-Generation entsteht. Routinejobs von morgen können durch Software erledigt werden, während menschliche Arbeit auf wertschöpfende Tätigkeiten fokussiert wird.
• Mitarbeiterbindung erhöhen: Indem Mitarbeiter von ermüdenden Routinearbeiten entlastet werden, können sie sich interessanteren Aufgaben widmen. Dies steigert die Zufriedenheit und bindet Talente ans Unternehmen​.

Unter dem Strich zeigt sich: Hyperautomatisierung ist nicht nur eine Option, um effizienter zu werden, sondern in vielen Fällen eine Antwort auf den Fachkräftemangel. Sie ermöglicht es, trotz knapper personeller Ressourcen handlungsfähig zu bleiben und sogar Wachstum zu erzielen. Gerade in Deutschland, wo die Bevölkerung altert und der “War for Talents” tobt, wird die intelligente Automatisierung zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für zukunftsfähige Unternehmen.

Um Hyperautomatisierung Realität werden zu lassen, braucht es die richtigen Werkzeuge. Zwei Technologien stechen hierbei besonders hervor: Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI). Ihre Kombination ermöglicht die intelligente Automatisierung auch komplexer Prozesse, die früher dem Menschen vorbehalten waren.

Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet Software-Roboter oder „Bots“, die menschliche Interaktionen mit Computersystemen nachahmen. Ein RPA-Bot kann z.B. Klicks, Tastatureingaben, das Auslesen und Übertragen von Daten oder das Ausführen von Berechnungen übernehmen – praktisch jede regelbasierte Routine, die ein Mensch am Rechner durchführt. 

Wichtig: RPA arbeitet deterministisch, d.h. die Bots befolgen strikt vordefinierte Abläufe. Dadurch liefern sie zuverlässig reproduzierbare Ergebnisse und machen praktisch keine Fehler, solange die Regeln stimmen. 

Typische Einsatzfelder von RPA sind etwa: Datentransfers zwischen unterschiedlichen Anwendungen, das Ausfüllen von Formularen, Abgleich von Beständen, Erstellen von Reports oder das Verarbeiten von Rechnungen. Kurz gesagt überall dort, wo es auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und hohe Wiederholungsraten ankommt, entfaltet RPA seine Stärken. 

Moderne RPA-Plattformen sind dabei häufig No-Code oder Low-Code, was bedeutet, dass man keine tiefergehenden Programmierkenntnisse braucht, um Bots zu erstellen. Das eröffnet auch Fachanwendern in den Abteilungen (Citizen Developer) die Möglichkeit, selbst Automatisierungen aufzusetzen – schnell und flexibel, ohne lange IT-Projekte.

Künstliche Intelligenz (KI) ergänzt RPA dort, wo starre Regeln allein nicht ausreichen. KI befähigt Software, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und sogar in gewissem Rahmen Entscheidungen zu treffen. In der Praxis kommen KI-Technologien ins Spiel, wenn es um die Verarbeitung von unstrukturierten Informationen geht (z.B. Freitexte, Sprache, Bilder) oder um komplexe Entscheidungslogiken mit vielen Variablen. 

Beispiele: Ein KI-Modell kann Dokumente wie Rechnungen oder Verträge automatisch auslesen (OCR mit inhaltlichem Verständnis), E-Mails oder Kundenanfragen semantisch analysieren und klassifizieren, oder Vorhersagen treffen (z.B. welche Kunden abwanderungsgefährdet sind). Auch Sprachassistenten und Chatbots basieren auf KI – sie verstehen die Anfragen von Nutzern in natürlicher Sprache und generieren passende Antworten. 

KI bringt somit eine Form von „digitaler Intelligenz“ in Prozesse ein. Gerade durch aktuelle Entwicklungen im Bereich Generative AI (wie GPT-Modelle) können KI-Systeme inzwischen menschenähnliche Texte formulieren, Zusammenfassungen erstellen oder kreative Aufgaben erledigen.

Erst das Zusammenspiel von RPA und KI entfaltet die volle Power der Hyperautomatisierung. RPA sorgt für die präzise Ausführung der immer gleichen Schritte mit hoher Geschwindigkeit. KI hingegen bringt Flexibilität und Lernfähigkeit, um auf Variationen im Prozess oder auf nicht vorhergesehene Eingaben reagieren zu können. Man spricht in diesem Kontext auch von Intelligent Automation, wenn RPA-Bots mit KI-Funktionen angereichert werden. 

