Wie KI-gesteuerte Hyperautomatisierung die Geschäftseffizienz verbessern kann

Die Menschen sind von KI und Hyperautomatisierung begeistert, und das nicht ohne Grund. Die Menschen sind begeistert vom Potenzial der KI, Unternehmensaufgaben zu automatisieren und die Komplexität menschlichen Denkens und Verhaltens einzubeziehen.

KI-Technologie fördert die Entwicklung von Unternehmen, um eine ultrahohe Automatisierung zu erreichen, genau wie die Entwicklung selbstfahrender Autos. Tesla bringt Menschen auf Abruf an ihr Ziel und Waymo streift ohne Fahrer durch die Straßen von San Francisco und Phoenix. Dies zeigt das enorme Potenzial der selbstfahrenden Technologie, aber auf dem Weg zur vollständigen Autonomie muss noch viel getan werden. Bevor wir vollständig autonomes Fahren realisieren können, müssen wir viele Herausforderungen und Probleme lösen, einschließlich der Verbesserung der Sicherheit, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit des Systems, um sicherzustellen, dass es in verschiedenen komplexen Umgebungen normal funktionieren kann. Gleichzeitig müssen wir auch einen umfassenderen Rechts- und Regulierungsrahmen entwickeln, um sicherzustellen, dass die Förderung und Anwendung autonomer Fahrtechnologie rechtlichen und ethischen Herausforderungen gerecht wird, darunter unvollständige Datenkartenversionen, unterschiedliche und sich ändernde Straßenbedingungen und Fahrkultur. Aufgrund von Hindernissen, Hindernissen und vielen anderen Variablen funktioniert das System auch nicht auf allen Straßen, Städten und Standorten sowie in größeren, überlasteten Städten und erfordert in allen Fällen weiterhin menschliche Aufsicht.

Das Gleiche gilt für die Unternehmensautomatisierung. Es gibt zwar eine gewisse Automatisierung, aber um eine effektive Hyperautomatisierung in einem Unternehmen zu erreichen, müssen zunächst viele Dinge passieren. Konkret: eine „Lernphase“, um sicherzustellen, dass sich die Automatisierung an die Herausforderungen des Unternehmens anpasst, die Tausende von Prozessen in jeder Art von System umfasst, jeweils mit differenzierten Richtlinien und unterschiedlichen Teams, die in das Wissen über die Erledigung von Aufgaben eingebettet sind.

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz, um Geschäftsprozesse sorgfältig zu erlernen und die richtigen Lernmethoden anzuwenden, ist es möglich, komplexe Unternehmensprozesse durch Hyperautomatisierung zu beschleunigen.

Kundensupport

Kundensupport ist ein personalintensiver Unternehmensprozess, der von KI-gesteuerter Hyperautomatisierung profitieren kann. Untersuchungen von Deloitte zeigen, dass 80 % der Contact Center den KI-Einführungsprozess in Betracht ziehen oder bereits daran teilgenommen haben.

Vor 18 Monaten veränderte sich die Welt des Kundensupports/Services mit der Einführung von GenAI. Chatbots sind heute wesentlich effektiver bei der Lösung von Problemen und kostengünstiger in der Ausführung und Implementierung als je zuvor. Da alle bestehenden Anbieter von Kundendienstplattformen – Salesforce, Zendesk, ServiceNow usw. – GenAI zu ihren Kernfunktionen der Plattform hinzufügen, werden ihre Bots exponentiell nützlicher und leistungsfähiger, da sie auf diesen Systemdaten basieren und daraus lernen.

Aber was ist mit all den Dingen, von denen nicht abgewichen werden kann? Wer immer noch einen Makler für eine umfassende Kundenbetreuung braucht, hat eine größere Chance auf Hyperautomatisierung. Per Definition ist jede Kundentransaktion einmalig und das Risiko ist hoch – weil sie nicht einfach genug zu automatisieren ist.

Ein Kundendiensttechniker, der sich mit Problemen beim Produktversand befasst, muss sich beispielsweise in einer Vielzahl von Systemen zurechtfinden – sowohl intern als auch externe „Stacks“ und Tools (z. B. ServiceNow, Salesforce, SAP, Oracle ERP, Versandtools und selbst entwickelte Anwendungen) – und treffen Sie Entscheidungen auf der Grundlage einer Vielzahl von Kontexten. Der automatisierte Fulfillment-Prozess kann in den USA und in Deutschland derselbe sein, mit einer (kritischen) Ausnahme: der Wahl eines anderen lokalen Fulfillment-Partners.

