Kommentar von H. Martens, Another Monday

So verbindet Intelligent Process Automation RPA und Machine Learning

| Autor / Redakteur: Hans Martens / Nico Litzel

Der Autor: Hans Martens ist Gründer von Another Monday
Der Autor: Hans Martens ist Gründer von Another Monday (Bild: Another Monday)

Egal, ob es um maßgeschneiderte Kaufempfehlungen, persönliche Suchergebnisse oder individuelle Diagnosen geht: Es gibt bereits so manchen Bereich, in denen Algorithmen und Ansätze zum Tragen kommen, die auf Künstlicher Intelligenz beruhen. Zudem ist KI wichtiger Pfeiler des vielfach diskutierten digitalen Wandels.

Hinsichtlich der konkreten Projekte in deutschen Unternehmen, kommt eine Erhebung der IDC zu dem Ergebnis: Im Moment arbeiten viele Firmen (37 Prozent) daran, mithilfe von KI, Erkenntnisse aus den in ihren Abteilungen vorliegenden Daten herauszufiltern. 32 Prozent, beziehungsweise 23 Prozent, wollen Sprach- und Bilderkennungsvorhaben vorantreiben. Ein Viertel plant, überwachtes Lernen einzuführen und 23 Prozent haben eine automatisierte Content-Aggregation ins Auge gefasst. Die Schwierigkeit: Oft mangelt es an umfassenden und fundierten Strategien und Methoden, die alle Bereiche und Belange des Unternehmens berücksichtigen.

Denn mit einzelnen Tools, Systemen oder neuen Geräten ist es nicht getan. Laut aktueller Studie von TCS und Bitkom Research haben 75 Prozent der Unternehmen die Digitalisierung zwar strategisch verankert, aber nur 39 Prozent steuern die verschiedenen Aspekte der Digitalisierung im Rahmen einer abteilungsübergreifenden Strategie. Es fehlen umfassende und methodische Ansätze sowie trennscharfe Begriffsunterscheidungen.

Noch zu oft werden KI und Robotic Process Automation (RPA) beispielsweise in einem Atemzug genannt; dabei gibt es signifikante Unterschiede. So können Maschinen und demnach auch Roboter durchaus intelligent sein und selbstlernende Komponenten enthalten; eine denkende Komponente – Kern der Künstlichen Intelligenz – fehlt jedoch.

Begriffsunterscheidung RPA und KI

Robotic Process Automation (RPA) ist ein effizienter und intelligenter Ansatz, um digitale Transformation im Unternehmen zu forcieren und direkte Kostensenkungspotenziale zu erschließen. Diese lassen sich wiederum nutzen, um finanzielle Mittel für weiterführende Digitalisierungsstrategien zu generieren. RPA kann repetitive Aufgaben übernehmen, Mitarbeiter entlasten und so mehr Freiraum für wertschöpfende Arbeiten bieten. Der menschliche Mitarbeiter muss nicht länger alles händisch machen. KI ist im Zusammenhang mit RPA immer dann sinnvoll, wenn die Automatisierung ganzheitlich und strategisch vonstatten gehen soll. In einem derartigen Szenario eignet sich KI insbesondere für Datenstrukturierungsprozesse, Process Mining und als RPA-Enabler, um beispielsweise Prozesse, die automatisiert werden sollen herauszufiltern.

RPA, eine Annäherung

Da diesbezüglich noch viel Unwissenheit herrscht, lohnt es sich zu fragen: Was ist und kann RPA eigentlich genau? RPA ist eine minimalinvasive Technologie zur automatischen Handhabung regelbasierter Geschäftsprozesse mithilfe von Software-Robotern. Diese virtuellen Assistenten lassen sich in die folgenden drei Automatisierungstypen einteilen, in dieser Erläuterung nach ansteigender Intelligenz geordnet: Robotic Desktop Automation, kurz RDA, läuft auf dem Desktop des Anwenders. In der Regel kann der Nutzer während dieser Automatisierung nicht mit seiner Arbeit fortfahren.

Der nächste Schritt ist Robotic Process Automation (RPA). Hierbei handelt es sich um eine skalierbare Lösung, die sich an die individuellen Prozessanforderungen des Anwenders anpassen lässt. RPA nutzt Multi-Skill-Roboter und arbeitet selbstständig im Hintergrund. Der dritte und smarteste Automatisierungstyp ist Intelligent Process Automation (IPA). Diese Technologie ermöglicht es Unternehmen, auch unstrukturierte Daten zu handhaben und zu nutzen. IPA erweitert Automatisierungslösungen durch KI-Komponenten, beispielsweise Machine Learning.

Machine Learning und KI im Zusammenhang mit Prozessautomatisierung kommen derzeit in erster Linie zum Einsatz, wo große Datenmengen analysiert, verglichen oder strukturiert werden. Während KI den Bereich des Lernens und Denkens abdeckt, kümmert sich RPA um das Abwickeln der jeweiligen Arbeitsschritte. Um Geschäftsprozesse effizient, zukunftsorientiert und strategisch zu automatisieren, ist die Kombination beider Bereiche sinnvoll. Beispiel „Selfhealing Robots“: Sie können nach einem Software-Update oder Patch eigenständig Änderungen in den grafischen Oberflächen der automatisierten Programme abfangen und sich so selbst reparieren.

