KI + Automatisierung: Darum ist KI der nächste Schritt für die Automatisierung
KI-Automatisierung vereint Künstliche Intelligenz (KI) mit automatisierten Systemen, um Prozesse effizienter zu gestalten. Durch die Zusammenführung von KI-Technologien mit Automatisierungstools wie RPA können Unternehmen Arbeitsabläufe optimieren, die Entscheidungsfindung verbessern und sind weniger auf menschlichen Input angewiesen.
Was ist KI-Automatisierung?
KI-Automatisierung wird oft als Intelligente Automatisierung oder Hyperautomatisierung bezeichnet – ein Begriff, der von Gartner geprägt wurde. Es geht dabei um die Integration fortschrittlicher Automatisierungsfähigkeiten mit KI-Technologien. KI vergrößert die Reichweite der Automatisierung, indem sie Systeme in die Lage versetzt, zu lernen, sich anzupassen und fundierte Entscheidungen zu treffen, wodurch jede Phase des Automatisierungszyklus beschleunigt wird.
Das Potenzial der Kombination von KI-Technologien mit Automatisierungstools wie der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) ist immens und bietet Unternehmen neue Wege zu Effizienz und Innovation.
KI-Automatisierung vs. BPM, RPA und andere Technologien.
Während traditionelle Automatisierung und Geschäftsprozessmanagement (BPM) sich auf vordefinierte Regeln stützen, ermöglicht KI-gesteuerte Automatisierung den Systemen, sich selbst anzupassen und zu lernen. Da KI hervorragend darin ist, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu fällen, während Automatisierungstools zuverlässig die Ausführung zwischen oder innerhalb von Systemen übernehmen, kann sie die Automatisierung flexibler machen, sodass diese auf sich ständig ändernde Geschäftsanforderungen und -bedingungen reagieren kann.
KI-gestützte Automatisierung basiert auf der nahtlosen Integration von KI mit Automatisierungstechnologien, einschließlich RPA und BPM, die zusammen die Grundlage der Intelligenten Automatisierung bilden. Im Gegensatz zu traditioneller Automatisierung oder BPM, die auf regelbasierten Ansätzen fußt, bindet KI kognitive Fähigkeiten in die Automatisierung ein, womit Systeme verstehen, lernen und Entscheidungen treffen können. Diese kognitive Schicht ist das, was KI-gestützte Automatisierung ausmacht und es ihr ermöglicht, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die Anpassungsfähigkeit und Einblick erfordern.
KI-Agenten sind der nächste große Meilenstein in diesem Ökosystem. KI-Agenten sind die Kombination kognitiver Fähigkeiten für Planung, Vorhersage von Ergebnissen und Entscheidungsfindung und haben die Fähigkeit, in Unternehmenssystemen Maßnahmen zu ergreifen, während sie kontinuierlich aus den Daten lernen, die sie verarbeiten.
So arbeiten KI und Automatisierung zusammen.
Da sich sowohl KI- als auch Automatisierungstechnologien weiterentwickeln, entdecken Unternehmen und Lösungsanbieter immer mehr Möglichkeiten, sich das Zusammenspiel dieser zunutze zu machen und die Vorteile der KI auf neue Anwendungsfälle auszuweiten.
Personalwesen: Rekrutierung
Rolle der KI: KI analysiert Lebensläufe und Bewerbungsdaten, um die besten Kandidaten für eine Stelle ausgehend von Fähigkeiten, Erfahrungen und Eignung vorherzusagen.
Die Rolle der Automatisierung: Sobald KI die besten Kandidaten ausgemacht hat, planen Automatisierungssysteme Interviews, senden Follow-up-E-Mails und aktualisieren die Kandidatenverfolgungssysteme.
Vertrieb: Prognose
Rolle der KI: KI-Modelle prognostizieren zukünftige Verkaufstrends, indem sie historische Verkaufsdaten, Marktbedingungen und Kundenverhalten analysieren, um strategische Entscheidungen zu treffen.
Die Rolle der Automatisierung: Auf der Grundlage der KI-Prognosen passt die Automatisierung die Verkaufsstrategien an, aktualisiert die CRM-Systeme und bringt gezielt Marketingkampagnen an den Start.
IT-Sicherheit: Bedrohungserkennung
Rolle der KI: KI-Systeme sagen potenzielle Cybersecurity-Bedrohungen voraus und identifizieren sie, indem sie den Netzwerkverkehr und die Benutzerverhaltensmuster analysieren.
Die Rolle der Automatisierung: Bei der Erkennung einer Bedrohung führen Automatisierungssysteme Sicherheitsprotokolle aus, wie z. B. das Isolieren betroffener Systeme, das Alarmieren von IT-Teams und das Initiieren von Datensicherungsprozessen.
