Was ist intelligente Prozess-Automatisierung? 5 wichtige Fakten

Da generative KI immer beliebter wird und Unternehmen sich bemühen, die neue Technologie auf skalierbare, konforme Weise zu nutzen, kann es schwierig sein, den richtigen Weg zu finden. Ihr Unternehmen hat bereits in die Process Automation investiert, um Ressourcen freizusetzen und die organisatorische Effizienz zu verbessern, aber reicht das aus?

Hier kommt die intelligente Prozess-Automatisierung ins Spiel. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Process Automation werden Horizonte erweitert und ein Weg zu weitaus größerer Effizienz und besserer Kontrolle innerhalb menschlicher Prozesse eröffnet.

Intelligente Prozess-Automatisierung ist eine Kombination aus Geschäftsprozessautomatisierung, Aufgabenautomatisierung und künstlicher Intelligenz, die zusammen eine durchgängige Prozessverbesserung im gesamten Unternehmen ermöglichen. Mit intelligenter Process Automation können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Prozessengpässe besser erkennen und beseitigen und das Risikomanagement im Hinblick auf menschliche Fehler verbessern.

McKinsey bezeichnete IPA als „das Herzstück des Betriebsmodells der nächsten Generation“. Sie ermöglicht es Unternehmen, schneller zu arbeiten, Kosten zu senken und eine höhere Qualität für Kunden und Mitarbeiter zu erreichen. Intelligent Process Automation umfasst drei Kernkomponenten:

1. Geschäftsprozessmanagement (Business Process Management, BPM). BPM ist die Grundlage von IPA. Es bietet einen strukturierten Rahmen für die Identifizierung, Analyse und Neugestaltung von Arbeitsabläufen. Durch die Abbildung von Prozessen, die Ermittlung von Engpässen und die Definition von Regeln können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren und sicherstellen, dass die richtigen Aufgaben automatisiert werden.
2. Robotic Process Automation (RPA). Die robotergesteuerte Process Automation spielt eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung sich wiederholender Routineaufgaben, wodurch Personalressourcen freigesetzt werden, die sich auf komplexere und kreativere Tätigkeiten konzentrieren können. Durch die Integration von RPA im Rahmen eines Business Automation Workflows können Unternehmen erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen erzielen, Fehler minimieren und die Prozessbeständigkeit verbessern.
3. Künstliche Intelligenz (KI). Mit KI-Technologien wie maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können Sie Aktivitäten automatisieren, die fortgeschrittenere kognitive Fähigkeiten erfordern, wie Datenanalyse, Entscheidungsfindung und Sprachinterpretation. ML-Algorithmen können große Datensätze analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, während NLP Maschinen in die Lage versetzt, menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen die Process Automation auf komplexere, durchgängige Arbeitsabläufe anwenden, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und ihren Kunden personalisierte und effizientere Dienstleistungen anbieten.

Intelligente Prozess-Automatisierung ist für groß angelegte digitale Transformationen gedacht. Wenn Sie also nur kleine Änderungen am Rande vornehmen wollen, z. B. die Automatisierung einfacher Aufgaben, ist intelligente Prozess-Automatisierung wahrscheinlich nichts für Sie. IPA eignet sich besser für große Unternehmen mit vielen Daten, die komplexe, unternehmensweite Prozesse rationalisieren und ihre Arbeitsabläufe von Grund auf digital transformieren möchten.

Aber 70 % der Initiativen zur digitalen Transformation scheitern. Wenn Sie also Probleme haben, befinden Sie sich in guter Gesellschaft. Intelligente Prozess-Automatisierung könnte die Lösung sein, nach der Sie schon lange gesucht haben.

Geschäftsprozesse sind chaotisch. Viele Menschen arbeiten mit großen Datenmengen, die in den unterschiedlichsten Formaten und Systemen gespeichert sind – von gescannten Rechnungen, E-Mails und Excel-Dateien bis hin zu Nischenanwendungen, modernen CRM-Systemen und herkömmlichen Datenbanken. Um einen automatisierten Workflow in Gang zu halten, benötigen Sie Technologien, die auf alle Ihre Daten – strukturierte, halb-strukturierte und unstrukturierte – zugreifen und sie interpretieren können. Intelligent Process Automation passt in dieses Schema.

