KI und RPA: Wie sie zusammenarbeiten und warum Ihr Unternehmen beides braucht

Laut einem Bericht von Goldman Sachs kann KI die globale Arbeitsproduktivität um mehr als 1 % pro Jahr steigern und könnte bis 2025 Investitionen in Höhe von mehr als 200 Milliarden US-Dollar anziehen. Gleichzeitig ist der RPA-Markt zwar aktiv ein engerer Markt als die allgegenwärtige KI. Es gibt viele Bereiche, aber bis 2029 wird die Größe des RPA-Marktes 14 Milliarden US-Dollar überschreiten.

Aus persönlicher Sicht definieren diese beiden unabhängigen Technologien das Ziel, Prozessexzellenz im Arbeitsumfeld zu erreichen, neu. Diskussionen über die Automatisierung von Geschäftsprozessen lassen sich manchmal einfach als „KI vs. RPA“ zusammenfassen. Insbesondere künstliche Intelligenz (KI) und robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) haben als alternative Lösungen ihre eigenen Vor- und Nachteile. KI-Technologie kann menschliche Intelligenz nachahmen und komplexe Aufgaben und Datenanalysen bewältigen, ihre Implementierungs- und Wartungskosten sind jedoch hoch und es besteht immer noch ein gewisses Maß an Unsicherheit. Im Gegensatz dazu ist RPA in der Lage, schnell zu implementieren und direkt in bestehende Systeme zu geringeren Kosten zu integrieren. Für komplexe Aufgaben und Entscheidungen ist es jedoch ein effektiver, aber letztendlich begrenzter Ansatz. Einzeln können KI und RPA Wunder bei der Rationalisierung von Prozessen und der Automatisierung von Aufgaben bewirken, aber ihre kombinierte Fähigkeit mit der „intelligenten Prozessautomatisierung“ (IPA), Werte zu entdecken und bereitzustellen, die zuvor in Geschäftsprozessen verborgen waren, kann wirklich transformativ sein. Viele Unternehmen haben diese Tatsache erkannt und das schnelle Wachstum des IPA-Marktes vorangetrieben. Es wird erwartet, dass der Wert bis 2030 etwa 37 Milliarden US-Dollar beträgt.

In diesem Artikel wird das Zusammenspiel zwischen intelligenter Automatisierung, künstlicher Intelligenz (KI) und robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) sowie die damit verbundenen Vorteile und die Vorteile intelligenter Prozesse für Unternehmen untersucht.

Was ist intelligente Prozessautomatisierung?

Um die erweiterten Möglichkeiten der intelligenten Automatisierung zu veranschaulichen, ist es zunächst wichtig, traditionelles RPA zu definieren.

Traditionelle robotergestützte Prozessautomatisierung setzt Softwareroboter (oder „Bots“) ein, um umfangreiche, sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben auszuführen, die in vielen Geschäftsprozessen oder Arbeitsabläufen üblich sind. Die Aufgaben, auf die RPA abzielt, sind in der Regel datenintensiv und daher anfälliger für menschliches Versagen, es gibt nur wenige Ausnahmen oder Variationen in den Verarbeitungsmethoden und ihre Datenstrukturen sind konsistent. Zu diesen Aufgaben gehören Datenextraktion und -übertragung, standardisierte Berichterstellung oder Website-Scraping . .

Durch den Einsatz der RPA-Technologie können diese Aufgaben in größeren Mengen, schneller und mit höherer Genauigkeit als manuell erledigt werden. Dies kann die Produktivität erheblich steigern, die Kosten senken und die Prozessskalierbarkeit verbessern, während RPA-Tools die Teammitglieder von der sich wiederholenden Langeweile dieser Routineaufgaben befreien und sich auf höherwertige Arbeiten konzentrieren können, die ihr Urteilsvermögen und ihr Fachwissen erfordern.

Daher kann traditionelles RPA viel bieten, aber es gibt auch offensichtliche Einschränkungen im Umfang. Neben der Beschränkung auf relativ einfache Aufgaben gibt es noch einen weiteren wichtigen Aspekt: ​​RPA-Roboter denken nicht, sondern tun genau das, was sie sind erzählt und nur das, was ihnen gesagt wird.

Sie denken oder interpretieren Informationen nicht außerhalb der Parameter ihrer spezifischen Automatisierung. Ebenso reagieren Softwareroboter nicht auf Änderungen im Prozessökosystem, mit dem sie interagieren, es sei denn, sie werden dazu angewiesen, was bedeutet, dass selbst kleine Prozessänderungen vor oder nach der Automatisierung möglich sind seine Wirkung abschwächen oder zerstören.

Intelligente Prozessautomatisierung – Beginn der KI-Ära

Intelligente Prozessautomatisierung kombiniert die Fähigkeit von RPA, einfache Aufgaben, Prozesse oder Arbeitsabläufe zu automatisieren, mit den Urteils- und Lernfähigkeiten von KI. Während die KI wichtige Prozessentscheidungspunkte übernimmt, führt der Roboter die bei jedem Schritt erforderlichen Routinearbeiten durch. Durch die Faltung von Entscheidungen können KI-Algorithmen schneller beigebracht werden, über den Prozess nachzudenken geeignete Maßnahmen ergreifen – den Software-Roboter entsprechend anweisen.