Vorteile der Kombination von KI mit Automatisierung.
Die Anwendung von KI mit Automatisierung bietet weitreichende Vorteile für Unternehmen, welche die betriebliche Transformation vorantreiben.
Höhere Effizienz ist einer der wichtigsten Vorteile, aber die Auswirkungen schnellerer, fehlerfreier und optimierter Prozesse bringen mehr als einfach nur Effizienzgewinne. Durch die Automatisierung nicht nur von Routineaufgaben, sondern auch von komplexen und funktionsübergreifenden Workflows ermöglicht die Anwendung von KI und Automatisierung den Unternehmen eine effektivere Ressourcenzuweisung und die Konzentration auf strategische Initiativen, die Wachstum und Innovation fördern. Diese auf Effizienz ausgerichtete Umstellung kann sowohl die Produktivität steigern als auch die Betriebskosten senken.
Auf sowohl strategischer als auch taktischer Ebene kann die Fähigkeit der KI, Daten schnell und in großem Umfang zu verarbeiten und zu analysieren, die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung beschleunigen und es Unternehmen ermöglichen, in Echtzeit auf Veränderungen zu reagieren.
Die Kombination von KI mit Automatisierung erhöht die Genauigkeit in den Abläufen, minimiert Fehler und verbessert die Gesamtleistung. Die präzise Ausführung von datengestützten Prozessen mit hohem Volumen ist besonders in Branchen wertvoll, in denen Compliance und Genauigkeit entscheidend sind – wie zum Beispiel im Finanzwesen und im Gesundheitswesen.
Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit sind weitere Vorteile der KI-gestützten Automatisierung, womit Unternehmen gemischte Systemumgebungen verwalten können. Da KI-Systeme lernen und sich anpassen, können sie viele verschiedene Aufgaben bewältigen – von einfacher Dateneingabe bis hin zu komplexen Entscheidungsprozessen. Sie bieten eine bedarfsgerechte betriebliche Flexibilität, die es Unternehmen ermöglicht, schnell zu skalieren und auf Wachstum sowie sich entwickelnde Geschäftsbedürfnisse zu reagieren.
Auswirkungen von KI und Automatisierung auf nicht-technische Berufe.
Das Aufkommen von Generativer KI hat die Auswirkungen der jüngsten Veränderungen in der Arbeitswelt beschleunigt, da Unternehmen die Einführung von Automatisierungstechnologien beschleunigt haben.
Das Potenzial von KI und Automatisierung geht heute weit über die traditionellen technischen Positionen und Aufgaben hinaus und erstreckt sich auch auf Arbeiten, die typischerweise nicht mit Automatisierung in Verbindung gebracht werden, wie z. B. Kundenservice und kreative Berufe. In diesen Bereichen kann KI, und insbesondere Generative KI, menschliche Fähigkeiten stärken, anstatt die Ausführung sich wiederholender Aufgaben zu übernehmen.
Im Kundenservice kann KI beispielsweise neben menschlichen Agenten arbeiten, um Expertenwissen bereitzustellen und komplexe Datenoperationen über mehrere Systeme hinweg auszuführen. So können Agenten sich auf die Kundeninteraktion konzentrieren und komplexere Probleme bewältigen, bei denen es auf Empathie und ein nuanciertes Verständnis ankommt. Gleichzeitig kann KI-gesteuerte Automatisierung routinemäßige Kundenanfragen eigenständig bearbeiten und sofortige Antworten liefern, wodurch das Kundenerlebnis verbessert und die Zeit der Mitarbeiter freigesetzt wird.
Auf ähnliche Weise kann KI in kreativen Branchen dabei helfen, Ideen oder Inhalte zu generieren, sodass kreative Köpfe sich auf die Verfeinerung und Perfektionierung ihrer Arbeit konzentrieren können.
KI für unstrukturierte Aufgaben und Workflows
Traditionelle Automatisierungssysteme basieren auf vordefinierten Regeln und strukturierten Daten, was bedeutet, dass sie an Grenzen stoßen, wenn sie mit komplexen und unstrukturierten Arbeitsabläufen konfrontiert werden. KI ist jedoch die perfekte Ergänzung für unstrukturierte Prozesse und Umgebungen, in denen Daten oft unordentlich, inkonsistent oder unvollständig sind.
