AI- und Gen-AI-Automatisierung besser verstehen

Im Bereich der modernen AI-gestützten Systeme und durch aktuelle Innovationen der Generative AI finden Unternehmen neue Wege, um auf viele Jahre hin effizientere Prozesse zu entwickeln und entscheidende Verbesserungen umzusetzen.

Viele haben Angst davor, wie sich AI auf die eigenen Mitarbeiter, Kunden sowie die Compliance in Bezug auf Vorschriften auswirken könnte. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie die Technologie der Artificial Intelligence sicher und effektiv in Ihre Automatisierungen integriert werden kann und wie Sie die Fähigkeiten von Sprachmodellen und anderen GenAI-Automatisierungen nutzen können, um Ihr Unternehmen zu verändern.

Die Automatisierung begann mit Software-Robotern, die Routineaufgaben erledigten, was auch als Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet wird. Mit der Weiterentwicklung der Artificial Intelligence (AI) haben sich die Möglichkeiten der Automatisierung auf durchgängige Prozesse, die Verbindung von Systemen und die Orchestrierung von Arbeit ausgeweitet. Diese Verbindung von RPA mit AI und Business-Process-Management (BPM) wird als Intelligent Automation (IA) bezeichnet.

Ist AI dasselbe wie Automatisierung?

Nein, AI ist nicht dasselbe wie Automatisierung – aber zusammen können diese viel mehr leisten, als allein. Durch dieses Zusammenspiel entsteht kognitive Automatisierung.

Bei der Automatisierung werden Software-Roboter eingesetzt, die eine Reihe von regelbasierten Anweisungen ausführen, die von Menschen festgelegt wurden, wodurch die manuelle Arbeit bei Routineaufgaben reduziert wird. Wenn die Aktion über das hinausgeht, was der Entwickler programmiert hat, sind die Roboter nicht in der Lage, die Aufgabe zu erfüllen.

Durch die Integration von AI in RPA und andere Automatisierungstechnologien können Roboter die vom Menschen vorgegebenen Grundzüge übernehmen und ihren eigenen Weg zum Ziel finden. Die ML-Funktionen der AI ermöglichen es ihr, aus den eigenen Handlungen zu lernen und so ihre Leistung mit der Zeit zu verbessern.

Im Folgenden erfahren Sie, wie diese Kombination funktioniert, um intelligente Automatisierung zu schaffen:

• AI nutzt ML und komplexe Algorithmen, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu analysieren. Das ist die kognitive Entscheidungsfindung in der IA.
• BPM automatisiert Workflows und vernetzt Menschen und Systeme.
• RPA erledigt einfache Verwaltungsaufgaben wie das Ausfüllen von Formularen und die Datenextraktion.

Artificial Intelligence (AI) als Technologie kann auch maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision und Deep-Learning-Techniken umfassen.

Ein Beispiel für die Zusammenarbeit von Automatisierung und AI.

AI-Automatisierungstechnologien (auch bekannt als Intelligent Automation) ermöglichen es Unternehmen, ihre Mitarbeiter mit  IA Digital Workern zu ergänzen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Die Digital Worker tragen dazu bei, den Qualifikations- und Arbeitskräftemangel zu beheben, und übernehmen monotone Routineaufgaben, sodass die Mitarbeiter sich auf höherwertige strategische Aufgaben konzentrieren können.

Ein gutes Beispiel dafür sind virtuelle Assistenten oder AI-gestützte Chatbots. Kundenservicecenter erhalten oft eine Flut von E-Mails – zu viele, als dass die Mitarbeiter sie in ihrem achtstündigen Arbeitstag angemessen und schnell beantworten könnten. AI-Chatbots hingegen beantworten Kundenanfragen sofort und arbeiten rund um die Uhr, um die Wartezeit der Kunden zu verkürzen. Wenn der Chatbot die Frage eines Kunden nicht beantworten kann, wird das Gespräch an einen  Mitarbeiter weitergeleitet. Dies trägt dazu bei, Wartezeiten und Rückstaus zu verringern, und bedeutet, dass sich die Mitarbeiter auf komplexere Fälle konzentrieren können.

Wie können Sie mit AI mehr automatisieren?

Durch die Kombination von Automatisierung und AI (oder Gen-AI) können Sie die Möglichkeiten Ihres Unternehmens erweitern:

• Generative AI interpretiert und erstellt Inhalte mit simulierter menschlicher Intelligenz, einschließlich Text und Bildern, um die Arbeit zu unterstützen. Mithilfe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) kann Gen-AI Kundenanfragen beantworten und die Entscheidungsfindung unterstützen. Bei SS&C Blue Prism erweitern wir unsere Intelligent Automation mit generative AI, um Unternehmen die Automatisierung komplexerer Prozesse zu ermöglichen.
• Prozesserkennung kann AI nutzen, um Verhalten in Echtzeit zu verfolgen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen. Nach dem Erkundungsprozess wird ein Diagramm der Prozesse erstellt, das Ihre Teams bei der Entwicklung weiterer Automatisierungen unterstützt.
• Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) nutzt maschinelles Lernen (ML) für die Datenverarbeitung. IDP kann Daten aus strukturierten und semi-strukturierten Dokumenten wie Rechnungen, Aufträgen und Anwendungsformularen extrahieren und validieren. Durch die Implementierung von Gen AI kann IDP über die Prozessvalidierung hinaus den Kontext und den Zweck eines Dokuments verstehen und interpretieren, wie diese Daten verwendet werden sollten, was Ihnen eine schnellere Markteinführung ermöglicht.

