Wahrscheinlich haben Sie den Begriff Intelligent Automation (IA) schon oft gehört. Es handelt sich um eine Form der kognitiven Automatisierung, die Business Process Management (BPM), Artificial Intelligence (AI) und Robotic Process Automation (RPA) kombiniert, um Workflows durchgängig zu automatisieren.

Mit dem Aufkommen von GenAI möchten nun viele Unternehmen neue Technologien mit bestehenden Automatisierungslösungen nutzen, um stärker davon zu profitieren und gleichzeitig die AI-Compliance und AI-Governance zu gewährleisten.

Das bringt einige interessante Neuerungen für die AI-Automatisierung, die wir uns im Folgenden genauer ansehen wollen. Aber lassen Sie uns zuerst das Handbuch aufschlagen:

• Generative AI (oder kurz GenAI) kann anhand von Trainingsdaten neue Inhalte wie Bilder, Videos und Texte erstellen.
• Mit RPA lässt sich menschliches Handeln nachahmen, um regelbasierte, repetitive Aufgaben auszuführen.
• AI-Systeme simulieren menschliche Intelligenz, um Entscheidungen zu treffen.
• BPM koordiniert Systeme, Mitarbeiter und Digital Worker.
• Algorithmen desmaschinellen Lernens können aus Daten lernen.
• Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein AI-Unterbereich und ermöglicht virtuellen Assistenten oder AI-Chatbots, mit Menschen zu kommunizieren.

Wir haben den Unterschied zwischen Generative AI und Predictive AI genauer untersucht. Wir haben uns auch mit RPA und maschinellem Lernen (ML) befasst und wie Sie sich auf GenAI vorbereiten können. Sehen wir uns nun an, wie GenAI und maschinelles Lernen einzeln sowie als Teil eines Systems funktionieren. Darum geht es in diesem Leitfaden:

• wie GenAI und ML zusammenarbeiten können
• Unterschiede zwischen GenAI und ML
• wie Sie mit ML Ihre Geschäftsprozesse verbessern

Ist Generative AI dasselbe wie Maschinelles Lernen?

ML ist eine Komponente innerhalb von GenAI.

Ein Beispiel: Wenn Intelligent Automation (IA) das Auto ist, ist maschinelles Lernen (ML) der neue Fahrer, der mit GPS seinen Weg findet. Stellen Sie sich das GPS als Ihr „großes Sprachmodell“ (Large Language Model, LLM) vor, mit dem Sie Ihre GenAI-Modelle mit riesigen Datensätzen trainieren. Trainingsdaten von hoher Qualität stellen sicher, dass Ihr Auto (also die IA) nicht falsch abbiegt, in keiner Sackgasse landet oder irgendwo abstürzt.

Das Tolle an ML ist, dass es aus bisherigen Erfahrungen lernt. Um zu unserem Beispiel zurückzukehren: Es ist wie beim Autofahren. Je länger der neue Fahrer (also Ihre ML-Lösung) im Einsatz ist und in den gleichen Gebieten fährt, desto besser kann er selbstständig neue, schnellere Routen finden.

Wenn man dann noch GenAI hinzufügt, erhält man ein selbstfahrendes Auto. GenAI übernimmt den Computer des Autos und lernt die besten Routen (genau wie der Fahrer) – alles ohne Eingreifen eines Mitarbeiters. Der Fahrer kann sich dann anderen Aktivitäten, z. B. ein Buch lesen, ein Geschäftstelefonat führen oder ein Nickerchen machen (irgendwann, hoffen wir zumindest, die Technologie für selbstfahrende Autos ist noch nicht ganz so weit).

Was ist der Unterschied zwischen Maschinellem Lernen und Generative AI?