KI ist bei der Verarbeitung und Interpretation unstrukturierter Informationen wie Text, Bilder und Audio erstklassig, wobei fortschrittliche Techniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision zum Einsatz kommen. Damit können KI-Modelle bedeutungsvolle Erkenntnisse in Daten verstehen und daraus extrahieren, die ansonsten für herkömmliche Automatisierungssysteme unzugänglich wären. Durch die Verarbeitung unstrukturierter Informationen können Unternehmen mit KI Arbeitsabläufe beschleunigen, die zuvor als zu komplex oder variabel für eine Automatisierung galten.
In der Versicherungsbranche kann KI beispielsweise unstrukturierte Daten aus Schadensformularen, E-Mails und Kundenkommunikationen analysieren, um den Workflow der Schadensbearbeitung zu automatisieren. Durch die Interpretation des Kontexts und Inhalts dieser Dokumente können KI-Systeme fundierte Empfehlungen zur Genehmigung von Ansprüchen geben, die Bearbeitungszeit verkürzen und die Genauigkeit verbessern.
Ähnlich verhält es sich im Kundenservice, wo KI-gestützte Chatbots Anfragen bearbeiten können, die unstrukturierte Gespräche beinhalten, indem sie die Absicht des Kunden verstehen und relevante Antworten abgeben.
Im Gesundheitswesen kann KI unstrukturierte Daten aus Krankenakten, Laborberichten und bildgebenden Untersuchungen verarbeiten, um die klinische Entscheidungsfindung und die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben zu unterstützen. Durch das Extrahieren wichtiger Informationen und das Identifizieren von Mustern können KI-Systeme Gesundheitsfachkräfte bei der Diagnose von Erkrankungen, der Empfehlung von Behandlungen und der Verwaltung der Patientenversorgung unterstützen.
Optimierung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Durch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Automatisierung und menschlichem Input und Aufsicht können Unternehmen das Potenzial der KI nutzen und gleichzeitig das Vertrauen in die Integrität der KI-gesteuerten Entscheidungen sicherstellen. Das Modell „human-in-the-loop“, bei dem menschlicher Input automatisierte Systeme verfeinert und verbessert, ist besonders in solchen Szenarien wichtig, in denen KI-gestützte Entscheidungen eine Validierung oder Anpassung basierend auf menschlichem Urteil benötigen.
Prozesse, welche die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI nutzen, können dort mehr Zeit für die menschliche Interaktion schaffen, wo es einen hohen Interaktionswert gibt – wie zum Beispiel beim Kundenerlebnis.
In allen Fällen ist die Optimierung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ein entscheidender Faktor für den Erfolg von durch KI und Automatisierung gestärkten Arbeitsabläufen. Bewährte Methoden zur Förderung effektiver Zusammenarbeit umfassen die Einbettung des Zugangs zu KI-gestützten Automatisierungen direkt in Arbeitsanwendungen und die Bereitstellung von Schulungen sowohl zur Nutzung als auch zum Zweck der Technologie, einschließlich des Verständnisses des KI-Systems.
Die Schulung zur effektiven Nutzung des KI-Systems und seiner zugrunde liegenden Mechanismen, einschließlich der Datenquellen, kann die erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI erheblich verbessern. Wenn Sie verstehen, was das System tut (seinen Zweck und seine Verwendungszwecke) können die Mitarbeitenden die KI-Leistung kritisch bewerten und mögliche Probleme oder Biases erkennen. Mit diesem Bewusstsein können gewöhnliche Nutzer bestimmen, ob KI wie beabsichtigt funktioniert und mit den Zielen und Standards des Unternehmens übereinstimmt.
Die optimale Nutzung von KI wird durch robuste Überwachungsmechanismen weiter gefördert. Eine effektive Aufsicht über KI-Systeme erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der kontinuierliche Überwachung, Echtzeitanalysen, regelmäßige Prüfungen und Überprüfungen der Auswirkungen beinhalten muss. Kontinuierliche Überwachung umfasst das ständige Beobachten der Betriebsabläufe des KI-Systems, um Anomalien, Leistungsprobleme oder Abweichungen vom erwarteten Verhalten zu erkennen. Regelmäßige Prüfungen, welche die Algorithmen, die Datennutzung und die Entscheidungsprozesse des Systems untersuchen, helfen, Transparenz und Verantwortlichkeit aufrechtzuerhalten.
Auf organisatorischer Ebene sind Impact-Reviews, welche die umfassenderen Auswirkungen von KI-Systemen bewerten, entscheidend für den langfristigen Erfolg und die sichere Anwendung innerhalb der Unternehmensabläufe. Die Bewertung, ob die Anwendung ihre beabsichtigten Ziele erreicht und ungewollte Konsequenzen für Mitarbeitende, Kunden und die weiteren Unternehmensabläufe identifiziert, hilft, die gesamte KI- und Automatisierungsstrategie zu stärken. Dieser Prozess löst auch Anpassungen bzw. Verbesserungen des KI-Systems aus, um sicherzustellen, dass es weiterhin wertschöpfend ist und potenzielle Risiken minimiert.
