Robotic Process Automation ist ein führerloser Zug. Nach Angaben von Deloitte wird die Technologie Folgendes erreichen nahezu flächendeckende Einführung bis 2025. Doch nur weil RPA die Geschäftswelt dominiert, heißt das nicht, dass sie sich nicht weiterentwickeln wird.
Wir befinden uns an einem spannenden technologischen Wendepunkt. Die Fortschritte in der KI in den letzten Jahren sind verblüffend. ChatGPT und andere Formen der generativen KI haben das öffentliche Bewusstsein erobert. Diese spannende Technologie ist jedoch nur ein Ausdruck des Potenzials der KI.
RPA ist ein einfaches, aber wirksames Instrument. Die Konvergenz von RPA und KI bietet jedoch endlose Möglichkeiten für Innovationen. KI-gestützter Kundenservice im Gespräch, analytikgestützte Entscheidungsfindung und die Automatisierung von Wissensarbeit sind nur einige Beispiele für KI in RPA.
Im Zuge des technologischen Fortschritts wird die kognitive robotergestützte Prozessautomatisierung die Art der Arbeit in einer Weise verändern, die wir uns kaum vorstellen können. Lassen Sie uns untersuchen, wie KI mit RPA bereits die Grenzen der Automatisierung verschoben hat, bevor wir über ihre zukünftigen Auswirkungen nachdenken.
Die Grenzen von RPA
Die weite Verbreitung von RPA ist ein Beweis für ihren Nutzen. Die Technologie hat zahllosen Unternehmen geholfen, durch die Automatisierung ehemals manueller Aufgaben ein neues Niveau an Produktion, Effizienz und Genauigkeit zu erreichen. Doch wie jede Technologie hat auch diese ihre Grenzen.
1. Transaktionsautomatisierung ist schwierig zu verwalten
Auch wenn RPA-Bots die Prozesse gewissenhaft abarbeiten, benötigen sie ein gewisses Maß an Verwaltung und Wartung. Wenn sich zum Beispiel Eingänge oder Ausgänge ändern, müssen die Bots neu konfiguriert werden, um diese leicht veränderten Bedingungen zu bewältigen. In dynamischen Arbeitsumgebungen kann dies Ressourcen und Zeit kosten.
2. RPA kämpft mit unstrukturierten Daten
RPA-Tools sind so konzipiert, dass sie Aufgaben mit Hilfe von Wenn/Dann/Else-Logik ausführen. Als solche sind sie auf vorhersehbare Datenstrukturen angewiesen. Jede Abweichung oder Änderung der Eingabedaten führt zu Fehlern oder Ausnahmen, da sie außerhalb der definierten Werte liegen, die der Bot zu empfangen erwartet.
3. RPA stellt Herausforderungen an die Skalierung
Die Skalierung Ihrer RPA-Prozesse kann zum Teil aus den oben genannten Gründen schwierig sein. Jeder Prozess muss klar definiert, verwaltet und gewartet werden, während die mangelnde Anpassungsfähigkeit von RPA auch Probleme aufwerfen kann.
Die Grenzen von RPA sind nichts, worüber man sich Sorgen machen müsste. KI-gestützte RPA kann jede dieser Einschränkungen überwinden und gleichzeitig neue und spannende Automatisierungsmöglichkeiten eröffnen.
Hier sehen Sie, wie RPA mit KI die Automatisierung verändert hat.
Robotergestützte Prozessautomatisierung und künstliche Intelligenz:
Eine perfekte Kombination
RPA ist von seiner Konzeption her ein einfaches und unkompliziertes Werkzeug, zumindest auf der Benutzerebene. Es ist so aufgebaut, dass es auch für nicht-technische Teams zugänglich ist. Als solches führt es die ihm erteilten Anweisungen kontrolliert aus. Es ist Aufgabe des Menschen, diese Prozesse zu identifizieren und RPA anzuweisen, Befehle auszuführen.