Maschinelles Lernen ist ein AI-Unterbereich. ML analysiert Daten mit Algorithmen, lernt daraus und trifft dann fundierte Entscheidungen auf Grundlage dieser Daten. Mit ML müssen Sie nicht jede Regel explizit programmieren, um Ihrem Computer mitzuteilen, wie er sich verhalten soll. ML-Algorithmen lernen und verbessern sich automatisch anhand ihrer Erfahrungen. Dafür erkennen die Algorithmen mit statistischen Techniken Muster sowie Beziehungen zwischen Input und Output.

GenAI eine AI-Variante, die mit Techniken des maschinellen Lernens neue Inhalte erstellt. GenAI-Modelle lernen Muster und Beziehungen in einem Datensatz so gut, dass sie neue Daten erstellen können, die den Trainingsdaten ähneln.

Mit anderen Worten: Der Schwerpunkt von GenAI ist das Erstellen von Inhalten, während es bei ML vor allem um das Lernen geht. Zugleich unterstützt ML die GenAI beim Schaffen neuer Inhalte.

Was sind typische Anwendungsfälle für GenAI?

Sehen wir uns mal einige Anwendungsfälle aus der Branche an.

• Marketing: Dieser Bereich ist für viele sehr interessant. GenAI kann Bilder, Videos oder Musik erstellen und Designer sogar mit Ideen inspirieren, z. B. bei der Gestaltung von Logos oder Designs.
• Gesundheitswesen: Ärzte erhalten Unterstützung bei frühzeitigen Diagnosen, z. B. Radiologen bei der Krebserkennung in medizinischen Bildern. GenAI ist ideal zum Lesen großer, unstrukturierte Daten, um Anomalien schneller und besser als ein Mensch zu erkennen.
• Banken und Finanzdienstleister: Finanzexperten können leichter Betrugsfälle frühzeitig erkennen oder werden beim Portfolio-Management unterstützt.
• IT: Entwickler können schneller programmieren und von GenAI Code erstellen lassen, wobei GenAI eine große Datenbank von Programmiertechniken nutzt.

Sie möchten mehr erfahren? Lesen Sie unseren Blog-Beitrag zu Anwendungsfällen für Generative AI.

Was sind die Vorteile der generative AI?

Wahrscheinlich werden in den kommenden Jahren noch viele weitere Vorteile von GenAI dazu kommen. Einige der interessantesten Benefits derzeit sind:

• Förderung der Kreativität: GenAI erweitert die menschliche Kreativität mit neuen Inspirationen. Sie müssen lediglich etwas eingeben und erhalten vielfältigen Ergebnisse, die die Kreativität anregen.
• Automatisierung monotoner Aufgaben: Mit IA als sicherem Prozess-Wrapper für GenAI können Sie repetitive Aufgaben automatisieren, um Zeit und Ressourcen für Ihr Unternehmen zu sparen.
• Kostensenkungen: GenAI kann Workflows optimieren, um Mitarbeiter zu entlasten und Ressourcen sinnvoller einzusetzen.
• Datensynthese: GenAI kann synthetische Daten erstellen, um bestehende Datensätze zu erweitern oder Szenarien für das Training von AI-Modellen zu simulieren.
• Bessere Entscheidungsfindung: GenAI kann mit Insights, Empfehlungen und Alternativen die Entscheidungsfindung unterstützen oder sogar Simulationen, Prognosen und Szenarien erstellen.

Was sind typische Anwendungsfälle für maschinelles Lernen?

ML gibt es schon seit einiger Zeit und dient in unterschiedlichsten Branchen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und als Arbeitshilfe. Was sind also einige Anwendungsbereiche für maschinelles Lernen?

• Bilderkennung: ML kann Objekte, Personen oder Szenen für Anwendungen wie die Gesichtserkennung für Überwachungssysteme identifizieren.
• Prognosen: Vor GenAI nutzten Unternehmen ML für Prognosen zum Bedarf, zum Umsatz, zur Kundenabwanderung oder für ein effektiveres Bestandsmanagement.
• Empfehlungen: ML kann personalisierte Produktempfehlungen für Online-Käufer oder Musikempfehlungen liefern, die persönliche Vorlieben bedient.
• Erkennung von Anomalien: Dank der Fähigkeit, Muster zu analysieren und zu verstehen, ist ML für die Erkennung von ungewöhnlichem Verhalten oder abweichenden Daten wie geschaffen. Dies kann nützlich sein, um im Finanzwesen Betrugsversuche oder in der Fertigung Geräteausfälle zu erkennen.

