In letzter Zeit hört man immer mehr über AI – sie scheint die Welt im Sturm zu erobern, und das wirft folgende Frage auf: Was wäre, wenn Computer nicht nur für uns, sondern auch wie wir arbeiten könnten – und das mit besseren Ergebnissen? Was wäre, wenn Computer Entscheidungen treffen, Probleme lösen, intelligente Gespräche führen, Entwürfe schreiben oder Bilder erzeugen könnten?

Und zu guter Letzt: Wie können wir KI nutzen, um unser Leben einfacher zu machen und erfolgreicher zu werden?

Oft werden Robotic Process Automation (RPA) und Artificial Intelligence (AI) als separate Themengebiete betrachtet. Doch angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Automatisierungstechnik ist das nicht mehr angebracht. AI verändert die RPA zum Besseren.

Während RPA derzeit alle Marktprognosen übertrifft, schafft AI weiterhin beachtlichen Mehrwert. Laut den Prognosen von Forrester für das Jahr 2023 werden 10 % der Fortune-500-Unternehmen Inhalte mit AI-Tools erstellen. Und das ist erst der Anfang.

AI ist eine kognitive Lerntechnologie mit grenzenlosem Potenzial, das von kognitiven Algorithmen bis hin zu AI-gestützter industrieller Innovation reicht. Und intelligente Automatisierung (IA) kombiniert künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen (ML) und robotergestützte Prozessautomatisierung mit anderen Technologien, um die Automatisierung mithilfe einer Digital Workforce durchgängig zu skalieren.

Sowohl RPA als auch AI haben einzeln ihre ganz besonderen Vorteile, aber um hochoptimierte Geschäftsprozesse zu gewährleisten, müssen Sie die beiden miteinander verknüpfen; denn nur so lässt sich in Ihrer Organisation eine umfassende intelligente Automatisierung umsetzen. RPA konzentriert sich auf die regelbasierte Automatisierung von Einzelaufgaben, insbesondere von sich wiederholenden Aufgaben, und AI ist eine Simulation menschlicher Intelligenz durch Computersysteme – und das bedeutet, dass die beiden Systeme großes Potenzial haben, wenn sie interagieren.

Was ist der Unterschied zwischen AI und RPA?

Bei der Robotic Process Automation (RPA) werden Software-Roboter eingesetzt, um relativ simple, repetitive Geschäftsprozesse zu automatisieren. Sie ahmen menschliche Handlungen nach, um Mitarbeiter zu entlasten. Das wiederum kann die Motivation und das Engagement Ihrer Mitarbeiter stärken, die sich folglich auf interessantere, kognitive Aufgaben konzentrieren können. RPA erledigt automatisierte Aufgaben effizient und fehlerfrei und handelt streng nach den Anweisungen, für die sie programmiert wurde.

Artificial Intelligence (AI) ist in der Lage, sich Wissen anzueignen, also zu „lernen“, Schlussfolgerungen zu ziehen und Fehler und Effizienzmängel zu erkennen und zu korrigieren. Innerhalb der AI-Technologien gibt es eine Vielzahl von Anwendungen, darunter maschinelles Lernen (ML), optische Zeichenerkennung (OCR), Spracherkennung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP).

Durch die Einführung von AI-gesteuerten RPA-Robotern erhalten Sie intelligente Digital Worker, die kontextbezogenen Regeln folgen und „dazulernen“ können. Digital Worker können auf verschiedenen Automatisierungsebenen arbeiten: eigenständig und „unbeaufsichtigt“ oder zusammen mit Ihren Mitarbeitern, also „beaufsichtigt“.

Digital Worker arbeiten ohne Pausen, optimieren damit die Mitarbeiter-Workflows, reduzieren die Fehlerquote, steigern die Produktivität und erhöhen die Kundenzufriedenheit dank schnellerer Serviceleistungen.

