Was ist der Unterschied zwischen Intelligenter Automatisierung (IA) und Robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA)?
Während Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) weiterhin zum wichtigsten Toolkit für die Automatisierung repetitiver, regelbasierter Aufgaben gehört, stellt die Intelligente Automatisierung (IA) die Weiterentwicklung der Automatisierungsfähigkeiten dar, um komplexere Prozesse und Daten zu bewältigen, im Laufe der Zeit dazuzulernen und tiefere Insights zu bieten, indem künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) mit RPA integriert werden. Durch die Kombination von RPA mit kognitiven Technologien können Organisationen mehr Prozesse mit größerer Effizienz und weniger Fehlern automatisieren und neue Möglichkeiten für Innovation und Wachstum erschließen.
Was ist Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA)?
RPA ist eine Technologie zur Erstellung und Ausführung von Geschäftsprozessautomatisierungen – manchmal auch Software-Roboter oder „Bots“ genannt – um digitale Aufgaben zu automatisieren. RPA ahmt menschliche Aktionen nach – wie Klicken und Tippen – um über die Benutzeroberfläche in Anwendungen und Systemen zu navigieren und mit ihnen zu interagieren, genau wie ein Mensch beim Arbeiten. Wichtig ist, dass RPA vordefinierte Regeln und Logik sowie strukturierte Dateneingaben erfordert, bei denen das Format und der Standort der Daten bei jeder Wiederholung des automatisierten Prozesses konsistent sind.
Was ist Intelligente Automatisierung (IA)?
Intelligente Automatisierung, oder intelligente Prozessautomatisierung (IPA), vereint RPA mit KI, um komplexe Prozesse zu automatisieren, die unstrukturierte Daten, Entscheidungsfindung und Lernen umfassen. IA kombiniert die Effektivität von RPA für klar definierte, regelbasierte Aufgaben mit kognitiven Tools wie ML und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um Dokumente zu verarbeiten, natürliche Sprache zu interpretieren und darauf zu reagieren und sogar Fehler zu erkennen und zu korrigieren, wodurch die Resilienz und Zuverlässigkeit der Automatisierung verbessert wird.
Vergleich der Vorteile von RPA vs. Intelligente Automatisierung
Im Allgemeinen spart die Automatisierung von Geschäftsprozessen Zeit, reduziert Fehler und erhöht die Effizienz. Aber die Anwendung der richtigen Automatisierungstools, sei es eigenständige RPA oder eine ganzheitliche Intelligente Automatisierungsplattform, auf die richtige Aufgabe kann zusätzliche Vorteile freisetzen, von der Ressourcenbereitstellung für höherwertige, strategische Arbeit bis hin zur Transformation von Betriebsmodellen und der Beschleunigung des Wachstums.
Wesentliche Vorteile von RPA:
- Effizienz und Einsparungen: RPA erhöht die Effizienz und spart Zeit und Kosten, indem es repetitive Aufgaben automatisiert.
- Ressourcenzuweisung: RPA setzt Personalressourcen für strategische und wertschöpfende Arbeit frei.
- Sofortige Ergebnisse: RPA erfordert typischerweise kurze Implementierungszeiten und liefert eine sofortige Rendite.
- Genauigkeit und Geschwindigkeit: RPA führt repetitive Aufgaben schnell und fehlerfrei aus und liefert hohe Genauigkeit bei hoher Geschwindigkeit.
Zusätzliche Vorteile der Intelligenten Automatisierung:
- Prozess- und Datenkomplexität: Intelligente Automatisierung bearbeitet komplexe End-to-End-Prozesse, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten umfassen.
- Flexibilität im großen Maßstab: Intelligente Automatisierung kann die Komplexität und Vielfalt von Geschäftsprozessen in der realen Welt bewältigen und sich an ändernde Geschäftsbedingungen und Anforderungen anpassen.
- Kontinuierliche Verbesserung: Intelligente Automatisierung bietet KI-gesteuerte Insights, um die geschäftliche Entscheidungsfindung zu verbessern. Gleichzeitig wird die Automatisierungsleistung durch maschinelles Lernen und Feedback kontinuierlich erhöht.
- Erweitertes Automatisierungsspektrum: Intelligente Automatisierung ermöglicht die Automatisierung von mehr Aufgaben, Prozessen und Workflows, verringert die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens und ermöglicht eine betriebliche Transformation.