Hyperautomatisierung nutzt mehrere Automatisierungs-Tools parallel, um komplexe Workflows Ende-zu-Ende zu automatisieren​. Beispielsweise könnte eine Hyperautomatisierung in der Buchhaltung so aussehen: Eine KI liest eingehende Rechnungen aus und extrahiert die relevanten Daten (Lieferant, Betrag, Fälligkeitsdatum), anschließend übergibt sie die strukturierten Informationen an einen RPA-Bot, der die Buchung in der Finanzsoftware vornimmt und die Zahlung auslöst. Ohne KI wäre der erste Schritt (Rechnung auslesen) für RPA schwer zu bewältigen; ohne RPA müsste ein Mensch die Daten ins System übertragen. Zusammen jedoch schaffen RPA und KI einen durchgängigen automatisierten Prozess.

Auf dem Weg zur Hyperautomatisierung kommen oft noch weitere Komponenten hinzu, zum Beispiel: Workflow-Orchestrierung, um die Reihenfolge komplexer Mehrschritt-Prozesse zu steuern; Process Mining, um überhaupt die besten Automatisierungskandidaten zu identifizieren; oder API-Integrationen, um Systeme direkt zu koppeln. Doch RPA und KI bilden meist das Fundament. Sie sind das „Dream-Team“, das viele der bisher mühsamen, langsamen oder fehlerträchtigen Prozesse in eine neue Ära überführt – in der Maschinen für uns die Arbeit erledigen, wo immer es möglich und sinnvoll ist.

Um Hyperautomatisierung greifbar zu machen, lohnt ein Blick auf zwei konkrete Lösungen: EMMA und AIMAX^®. Bei EMMA handelt es sich um eine prämierte RPA-Plattform aus Deutschland, während AIMAX^® ein vielseitiger KI-Agent ist. Sie haben die Fähigkeit, nahtlos zusammenzuspielen. 

Wie tragen diese beiden Tools nun ganz konkret zur Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung bei?

EMMA steht für eine neue Generation von Robotic Process Automation. Anders als traditionelle RPA-Software, die oft Programmierung erfordert und nur sture Regeln kennt, nutzt EMMA kognitive KI-Fähigkeiten, um Automatisierungen smarter zu machen​. Die Plattform basiert auf Technologien wie Machine Vision (maschinelles Sehen), Object Recognition (Objekterkennung) und intelligenter Texterkennung​. Praktisch bedeutet das: EMMA kann Bildschirminhalte erkennen (z.B. Buttons, Formularfelder), Dokumente verstehen und mit einem menschenähnlichen Verhalten Prozesse ausführen. 

Trotz oder gerade wegen dieser fortschrittlichen Technik ist EMMA besonders anwenderfreundlich. Als No-Code-Plattform ermöglicht sie es auch Nicht-Programmierern, Automatisierungen per Drag-and-Drop zu konfigurieren​. Für Unternehmen heißt das: Fachabteilungen können eigenständig ihre Abläufe automatisieren, ohne monatelange IT-Projekte. Das Ergebnis sind schnelle Implementierungszeiten – im Schnitt dauert die Automatisierung eines Prozesses nur etwa 2 Tage​, was enorm kurz ist. 

Interessant ist auch die revisionssichere Dokumentation des Prozessablaufs: Jeder einzelne Schritt wird dabei mit Screenshots festgehalten. So entsteht automatisch eine Dokumentation des Ablaufs, die für Revisionszwecke oder Schulungen genutzt werden kann – ein echter Mehrwert neben der reinen Effizienzsteigerung.

Was EMMA in Bezug auf Effizienz und Prozessoptimierung bringt, lässt sich an Kennzahlen ablesen: Unternehmen, die diese RPA-Lösung einsetzen, berichten von bis zu 7-facher Produktivitätssteigerung pro Mitarbeiter, einer fast vollständigen Fehlereliminierung (nahezu +98 % Qualitäts- und Resilienzsteigerung) sowie deutlich geringeren Durchlaufzeiten​. Zudem rechnet sich die Investition schnell – häufig ist der Return on Investment schon mit der Automatisierung der ersten ein bis zwei Prozesse erreicht. EMMA adressiert damit direkt die Bedürfnisse von Entscheidern: Kosten senken, Ausstoß erhöhen und Risiken minimieren. Nicht umsonst wird die Plattform bereits in streng regulierten Branchen wie Banking und Versicherungen eingesetzt, wo Zuverlässigkeit und Datenschutz oberste Priorität haben​.