In den vier wichtigsten Bereichen, in denen künstliche Intelligenz und robotergestützte Prozessautomatisierung rasch voranschreiten – Chatbots, unstrukturierte Inhalte, IoT-Sensoren und Analytik –, geht es vorwiegend darum, mehr und bessere Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen, denn damit werden Robotersysteme „intelligenter“.

RPA undAII werden zu einer Digital Workforce kombiniert, die unschlagbar ist.

Warum sind unstrukturierte Daten für die intelligente Prozessautomatisierung so wichtig?

Unstrukturierte Daten haben im Bereich der Automatisierung unschätzbares Potenzial. Viele Unternehmen verfügen über unstrukturierte Daten im Umfang von Dutzenden oder Hunderten Terabytes. Unternehmen suchen daher nach bewährten Lösungen, um die Nutzung dieser unstrukturierten Informationen zu beschleunigen und das volle Potenzial der intelligenten Robotic Process Automation auszuschöpfen.

Um die Prozesslücke zu schließen, liegt der Schwerpunkt nach wie vor auf der Analytik, wobei fast die Hälfte aller Unternehmen plant, eine Kombination aus AI und Automatisierungssoftware einzusetzen, um eine Digital Workforce für ihre Geschäftsabläufe ins Leben zu rufen.

Verwendung unstrukturierter Daten im RPA-Prozess

Denken Sie an die folgenden Szenarien im Zusammenhang mit RPA-Prozessen unter der Verwendung von unstrukturierten Daten:

• Wenn Sie Dokumente anhand der Vorgaben eines bestimmten Kunden klassifizieren müssen
• Wenn das Verständnis von Dokumentinhalten wichtig ist
• Wenn vor dem Extrahieren von Informationen logisches Denken eingesetzt werden muss
• Wenn Sie Zusammenhänge zwischen den zu extrahierenden Daten ermitteln müssen, um sie im Prozess verwenden zu können

In den oben genannten Szenarien erweitert und verbessert die Zusammenarbeit zwischen AI und RPA die Reichweite der intelligenten Automatisierung, indem unstrukturierte Daten verstärkt genutzt werden können.

AI macht alle relevanten Daten für die RPA sofort nutzbar und handlungsrelevant. Sie analysiert, kategorisiert und extrahiert relevante Informationen aus unstrukturierten Daten (z. B. Textpassagen aus verschiedenen Geschäftsregeln, Dokumente, Bestellungen, Rechnungen, E-Mails, Umfrageberichte, Formulare usw.), um diese zu bereinigen und für die Robotic Process Automation zu organisieren.

Wie arbeiten AI und RPA zusammen?

Wenn Sie RPA und AI kombinieren, erhalten Sie intelligente Prozessautomatisierung oder intelligente Automatisierung (IA). IA kombiniert diese Komponenten und fügt maschinelles Lernen und andere AI-basierte Automatisierungslösungen hinzu, um Arbeitsabläufe zu optimieren, Prozesse zu straffen und eine vollständige digitale Transformation im Unternehmen zu bewirken.

Intelligente Automatisierungssoftware macht RPA-Roboter zu einer Digital Workforce, die durch kognitive Automatisierung angetrieben wird und immer komplexere Aufgaben bearbeiten kann.

RPA und maschinelles Lernen

Mit Hilfe von KI können RPA-Roboter zusätzlich mit einer gewissen Entscheidungsfähigkeit ausgestattet werden. Mit maschinellem Lernen (ML) können diese Bots Probleme lösen und Verbesserungsvorschläge machen.

Maschinelles Lernen ist jener KI-Bereich, in dem Daten und Algorithmen genutzt werden, um menschliches Lernen zu imitieren und dadurch Bots kontinuierlich zu verbessern. Mit Modellen zum maschinellen Lernen können diese KI-gesteuerten Software-Roboter bei Prognosen und Vorhersagen helfen.

KI und RPA arbeiten zusammen

KI ist die perfekte Ergänzung zu RPA, um unstrukturierte Daten zu analysieren, zu kategorisieren und zu extrahieren und damit den Output komplexer, erfolgskritischer RPA-Workflows zu verbessern.