Methodik bestimmt RPA-Projekterfolg

Obwohl die Software-Roboter zweifelsohne eine Technologie sind, geht es bei RPA zuallererst um die Methodik. Erst das Konzept, mit dem sich Geschäftsprozesse analysieren lassen, entscheidet über Erfolg oder Fehlschlag eines RPA-Vorhabens. Daher benötigen Unternehmen einen umfassenden und nahtlosen Ansatz, der auch das Arbeitsleben sowie die Anforderungen der Mitarbeiter nach erfolgter Implementierung einbezieht.

Skalierbarkeit, Support, Änderungswünsche sowie Einarbeiten und Umschulen der Mitarbeiter sind zentrale Aspekte, die bei jedem RPA-Projekt eine integrale Rolle spielen und von erfahrenen Beratern begleitet werden sollten. Mit Robotic Process Automation lassen sich Hindernisse bewältigen, die effizienten und kundenorientierten Abläufen vielerorts im Wege stehen – ohne signifikante Änderungen an der IT-Infrastruktur vornehmen zu müssen. Durchaus schlau, hocheffizient, aber nicht „künstlich intelligent“.

Erst zwölf Prozent der deutschen Firmen nutzen RPA-Vorteile

Trotz zahlreicher Vorteile hat sich das Thema RPA noch nicht in deutschen Unternehmen durchgesetzt, was auch an falschen Vorstellungen und Erwartungen liegt. Eine aktuelle YouGov-Umfrage im Auftrag von Another Monday zeigt, wie deutsche Unternehmen in Sachen RPA aufgestellt sind: So rechnen derzeit zwar knapp 80 Prozent der Mitarbeiter von deutschen Großunternehmen damit, dass digitale Technologien ihre Arbeit in den nächsten fünf Jahren übernehmen werden und rund die Hälfte der Befragten kennen das Thema RPA und seine Vorteile. Allerdings haben erst zwölf Prozent der Unternehmen bereits Geschäftsprozesse durch Software-Roboter umgesetzt.

Hier wird viel Potenzial verschenkt, denn durch RPA lassen sich, sofern durchdacht, umfassend und richtig umgesetzt, signifikante Vorteile realisieren. In einer Capgemini-Untersuchung [PDF] erklärten in diesem Zusammenhang 86 Prozent der Befragten, dass RPA Kosten deutlich senken und dazu beitragen könne, Risiken zu reduzieren und die Compliance zu erhöhen. Weitere Vorteile: RPA verbessert Prozesseffizienz und Qualität der Arbeit, Software-Roboter übernehmen stets wiederkehrende Aufgaben und helfen so, Zeit und Kosten zu sparen.

Die nächste Stufe: Intelligent Process Automation

Im Moment ist die RPA-Technologie allerdings noch nicht das, was sie einmal werden kann. Intelligent Process Automation (IPA), ein wichtiges Thema für Anbieter und Anwender, ist die Erweiterung der klassischen RPA durch eine intelligente, kognitive Komponente. Hierbei heben Machine-Learning-Komponenten oder Künstliche Intelligenz den Automatisierungsgrad. Zukünftig ist auch vorstellbar, dass RPA im Zusammenspiel mit KI das menschliche Denken nachbilden kann. Das ist aber noch Zukunftsmusik. Es sind weitere Daten und Analyseansätze vonnöten, um mithilfe der kognitiven Automatisierung ganze Unternehmen umgestalten zu können.

Möglichkeiten von RPA und KI heute

Bei der Robotic Process Automation kann ein Personal Interactive Assistant (PIA) seine Aufgaben im Hintergrund ausführen, der Mitarbeiter wird nicht gestört. Wurden sie entsprechend programmiert, sind Roboter wissbegierig und vielseitig einsetzbar. Derart selbstlernende Roboter sind beispielsweise die Robo Chats von Another Monday. Auf Grundlage historischer und aktueller strukturierter Daten verfolgen und interpretieren diese Bots die Aktivität eines Mitarbeiters. Um zu lernen, wie mit bestimmten Prozessschritten umzugehen ist, fragen die Bots proaktiv nach Entscheidungen. Mithilfe der Anwender und durch Machine Learning können sie die zur Bearbeitung anstehenden Aufgaben verstehen. Sobald sie sich ausreichend Kenntnis für die umfassende Abwicklung des Prozesses angeeignet haben, beginnen sie, Aufgaben autonom zu bearbeiten. So verwandelt Machine Learning, eine mit KI-verwandte Technologie, RPA in IPA.

Eigenständig denkende Software-Roboter sind aktuell noch selten im Einsatz, werden künftig aber häufiger genutzt werden. Sie verbinden intelligente Prozessautomatisierung (IPA) und Künstliche Intelligenz (KI) und eröffnen so Geschäfts- und Umsatzmöglichkeiten, forcieren die Prozessexzellenz. Erfordert ein Prozess beispielsweise den Umgang mit Aufgaben, die in unterschiedlichen Systemen vorliegen, kann ein Research Bot helfen. Anwender müssen nicht länger verschiedene Systeme durchsuchen, um beispielsweise die Nummer eines Kunden zu finden: Der Bot übernimmt.

Diese Art kognitiver Automatisierung, IPA, ist selbstlernend und arbeitet sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten. Zu den KI-Funktionalitäten, die hierbei zum Tragen kommen, zählen beispielsweise Bild- und Tonerkennung sowie erweiterte Suchen und Datenanalysen. Zu bedenken ist: Ein Roboter, der eigenständig lernt, benötigt eine gewaltige Masse an Informationen, die zunächst gesammelt werden müssen – ein langwieriges und auch rechtlich schwieriges Thema.

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