Intelligente Technologien zur Prozessautomatisierung können mithilfe von Datenkonnektoren, RPA, optischer Zeichenerkennung (OCR), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und künstlicher Intelligenz auf unstrukturierte Daten zugreifen und diese analysieren. Hier finden Sie einen Überblick darüber, wie IPA-Tools mit unstrukturierten Daten umgehen:

• Integration mit Systemen und Anwendungen: IPA-Tools lassen sich über APIs und vorgefertigte Konnektoren in andere Systeme und Anwendungen integrieren. Wenn keine APIs oder Konnektoren vorhanden sind, können RPA-Bots Screen-Scraping-Techniken verwenden, um Daten zu extrahieren, indem sie menschliche Interaktionen mit Webschnittstellen simulieren. Oder Sie können mit einer Data Fabric all Ihre Daten direkt mit Ihren Anwendungen verbinden und sie in Echtzeit zugänglich machen, indem Sie eine Orchestrierungsschicht über all Ihre Datenquellen legen.
• Datenerfassung: IPA-Tools können unstrukturierte Daten aus gescanntem, gedrucktem oder sogar handgeschriebenem Text in Dokumenten, Bildern, E-Mails, PDFs und mehr erfassen. Sie verwenden OCR-Technologie, um unstrukturierte Daten in maschinenlesbaren Text umzuwandeln.

• Dateninterpretation: IPA-Tools nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und künstliche Intelligenz, um Texte zu analysieren und sinnvolle Informationen zu extrahieren. So kann ein IPA-Tool beispielsweise aus einer E-Mail Absenderangaben, Betreffzeilen, Zeitstempel sowie Inhalt und Stimmung der Nachricht extrahieren. Sie können auch unstrukturierte Dokumente auf der Grundlage ihres Inhalts oder Zwecks kategorisieren. Algorithmen für maschinelles Lernen können so trainiert werden, dass sie Dokumenttypen wie Rechnungen, Verträge, Lebensläufe oder Kundenfeedback-Formulare automatisch erkennen. Diese Klassifizierung kann den nächsten Schritt in einem Business Automation Workflow auslösen, z. B. die Weiterleitung oder Verarbeitung eines Dokuments.

Wenn Sie alles richtig gemacht haben, sollten Ihre Business Workflow Automation ziemlich selbstständig laufen. IPA-Technologien können auf der Grundlage vordefinierter Regeln oder maschineller Lernmodelle intelligente Entscheidungen treffen oder eine entsprechende Business Workflow Automation in Gange setzen. Ein KI-Tool kann beispielsweise zuvor extrahierte Daten verwenden, um die nächsten Schritte in einem Rechnungsbearbeitungs-Workflow zu bestimmen, wie z. B. Validierung, Genehmigung oder Ausnahmebehandlung.

Warum kann IPA mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff arbeiten? Weil sie nach automatisierten, vorprogrammierten Regeln arbeitet, wie Daten verarbeitet und Aufgaben ausgeführt werden. Sobald diese Regeln festgelegt sind, kann das Automatisierungswerkzeug die Aufgaben konsistent und genau ausführen. Die IPA verfügt sogar über kognitive KI-Funktionen, die es ermöglicht, Entscheidungen an Wendepunkten r der Business Workflow Automation zu treffen.

Auch wenn IPA mit minimalen menschlichen Eingriffen arbeiten kann, ist es wichtig zu beachten, dass menschliche Aufsicht, Überwachung und Ausnahmebehandlung weiterhin notwendig sind. Für die Bearbeitung komplexer Entscheidungen, die Bewältigung einzigartiger Situationen, das Management von Ausnahmen außerhalb der definierten Regeln und die Sicherstellung der Gesamtleistung und Konformität der automatisierten Prozesse kann menschliches Eingreifen erforderlich sein.

Roboter haben noch kein Bewusstsein – denken wir. Aber sie sind schneller und genauer als menschliche Arbeitskräfte. Ein Bot kann riesige Datenmengen verarbeiten oder komplexe Berechnungen fast augenblicklich durchführen, ohne dass das Risiko menschlicher Fehler besteht.

Und aufgrund ihrer regelbasierten Programmierung arbeiten die Automatisierungen sehr konsistent. Das ist eine gute Nachricht für Branchen, in denen Compliance eine hohe Priorität hat. Tools zur Business Workflow Automation können so konfiguriert werden, dass sie die Einhaltung bestimmter Vorschriften, Richtlinien oder Branchenstandards gewährleisten. Sie können standardisierte Prozesse durchsetzen, Aktivitäten nachverfolgen und protokollieren und umfassende Prüfpfade erstellen, die eine transparente und zuverlässige Aufzeichnung der Vorgänge für regulatorische Zwecke ermöglichen.