AIMAX^® ergänzt EMMA auf ideale Weise, denn dieser KI-Agent zielt auf die kreativen und kommunikativen Aspekte der Automatisierung. 

AIMAX^® kann man sich als eine Art intelligenten virtuellen Mitarbeiter vorstellen. Er ist darauf trainiert, menschliche Anfragen zu verstehen und eigenständig zu bearbeiten – sei es von Mitarbeitern oder von Kunden. AIMAX^® lässt sich über verschiedenste Kanäle ansprechen: z.B. via Microsoft Teams, E-Mail, Chat-Plattformen wie WhatsApp oder Signal, oder in kundenseitigen Anwendungen​. 

Kommt eine Anfrage herein, analysiert AIMAX^® den Inhalt mit Hilfe von Natural Language Processing und Generativer KI (GenAI) und erkennt den Kontext sowie die Intention​. 

Besonders leistungsfähig ist AIMAX^®, wenn es darum geht, auf Wissensdatenbanken oder Dokumentationen zuzugreifen. Er kann auf Unternehmenswissen zugreifen – etwa aus Confluence-Seiten, Jira-Tickets, FAQs oder Datenbanken – und zieht genau die Informationen heran, die zur Beantwortung der Frage nötig sind. Damit liefert der KI-Agent schnelle, präzise Antworten selbst auf komplexe Fragen, ohne dass ein Mensch mühsam recherchieren muss. 

Sprachbarrieren überwindet AIMAX^® ebenfalls mühelos: Er arbeitet mehrsprachig und kann Fragen in verschiedenen Sprachen bearbeiten sowie Antworten generieren, auch wenn das zugrundeliegende Unternehmenswissen ursprünglich nur einsprachig vorliegt.

Der Clou ist nun, wie AIMAX^® und EMMA zusammenwirken. Beide Systeme wurden so entwickelt, dass sie sich nahtlos ergänzen und jeweils ihre Stärken einbringen. EMMA ist unschlagbar in der Abarbeitung von Transaktionen und Klickpfaden, während AIMAX^® Stärke im Verstehen, Entscheiden und Antworten hat. In der Synergie ergibt sich ein mächtiges Hyperautomatisierungs-Duo​:

• AIMAX^® dient als Front-End-Assistent: Er nimmt Anfragen entgegen, sei es vom Mitarbeiter („Bitte erstelle mir einen Report über die Verkaufszahlen der letzten Woche“) oder vom Kunden („Wo bleibt meine Bestellung?“), und versteht, was getan werden muss.
• AIMAX^® nutzt seine KI-Intelligenz, um ggf. eine Voranalyse zu machen – z.B. relevante Datenpunkte aus der Anfrage zu extrahieren oder passende Antworten vorzubereiten.
• Wo nötig, schlägt die Stunde von EMMA: AIMAX^® kann automatisierte Workflows in EMMA anstoßen, um Aktionen in Hintergrundsystemen auszuführen. Im Beispiel könnte AIMAX^® EMMA anweisen, den gewünschten Report aus dem ERP-System herunterzuladen, Daten aufzubereiten oder eine Bestellung im System zu suchen und Statusinformationen abzurufen.
• EMMA führt diese Schritte automatisch, schnell und dokumentiert aus​. Jeder Prozessschritt – sei es das Öffnen einer Anwendung, die Dateneingabe oder das Auslesen eines Wertes – wird von EMMA erledigt, ohne dass ein Mitarbeiter eingreifen muss.
• Die Ergebnisse der RPA-Aktion fließen zurück an AIMAX^®, der sie dem Anfragesteller in verständlicher Form mitteilt. Im Idealfall erhält der Mitarbeiter oder Kunde binnen Sekunden seine Antwort oder erledigte Transaktion präsentiert, komplett ohne manuelles Hin und Her.