Anwendungsfälle für RPA und Intelligente Automatisierung nach Branche.
Anwendungsfall im Finanz- und Rechnungswesen: Rechnungsbearbeitung
Folgendes lässt sich mittels RPA automatisieren:
- Datenextraktion: RPA-Bots extrahieren Daten aus strukturierten Rechnungsformularen, wie Rechnungsnummern, Datum, Beträge und Lieferantendetails.
- Dateneingabe: Bots geben extrahierte Daten in das ERP-System der Organisation ein.
- Validierung: Bots validieren die Daten, indem sie vordefinierte Regeln anwenden, z. B. überprüfen sie, ob Rechnungsbeträge mit den Bestellbeträgen übereinstimmen.
Intelligente Automatisierung erweitert die Automatisierung auf:
- Unstrukturierte Daten: Intelligente Automatisierung verwendet KI, um Daten aus unstrukturierten Rechnungen zu extrahieren – z. B. gescannte PDFs oder Bilder – oder wenn das Format nicht konsistent ist.
- Ausnahmebehandlung: Intelligente Automatisierung wendet maschinelles Lernen an, um Muster zu erkennen und Ausnahmen zu beheben, wie z. B. das Identifizieren und Korrigieren von abweichenden Rechnungsbeträgen.
- Entscheidungsfindung: Intelligente Automatisierung verwendet KI, um verdächtige Rechnungen für potenziellen Betrug basierend auf historischen Daten mithilfe von Algorithmen zur Anomalieerkennung zu kennzeichnen.
Anwendungsfall für Serviceabläufe: Kundenservice-Ticketmanagement
Folgendes lässt sich mittels RPA automatisieren:
- Ticketerstellung: RPA-Bots erstellen Support-Tickets, indem sie strukturierte Daten aus Webformularen oder E-Mails extrahieren.
- Routing: Bots leiten Tickets basierend auf vordefinierten Regeln, wie z. B. vom Kunden ausgewählter Problemtyp oder Priorität, an das entsprechende Support-Team weiter.
- Statusupdates: Bots aktualisieren den Fortschritt, indem sie den Ticketstatus im Support-System protokollieren.
Intelligente Automatisierung erweitert die Automatisierung auf:
- NLP (Natural Language Processing = Verarbeitung natürlicher Sprache): Intelligente Automatisierung verwendet NLP, um unstrukturierte Daten in Kundenkommunikationen, einschließlich E-Mails und Chat-Protokollen, zu analysieren und Support-Tickets zu erstellen und zu kategorisieren.
- Sentimentanalyse: Intelligente Automatisierung wendet eine Sentimentanalyse an, um Tickets basierend auf dem Kundensentiment zu priorisieren.
- Automatisierte Antworten: Intelligente Automatisierung verwendet KI, um automatisierte Antworten auf häufige Fragen zu generieren.
Anwendungsfall für Bankwesen und Finanzdienstleistungen: Verarbeitung von Kreditanträgen
Folgendes lässt sich mittels RPA automatisieren:
- Datenerhebung: RPA-Bots sammeln strukturierte Daten aus Kreditantragsformularen, z. B. Bewerberdetails, Einkommen und Kreditsumme.
- Erstes Screening: Bots führen ein erstes Screening durch, indem sie die Bewerberdaten mit vordefinierten Kriterien wie Bonitätsgrenzen und Einkommensanforderungen abgleichen.
- Dokumenten-Upload Bots laden die notwendigen Dokumente in das Dokumentenmanagementsystem hoch.
Intelligente Automatisierung erweitert die Automatisierung auf:
- Dokumentenverarbeitung: Intelligente Automatisierung verwendet KI, um unstrukturierte Dokumente wie Kontoauszüge und Steuererklärungen zu analysieren und relevante Finanzinformationen zu extrahieren.
- Risikobewertung: Intelligente Automatisierung wendet maschinelle Lernmodelle an, um das Risiko von Kreditanträgen zu bewerten, wobei komplexere Faktoren wie Ausgabeverhalten und finanzielle Stabilität berücksichtigt werden.
- Automatisierte Entscheidungsfindung: Intelligente Automatisierung bietet Antragsgenehmigungs- oder Ablehnungsempfehlungen für Versicherungsträger.