Was sind die Vorteile von maschinellem Lernen?

Zahlreiche Branchen und Sektoren dürften von maschinellem Lernen stark profitieren. Gemeinsam mit den vielen Möglichkeiten der IA lässt sich sogar noch viel mehr erreichen.

• Einfache Erkennung von Trends und Mustern: ML kann große Datenmengen überprüfen und so Trends identifizieren, die viele von uns vielleicht gar nicht bemerken würden. Dies hilft Mitarbeitern, ihre Arbeit effektiver zu erledigen und gewährleistet hochwertige Datenauswertungen.
• Personalisierung: ML personalisiert Erfahrungen für Benutzer: Die Technologie analysiert deren Verhalten, Vorlieben und Interaktionen und kann ihnen auf dieser Grundlage ein maßgeschneidertes Erlebnis bieten.
• Effizienz und Optimierung: ML-Algorithmen optimieren Prozesse und Workflows, indem sie Engpässe und Ineffizienzen aufzeigen. Unternehmen können so leichter Prozesse automatisieren.
• Kostensenkungen: Wie GenAI kann ML auch Unternehmen Kostensenkungen eröffnen – z. B. durch die Automatisierung von Aufgaben oder Einsparungen bei den Betriebskosten.
• Skalierbarkeit: ML-Systeme lassen sich skalieren, um große Datenmengen und Benutzerdatenbanken zu verarbeiten. Dadurch sind diese Systeme für jede Unternehmensgröße geeignet.
• Risikomanagement: ML kann Risiken minimieren, z. B. durch Identifizierung möglicher Betrugsversuche, Ausfallprognosen oder Bewertungen der Kreditwürdigkeit.

Ein gutes Team: Maschinelles Lernen und GenAI

GenAI braucht ML, um zu funktionieren. Gleichzeitig ist GenAI die nächste Evolutionsstufe einer langjährigen digitalen Technologie. ML-Algorithmen sind ideal zur Personalisierung, weil sie Muster verstehen – und GenAI nutzt diese Fähigkeit, um neues Material zu erstellen (oder in der Fachsprache: zu synthetisieren).

Werfen wir einen Blick darauf, was noch alles in diesem Power-Team steckt. Die Zukunft

In vielerlei Hinsicht werden Technologien wie GenAI erst durch ML möglich – und zugleich umfasst GenAI viele Funktionen des maschinellen Lernens. In einigen Jahren werden wir uns wahrscheinlich mit einer anderen kognitiven Technologie befassen und uns fragen, wie wir dorthin gekommen sind. Ideal wäre, wenn GenAI den Brückenschlag zwischen menschlichen Aspekten und digitalen Möglichkeiten schafft: uns von lästigen Aufgaben befreien und zugleich unsere Kreativität, unseren Innovationsgeist und unsere Interessen fördern.

Im Wesentlichen steckt hinter Intelligent Automation und GenAI die Idee, weiterhin eine zukunftsorientierte Perspektive zu fördern. Und genau darum geht es bei SS&C Blue Prism. Wir glauben, dass Technologie grenzenlos ist – und nur durch die menschliche (und maschinelle) Vorstellungskraft limitiert wird. Auch wenn uns diese Technologien heute unglaublich modern vorkommen: In zehn Jahren wird das alles ganz anders aussehen. Wir können Unternehmen wie Ihres deshalb nur ermutigen, bei GenAI und Automatisierung in größeren Maßstäben zu denken. „Think bigger“ lautet das Motto.