Durch diese enge Verzahnung können repetitive Aufgaben und kreative/kognitive Aufgaben in einem Rutsch bewältigt werden​. EMMA übernimmt die Routine, AIMAX^® die Flexibilität – und zusammen liefern sie das, was man als Hyperautomatisierung in Reinform bezeichnen kann. Die Vorteile liegen auf der Hand: höhere Effizienz, kürzere Reaktionszeiten, weniger Fehler und eine enorme Skalierbarkeit. Letzteres bedeutet, dass dieses Duo theoretisch hunderte Anfragen parallel bearbeiten könnte, ohne Qualitätsverlust – etwas, was mit rein manueller Abarbeitung undenkbar wäre. So wird die Kombination von AIMAX^® und EMMA zu einem echten Game-Changer für Unternehmen. Sie bietet ein ideales Setting, um sowohl wiederkehrende Routinearbeiten als auch komplexe Aufgaben effektiv zu bewältigen. 

Theorie und Technik sind das eine – aber wie sieht Hyperautomatisierung mit RPA und KI konkret in der Praxis aus? In nahezu jedem Unternehmensbereich finden sich Anwendungsfälle, in denen die Kombination aus RPA-Bots und KI-Agenten Prozesse revolutioniert. Nachfolgend einige branchenübergreifende Use Cases zur Inspiration.

Kunden erwarten heute schnelle und präzise Antworten. Ein KI-Agent wie AIMAX^® kann eingehende Kundenanfragen automatisch analysieren, etwa E-Mails oder Chat-Nachrichten​. Dank Anbindung an Wissensdatenbanken und CRM-Systeme generiert er sofort eine passende Antwort – persönlich und auf den Fall zugeschnitten​. Muss zur Klärung ein Backend-System konsultiert werden (z.B. Lieferstatus prüfen, Retouren buchen, Kundendaten ändern), übernimmt ein RPA-Bot diese Interaktion im Hintergrund. Beispiel: Ein Kunde fragt per Chat nach dem Status seiner Bestellung. Der KI-Agent prüft die Anfrage, zieht die Bestellnummer heraus, löst über RPA einen Check im ERP-System aus und antwortet dem Kunden in Sekunden mit dem voraussichtlichen Lieferdatum. Die Vorteile: drastisch verkürzte Antwortzeiten, Entlastung des Service-Teams und höhere Kundenzufriedenheit​.

In HR-Abteilungen fallen viele repetitive Verwaltungsaufgaben an – perfekt für RPA. Zum Beispiel die Verarbeitung von Urlaubsanträgen, Krankmeldungen oder Zeiterfassungsbögen kann ein RPA-Bot übernehmen​. Er zieht die Daten aus E-Mails oder Formularen und aktualisiert automatisch das HR-System. KI kommt ins Spiel beim Recruiting: Moderne Bewerbermanagement-Systeme nutzen KI, um Lebensläufe auszulesen (CV-Parsing)​. Ein KI-Agent kann Bewerbern in einem Chat Fragen beantworten oder Termine koordinieren. Beispiel: Ein neuer Mitarbeiter soll ongebordet werden. Der KI-Agent führt ihn via Chat durch alle wichtigen Informationen, beantwortet Fragen zum Ausfüllen der Formulare, während im Hintergrund RPA-Bots automatisch einen Benutzeraccount anlegen, die IT über die benötigte Hardware informieren und den Eintrag in der Lohnbuchhaltung erstellen. Dadurch wird das Onboarding schneller, konsistenter und die HR-Mitarbeiter sparen Zeit, die sie für das persönliche Willkommen oder strategische Aufgaben nutzen können.

Kaum ein Bereich bietet so viele regelbasierte Prozesse wie die Buchhaltung – ein Paradies für RPA. Rechnungsverarbeitung ist ein Beispiel: Ein RPA-Bot kann eingehende PDF-Rechnungen öffnen, eine KI-Komponente (OCR) liest die relevanten Felder aus (Lieferant, Betrag, Datum), und der Bot bucht die Rechnung automatisch im ERP-System ein. Bei Abweichungen (etwa Betrag stimmt nicht mit Bestellung überein) markiert die KI dies zur Überprüfung durch einen Menschen. Reportings und Controlling profitieren ebenso: Mit RPA lassen sich regelmäßig Finanzberichte aus verschiedenen Systemen zusammenziehen, formatieren und verschicken. Beispiel: Am Monatsende benötigt das Management einen Finanzbericht. Statt dass Controller stundenlang Zahlen manuell zusammentragen, startet ein Hyperautomatisierungs-Workflow: RPA-Bots extrahieren die benötigten Daten aus Buchhaltung, CRM und Excel-Listen; eine KI prüft Auffälligkeiten oder Trends in den Zahlen und formuliert vielleicht schon Erläuterungen; am Ende erhält der Entscheider automatisiert einen fertigen Bericht in seinem Postfach – pünktlich und verlässlich jeden Monat. Das spart nicht nur Zeit, sondern erhöht auch die Genauigkeit (weniger Tippfehler, keine vergessenen Posten) und verschafft dem Team Luft für Analyse statt Datensammlung.

