Dutzende von Institutionen (darunter mehrere Fortune 500) haben DecisionRules eingesetzt, um ihre Prozesse zu automatisieren, ihren Entwicklungszyklus und den Bereitstellungsprozess zu beschleunigen und die Belastung ihrer stark nachgefragten, also teuren und schwer zu findenden Programmierer und/oder DevOps-Spezialisten zu verringern.
In den Bereichen Banken, Versicherungen, Logistik, E-Commerce, intelligente Städte, Betrugserkennung, Gesundheitswesen, Luftfahrt und einigen anderen hatten wir die Gelegenheit, verschiedene Prozesse zu beobachten und zu betrachten, wie - Regel-Engine - Nischen-Software effektiv eingesetzt werden kann.
Entscheidungsmaschinen unterschiedlicher Art sind seit Jahrzehnten in der Software-Community im Einsatz. Was sich in den letzten zehn Jahren dramatisch weiterentwickelt hat, ist ihre Zugänglichkeit, Skalierbarkeit und nicht zuletzt auch ihre Erschwinglichkeit. Während es in den späten 90er und frühen 00er Jahren eine Softwareklasse war, die nur innerhalb der architektonischen Landschaft der einflussreichsten Institutionen, die wesentliche Berechnungen durchführen, existieren konnte, ist ein solches Werkzeug heutzutage bereit, jedem CIO, CFO, CRO, COO fast sofort zu einem Bruchteil des Preises zu dienen.
KI ist heutzutage ein Schlagwort von ultimativer Dominanz, jedoch ist es fair anzuerkennen, dass innerhalb eines durchschnittlichen industriellen Betriebs nur eine begrenzte Anzahl von komplexen Prozessen existiert, die für den Einsatz von KI geeignet sind, da KI sich noch in der Anfangsphase befindet. Andererseits sind und werden „einfache“ Entscheidungsprozesse, die auf booleschen Funktionen, Standardmengen, Wahrheitstabellen und Operatoren basieren, immer präsent sein.
Während Wissenschaftler, visionäre Ingenieure und Journalisten gerne auf dem ersten Deck eines Ozeankreuzers über KI diskutieren, kämpfen die meisten „Büromitarbeiter“ im Unterdeck und Maschinenraum mit Unmengen manueller und halbautomatischer Prozesse. Während die Spitze des Eisbergs die glänzende KI-Flagge hält, basieren die restlichen Prozesse unter der Oberfläche auf verstaubten Altsystemen, die bestenfalls bis in die frühen 80er und 90er Jahre zurückreichen und stark von so beliebten (und aus nachvollziehbaren Gründen) Excels unterstützt werden.
Der Abstand zwischen der idealisierten Darstellung von KI und den praktischen Realitäten der täglichen Arbeit unterstreicht jedoch den dringenden Bedarf an umfassenden Modernisierungsmaßnahmen. Über die bloße Einführung modernster Technologien hinaus sollten Organisationen sich verpflichten, ihre Altsysteme zu überarbeiten und zu optimieren, um sicherzustellen, dass alle Aspekte ihrer Betriebsabläufe in der digitalen Ära gedeihen können.
Als zukunftsorientierte Software-Ingenieure und -Enthusiasten sind wir begeistert von den Fortschritten in den letzten Jahren und Monaten im Bereich der KI. Dennoch müssen wir viele Möglichkeiten innerhalb der Technologien anerkennen, die vor Jahrzehnten entwickelt wurden.
Nachdem wir die Implementierungen neuer Entscheidungsprozesse in Organisationen verschiedener Branchen beobachtet haben, haben wir eine Reihe von Schlüsselfaktoren entworfen, die jeder Analyst beobachten sollte. Basierend auf diesen Beobachtungen kann ein neuer Entscheidungsprozess etabliert werden, der von jeder Art von Regel-Engine unterstützt wird:
1. Die Anzahl und Komplexität des Regelsets sind beide signifikant
Mit der Zunahme der Anzahl und Komplexität von Entscheidungsregeln und Regelsets wächst auch die Herausforderung für diejenigen, die damit beauftragt sind, Geschäftsprozesse zu beschreiben und effektiv zu pflegen. Ohne die angemessene Automatisierung der täglichen Regel-Logik werden solche Prozesse anfällig und fehleranfällig. Im besten Fall kann dies zu Verzögerungen führen, wenn selbst eine geringfügige Änderung zum Albtraum wird.