Natürlich kann es bei ausreichender Komplexität unmöglich werden, Schritt-für-Schritt-Anweisungen zu geben – deshalb ist die Kombination von RPA und künstlicher Intelligenz die Zukunft der Automatisierung.
1. RPA mit optischer Zeichenerkennung
Unter
Robotic Process Automation mit AI und OCR zur Verbesserung von Geschäftsprozessen
(Shidaganti, 2021) skizziert der Autor die Grenzen von RPA: „Jegliche Änderungen am automatisierten Prozess erfordern direkte Änderungen an der RPA-Anwendung.“ Shidaganti schlägt KI als Lösung für diesen Prozess vor und plädiert für optische Zeichenerkennung (OCR) als grundlegende Ergänzung von RPA.
OCR hat sich in der Tat auf Unternehmen ausgewirkt, indem RPA für unstrukturierte Daten geöffnet wurde. KI-gestützte RPA-OCR-Tools können Informationen aus gedruckten Dokumenten und sogar aus geschriebenem Text lesen. Es gibt drei Hauptmöglichkeiten für RPA, die die OCR-Integration ermöglicht.
- OCR kodiert strukturierte Daten, damit RPA mit unvorhersehbaren Eingaben arbeiten kann
- RPA kann entfernte Maschinen automatisieren, indem es entschlüsselt, was auf den jeweiligen Bildschirmen passiert
- OCR in Verbindung mit maschinellem Lernen kann durch das Scannen von Dokumenten bei der Kundenidentifizierung (KYC), der Geldwäschebekämpfung (AML) und der Betrugsaufdeckung helfen. Die Erkenntnisse und Entscheidungen der Technologie können in die RPA integriert werden, was eine schnellere Kontoeröffnung, ein schnelleres Onboarding, schnellere Kreditentscheidungen usw. ermöglicht.
2. Maschinelles Lernen und RPA
Robotische Prozessautomatisierung und maschinelles Lernen sind ein weiteres Beispiel für die Nutzung von KI, um die inhärenten Grenzen von RPA zu überwinden. Bereits 2016 hatten Automatisierungsexperten in der Versicherungsbranche festgestellt die Möglichkeiten der kognitiven robotischen Prozessautomatisierung (RPA). In diesem Papier erörtern die Autoren „selbstoptimierende Kundenbetreuung, Darlehenspreisgestaltung, Finanzberatung oder Schadens- und Beschwerdebearbeitung“ als mögliche Horizonte.
Als Zeichen des Fortschritts ist es interessant zu sehen, wie Robotic Process Automation Machine Learning-Tools in nur kurzer Zeit weit verbreitet sind.
Maschinelles Lernen ist überall. Es beschreibt den Prozess, einer Maschine beizubringen, Aufgaben mit expliziten Programmieranweisungen auszuführen. Wie Sie vielleicht wissen, setzen Maschinen dabei Algorithmen ein, um Muster in einem Datensatz zu analysieren und zu finden. Einmal trainiert, kann die Maschine weitere Daten verarbeiten und Erkenntnisse und Vorhersagen liefern.
RPA und maschinelles Lernen passen hervorragend zusammen, denn RPA wird dadurch intelligenter, intuitiver und kann mit unstrukturierten Daten umgehen.
3. RPA mit Deep Learning
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, während Deep Learning eine Teilmenge des maschinellen Lernens ist. Der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist für manche vielleicht nicht so deutlich, aber es lohnt sich, ihn zu erkunden. Maschinelles Lernen wird auf Daten trainiert, um Entscheidungen und Vorhersagen zu unterstützen.
Allerdings ist die Technologie in der Regel nicht in der Lage, sich im Laufe der Zeit von selbst zu verbessern. Im Gegensatz dazu werden beim Deep Learning neuronale Netze verwendet, um zu lernen und ihre Leistung zu verbessern. Mit anderen Worten: Dank Deep Learning können RPA und ML zusammen Automatisierungen erstellen, die durch Erfahrung besser werden.