Auch in kundenorientierten Bereichen eröffnet Hyperautomatisierung neue Möglichkeiten. Denken wir an die Angebotserstellung im Vertrieb: Ein KI-gestütztes System kann Kundenanforderungen analysieren und darauf basierend sofort einen passenden Angebotsentwurf samt Preisen und Konditionen generieren. Ein RPA-Bot füllt diese Daten in die Angebotsvorlage ein, holt ggf. Freigaben ein und versendet das Angebot an den Kunden. Was früher Tage dauerte, passiert nun in Minuten – ein immenser Vorteil im Rennen um den Abschluss. 

Marketing wiederum nutzt KI-Agenten, um z.B. eingehende Leads zu qualifizieren (Analyse von Kontaktformularen, sozialen Medien) oder personalisierte Newsletter zu erstellen, während RPA für den Datenabgleich in Kampagnentools, CRM und Webanalyse sorgt. Beispiel: Ein KI-Agent überwacht Social-Media-Kanäle und erkennt, wenn ein Nutzer Interesse an einem Produkt signalisiert. Er sammelt die Informationen, erstellt ein Profil des Leads; ein RPA-Bot trägt diesen Lead automatisiert ins CRM ein und informiert einen Vertriebsmitarbeiter oder sendet direkt initiale Infos an den potenziellen Kunden. So gehen keine Chancen verloren und das Marketing-Team kann sich auf kreative Kampagnen konzentrieren, statt auf manuelle Datenpflege.

In internen Service-Abteilungen gibt es ebenfalls viele Ansatzpunkte – von der IT-Helpdesk-Automatisierung bis zur öffentlichen Verwaltung. Ein KI-Agent kann Mitarbeitern als virtueller IT-Assistent dienen: Passwort zurücksetzen, Zugriffsrechte beantragen, Status von IT-Tickets abfragen – vieles davon kann ein gut trainierter KI-Agent direkt beantworten oder ausführen (ggf. mit RPA-Unterstützung, um im Active Directory oder Ticket-System die Änderungen vorzunehmen). Beispiel: Ein Mitarbeiter schreibt im Chat: „Ich habe mein Passwort vergessen.“ Der KI-Agent authentifiziert die Person anhand definierter Sicherheitsfragen und löst dann via RPA einen Passwort-Reset im System aus. In Sekunden ist das Problem gelöst, ohne dass der Servicedesk eingreifen musste. In der öffentlichen Verwaltung wiederum könnten Bürger Anträge online stellen und ein KI-System beantwortet häufige Fragen oder fordert fehlende Angaben an, während RPA die Daten in die Altsysteme der Behörde einträgt. Das Ergebnis: schnellere Bearbeitungszeiten, weniger Papierkram und Entlastung der Sachbearbeiter.

Diese Beispiele sind nur ein Ausschnitt – die Einsatzmöglichkeiten von RPA und KI sind nahezu unbegrenzt. Weitere Beispiele zur Inspiration finden sich im Bereich Anwendungen. Überall dort, wo standardisierbare Abläufe auf intelligentes Entscheiden treffen, kann Hyperautomatisierung Mehrwert stiften. 

Wichtig für Entscheider ist: Es geht nicht darum, alle Prozesse auf einmal umzubauen. Vielmehr identifiziert man die besten Kandidaten (häufige, zeitaufwändige, fehleranfällige Prozesse) und startet dort. 

Schon einzelne Automatisierungsprojekte können spürbare Ergebnisse liefern, die den Erfolg der Methode belegen. Intern spricht sich das schnell herum und fördert die Akzeptanz. 

Viele Unternehmen beginnen mit Piloten etwa im Finanzbereich oder Kundenservice und rollen dann die Learnings auf weitere Abteilungen aus. So entsteht schrittweise eine automatisierte Prozesslandschaft – die wahre Hyperautomatisierung eben.