2. Das Regelset für die Entscheidungsfindung ändert sich häufig
In der heutigen dynamischen Umgebung gibt es unzählige Gründe, die die Notwendigkeit einer Änderung in der Regelstrategie vorantreiben. Diese können aus Veränderungen in der Unternehmenspolitik, Preis- und Rabattänderungen, Rückzahlungsplänen oder regulatorischen Änderungen resultieren, die von Aufsichtsbehörden auferlegt werden. Unabhängig von der Quelle beeinflusst jedes Hindernis, das während der Änderungen der Geschäftsregeln auftritt, die Agilität Ihres Unternehmens.
3. Regeln müssen konsistent angewendet werden und jede Änderung muss dokumentiert werden
Jede Änderung der Geschäftslogik kann Ihr Unternehmen beeinflussen. Daher müssen solche Modifikationen sorgfältig unter Kontrolle umgesetzt werden. Darüber hinaus erfordern bestimmte Segmente, die durch Systemvorschriften geregelt sind, den Nachweis, dass jede Entscheidung konform ist. Die DecisionRules-Engine ermöglicht es Ihnen, jede Regel auf eine leicht verständliche Weise darzustellen und kann in diesem Bereich von unschätzbarem Wert sein.
4. Organisationsregeln sind an verschiedenen Orten gespeichert
Mit dem Wachstum Ihres Unternehmens wächst auch die Anzahl spezifischer Regeln, die oft über Abteilungen und mehrere Speicherorte verstreut sind. Diese Fragmentierung führt zu Inkonsistenzen in der Regel-Logik, was das Änderungsmanagement nahezu unmöglich macht. Durch die Zentralisierung der Regeln werden Aktualisierungen und Modifikationen einfacher, was die Effizienz verbessert und die Compliance erhöht. Dieser optimierte Ansatz vereinfacht die Integration mit anderen Systemen und verbessert die Effizienz und Agilität.
5. Mangel an IT-Personal
In der heutigen technologiegetriebenen Welt kämpfen viele Organisationen mit einem Mangel an IT-Fachkräften. Stellen Sie sich dieses (massiv verkürzte) Szenario vor: Jedes Mal, wenn Sie die Geschäftslogik ändern müssen, müssen Sie die Anforderungen spezifizieren, sie an Ihr IT-Team zur Implementierung/Bereitstellung weiterleiten und dann die Ergebnisse überprüfen (oft mehr als einmal). Ein solcher Prozess ist für beide Parteien zeitaufwendig und behindert nur das operationale Tempo Ihres Unternehmens. Mit Low-Code-Lösungen kann jedoch selbst ein nicht-technischer Manager oder Analyst Änderungen an der Geschäftslogik vornehmen. Dieser praktische Ansatz ermöglicht schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen und verschafft Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil.
Unsere aktuelle Fallstudie beweist, was jeder bereits vermutet hat, jedoch aus zahlreichen Gründen die Mehrheit der Entscheidungsträger beschloss, zu ignorieren. Wir haben eine unserer großen Implementierungen ausgewählt, um die Effizienz des Softwareentwicklungszyklus zu bewerten, wenn sie rein durch „manuelle Arbeit“ im Vergleich zur Nutzung eines Regel-Engine-Systems gesteuert wird.
Fallstudie
Kürzlich suchte einer unserer bedeutenden Kunden danach, seine Entscheidungsprozesse zu digitalisieren, indem er die DecisionRules-Software zur vollständigen Automatisierung der Entscheidungslogik implementierte. Die bereitgestellte Regelbeschreibungsliste umfasste über 300 Regelsets, die etwa 3000 individuelle Regeln unterschiedlicher Komplexität enthielten. Wir haben unsere harten Daten genutzt, um (nur) einen der wenigen vorteilhaften Aspekte (Kosten) zu untersuchen, die dieselbe Aufgabe mit zwei unterschiedlichen Ansätzen lösen.