Gen-AI verbessert jede Phase des Automatisierungsentwicklungszyklus – von der Prozesserkennung bis zur -erstellung, dem laufenden Management und der Überwachung. SS&C Blue Prism ist eine Partnerschaft mit AWS eingegangen, um sichere und private IA-Lösungen zu entwickeln, die Gen-AI für Großunternehmen beinhalten.

AI Automation ist sehr vielseitig. Sie kann Unternehmen helfen, ihre Effizienz zu steigern, Fehler zu reduzieren und ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern. Sehen wir uns einmal einige Branchen-Anwendungsfälle an:

Was sind Beispiele für die AI-Automatisierung?

• Kundenservice: Nehmen wir an, ein Kunde hat ein Problem und sucht nach einer sofortigen Lösung. AI-gestützte Lösungen können Kundenbeschwerden schnell lösen oder Probleme bei komplizierteren Fällen an einen Service-Mitarbeiter weiterleiten – so können Sie sicherstellen, dass Ihre Kunden einen reibungslosen Weg zur Lösung finden.
• Finanzdienstleister und Bankwesen IA kann den Kreditprozess digitalisieren und administrative Prozesse wie die Überprüfung der Kundenidentität (KYC) und das Reporting zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML) optimieren. AI-Algorithmen können Transaktionsdaten in Echtzeit analysieren, um ungewöhnliche Muster und potenziell betrügerische Aktivitäten zu erkennen.
• Versicherungswesen: IA kann viele Routineaufgaben im Versicherungswesen rationalisieren, z. B. Genehmigungen, Schadensbearbeitung, Compliance und Betrugserkennung. Digital Worker können unstrukturierte Daten aus mehreren, völlig voneinander unabhängigen Quellen automatisch erfassen und relevante Berichte an die zuständigen Sachbearbeiter senden, um den Entscheidungsprozess zu beschleunigen.
• Fertigung: Mit AI-gestützter Analytik können Hersteller ungeplante Ausfallzeiten reduzieren und ihre Effizienz und Produktqualität verbessern. AI kann Supply-Chain-Daten analysieren, um Lagerbestände und Vertriebswege zu optimieren. IA hilft auch bei der vorausschauenden Wartung, indem sie Verlangsamungen identifiziert, die zu Ertragsverlusten führen.
• Gesundheitswesen: Die Automatisierung kann den Patienten bei der Terminbuchung helfen und unterstützt das Klinikpersonal bei der Organisation von Krankenakten und der jeweiligen Krankengeschichte der Patienten. AI kann bei medizinischen Diagnosen helfen, indem sie medizinische Aufnahmen wie Röntgenbilder und MRTs analysiert. Ärzte können damit Probleme erkennen und Patienten schneller die richtige Behandlung zukommen lassen können.

GenAI ist ein sich ständig weiterentwickelnder Bereich, der Unternehmen viele Möglichkeiten bietet. Erweitern Sie Ihre Automatisierungspläne mit Generative AI-Anwendungsfällen.

Der Grund, warum immer mehr Unternehmen auf die AI-gestützte Automatisierung setzen, liegt in den geschäftlichen Vorteilen. Die enorme Rechenleistung von AI erhöht die Geschwindigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit Ihrer Automatisierungen und hilft Ihnen, einen besseren Return on Investment (ROI) zu erzielen.

Produktivität des Teams

Ein automatisierter AI-Assistent unterstützt die Arbeit Ihres Teams, indem er AI-Anwendungsfälle systemübergreifend umsetzt – von der Zusammenfassung von Inhalten bis hin zur Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung. AI-Systeme können rund um die Uhr große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten.

Kundenerlebnis

Automatisierte Systeme liefern qualitativ hochwertigere, zuverlässigere und einheitlichere Ergebnisse – sei es beim Kundenservice, bei Produkten oder bei einer Reihe von Dienstleistungen.

Skalierbarkeit und Integration

Durch die Implementierung guter Daten kann Ihre GenAI Ihren Betrieb schnell ausbauen und gleichzeitig Sicherheit und Compliance gewährleisten. Sie kann natürliche Sprache verwenden, um systemübergreifend Automatisierungsanfragen zu stellen und personalisierte, zusammengefasste Inhalte für einen leichteren Zugang zu relevanten Informationen generieren.

Kostensenkung

Automatisierte Systeme tragen dazu bei, die Einheitlichkeit und Genauigkeit zu verbessern und die Ressourcenzuweisung zu optimieren, was wiederum die Produktivität steigern und die mit Doppel- und Nacharbeiten verbundenen Kosten senken kann.

