Forrester Wave: RPA Robotic Process Automation 2019

Das Analystenhaus Forrester hat ihre zweite Analyse des Marktes für RPA Robotic Process Automation vorgestellt. In der Studie „The Forrester Wave™: Robotic Process Automation, Q4 2019“ vom 23. Oktober 2019 werden zwei Unternehmen aufgeführt, die schon bisher zum Umfeld von ECM und BPM gehörten – Kofax, Pegasystems -, aber auch viele neue Anbieter – Another Monday, AntWorks, Automation Anywhere, Blue Prism, EdgeVerve, Intellibot, Kryon, NICE, SAP, Servicetrace, Softomotive, UiPath und WorkFusion. Die 15 Anbieter sind nur ein Ausschnitt der sich neu entwickelnden Szene. KnowledgLake als einer der ersten Anbieter von RPA-Lösungen ist übrigens nicht dabei. Auch in diesem Marktsegment wird jetzt das große „Merger & Acquisition“-Spiel beginnen: Große Anbieter werden die kleinen, neuen und innovativen Unternehmen aufsaugen.

Ziel ist der Anbieter ist, ohne aufwändige Schnittstellen und Integration von Systemen sowie ohne aufwändiges Prozessdesign und Implementierung Abfolgen von Arbeitsschritten über verschiedene Masken und Anwendungen zu automatisieren. Dies geschieht auf dem Desktop und folgt Prozessen, die bisher von Menschen ausgeführt wurden. Dies heißt auch zugleich, dass schlechte bestehende Prozesse einfach in schlechte automatisierte Prozesse überführt werden. Eine digitale Transformation und Optimierung ist dies eigentlich nicht. Auch ist die Frage, welcher Anbieter echte KI Künstliche Intelligenz integriert hat, um unabhängig vom manuell kopierten Prozess selbst Optimierung zu betreiben, schon wirklich implementiert hat, offen. Alle behaupten, das KI hier die Schlüsselkomponente ist, obwohl die Grundlagen einfach von uralten „Recording von Aktionen“ am Desktop basieren. So gesehen hat nach Forrester RPA drei Komponenten, die eine Differenzierung der Lösungen bewirken: Skalierung, „Human-In-The-Loop“ und Desktop Analytics. „Scale“ betrifft die Möglichkeiten, solche RPA-Routinen zu standardisieren und über das Unternehmen bereitzustellen, sozusagen als Ersatz bisheriger Production-Workflow- und BPM-Lösungen. „Human-in-the-Loop steht für ein Prinzip, das bei AI Artificial Intelligence heftig diskutiert wird: läuft alles automatisch ohne menschliche Kontrolle ab oder gibt es Punkte wo der Mensch eingreifen kann oder mit entscheiden soll. Desktop Analytics steht für die intelligente Bewertung von aufgenommen Prozessen und deren Harmonisierung über die Beobachtung zahlreicher Interaktionsabläufe nicht nur an einem Arbeitsplatz. Hier bewegt man sich auch schon wieder in die Richtung von Auswertungen und Analysen, wie sie in BPM Business Process Management zur Optimierung von Prozessen üblich sind. Es ist daher auch davon auszugehen, dass sich klassische BPM-Anbieter auch in den Trend RPA einreihen werden. Bisher war der Maßstab bei Forrester für die RPA-Anbieter „RPA has focused on the rule of five for task automations:  fewer than five decisions, five accessed apps, and 500 clicks„. Mit wachsender Komplexität und Funktionalität bei Analytics & AI erweitert sich aktuell der Blickwinkel auf Robotic Process Automation. Dennoch ist RPA aktuell noch immer ein ziemliches Hype-Thema, dass noch keinen festen Rahmen oder Funktionskanon entwickeln konnte. So gesehen ist es sehr interessant, dass in 2019 auch SAP unter den „Herausforderern“ gelistet ist, obwohl SAP mit strukturierten Daten und definierten Prozessen bisher eher im BPM verortet ist (mit ARIS lässt sich kein RPA designen 😉 ).

The Forrester Wave™: Robotic Process Automation, Q4 2019

Die wichtigsten Voraussetzungen für RPA Robotic Process Automation fasst Forrester wie folgt zusammen:

<Zitat> Scale, Desktop Analytics, Openness, And Human-In-The-Loop All Matter

Since our 2018 Forrester Wave™ evaluation, RPA software suites have embraced the practical components of AI to become intelligent process automation platforms. Why? Customers have expanded their goals beyond automations for isolated tasks. They now want to attack broader use cases and combine RPA with AI components such as text analytics, conversational intelligence, or decision management based on machine learning (ML). To support these goals, process discovery analytics, the ability to scale beyond a small number of production robots, central orchestration, and platform openness have all grown in importance.1 Vendors have responded: Acquisitions, investments in AI research, and partnerships have accelerated. As a result of these trends, RPA customers should look for providers that have:

• Scale experience, capability, and pricing based on digital work performance.
  Enterprises view RPA as an important first step to more-transformative automations. Automation centers, or strike teams, are forming to gain control of RPA point solutions and create innovation cells in the business. RPA platforms support the journey with central management to connect diverse automations, multitenant solutions that support shared services, and pricing models and orchestration that make robots more efficient.
• Analytics and platform openness.
  RPA’s success at task automation is beyond question. The story on RPA plus AI, by contrast, is still developing. Progress was strongest this year for natural language understanding for incoming documents and email. But the ability to create smarter digital workers that can handle task variation (exceptions) or productive linkage with conversational intelligence is, so far, unproven. AI frameworks; integration points that are well organized, centralized, and modern; and a robust partner ecosystem will be essential.
• Proven desktop analytics and process assessment.
  With the help of machine learning, human input and output provide a data set that can identify candidate tasks for automation. The data set is more powerful when combined with event logs from the applications that bots are acting against — a broader process view can then emerge.
• Human-in-the-loop support.
  Today, attended-mode RPA tools can design human-to-robot communication. This interaction is currently a simple call and response (i.e., no text or voice support), and only professional bot programmers are building it. Leading platforms are more advanced. They’re building low-code designer interfaces for rapid design in the business and new UI environments for full employee robot control.“ </Zitat>

Wie üblich gibt es in der Darstellung der Wave (eine mögliche Sicht der zu Grunde liegende 25 Kriterien) unterschiedliche Einordnungen: 

• Leader: UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism, EdgeVerve (die selben wie in 2018)
• Strong Performers: Softomotive, WorkFusion, NICE, Intellibot, Kofax, Kryon, Pegasystems, Servicetrace (hier sind einige aufgerückt, andere ganz aus der Wave herausgefallen)
• Contenders: Another Monday, AntWorks, SAP (zwei raus, SAP rein)

Die einzelnen Bewertungen ergeben sich aus der Score-Card:

Die detaillierten Beschreibungen der Anbieter und ihrer Lösungen befinden sich in „Vendor Profiles“.

Im Vergleich zum Jahr 2019 wird die Forrester Wave zu RPA von 2018 hier besprochen: http://bit.ly/Forrester-RPA-2018. Damals warenn die Unternehmen Another Monday, AntWorks, Automation Anywhere, Blue Prism, Contextor, EdgeVerve, Kofax, Kryon, NICE, Pegasystems, Redwood Software, Softomotive, Thoughtonomy, UiPath und WorkFusion betrachtet worden. SAP war 2018 noch nicht dabei.

Bleibt am Schluss die Frage: wie steht es um deutsche Anbieter – sowohl die traditionellen ECM-Protagonisten wie auch neue, innovative Firmen?