Anwendungsfall für Personalwesen: Onboarding neuer Mitarbeitender
Folgendes lässt sich mittels RPA automatisieren:
- Formularverarbeitung: RPA-Bots füllen strukturierte Onboarding-Formulare mit Mitarbeiterdetails aus, wie persönliche Informationen, Berufsbezeichnung und Startdatum.
- Kontoerstellung: Bots erstellen Benutzerkonten in Geschäftsanwendungen und Systemen zur Aufzeichnung, wie E-Mail, HR-Software und Zugangskontrollsystemen.
- Benachrichtigung: Bots senden Willkommens-E-Mails und Benachrichtigungen an Manager und Abteilungen über die Neueinstellung.
Intelligente Automatisierung erweitert die Automatisierung auf:
- Dokumente überprüfen: Intelligente Automatisierung verwendet KI, um Dokumente neuer Mitarbeitender zu überprüfen, wie z. B. Ausweise, Zertifikate und Arbeitsverträge.
- Personalisiertes Onboarding: Intelligente Automatisierung unterstützt personalisierte Onboarding-Erfahrungen, indem sie frühere Erfahrungen und Rollenanforderungen analysiert, um Schulungsprogramme und Ressourcen entsprechend zu planen.
- Compliance-Tracking: Intelligente Automatisierung stellt sicher, dass verpflichtende Compliance-Schulungen und die entsprechende Dokumentation abgeschlossen und nachverfolgt werden, indem Erinnerungen und Aktualisierungen sowohl an neue Mitarbeitende als auch an HR-Manager gesendet werden.
Anwendungsfall in der Fertigung: Lieferkettenmanagement
Folgendes lässt sich mittels RPA automatisieren:
- Bestellverarbeitung: RPA-Bots automatisieren die Verarbeitung von Bestellungen, extrahieren strukturierte Daten aus Bestellformularen und geben sie in das Lieferkettenmanagementsystem ein.
- Bestandsaktualisierungen: Bots aktualisieren die Lagerbestände in Echtzeit, während Bestellungen bearbeitet und erfüllt werden.
- Sendungsverfolgung: Bots verfolgen Sendungen und aktualisieren Statusinformationen im Logistiksystem.
Intelligente Automatisierung erweitert die Automatisierung auf:
- Nachfrageprognose: Intelligente Automatisierung verwendet KI, um historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren wie Wetter und Wirtschaftsindikatoren zu analysieren, um die Nachfrage vorherzusagen.
- Lieferantenmanagement: Intelligente Automatisierung wendet maschinelles Lernen an, um die Lieferantenleistung zu bewerten und die Lieferantenauswahl basierend auf Qualität, Kosten und Zuverlässigkeit zu optimieren.
- Vorausschauende Wartung: Intelligente Automatisierung nutzt KI, um Ausrüstungsfehler vorherzusagen und proaktive Wartung zu planen.
Entwicklung von Automatisierungssoftware von RPA zu Intelligenter Automatisierung und darüber hinaus
Produktivität in Dauerschleife
Die Automatisierungstechnologie hat einen langen Weg von ihren Anfängen zurückgelegt, als IT- und Geschäftsanalyseteams manuelle Prozesse durch grundlegende Skripte und Makros optimierten und damit erhebliche, wenn auch begrenzte Effizienzgewinne erzielten. Aber diese aufkeimenden Automatisierungen, zusammen mit der Entwicklung besserer optischer Zeichenerkennungs-Tools (OCR), wecken das Interesse der Unternehmen an robusteren und benutzerfreundlicheren Automatisierungslösungen. In diesem Kontext entstand die Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA), die es Organisationen ermöglicht, alltägliche, repetitive, regelbasierte Aufgaben schnell und zuverlässig zu automatisieren. RPA-Bots könnten wie Menschen arbeiten, indem sie mit verschiedenen Softwareanwendungen über deren Benutzeroberflächen interagieren, um Arbeitsaufgaben wie Dateneingabe, Formularverarbeitung, Berichtserstellung und Transaktionsverarbeitung auszuführen. RPA hat für sich genommen einen Sprung in der Produktivität und Genauigkeit bewirkt, insbesondere in Backoffice-Prozessen, wodurch menschliche Arbeitskräfte sich auf wertschöpfende, strategische und kreative Aufgaben konzentrieren können.