Business Workflow Automations laufen außerdem rund um die Uhr, was die Produktivität in die Höhe treibt und in vielen Fällen die Notwendigkeit von Schichtarbeit überflüssig macht. Wenn beispielsweise ein Chatbot Kundenservice-Anfragen nach Feierabend bearbeiten kann, bedeutet dies nicht nur eine bessere Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben für die Mitarbeiter, sondern auch schnellere Reaktionszeiten für ein besseres Kundenerlebnis. Bei der Intelligent Process Automation geht es um Win-Win-Situationen wie diese.

Intelligente Prozess-Automatisierung ist hochgradig skalierbar und gibt Unternehmen die Flexibilität, den sich ständig ändernden Anforderungen ihrer Branche gerecht zu werden. Intelligent Process Automation kann leicht an die sich ändernden Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst werden, wenn die Nachfrage nach Automatisierung steigt. Zwei Hauptfaktoren, die IPA so skalierbar machen, sind seine modulare Architektur und seine Cloud-Infrastruktur:

Modulare Architektur. Die modulare Architektur der IPA-Technologien ermöglicht es, verschiedene Automatisierungskomponenten (z. B. RPA-Bots, KI-Modelle) unabhängig voneinander zu entwickeln und einzusetzen. Diese Modularität ermöglicht es Unternehmen, ihre Automatisierungsbemühungen zu skalieren, indem sie bei Bedarf neue Komponenten hinzufügen. Unternehmen können zusätzliche RPA-Bots integrieren, um mehr Aufgaben zu erledigen, oder fortschrittliche KI-Funktionen für eine anspruchsvollere Business Workflow Automation einbauen. Jedes Modul kann auf bestimmte Prozesse oder Funktionen zugeschnitten werden und bietet Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, um IPA über verschiedene Abteilungen und Geschäftsbereiche hinweg zu skalieren.

Cloud-Infrastruktur. Viele IPA-Tools sind Cloud-basiert. Cloud-Plattformen bieten praktisch unbegrenzte Rechenleistung und Speicherplatz, sodass Unternehmen ihre Automatisierungsinitiativen leichter skalieren können. Unternehmen können Ressourcen dynamisch und bedarfsorientiert zuweisen und so schnell zusätzliche Rechenkapazitäten bereitstellen, wenn die Arbeitslastanforderungen steigen. Dadurch entfallen erhebliche Vorabinvestitionen in die Infrastruktur und die Unternehmen können Intelligent Process Automations schnell skalieren und die Kosten effektiv senken.

Dank der Anpassungsfähigkeit der IPA-Technologien können Unternehmen Aufgaben in einer Vielzahl von Abteilungen und Funktionen automatisieren. Aufgrund ihrer Flexibilität wird die IPA den Unternehmen auch dann noch gute Dienste leisten, wenn sich ihre Bedürfnisse ändern.

Übung macht den Meister, auch bei Maschinen. Mithilfe des maschinellen Lernens können sich Technologien für die Intelligent Process Automation im Laufe der Zeit selbst verbessern. IPA-Technologien können große Mengen historischer Daten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren und Einblicke zu erhalten. Durch die Anwendung von ML-Algorithmen auf diese Daten kann ein IPA-System aus früheren Erfahrungen lernen und sein Verhalten entsprechend anpassen. Es kann Zusammenhänge entdecken, Anomalien erkennen und auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse Anpassungen vornehmen.

Technologien für Intelligent Process Automation sind auch in der Lage, menschliches Feedback einzubeziehen und darauf zu reagieren. Die Benutzer können Rückmeldungen zu den Ergebnissen eines Systems geben, Fehler korrigieren oder die Richtigkeit seiner Entscheidungen bestätigen. Diese Rückmeldungen werden zur Verfeinerung und Optimierung der Systemleistung genutzt.

Die Intelligent Process Automation ist unvermeidlich. Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums (WEF) werden bis 2027 42 % der Geschäftsaufgaben automatisiert sein, und zwar nicht nur die Informations- und Datenverarbeitung, sondern auch das Denken, Kommunizieren und Koordinieren. Um diese komplizierteren, auf Denkvermögen und Analysen basierenden Aktivitäten zu automatisieren, benötigen Sie eine Automatisierungsstrategie, die über die einfachen aufgabenbasierten Fähigkeiten von RPA hinausgeht.

Der WEF Future of Jobs Report 2023 stellt fest, dass „künstliche Intelligenz … voraussichtlich von fast 75 % der befragten Unternehmen angenommen wird. Digitale Plattformen und Apps sind die Technologien, die von den befragten Unternehmen am ehesten übernommen werden. 86 % der Unternehmen erwarten, dass sie diese in den nächsten fünf Jahren in ihre operativen Abläufe integrieren werden.“

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