Natürlich benötigt Deep Learning eine unglaubliche Menge an Daten, um diese Funktion zu erfüllen. In einem weiteren Beispiel für die enge Symbiose zwischen KI und RPA sind Bots ideal, um bei der mühsamen Erfassung dieser Trainingsdaten zu helfen. RPA-Tools können auf verschiedene Websites und andere Informationsquellen zugreifen, um diese Informationen zu sammeln und sicherzustellen, dass der Deep-Learning-Algorithmus über eine Vielzahl von Daten verfügt, die er verbessern kann.
Deep Learning ermöglicht es Bots auch, die Vorteile der prädiktiven Analytik zu nutzen. Wenn RPA auf Ausnahmen stößt, kann es diese mit erwarteten oder unerwarteten Mustern abgleichen und ist somit nicht mehr auf menschliche Eingriffe angewiesen.
Wenn intelligente Bots datengestützte Entscheidungen treffen können, können sie optimal auf Kunden reagieren. Ein Beispiel für diese Anwendungen im Rahmen von RPA sind Tools zur Stimmungsanalyse, die die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzen, um die Stimmungen der Verbraucher zu entschlüsseln. Die Bots wiederum können ihre Antwort so modulieren, dass sie einen passenden Ton treffen. Diese Dynamik kann viel dazu beitragen, die Kluft zwischen dem einfühlsamen menschlichen Kundenservice und seiner mechanisierten Alternative zu überwinden.
4. RPA und Bilderkennung
Die Kopplung von RPA mit Bilderkennungssoftware ist ein weiteres Beispiel für den Einsatz von KI, um die Unfähigkeit von RPA zu überwinden, mit unübersichtlichen oder unstrukturierten Daten umzugehen. In dem Papier
Analyse und Anwendbarkeit von Technologien der künstlichen Intelligenz auf dem Gebiet der RPA-Software-Roboter zur Automatisierung von Geschäftsprozessen
(Kanakov, 2022) skizziert der Autor einige faszinierende Anwendungsmöglichkeiten von RPA und Bilderkennung im Zusammenhang mit der Automatisierung von Hintergrundprüfungen bei der Einstellung oder der Unterstützung bei der Betrugserkennung.
Weitere von Kanakov vorgeschlagene Anwendungsfälle sind die Nutzung der Gesichtserkennung für die Gebäudesicherheit, wobei RPA-Tools mit Kameras verbunden werden. Die Anwendungsmöglichkeiten sind wirklich endlos. So könnten beispielsweise Drohnen oder Kameras eine beliebige Anzahl von Umgebungen auf Anomalien untersuchen. Sobald ein RPA-System die Probleme entdeckt hat, kann es sie an die zuständigen Stellen melden und für eine rasche Abhilfe sorgen.
5. RPA mit generativer KI
In einem
Artikel in Forbes
Clint Boulton von DELL verwendet eine fantastische Analogie beim Vergleich von RPA und generativer KI. Er schlägt vor: „Bei einer Gala-Veranstaltung prüft RPA die Gästeliste, zählt die Eintrittskarten und überwacht Dinge wie Raumkapazität, Heizung und Beleuchtung.“ Dann erklärt er: „In der Zwischenzeit erstellt die generative KI Werbung für die Veranstaltung, schreibt Glückwunschreden für die Geehrten und führt Gespräche mit allen Gästen.“
Was an dieser Analogie so stark ist, ist, dass sie etwas, das wir alle im letzten Jahr beobachtet haben, perfekt wiedergibt. Generative KI ist so interessant und leistungsfähig, dass wir gar nicht anders können, als ihre Ergebnisse zu bewundern. Aber ohne jemanden (RPA), der im Hintergrund schuftet und niedere Aufgaben erledigt, kann es keine Veranstaltung geben, zumindest keine funktionierende.
Laut Gartner bietet die generative KI viele Möglichkeiten. Es kann schnell schriftliche Inhalte, Bilder, Videos, Musik und sogar Code erstellen. Einige der Möglichkeiten liegen sofort auf der Hand, wie z. B. der dialogorientierte Kundendienst.