Der Blick nach vorn zeigt klar: Hyperautomatisierung wird die Art und Weise, wie wir arbeiten, nachhaltig verändern. Unternehmen, die frühzeitig auf diesen Trend setzen, verschaffen sich handfeste Wettbewerbsvorteile. Zum Einen können sie mit gleichbleibenden Ressourcen mehr leisten, ohne mehr Personal einstellen zu müssen. Zum Anderen erhöhen automatisierte Prozesse die Resilienz eines Unternehmens. In Zeiten von Unsicherheit (man denke an Pandemie oder plötzliche Nachfrageschwankungen) können automatisierte Abläufe leichter angepasst und hochgefahren werden, ohne dass sofort Engpässe entstehen. Das Unternehmen wird insgesamt agiler, weil weniger vom begrenzten Faktor Mensch abhängt, zumindest bei Routineaufgaben.

Ein weiterer Zukunftsaspekt ist die rasant fortschreitende KI-Entwicklung. KI-Systeme werden immer besser darin, menschenähnliche Aufgaben zu übernehmen – sei es in der Kundeninteraktion (Stichwort Conversational AI), in der Entscheidungsunterstützung oder in der Prognose. Mit kommenden Fortschritten in Bereichen wie Generative AI, Bildverarbeitung und Sprachverständnis werden sich noch mehr Prozesse automatisieren lassen, die heute eventuell an Grenzen stoßen. Hyperautomatisierung ist somit ein kontinuierlicher Prozess: Was heute noch manuell ist, könnte morgen automatisiert werden, weil die Technik es ermöglicht. Entscheider tun gut daran, eine Automatisierungskultur im Unternehmen zu fördern, die solche Chancen laufend prüft und umsetzt. Das bedeutet auch, Mitarbeiter mitzunehmen – ihre Rollen werden sich weiter wandeln, weg von Datenerfasser oder Sachbearbeiter hin zu Kontrolleuren, Strategen und Kreativen, die die automatisierten Systeme überwachen und die wirklich anspruchsvollen Aufgaben übernehmen.

Wettbewerbsvorteile ergeben sich aus Hyperautomatisierung in vielfacher Weise:

• Kostenführerschaft: Automatisierte Unternehmen können Leistungen günstiger anbieten, da intern Zeit und Ressourcen gespart werden.
• Qualität und Compliance: RPA und KI arbeiten regelkonform und protokollieren alles. Das minimiert Fehler, Ausfälle und stellt die Einhaltung von Vorschriften sicher – ein Verkaufsargument gegenüber Kunden (z.B. „weniger Fehler in der Auftragsabwicklung“) und Regulatoren.
• Schnelligkeit: Ein voll automatisierter Prozess – vom Auftragseingang bis zur Auslieferung, vom Kundenanliegen bis zur Lösung – läuft deutlich schneller ab als bei Wettbewerbern mit traditioneller Abarbeitung. Schnellere Angebote, schnellere Lieferungen und schnellere Reaktionszeiten bedeuten Vorsprung am Markt.
• Innovation: Wenn Routinearbeiten wegfallen, haben Mitarbeiter mehr Freiraum für kreative Tätigkeiten und Innovation. Unternehmen können sich stärker auf neue Produkte, Services oder Geschäftsmodelle konzentrieren. Hyperautomatisierung ist damit auch ein Innovationstreiber, weil sie Kapazitäten für Entwicklung schafft.
• Attraktivität als Arbeitgeber: Gerade jüngere Generationen begrüßen den Einsatz moderner Technologien. Ein Unternehmen, das mit KI und Automatisierung arbeitet, signalisiert, dass es an vorderster Front der Digitalisierung steht. Zudem steigen die Chancen, Talente zu halten, wenn diese von monotoner Arbeit entbunden werden und sich auf interessante Projekte fokussieren können​.

Schließlich wird erwartet, dass Hyperautomatisierung mittelfristig zum Standard wird – ähnlich wie es heute schon selbstverständlich ist, dass man E-Mails nicht mehr per Hand zustellt, sondern elektronisch versendet. Gartner formuliert es zugespitzt: Unternehmen mit veralteten Prozessen und hoher manueller Last werden es künftig schwer haben zu überleben​. Hyperautomatisierung avanciert von der Kür zur Pflicht, um wettbewerbsfähig zu bleiben. 

Doch hierin liegt auch eine Chance: Noch sind viele Branchen am Anfang dieser Reise. Wer jetzt mutig investiert und Pilotprojekte startet, kann sich eine First-Mover-Position sichern. Die Lernkurve, die ein Unternehmen heute durchläuft, wird morgen zum Wissensvorsprung gegenüber Konkurrenten, die später einsteigen.