Komplexität bewältigen
Gleichzeitig wurden die Einschränkungen von RPA angesichts zunehmend komplexer Unternehmensprozesse mit unstrukturierten Daten und schnellen Entscheidungsfindungen immer offensichtlicher. Daher gewannen Kognitive Automatisierungstechnologien in Form von künstlicher Intelligenz (AI) und maschinellem Lernen (ML) immer mehr an Bedeutung. Dies führte zur Entwicklung der Intelligenten Automatisierung – einem Kraftmultiplikator, der RPA mit KI kombiniert, um die Automatisierungsfähigkeiten von Unternehmen auf End-to-End-Prozesse auszuweiten, die kognitive Verarbeitung und adaptives Lernen erfordern. Durch die Zusammenarbeit mit der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) kann die Intelligente Automatisierung mit unstrukturierten Daten arbeiten, fortgeschrittene Analysen durchführen und datenbasierte Entscheidungen treffen. Diese Entwicklung hat es Organisationen ermöglicht, nicht nur Routineaufgaben, sondern auch komplexe Workflows zu automatisieren, was die betriebliche Effizienz erheblich steigert und die digitale Transformation vorantreibt.
Hallo, Generative KI
Die aktuelle Entwicklung der Automatisierungstechnologie wird von der Generativen KI vorangetrieben, einem Teilbereich der KI, der in der Lage ist, neue Inhalte zu erstellen und nahezu sofortige Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu generieren. Die Integration von Intelligenter Automatisierung mit der Kraft der Generativen KI transformiert die Automatisierung, ermöglicht nie dagewesene Flexibilität, beschleunigt den gesamten Entwicklungszyklus der Automatisierung und eröffnet neue und kreative Anwendungsfälle. Beispielsweise kann die Generative KI im Gesundheitswesen die Patientenversorgung revolutionieren, indem sie große Mengen medizinischer Daten analysiert, um personalisierte Behandlungspläne zu erstellen und Patientenergebnisse vorherzusagen. Darüber hinaus kann sie bei der Medikamentenentwicklung helfen, indem es verschiedene molekulare Kombinationen simuliert und deren Wirksamkeit vorhersagt. Im Kundenservice kann Generative KI Chatbots verbessern, indem sie ihnen ermöglicht, personalisierte Antworten zu generieren und tiefere Insights in das Kundenverhalten zu bieten.
Agentenbasierte Automatisierung
Der nächste Entwicklungsschritt der Intelligenten Automatisierung nimmt mit KI-Agenten und agentenbasierter Automatisierung bereits Formen an. KI-Agenten sind Entitäten, die die Leistungsfähigkeit von großen Sprachmodellen (Large Language Models = LLMs) und Generativer KI mit der Fähigkeit verbinden, verantwortungsvolle Maßnahmen in verschiedenen Anwendungen und Umgebungen zu ergreifen. Agentenbasierte Automatisierung beinhaltet die Nutzung intelligenter KI-Agenten, um adaptive, sich selbst verbessernde Systeme zu schaffen, die das Potenzial haben, die betriebliche Flexibilität, Effizienz und Innovation erheblich zu steigern. Die Konvergenz von Generativen KI-Fähigkeiten mit Intelligenter Automatisierung wird voraussichtlich eine neue Generation von adaptiven, intelligenten und effizienten Automatisierungssystemen definieren.
Die Wahl der richtigen Automatisierungsstrategie für Ihren Geschäftsprozess
Die breite Palette umfassender Automatisierungslösungen bedeutet, dass es selten notwendig ist, strikt zwischen RPA und umfassender Intelligenter Automatisierung zu wählen. Vielmehr beinhaltet die Automatisierung von Geschäftsprozessen die Auswahl der richtigen Automatisierungstools, die für jeden Prozess oder Workflow angewendet werden sollen. Eine robuste Bewertung von Prozessattributen und betrieblichen Anforderungen hilft dabei, Ihren Automatisierungserfolg zur Erreichung der Unternehmensziele zu bestimmen.
Wiederholungsgrad
Bewertungskriterien
Wie häufig und in welchem Umfang wird die Aufgabe/der Prozess durchgeführt?
Anwendbarkeit von RPA
Hochfrequente/volumenmäßige repetitive Prozesse sind ideale Kandidaten für RPA.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Prozesse mit mittlerer bis hoher Frequenz/Volumen sind ideale Kandidaten für die Intelligente Automatisierung.