Verbesserte Chatbots sind jedoch nur der Anfang; andere Anwendungsfälle für RPA und generative KI umfassen die Unterstützung von RPA beim Verstehen unstrukturierter Daten verschiedenster Art und sogar die Erweiterung von RPA um Entscheidungsfindung, Datenanalyse und mehr.
6. Teilnahme an der Automatisierung
Sie können die Automatisierung in zwei Kategorien unterteilen: Beaufsichtigt und unbeaufsichtigt. Wie zu erwarten, bedeutet unbeaufsichtigte Automatisierung, dass der Bot Prozesse ohne menschliche Eingaben ausführt. Im Gegensatz dazu beschreibt „Attended Automation“ Aufgaben, die zumindest während eines Schrittes menschliche Interaktion erfordern.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie dies funktionieren kann. So könnte der automatisierte Prozess beispielsweise einen manuellen Auslöser erfordern. Es kann aber auch sein, dass einer der Schritte während des Prozesses einen Sicherheitsnachweis erfordert. Dank Robotic Desktop Automation (RDA) sind hier jedoch auch komplexere Orchestrationen möglich.
Robotic Desktop Automation (RDA) ist eine Form von Attended Automation. Dank KI-Tools wie ML und optischer Zeichenerkennung fügen diese Roboter jedoch dynamisch mehrere Workflow-Prozesse zusammen und automatisieren ständig verschiedene Aufgaben für einen einzelnen Benutzer. In diesem Szenario agiert der RDA-Bot wie ein virtueller Assistent, der Daten abruft, Dateien versendet und Berichte erstellt, während der menschliche Mitarbeiter mit einem Kunden spricht.
7. Selbstheilende Bots
A
Umfrage zum Stand von RPA im Jahr 2022
hat ein Problem aufgedeckt, das einige Unternehmen betrifft, die RPA-Lösungen einsetzen. Über 69 % der Befragten geben an, dass sie jede Woche einen defekten RPA-Bot erleben. Schlimmer noch: Mehr als 40 % der Befragten gaben an, dass es mehr als 5 Stunden dauert, ihren Bot zu reparieren, während andere Befragte angaben, dass die Behebung mehr als einen Tag dauern kann.
Diese Zahlen sind unannehmbar hoch. Die Umfrage geht jedoch nicht auf die Einzelheiten des Problems ein. Häufige Gründe für das Scheitern von RPA sind Eingabeänderungen, Roboter, die auf Ausnahmen stoßen, unvollständige Daten, mangelhafte Tests oder mangelnde Wartung, um nur einige zu nennen.
Selbstheilender RPA beschreibt ein System, das sich selbst reparieren kann, ohne dass ein menschlicher Mitarbeiter eingreifen muss.
Selbstheilende RPA-Bots werden durch KI-Algorithmen ermöglicht, die die Leistung der automatisierten Aufgabe überwachen. Wenn Probleme auftreten, treten diese hilfreichen Tools sofort in Aktion, ermitteln die Ursache und beheben sie. Der Vorteil ist eine höhere Leistung und mehr Betriebszeit.
8. Intelligente Verarbeitung Bergbau
Beim Process Mining im Zusammenhang mit RPA geht es um die Entdeckung von Aufgaben, die Unternehmen automatisieren können. Mithilfe der fortschrittlichen Analysefunktionen von KI können Teams ihre Geschäftsabläufe analysieren, um Aufgaben zu finden, die automatisiert werden können, und Prognosen über die Auswirkungen dieser Automatisierung erstellen.
Process Mining nutzt ML und Datenanalyse. So wird beispielsweise eine Software zur Bildschirmaufzeichnung eingesetzt, um Workflow-Daten zu erfassen und in einzelne Schritte aufzuschlüsseln. Anschließend führen ML- oder Analysetools Modelle dieser Aufgaben aus und finden Bereiche, die in automatisierte Prozesse umgewandelt werden können. KI-Tools verschaffen Unternehmen einen besseren Überblick und ein besseres Verständnis der Aufgaben und ermöglichen es ihnen, Abhängigkeiten, Engpässe und Ineffizienzen zu erkennen.