Adaptive KI – so lernt KI im Laufe der Zeit
Die Erweiterung und Automatisierung komplexer sowie kreativer Arbeiten hängt von der Fähigkeit der KI-Systeme ab, sich im Laufe der Zeit anzupassen und sich durch kontinuierliche Lernprozesse auf eigene Faust zu verbessern.
Das Herzstück der adaptiven KI sind raffinierte Lernmechanismen wie maschinelles Lernen und Reinforcement Learning, die es KI-Systemen ermöglichen, ihre Leistung und Entscheidungsfähigkeit ohne ständige menschliche Eingriffe zu verbessern.
Maschinelles Lernen ermöglicht es der KI, Muster zu identifizieren und Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen zu gewinnen, wodurch sie Vorhersagen und Entscheidungen auf der Grundlage historischer Daten treffen kann. Und während KI-Systeme mehr Daten verarbeiten, lernen sie weiterhin und verbessern ihre Genauigkeit und Effizienz.
Reinforcement Learning ermöglicht es KI-Systemen, aus der Interaktion mit ihrer Umgebung zu lernen. Das heißt, wenn sie Feedback zu ihren Aktionen erhalten, können diese Systeme ihre Strategien anpassen, um die gewünschten Ergebnisse zu erreichen. Dieser althergebrachte Trial-and-Error-Ansatz ermöglicht es der KI, sich an neue Herausforderungen anzupassen und die Leistung im Laufe der Zeit zu optimieren, was im Kontext kreativer und komplexer Aufgaben besonders wertvoll ist, bei denen Lösungen nicht gerade auf der Hand liegen.
Beispiele: Unternehmen, die KI und Automatisierung nutzen.
Bei den Unternehmen gibt es unzählige überzeugende Beispiele dafür, wie KI und Automatisierung Funktionen transformieren können, indem sie zusammenarbeiten, um Prozesse zu optimieren und komplexe Aufgaben auszuführen. Die kombinierte Kraft von KI und Automatisierung auf neue Unternehmensanwendungsfälle anzuwenden, sorgt nach wie vor für atemberaubende Ergebnisse. Unabhängig von der Branche sehen Unternehmen einen starken positiven Einfluss auf sowohl Effizienz als auch Innovation durch KI und Automatisierung.
Petrobras – ein multinationaler Energieriese aus Brasilien – verfolgte einen umfassenden Ansatz zur Integration von KI und Automatisierung in seine Abläufe. Federführend war dabei der CIO, der die Implementierung fortschrittlicher Automatisierungs-Technologien und Technologien mit Generativer KI vorantrieb. Die Anwendung von KI-gestützter Automatisierung in der Steuerabteilung allein führte in nur drei Wochen zu Einsparungen von 120 Millionen Dollar und einer erheblichen Effizienzsteigerung.
Vale ist ein globaler Marktführer im nachhaltigen Bergbau und hat KI genutzt, um die Process Discovery zu automatisieren. Innerhalb weniger Tage hat die Generative KI fünf hochwirksame Prozesse zur Automatisierung identifiziert und dokumentiert, was sonst mehrere Monate gedauert hätte. Diese schnelle Process Discovery, die 89 % schneller als traditionelle Methoden war, sparte nicht nur 121 000 Stunden ein, sondern führte auch zu jährlichen Einsparungen von 5 Millionen Dollar für das Unternehmen.
Im Gesundheitswesen können KI und Automatisierung die Prozesseffizienz und die betriebliche Genauigkeit optimieren und gleichzeitig die menschlichen Anteile an der Arbeit noch wirksamer machen. Ein tolles Beispiel dafür ist die einzigartige Anwendung von Intelligenter Automatisierung beim NHS Hospital. Das Krankenhaus hat eine neue Art der Automatisierung eingeführt, um den Sauerstoffvorrat rund um die Uhr zu überwachen. Diese Automatisierung hat das Fehlerrisiko erheblich reduziert, die Standards der Patientenversorgung erhöht und die Ressourcenbelastung verringert, wodurch 1500 Stunden für das Krankenhauspersonal dazugewonnen wurden.
Beispiele wie diese zeigen, dass KI und Automatisierung einen starken Einfluss auf jede Branche haben können. Dabei optimieren und beschleunigen sie nicht nur einfach, sondern treiben auch Innovation und betriebliche Transformation voran.