Logik
Bewertungskriterien
Inwieweit folgt die Aufgabe/der Prozess einer Reihe vordefinierter Regeln oder Bedingungen?
Anwendbarkeit von RPA
Stark definierte Prozesse eignen sich für RPA.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Sowohl weniger definierte als auch stark definierte Prozesse sind Kandidaten für die Intelligente Automatisierung.
Datenstruktur
Bewertungskriterien
Welche Art(en) von Daten werden im Prozess verwendet (strukturiert vs. unstrukturiert)? Müssen die Daten extrahiert, transformiert oder verarbeitet werden?
Anwendbarkeit von RPA
Wenn strukturierte Daten verfügbar sind, ist RPA geeignet.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Alle Dateneingaben, einschließlich unstrukturierter Daten, die Extraktion und Transformation erfordern, eignen sich für Intelligente Automatisierung.
Komplexität
Bewertungskriterien
Wie hoch ist der Komplexitätsgrad im Prozess? Z. B.: Wie viele Schritte und Entscheidungspunkte gibt es?
Anwendbarkeit von RPA
Jede Anzahl von Schritten, weniger Entscheidungspunkte sind am besten für RPA geeignet.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Jede Anzahl von Schritten und Entscheidungspunkten eignet sich für Intelligente Automatisierung.
Genauigkeits-/Fehlerrate
Bewertungskriterien
Was ist die aktuelle Genauigkeitsanforderung oder das Ziel und/oder die Fehlerrate des Prozesses?
Anwendbarkeit von RPA
RPA kann hohe Genauigkeit liefern.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Intelligente Automatisierung kann hohe Genauigkeit liefern.
Skalierung
Bewertungskriterien
Wird erwartet, dass der Prozess im Laufe der Zeit an Volumen oder Häufigkeit zunimmt?
Anwendbarkeit von RPA
RPA kann effektiv für statische, konsistente Prozesse skaliert werden.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Intelligente Automatisierung kann effektiv für Prozesse mit unterschiedlichen Veränderungsgraden im Laufe der Zeit skaliert werden.
Anwendungen/Systemintegrationen
Bewertungskriterien
Wie viele Anwendungen/Systeme/Datenbanken sind am Prozess beteiligt?
Anwendbarkeit von RPA
RPA ist ideal für die Interaktion über Benutzeroberflächen.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Intelligente Automatisierung ist für mehrere Verbindungstypen/Integrationen ausgelegt.
In die Tätigkeit eingebundener Mensch
Bewertungskriterien
Inwieweit erfordert die Aufgabe oder der Prozess menschliches Eingreifen oder Überwachung?
Anwendbarkeit von RPA
RPA kann einfache Anforderungen mit menschlicher Beteiligung unterstützen.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Intelligente Automatisierung kann komplexe Workflows mit menschlicher Beteiligung unterstützen.
Kundeninteraktion
Bewertungskriterien
Beeinflusst/interagiert der Prozess direkt mit Kunden oder anderen externen Parteien?
Anwendbarkeit von RPA
RPA ist für Kundeninteraktionen möglicherweise zu starr, bietet jedoch hohe Genauigkeit für vordefinierte Prozesse, die die Bedürfnisse der Kunden unterstützen.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Intelligente Automatisierung kann flexibel und genau genug sein, um direkt mit Kunden zu interagieren.
Abhängigkeiten
Bewertungskriterien
Gibt es Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Aufgaben und Prozessen innerhalb des Workflows?
Anwendbarkeit von RPA
RPA ist ideal für Workflows mit geringer Abhängigkeit.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Intelligente Automatisierung ist für eine beliebige Anzahl von Workflow-Abhängigkeiten konzipiert.
Dynamik/Änderungen
Bewertungskriterien
Wie hoch ist der erwartete Änderungsgrad im Laufe der Zeit für den Prozess? Muss der Prozess schnell an Änderungen der Geschäftsanforderungen angepasst werden?
Anwendbarkeit von RPA
RPA funktioniert am besten für statische Prozesse.
Anwendbarkeit von Intelligenter Automatisierung
Intelligente Automatisierung ist – sogar automatisch – flexibel und anpassungsfähig an Prozessänderungen im Laufe der Zeit.
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