Die Kombination von RPA und Process Mining ist sehr leistungsfähig, da sie Unternehmen dabei helfen kann, Prozesse zu entdecken, die sie sonst vielleicht nicht erkennen würden. Das bedeutet, dass Sie mehr Nutzen aus Ihren RPA-Investitionen ziehen und die anderen Vorteile von RPA, wie Kostensenkung und Produktivitätssteigerung, weiter ausbauen können.
Außerdem können Sie feststellen, dass Process Mining die Entdeckungszeit für geeignete RPA-Prozesse verkürzen kann. Das bedeutet, dass Ihre Umsetzung viel schneller vonstatten geht.
9. Automatisierung von Softwaretests
Softwareentwickler und -verlage haben in den letzten Jahrzehnten einige der bahnbrechendsten Technologien hervorgebracht, die wir kennen. Aber auch ihre Branche selbst hat eine Art Revolution durchgemacht. DevOps und agile Methoden haben den Entwicklern geholfen, die Nachfrage nach blitzschnellen, kontinuierlich verbesserten Produkten zu befriedigen, während CI/CD-Pipelines auch zu kürzeren Markteinführungszeiten beitragen.
RPA ist ein fantastisches Werkzeug für bestimmte Arten von Softwaretests. McKinsey geht davon aus, dass die Softwareentwicklung der nächsten Generation in Bezug auf die KI knapp hinter der die wichtigsten technologischen Trends für 2023. Die Automatisierung von Softwaretests, die sowohl durch RPA als auch durch KI unterstützt wird, wird an der Spitze dieses Trends stehen, wobei generative KI Code schreibt und nichttechnische Teams dank No-Code-Tools willkommen sind.
Der Partner des Beratungsunternehmens, Santiago Comella-Dorda, meint: „Entwickler sind vielleicht eines der wertvollsten Güter für das moderne digitale Unternehmen, doch sie verbringen weit über 40 Prozent ihrer Zeit mit sich wiederholenden, geringwertigen Aufgaben, die mit einem modernen Tool-Set leicht automatisiert werden könnten.“
10. RPA Intelligente Automatisierung
Künstliche Intelligenz Robotic Process Automation, auch Intelligent Process Automation (IPA) genannt, gilt als die nächste Stufe der Automatisierung. Es handelt sich um eine Kombination aus RPA und kognitiven Fähigkeiten durch KI. Sie kann RPA mit allen oder einigen der anderen oben genannten KI-Technologien kombinieren.
In einer
IBM-Umfrage unter C-Suite-Führungskräften
90 % der Befragten gaben an, dass die intelligente Automatisierung ihnen geholfen hat, „überdurchschnittliche Leistungen bei der Bewältigung des organisatorischen Wandels als Reaktion auf neue Geschäftstrends zu erzielen“. Dies spricht für die Fähigkeit von RPA und KI, flexible und robuste Lösungen zu entwickeln, die einen echten Wettbewerbsvorteil bieten können.
Dass RPA und KI in der Lage sind, organisatorische Veränderungen herbeizuführen, zeigt sich an der Reaktion der Wirtschaft auf die COVID-19-Pandemie. Der Einsatz von Technologien zur Automatisierung robotergestützter Prozesse zur Sicherstellung von Geschäftsprozessen während der COVID-19-Pandemie (Siderska, 2021) zeigte, dass 60 % der untersuchten polnischen Unternehmen in der Lage waren, die Geschäftskontinuität dank der RPA-Tools zu gewährleisten. Laut der Studie waren KI und Analytik die wichtigsten Faktoren.
In einer kürzlich durchgeführten
Gartner-Umfrage
gaben 80 % der Führungskräfte an, dass sie davon überzeugt sind, dass sich die Automatisierung auf jeden Geschäftsprozess anwenden lässt. Diese Statistik ist ein bemerkenswerter Beweis für die Leistungsfähigkeit von RPA in Verbindung mit KI. Es ist unvorstellbar, dass diese Zahl ohne die Erweiterung von RPA durch KI so hoch sein könnte.