Die Anwendung von Kontextverständnis und logischem Denken durch KI ermöglicht eine schnelle, rationale Entscheidungsfindung, und Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) bedeuten, dass KI-Systeme im Laufe der Zeit lernen können, bessere Entscheidungen zu treffen – bessere Entscheidungen, die sich an Geschäftserfolgskennzahlen orientieren. Durch die effiziente Erkennung und Behebung von Prozessanomalien sorgt die intelligente KI-Automatisierung für eine kontinuierliche Optimierung der Effektivität von RPA-Robotern.

Einer der großen Vorteile, die KI für die Prozessautomatisierung mit sich bringt, ist ihre Fähigkeit, aus unstrukturierten Daten und Eingaben genaue Erkenntnisse zu gewinnen. Die KI-Toolbox ist voll von innovativen Anwendungen, die dies ermöglichen, darunter Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Spracherkennung, intelligente Dokumentenverarbeitung (IdP) und optische Zeichenerkennung (OCR).

Ob es sich also um ein Freitext-Formularfeld, eine E-Mail, ein Geschäftsdokument oder sogar eine Live-Kundenanfrage handelt, KI kann geschäftsrelevante Informationen extrahieren, und RPA-Bots können diese bereinigten Daten dann problemlos verwenden (oder auslösen). Prozesse automatisieren.

Beispiele für intelligente Prozessautomatisierung

Die Anzahl der Anwendungsfälle für intelligente Automatisierung ist riesig und wächst. Zu den typischeren, breiten Anwendungen gehören jedoch:

·Finanzen/Buchhaltung: KI kann die Rechnung eines Lieferanten oder Kunden lesen und wichtige Details wie den geschuldeten Betrag, das Fälligkeitsdatum und die Bestellnummer extrahieren. Auf der Kreditorenbuchhaltung verwenden RPA-Bots diese strukturierten Daten dann, um Bestellungen zu validieren, Zahlungssummen zu berechnen, Zahlungen zur Genehmigung einzureichen und genehmigte Zahlungen zu verarbeiten. Bei der Debitorenbuchhaltung verwendet der Roboter diese Informationen, um automatisierte Zahlungserinnerungen zu versenden, eingehende Zahlungen abzugleichen und überfällige Zahlungen dem KI-System zum Einzug vorzumerken. KI-gesteuerte intelligente Prozesse verhindern zudem sehr effektiv die Nichteinhaltung strenger Finanzprozesse. Beispielsweise kann KI erkennen, ob eine Rechnung vom selben Mitarbeiter geprüft und genehmigt wurde, und Anomalien kennzeichnen – möglicherweise wird ein RPA-Bot gesendet, um eine Zahlung zu verhindern .

·Kundenservice: Ein immer häufiger vorkommendes Szenario besteht darin, dass NLP-fähige Chatbots mit Kunden interagieren, Informationen sammeln und regelmäßige Anfragen bearbeiten. In der Vergangenheit wurden komplexe Fragen an einen menschlichen Agenten weitergeleitet, der die von RPA-Tools gesammelten relevanten Informationen zur effizienten Verarbeitung der Abfrage nutzte. Allerdings gibt es bei GenAI neue Herausforderungen, die Fortschritte bei der Sprachverarbeitung und der prädiktiven Analyse bedeuten dass KI in einigen Fällen Kundeninteraktionen direkt mit nahezu menschlichem Realismus abwickeln kann – ebenso wie das Erhalten relevanter Kontextinformationen von RPA-Bots.

HR: Intelligente Automatisierung kann viele HR-Prozesse rationalisieren, zum Beispiel bei der Rekrutierung und dem Onboarding. KI führt Hintergrundüberprüfungen bei neuen Mitarbeitern durch und identifiziert etwaige Probleme, während Bots gleichzeitig Konten bereitstellen, Datenbanken füllen und beim Onboarding helfen neue Mitarbeiter durch die Vorbereitung von Onboarding-Materialien, die auf jeden Mitarbeiter zugeschnitten sind.

IT-Support und Sicherheit: IT-Experten auf der ganzen Welt stehen vor einem nie endenden Kampf, um nicht in Helpdesk-Tickets für einfache, routinemäßige Probleme wie Passwortanfragen, Zugriffsbestimmungen und Anfragen zur Ticketaktualisierung versinken zu müssen. Mit intelligenter Prozessautomatisierung kann der KI-Chatbot viele IT-Supportanfragen bearbeiten und häufige Probleme diagnostizieren. Er kann den RPA-Bot dazu veranlassen, Passwörter zurückzusetzen, Zugriff zu gewähren und Helpdesk-Tickets zu aktualisieren, und das alles im Rahmen der IT-Compliance-Protokolle. Ausfälle von IT-Systemen und böswillige Angriffe stellen eine große Bedrohung für die Geschäftskontinuität dar. KI-Technologie kann als erste Verteidigungslinie eingesetzt werden, indem sie den Systemstatus und das Benutzerverhalten in Echtzeit überwacht, um potenzielle Probleme, anormalen Datenzugriff oder verdächtige Aktivitäten zu erkennen – indem sie Warnungen für menschliches Handeln ausgibt und Sicherheitsprotokolle zum Schutz kritischer Infrastrukturen auslöst.