Ähnliche Funktionen mit hohem Volumen und hohem Risiko, die kognitive Fähigkeiten erfordern, umfassen die Bearbeitung von Schadensfällen, den Betrieb medizinischer Einnahmen, das Onboarding von Anbietern und weitere Backoffice-Funktionen.

Automatisieren Sie Ihre Prozesse: Bauen Sie eine lernende Maschine auf.

Indem Sie mithilfe von KI die tatsächlichen Arbeitsabläufe von Agenten in großem Maßstab beobachten und lernen, können Sie effizient Modelle speziell für die Umgebung Ihres Agenten erstellen und trainieren, sodass diese die Reaktion vorhersagen und darauf reagieren können.

Durch die Verankerung des KI-Modells in von Menschen gelösten Problemen lernt das Modell kontinuierlich aus realen Arbeitsabläufen und nicht aus generativen, sich verändernden Modellen, die eher aus statistischen Vorschlägen als aus Logik abgeleitet werden, was Ihnen dabei hilft, Ihren besten Zustand zu erreichen.

Kurz gesagt, es gibt drei Must-Haves für diese neue „Lernmaschine“:

1. Arbeiten Sie intensiv

Je tiefer Sie die Workflow-Analyse durchführen können, desto besser können Sie einzelne Workflows definieren. Dies gilt nicht für alle Workflows werden gleichermaßen erstellt, auch wenn sie denselben Prozess ausführen. In einzelnen Arbeitsabläufen oder in undurchsichtigen Kombinationen von Schritten können hochwertige Schritte und Möglichkeiten zur Zeitersparnis verborgen sein.

2. Hören Sie auf Ihre Daten

Durch einen genauen Blick auf den Prozess auf jeder Workflow-Ebene können Sie subtile Unterschiede in der Ausführung erkennen und so den besten Betriebszustand Ihrer Modellierung ermitteln und auf der Grundlage tatsächlicher Daten und Logik optimieren – Machen Sie keine Annahmen.

3. Trainieren Sie sorgfältig und hören Sie sich Ihre Beispiele an.

Das Modell ist am leistungsstärksten, wenn Sie es mit vielen verschiedenen Benutzern in verschiedenen Szenarien trainieren. Im Gegensatz zu RPA gibt es keinen einheitlichen Ansatz. Genauso wie Sie viele verschiedene Autos auf der Straße fahren lassen würden und diese abbilden würden, wenn Sie darauf unser selbstfahrendes Auto aufbauen würden, würden Sie viele verschiedene Agentenschulungsmodelle benötigen, um sicherzustellen, dass die Dinge korrekt und genau sind.

Stellen Sie sich zum Beispiel zwei Agenten vor, die an einem Hinrichtungsvorgang arbeiten. Um zu einer Lösung zu gelangen, führte ein Agent den Prozess deutlich schneller durch als die meisten anderen, während der andere Agent viel langsamer arbeitete und mehr Schritte und Systeme in einem längeren Workflow verwendete.

Es ist leicht zu glauben, dass der FAST-Agent automatisch „richtig“ ist und seinen Workflow als optimal für Ihr KI-Modell angibt. Bei einer tiefergehenden Analyse zeigt der FAST-Agent jedoch viele Fälle auf, die im Backend erneut geöffnet werden (weil er es war). falsch in der Art und Weise, wie er diese Probleme gelöst hat) Im Gegensatz dazu hat der „langsamere“ zweite Agent eine stabile 100%-Auflösung.

Alternativ können Sie zwei „identische“ Agenten haben, die Seite an Seite arbeiten, um eine Aufgabe zu erledigen. Allerdings hat einer von ihnen möglicherweise Zugriff auf weitere Systeme als sein Partner der zweiten Ebene (da er der ersten Ebene angehört) und es kann zu Überschneidungen kommen in Arbeitsabläufen, aber das Verständnis der Nuancen ist entscheidend für die ordnungsgemäße Automatisierung des Prozesses. Benötigt die Automatisierungsschicht zusätzlichen Zugriff auf dieses System? Warum hat nur Schicht 2 Zugriff und sollte der Flussaspekt neu überdacht werden? autonome Technologien, also erwarten Sie weitere Abweichungen von GenAI und seinen Nachfolgern.

Der nächste große Erfolg für KI wird darin bestehen, automatisierte Prozesse für langwierige Transaktionen mit mehreren Systemen und vielen physischen Schritten für Echtzeitagenten zu schaffen, die mit immer stärker automatisierten Unternehmen Schritt halten müssen, um Kunden, Finanzen, Vorschriften und Vorstandserwartungen zu erfüllen. KI-gesteuerte lernende „Maschinen“, die auf Workflow-Analysen und anderen Perspektiven basieren, können dabei helfen, Lücken in Unternehmensanwendungen so schnell wie möglich zu schließen.

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