Die Nutzung der DecisionRules.io Low-Code-Plattform umfasste den Prozess der Definition und Implementierung von Regeln, gefolgt von umfangreichen Tests und regelmäßigen Validierungstreffen mit dem Kunden. Dieser umfassende Aufwand erstreckte sich über etwa 200 Mann-Tage (MD), wobei 110 MD für die Regeldefinition und -implementierung und der Rest für Tests aufgewendet wurden. Bei einer geschätzten Änderungsrate von 20% pro Jahr würde die Gesamtkosten über einen Zeitraum von 5 Jahren, einschließlich Implementierung, Änderungsmanagement und Lizenzierung mit zusätzlicher Unterstützung, 270.000 USD betragen, wobei der Tagessatz eines Senior Consultants in Europa als Benchmark dient.
In unserer Analyse einer repräsentativen Stichprobe fanden wir durchweg bemerkenswerte Unterschiede im Aufwand, der erforderlich war, um identische Regelsets zu implementieren, unabhängig davon, ob sie hart codiert oder über unsere Regel-Engine-Plattform niedrig codiert wurden. Insbesondere war der Implementierungsaufwand für hart codierte Regelsets etwa ⅓ höher im Vergleich zu denen, die über unsere Regel-Engine-Plattform ausgeführt wurden.
Dieses Ergebnis unterstreicht die spezifischen Vorteile der Verwendung einer Regel-Engine-Plattform für die Regelimplementierung, die nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch die Ressourcenzuteilung optimiert. Der Einsatz solcher Plattformen kann erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen für Unternehmen bringen, die ihre Regelimplementierungsprozesse optimieren möchten.
Hätte sich das Unternehmen entschieden, die Regeln in seinen jeweiligen Systemen hart zu codieren, hätte sich der Implementierungszeitraum um 30% bis 50% verlängert. Dieser verlängerte Zeitraum verzögert nicht nur die Einführung kritischer Geschäftsregeln, sondern führt auch zu zusätzlichen Kosten, die mit verlängerten Entwicklungszyklen verbunden sind. Darüber hinaus erfordern hart codierte Regeländerungen eine enge Zusammenarbeit zwischen dem Business Rule Manager und der IT-Abteilung, was eine zusätzliche Komplexität im Änderungsmanagementprozess hinzufügt.
Unter Berücksichtigung der gleichen Sätze wie oben, zusammen mit den Kosten für das Änderungsmanagement und einem Zeitraum von 5 Jahren, würden die Gesamtkosten auf zwischen 450.000 und 510.000 USD steigen.
Fazit
Die Ära der sogenannten digitalen Transformationen, gefolgt von einer Phase der Verwirrung, die durch die lakonische Frage „Warum scheitern digitale Transformationen?“ geprägt ist, hinterlässt eine enorme Anzahl von Institutionen mit der unangenehmen Aufgabe, ihre oft hochkomplexen Prozesse und IT-Architekturen systematisch zu optimieren. Die Überführung manuell intensiver Prozesse in digitale Form über eine Regel-Engine ist definitiv ein (wenn auch teilweiser) Versuch, der in diesem Kontext in Betracht gezogen werden sollte. Die letzten zwei Jahrzehnte der Arbeit im Bereich Softwareentwicklung, Softwareintegration und/oder Prozessreengineering inspirieren uns zu der Überzeugung, dass es viele leicht erreichbare Möglichkeiten für diejenigen gibt, die bewährte Konzepte nutzen möchten, um die standardisierten Entscheidungsprozesse innerhalb ihrer Organisationen schnell, pünktlich und kosteneffizient zu gestalten.
Mitautoren: Erik Lehocký, Vaclav Kandrnal und Ladislav Rubáček
Lukáš Čapek
Analyst