Zwei-Wege-Straße – KI profitiert von RPA

Wie in den vorherigen Abschnitten erwähnt, hat KI die Fähigkeiten von RPA-Software erheblich verbessert. Mit der Hinzufügung von KI erhöht sich der Wirkungsumfang von RPA-Bots exponentiell, wobei sich die Bots zu etwas entwickeln, das den digitalen Arbeitern näher kommt und in der Lage ist, Entscheidungen mit Blick auf die Selbstverbesserung zu treffen.

Aber es ist ein Fehler zu glauben, dass Vorteile nur von KI zu RPA kommen. Hier sind nur einige Beispiele dafür, wie RPA wichtige Unterstützungsfunktionen bereitstellt, damit KI reibungsloser funktioniert:

KI-Trainingsdaten: RPA-Roboter können schnell erfassen, Bereinigen, standardisieren und kennzeichnen Sie Trainingsdaten aus mehreren Systemen, um KI-Systeme und ihre Entscheidungsfähigkeiten zu unterstützen, was viel Zeit bei der manuellen Datenvorbereitung spart.

Altsysteme verbinden: RPA kann Altsysteme mit neueren KI-Tools integrieren, denen möglicherweise Konnektoren oder APIs für den Zugriff auf ältere Technologien fehlen.

Verständlichkeit: Eines der heißesten Themen in KI-Kreisen ist Black-Box-KI oder Entscheidungstransparenz. RPA-Bots können die Schritte eines KI-Modells verfolgen und erklären, wie es zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt ist.

Human-in-the-Loop (HITL): RPA-Bots können so programmiert werden, dass sie als Sicherheitsnetz für kritische Entscheidungen fungieren, bei denen die KI Maßnahmen ergreift – indem sie insbesondere potenziell fragwürdige KI-Ausgaben zur menschlichen Überprüfung kennzeichnen, beispielsweise wenn die KI ​​genehmigt eine Kreditaufnahme. Wenn ein Kunde einen schlechten Kredit hat, kann die regelkonforme RPA-Software, die zur Prüfung von Kreditanträgen eingerichtet wurde, ihn als nicht konform (und riskant) kennzeichnen. RPA-Bots tragen dazu bei, Automatisierung und KI zusammenzubringen, indem sie für fragwürdige KI-Ausgaben eine menschliche Überprüfung, Genehmigung oder Ausnahmebehandlung anfordern.

KI-Leistung überwachen: RPA-Bots können die Leistung von KI-Systemen verfolgen, beobachten, ob sich Fehler oder Abweichungen einschleichen, und Datenprobleme melden. KI-Systeme treffen Entscheidungen auf der Grundlage der Daten, auf denen sie trainiert werden. Manchmal, wenn sich die Daten, die die KI lernt, ändern, können sich im Laufe der Zeit Fehler oder Verzerrungen in die Logik der KI einschleichen. RPA-Roboter können so programmiert werden, dass sie kontinuierlich testen und verfolgen, wie gut die KI funktioniert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass RPA-Software die KI-Technologie verbessern, steuern und überwachen und sie letztlich in intelligente Prozessautomatisierungslösungen umwandeln kann.

Geheimnisse für den Erfolg intelligenter Automatisierung

Die geschäftlichen Vorteile, die die Kombination von KI und RPA mit sich bringt, stehen außer Frage. Um jedoch den ROI von Automatisierungsinvestitionen zu maximieren und alle in Unternehmensprozessen verborgenen Wertchancen zu erschließen, ist ein ganzheitlicher Ansatz erforderlich. Der dritte Akteur – Prozessintelligenz.

Process Intelligence kombiniert detaillierte Process-Mining-Erkenntnisse mit standardisiertem Prozesswissen, um KI mit der Sprache und den Lernmaterialien zu versorgen, um End-to-End-Prozesse zu verstehen, zu optimieren und zu automatisieren.

Process Intelligence Graph generiert einen „digitalen Zwilling“ der Prozesse eines Unternehmens über alle Anwendungen, Geschäftsfunktionen und Standorte im Ökosystem hinweg. Es bietet datengesteuerte Einblicke in die tatsächliche Funktionsweise und Prozesse des Unternehmens.

Wenn eine KI-Implementierung nur so stark ist wie die ihr zugeführten Daten, sorgt der Process Intelligence Graph für eine ideale, sich weiterentwickelnde Datengrundlage, auf der KI-Systeme RPA-Bots orchestrieren und aktivieren können.

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