Intelligente Automatisierung ist weiterhin einer der Top-Technologietrends im Jahr 2021.
In unserem digitalen Zeitalter ist Effizienz wichtiger denn je. Auch wenn viele Unternehmen ihr Front-Office (das, was für den Kunden sichtbar ist) digitalisiert haben, ist ihr Back-Office oft sehr veraltet. So können Sie als Kunde problemlos ein Online-Formular ausfüllen, um einen Verbraucherkredit zu beantragen oder einen Versicherungsanspruch geltend zu machen. Trotzdem dauert es oft noch mehrere Tage, bis Ihre Anfrage tatsächlich bearbeitet wird, weil selbst grundlegende Aufgaben wie die Überprüfung der Vollständigkeit der Informationen immer noch manuell erledigt werden.
In der heutigen Zeit möchten Kunden solch eine Wartezeit von ihrer Bank, ihrem Versicherer oder ihrem Steuerberater aber nicht mehr akzeptieren. Daher überrascht es nicht, dass es die intelligente Automatisierung zum zweiten Jahr in Folge auf Gartners Liste der Top Strategic Technology Trends for 2021 geschafft hat.
Was also ist „intelligente Automatisierung“ und wie kann sie Ihrem Unternehmen helfen?
Was ist intelligente Automatisierung?
Die Arbeitswelt ist bereits mit dem Automatisieren einfacher, sich wiederholender Aufgaben dank klassischer regelbasierter Automatisierung durch RPA-Tools vertraut. Dabei werden bestimmte Regeln in einem Computerprogramm fest kodiert. Ein solches Programm ist demnach besonders gut darin, immer wieder gleich strukturierte Informationen zu verarbeiten.
Intelligente Automatisierung hilft nicht nur, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, sondern auch denkende (oder kognitive) Aufgaben. Mit künstlicher Intelligenz als Kernstück der intelligenten Automatisierungstechnologien ist eine feste Programmierung von zu befolgenden Regeln demnach nicht länger notwendig.
Ihre Aufgabe ist es lediglich, Software mit Informationen zu versorgen, sodass diese automatisch aus Rückmeldungen und neuen Beispielen lernen kann. Genau das ist der Grund, warum Intelligente Automatisierung einen entscheidenden Wendepunkt darstellt. Dank dieser innovativen Technologie kann eine Software das Gelernte auch auf unstrukturierte Informationen übertragen.
- Klassische Automatisierung ≠ Intelligente Automatisierung
- Wiederkehrende Aufgaben ≠ Denkende/kognitive Aufgaben
- Strukturierte Informationen ≠ Unstrukturierte Informationen
- Fest kodierte Regeln ≠ Lernen aus Beispielen
Da die überwiegende Mehrheit der Daten unstrukturiert ist, ist diese Technologie ein wahrer Game-Changer mit riesigem Potenzial, grundlegende administrative Aufgaben sofort und rund um die Uhr zu automatisieren.
Intelligente Automatisierung ist das Sprungbrett zur allgemeinen künstlichen Intelligenz.
Künstliche Intelligenz hat die wissenschaftlichen Labore längst verlassen und steckt mittlerweile in zahlreichen Anwendungen, die Sie täglich nutzen, z. B. in der Gesichtserkennungssoftware zum Entsperren Ihres Smartphones oder in der Software, die einige Ihrer empfangenen E-Mails direkt in Ihren Spam-Ordner verschiebt. Diese und viele andere bekannte Beispiele werden als „enge“ künstliche Intelligenz bezeichnet. Dabei haben die einzelnen Anwendungen gelernt, eine bestimmte Aufgabe sehr gut zu erledigen.
Auf der anderen Seite des Spektrums haben wir die „allgemeine“ künstliche Intelligenz. Visionäre erklären die allgemeine künstliche Intelligenz als die Fähigkeit einer Maschine oder eines Computerprogramms, wie ein Mensch zu denken.
Die drei R’s der intelligenten Automatisierung
Die technologischen Grundlagen der intelligenten Automatisierung lassen sich mit Hilfe von 3 leicht verständlichen Begriffen zusammenfassen: read, reason, und rely on. Am Beispiel der Indizierung einer eingehenden E-Mail möchten wir die Begriffe verdeutlichen.
Read
Hierbei geht es um die Filterung relevanter Informationen in einer E-Mail. Dazu werden Datenextraktionstechnologien verwendet, um z. B. eine Versicherungsnummer zu ermitteln.
Handelte es sich um einen Papierbrief, wäre zuerst die Optical Character Recognition (OCR) angewendet worden, um ein Bild des Briefes in einen digitalisierten Text umzuwandeln. OCR und Datenextraktion werden in den meisten Use Cases der intelligenten Automatisierung eingesetzt.
Reason
Hierbei geht es darum, zu verstehen, worum es in der Nachricht geht und eine Entscheidung zu treffen, was zu tun ist. Beachten Sie, dass Begriffe wie „Kündigung der Kfz-Versicherung“ oder „Ende des Fahrzeugbesitzes“ häufig nicht wörtlich in der Nachricht vorkommen.