Gleichzeitig ist RPA ein wichtiger Mechanismus, der die Einführung einer effektiven Automatisierung mit kognitiven Fähigkeiten in großem Umfang ermöglicht.

Unternehmen können die Vorteile beider Technologien nutzen, indem sie eine vollständige Plattform für die Automatisierung von End-to-End-Prozessen einsetzen und vom Mehrwert dieser intelligenten Funktionen profitieren.

Die Integration von Expert System in die Plattform von SS&C Blue Prism für die Automatisierung robotergestützter Prozesse führt dank AI zu einer verbesserten Arbeitseffizienz und -produktivität, während gleichzeitig ein höheres Maß an Genauigkeit beim Zugriff auf unstrukturierte Daten erreicht wird. Dadurch wird die Geschäftsautomatisierung auf neue strategische Bereiche ausgedehnt, da auch jene Aufgaben automatisiert werden können, die früher nur Menschen vorbehalten waren.

Was sind gute Beispiele für den Einsatz von RPA und AI?

Es gibt unzählige Beispiele dafür, wie AI die Fähigkeiten von RPA-Bots steigert. Hier sind einige konkrete Anwendungsfälle:

• E-Mail-Management: Roboter können E-Mail-Daten nach Dringlichkeit und spezifischen Problemen usw. durchsuchen und wichtige Informationen extrahieren, um schnellere Antwortzeiten und eine einfachere Organisation von Themen zu ermöglichen.

• Rechnungsbearbeitung: Dank AI-gesteuerter Roboter für die Zahlungsverarbeitung wird die Bearbeitungszeit für Rechnungen drastisch verkürzt und die Fakturierung wesentlich präziser.
• Finanztransaktionen: RPA und AI können gemeinsam die Sicherheit und Genauigkeit von Finanztransaktionen gewährleisten, indem sie beispielsweise die Daten eines bestimmten Nutzers aus verschiedenen Quellen erfassen und durch Scannen nach untypischen Aktivitäten potenziellen Betrug erkennen. Das maschinelle Lernen hilft bei der Vorhersageanalyse, indem basierend auf früheren Erfahrungen bei künftigen Transaktionen Unstimmigkeiten erkannt werden, die ein Warnsignal sein können.
• Kommunikationserlebnis: Sie können Ihre Bots einsetzen, um die Mitarbeiter- und Kundenkommunikation auf Verbesserungsmöglichkeiten hin zu überprüfen, ohne etwas zu übersehen. Probleme können damit rasch behoben werden. Dies ist sowohl für Mitarbeiter als auch für Kunden von Vorteil.

Welche Vorteile bieten RPA und AI?

Da Sie jetzt mehr darüber wissen, was RPA und AI sind und wie diese Systeme effektiv zusammenarbeiten können, gibt es nur noch eines zu tun: über die Vorteile zu sprechen! Digital Worker haben das Potenzial, eine gute Automatisierung noch besser zu machen.

Die folgende Liste ließe sich beliebig fortsetzen, aber hier ist unsere Zusammenfassung der vier wichtigsten Vorteile, die Sie mit RPA und AI erzielen können:

• Höhere Mitarbeiterzufriedenheit: Mitarbeiter werden von langweiligen Aufgaben befreit, sodass sie sich wichtigeren, komplexeren Projekten widmen können.
• Effizienz: Prozesse werden gestrafft, sodass Ergebnisse schneller erzielt und umgesetzt werden können.
• Präzision: Dank der Automatisierung von Prozessen werden menschlichenFehler vermieden, was die Effizienz steigert.
• Konsistenz und Compliance: Es treten weniger Fehler auf und Aufgaben werden regelkonform erledigt; dank der Digital Worker gibt es klare Audit-Trails, die sicherstellen, dass Ihre Compliance-Anforderungen stets eingehalten werden.