Unternehmen streben stets danach, ihre Automatisierungsprozesse zu optimieren, indem sie sie intelligenter und effizienter machen. Da es jedoch diesbezüglich keine universelle Einheitslösung gibt, müssen Betriebe sich im Rahmen ihrer Automatisierungsreise mit individuell anpassbaren und skalierbaren Lösungen auseinandersetzen. Mithilfe von End-to-End-Automatisierung kann beinahe jeder Teilaspekt der Produktion automatisiert werden, was menschliche Fehler reduziert und sämtliche Prozesse beschleunigt. In diesem Artikel erklärt Neil Ballinger, Leiter der EMEA-Region bei EU Automation, dem Zulieferer für Automatisierungsbauteile, wie man durch die Kombination aus Prozessautomatisierung und künstlicher Intelligenz intelligente Automatisierung erreichen kann. 

Bei der intelligenten Automatisierung (IA) wird robotergestützte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA) mit künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert, um eine rasche End-to-End-Automatisierung der Geschäftsprozesse zu erreichen und den Betreibern zu ermöglichen, die Digitalisierung ihres Unternehmens zu beschleunigen und zu verbessern. IA unterstützt sämtliche Prozesse im Automatisierungszyklus und entwickelt diese in Übereinstimmung mit den neuen digitalen Anforderungen, ohne dass dafür vorgegebene Anweisungen und strukturierte Dateneingaben erforderlich sind.

Auf der Workflow-Ebene ermöglicht IA Unternehmen außerdem, ihre Möglichkeiten völlig neu zu konzeptionieren und zu gestalten, indem sie das Verhältnis zwischen Robotern, Menschen und Arbeitsprozessen optimieren. Die Zuweisung banaler und repetitiver Aufgaben an Roboter führt dazu, dass menschliche Mitarbeiter ihre frei gewordenen Kapazitäten und damit ihre einzigartigen menschlichen Fähigkeiten anderweitig nutzbringender einsetzen können. Im Folgenden sehen wir uns nun an, wie intelligente End-to-End-Automatisierung strukturiert ist.

Robotergestützte Prozessautomatisierung

Ausgangspunkt für die Umsetzung intelligenter End-to-End-Automatisierung in Ihren Workflow-Abläufen ist die robotergestützte Prozessautomatisierung. Der Hauptzweck von RPA ist die Reduzierung menschlicher Eingaben in Computeranwendungen, damit die Mitarbeiter die Möglichkeit haben, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die für das Unternehmen wertvoller sind, beispielsweise auf die Verbesserung der Kundeninteraktion oder die Entwicklung von Geschäftsstrategien. Robotergestützte Prozessautomatisierung ist nicht dafür konzipiert, um menschenähnliche Intelligenz nachzubilden, sondern soll vielmehr rudimentäre menschliche Aufgaben imitieren. 

Bei RPA handelt es sich um ein Softwareprogramm, das auf dem Computer oder dem mobilen Endgerät eines Mitarbeiters läuft und eine Sequenz von Befehlen generiert, die dann unter Einhaltung eines Katalogs an Geschäftsregeln von Bots ausgeführt werden. Diese Bots, auch Softwareroboter genannt, sind in der Lage, ohne Abstriche bei Präzision und Effizienz rund um die Uhr zu arbeiten, was einen wichtigen Beitrag zur Reduktion von Fehlern darstellt, die menschlichen Mitarbeitern immer wieder unterlaufen können. 

 Derartige Software kann genutzt werden, um Workflows, Infrastruktur und Backoffice-Prozesse zu automatisieren, die üblicherweise sehr arbeitsintensiv sind. Dieses Instrument interagiert mit der bestehenden IT-Infrastruktur und erfordert keine komplexe Systemintegration. Damit bietet RPA eine rasch umsetzbare und kosteneffiziente Lösung für Unternehmen, um ihren Digitalisierungsprozess zu beginnen. Darüber hinaus ist die robotergestützte Prozessautomatisierung skalierbar: Wenn ein Prozess verändert wird, kann die Software durch Umschreiben einiger Zeilen des Softwarecodes einfach angepasst werden.

Intelligente Automatisierung

Während das Funktionsprinzip von RPA darauf basiert, menschliche Aktivitäten zu imitieren, simuliert künstliche Intelligenz menschliches Verhalten, um intelligente Entscheidungen zu treffen und Lösungen für komplexere Aufgaben zu finden. KI-gestützte Instrumente sind in der Lage, automatisiert die Arbeitsaktivitäten menschlicher Mitarbeiter zu beobachten, optimale Workflow-Abläufe zu identifizieren und Automatisierungspfade vorzuschlagen. So können KI-gestützte Plattformen beispielsweise nützliche Informationen aus unstrukturierten Daten in Form von Chat-Unterhaltungen, Audio- und Videodateien extrahieren, was für die Umsetzung intelligenter End-to-End-Automatisierung unumgänglich ist. 

Darüber hinaus kann die Integration von maschinellem Lernen zu deduktiven Analysen und prädiktiven Entscheidungen beitragen, die sich zunehmend den Ergebnissen annähern, die von Menschen erwartet werden können. Historische Daten und verschiedene Algorithmen erlauben es Maschinen, dazuzulernen, und dienen als Informationsgrundlage für zukünftige Entscheidungen. 

Durch die Kombination von RPA mit kognitiven Technologien wie maschinellem Lernen und KI sind Unternehmen in der Lage, übergeordnete Aufgaben zu automatisieren, für die früher menschliches Urteilsvermögen erforderlich war. RPA stellt eine hervorragende Ergänzung zu KI dar, denn RPA liefert nützliche Erkenntnisse, die dann in weiterer Folge von KI zur Lösung komplexer Fälle herangezogen werden können. Diese Art der intelligenten Automatisierung wird Unternehmen nicht nur dabei helfen, ihre Prozesse zu optimieren und ihre Workflow-Abläufe effizienter zu gestalten, sondern sie auch dabei unterstützen, in einer sich ständig verändernden digitalisierten Umgebung, in der stets die innovativsten Lösungen gefragt sind, wettbewerbsfähig zu bleiben. 

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