Damit der Inhalt trotzdem erfasst werden kann, werden Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning-Klassifikatoren eingesetzt.
Rely on
Hier geht es schlichtweg um den Beschluss, ob der Entscheidung der Software vertraut wird. Falls nicht, muss ein Mensch die Entscheidung validieren und gegebenenfalls korrigieren. Dies wird oft als „bringing a human in the loop“ bezeichnet.
Jede getroffene Entscheidung wird mit einem Vertrauenswert versehen, der das Vertrauen in die Maschine widerspiegelt.
Die nächste Welle der Automatisierung
Besonders die Robotic Process Automation (RPA) hat in den letzten Jahren einen Strom der Begeisterung ausgelöst und bereits mehrere Milliardenunternehmen hervorgebracht. Im Grunde lässt sich RPA am besten als das Excel-Makro beschreiben, welches unermüdlich sich wiederholende Makros in nicht nur einer, sondern mehreren Anwendungen ausführt.
Ein typischer Use Case ist beispielsweise das Eintippen von zuvor über ein Webformular empfangenen Informationen in die Datenbank eines ERP-Systems. Mit Hilfe von RPA lassen sich viele solcher Aufgaben mit geringer Wertschöpfung automatisieren, da sie auf sich wiederholenden Abläufen mit strukturierten Eingaben und festen Regeln beruhen.
RPA stellt eine der fortgeschrittenen Formen der zuvor beschriebenen klassischen Automatisierung dar. Ihr Nachteil ist allerdings, dass sie nicht aus ihren Fehlern lernt und nicht mit Ausnahmen umgehen kann, für die sie nicht programmiert wurde. Der Fokus von RPA liegt schlichtweg mehr auf der Ein-/Ausgabe zwischen Systemen über Screen Scraping und Maus/Tastatur-Automatisierung und weniger auf dem eigentlichen Inhalt selbst. Hier kommt die intelligente Automatisierung ins Spiel, welche sich auf die Verarbeitung des tatsächlichen Inhalts konzentriert.
Typische Schwächen und Nachteile von RPA sind:
- die Verarbeitung halb- oder unstrukturierter Inhalte
- der Umgang mit mehrdeutigen Regeln
- die Störungsanfälligkeit und Zukunftsunsicherheit von Screen Scraping und Emulation
Intelligente Automatisierung überwindet diese Hürden und treibt die nächste Welle der Automatisierung voran. In anderen Worten: Wo RPA die Hände der zukünftigen Workforce bildet, wird intelligente Automatisierung bald das zentrale Nervensystem darstellen.
Die Vorteile der intelligenten Automatisierung
Warum sollten Sie sich also für eine intelligente Automatisierungssolution entscheiden, anstatt für andere (oft preiswertere) Prozessautomatisierungssolutions? Die intelligente Automatisierung bringt viele Geschäftsvorteile mit sich, beispielsweise…
- …ist sie selbstlernend. Die Lösung lernt kontinuierlich und aktualisiert sich jedes Mal, wenn sie mit Feedback versorgt wird.
- …ist sie einfach einzurichten. Die Modelle, die der AI-Technologie zugrunde liegen, sind bereits vorhanden und müssen lediglich mit Trainingsdaten gefüttert werden.
- …hat sie einen schnellen Return-on-Investment. Erfolge zeigen sich normalerweise innerhalb eines Jahres und CAPEX-Investitionen sind nicht erforderlich.
- …verbessert sie die Gesamtproduktivität, denn durch die Automatisierung eintöniger, sich wiederholender Aufgaben können Ihre Mitarbeiter diese Zeit für sinnvollere Arbeiten nutzen.
- …arbeitet sie rund um die Uhr. Die Software schläft nie und wird in der Cloud betrieben, wodurch sie von überall aus zugänglich ist.
Intelligente Automatisierung hilft Ihnen, kognitive Aufgaben zu automatisieren. Einige der Use Cases sind:
- Bearbeitung von Versicherungsansprüchen in Echtzeit
- Robotergestützte Buchhaltung
- Dokumentenerfassung und -validierung (z. B. für Kreditanträge)
- Digitales Kunden-Onboarding
- Indizierung eingehender E-Mails (Poststellenautomatisierung/E-Mail-Routing)
Fazit
RPA und AI sind wertvolle Werkzeuge, die Sie zur Unterstützung der digitalen Transformation Ihres Unternehmens einsetzen können. Die Entscheidung, ob Sie entweder RPA, AI oder beides implementieren, hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall ab: “Fit for purpose” ist der Schlüssel. Im Fall von RPA nennen viele Unternehmen den Wunsch, mit möglichst geringem Aufwand schnelle Erfolge zu erzielen (schnelle Implementierung und Markteinführung innerhalb von Wochen oder Monaten, geringe Kosten und Komplexität). Viele andere entscheiden sich wiederum dafür, RPA als Sprungbrett auf dem Weg zur intelligenten Automatisierung zu nutzen.
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