Digitale Transformation

Generative AI verändert die Art der Arbeit und bietet Menschen die Möglichkeit, ein neues Verständnis für die Automatisierungsprozesse in Ihrem Unternehmen zu gewinnen. GenAI ermöglicht es Entwicklern, die keine Techniker sind, mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache schnell Automatisierungen zu erstellen, die den Best-Practice-Richtlinien und Vorschriften entsprechen.

Es gibt viele Arten von Artificial-Intelligence-Software. Bevor Sie sich für ein Automatisierungstool entscheiden, sollten Sie überlegen, welche geschäftlichen Ziele Sie verfolgen und welche Art von Prozessen Sie automatisieren möchten. Sehen wir uns einige wichtige Aspekte der AI-Automatisierungssoftware an.

Grundlagen-Modell

Grundmodelle sind vortrainierte Modelle, die als Grundlage für eine breite Palette von NLP- und anderen AI-Aufgaben dienen. Diese Modelle werden in der Regel anhand großer Text- und Datenmengen trainiert, sodass sie lernen können, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren, und für bestimmte Anwendungen fein abgestimmt werden können.

Ein Beispiel für die Entwicklung eines Grundmodells ist der generative Pre-Trained Transformer (GPT-3), der 2020 von OpenAI veröffentlicht wurde.

Cloud-Dienste

Die Cloud-Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, verzögerungsfrei zu arbeiten oder sich auf spezifische Fähigkeiten zu verlassen, während gleichzeitig ein hohes Maß an Sicherheit und Governance gewährleistet wird. Die Cloud-Implementierung zielt darauf ab, die Gesamtbetriebskosten zu senken, damit Unternehmen ihr Automatisierungsprogramm vollständig in der Cloud bereitstellen, unterstützen und aktualisieren können. Viele Cloud-Anbieter bieten auch hybride Cloud-Bereitstellungsoptionen an.

Ein Beispiel ist die SS&C | Blue Prism® Cloud, die IA und Cloud kombiniert, um so eine vollständig gehostete und verwaltete Plattform aus der Microsoft Azure- oder AWS-Cloud bereitzustellen.

SS&C | Blue Prism® Next Generation ist unsere Cloud-native IA-Plattform, die es Ihnen ermöglicht, Ihre digitalen Mitarbeiter über eine einzige, einheitliche Plattform einzusetzen, um die Verwaltung im gesamten Unternehmen zu vereinfachen.

AI-gestützte Lösungen, insbesondere GenAI sind wachsende technologische Innovationen. Da sich die Vorschriften für diese Technologien weiterentwickeln, muss Ihr Unternehmen vor der Anwendungsbereitstellung unbedingt die Compliance und Datensicherheit gewährleisten. Hier sind einige Punkte, die Sie beachten sollten:

• Qualitätsmodell: Integration mit hochwertigen „großen Sprachmodellen“ (LLMs) für Unternehmen, die Ihre Daten schützen können.
• Human in the Loop: Richten Sie für AI-gestützte Automatisierungen eine menschliche Aufsicht ein, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse korrekt sind und Ihren Geschäftsmodellen entsprechen.
• Kontinuierliche Überwachung: Richten Sie Prüfpfade für Ihre Automatisierungen ein und verfolgen Sie Benutzeraktivitäten, um unbefugten Zugriff zu verhindern und Compliance zu gewährleisten.
• Legen Sie Parameter fest: Vergewissern Sie sich, dass Sie den richtigen Benutzern Zugang gewähren, damit Ihre Daten und die Daten Ihrer Kunden sicher bleiben.
• AI-Governance: Überwachen Sie Ihre AI-Aktivitäten, einschließlich der Dokumentation des AI-Modells und der Auditing-Pipelines, um nachverfolgen zu können, wie Ihre AI trainiert und getestet wird, wie sie sich während ihres gesamten Lebenszyklus verhält und welche möglichen Gefahren bestehen. AI-Governance ist besonders in stark regulierten Branchen wichtig, da sie hilft, Geldbußen zu vermeiden und Transparenz zu gewährleisten.

Finden Sie heraus, wie Sie sich mit unserem GenAI-Leitfaden auf diese nächste Entwicklungsstufe vorbereiten können.

Wir haben erfahren, dass die AI-Automatisierung – oder Intelligent Automation – die kognitiven „Denkfähigkeiten“ der AI in Verbindung mit der „Aufgabenausführung“ von RPA nutzt, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Mit dem Aufkommen von GenAI haben sich die Möglichkeiten der Automatisierung noch einmal deutlich erweitert.

Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse für mehr Automatisierung mit AI:

• Sorgen Sie in Bezug auf Ihre AI-Trainingsmodelle für AI-Governance und eine gute Datensicherheit und -qualität.
• Überlegen Sie, in welchen Fällen Intelligent Automation in Ihrem Unternehmen eingesetzt werden kann und wie Sie am besten davon profitieren können.
• Entwickeln Sie vor der Implementierung einen Plan für Ihre Automatisierung.