Was die Zukunft betrifft, so wird die Forschung im Bereich
neuromorphen Verarbeitung
– ein Informationsverarbeitungssystem, das auf der Struktur des Gehirns basiert – könnte zu mehr Kognition und maschineller Intelligenz führen. Das Spannende an dieser Perspektive ist, dass diese Intelligenzmodelle weit weniger Trainingsdaten benötigen, was bedeutet, dass sie für Unternehmen verfügbar sein könnten.
Wie KI-gestütztes RPA die Zukunft verändern wird
von Arbeit und Gesellschaft
KI-Tools für die Prozessautomatisierung werden gerade erst warmgelaufen. Hier sind einige Bereiche, in denen KI die Automatisierung weiter beeinflussen wird.
1. Industrie 4.0
Die erste industrielle Revolution wurde durch Dampf angetrieben, die zweite durch Elektrizität. Die dritte industrielle Revolution wurde in den 1970er Jahren durch digitale Technologien ermöglicht. Wenn es um die vierte industrielle Revolution geht, auch bekannt als Industrie 4.0, gibt es mehrere technologische Kandidaten, wie z. B. Digital Twins, Virtual Reality, das Internet der Dinge (IoT), KI und ML und sogar 3D-Druck.
Allerdings hat eine
IMD-Umfrage zur globalen Lieferkette
aus dem Jahr 2022 offenbart eine beunruhigende Wahrheit. Von den mehr als 200 befragten Führungskräften des verarbeitenden Gewerbes nannten nur sehr wenige Technologien im Zusammenhang mit Industrie 4.0 als hohe Priorität. Dies ist weit entfernt von 2019, als 68 % der Befragten einer McKinsey-Umfrage gaben an, dass Industrie 4.0 eine der wichtigsten strategischen Prioritäten sei.
In dem Forschungspapier Robotergestützte Prozessautomatisierung und künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0 – Eine Literaturübersicht (Riberio, 2021) stellt der Autor fest, dass „angesichts des Umfangs der Anwendbarkeit von KI RPA nach und nach zu seinen Automatisierungsfunktionen Implementierungen von Algorithmen oder KI-Techniken hinzufügt, die in bestimmten Kontexten (z. B. Unternehmensressourcenplanung, Buchhaltung, Personalwesen) zum Klassifizieren, Erkennen, Kategorisieren usw. eingesetzt werden“.
Mit der weiteren Entwicklung der Technologie werden neue Tools und Möglichkeiten dazu beitragen, dass Industrie 4.0 zu einer KI-gestützten Realität wird.
2. Hyperautomatisierung
Hyperautomatisierung ist die natürliche Weiterentwicklung der Automatisierung. Dabei geht es jedoch nicht um die Automatisierung einer bestimmten Aufgabe oder eines Geschäftsprozesses, sondern um die Ausweitung der Automatisierungsmöglichkeiten auf das gesamte Unternehmen. Die endgültige Version wird ein vollständig vernetztes und weitgehend autonomes Unternehmen sein, in dem Arbeitsabläufe und Entscheidungen gestrafft, flexibel und widerstandsfähig sind.
Bei der Hyperautomatisierung werden mehrere Technologien kombiniert. Dazu gehören:
- RPA
- AI
- Automatisierung von Geschäftsprozessen (BPA)
- ML
- Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)
- Workflow-Orchestrierung
- Bergbau verarbeiten
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Digitaler Zwilling einer Organisation (DTO)
- Konversationelle RPA
- Computer Vision RPA
In dem Papier heißt es Hyperautomation zur Verbesserung der Automatisierung in der Industrie (Haleem, 2021), „Durch eine Mischung von Automatisierungstechnologien kann die Hyperautomatisierung einige Beschränkungen einer einzelnen Automatisierungsmethode überwinden. Dies ermöglicht es Unternehmen, über die Grenzen der einzelnen Prozesse hinauszugehen und fast jeden mühsamen und skalierbaren Vorgang zu automatisieren.
3. Weniger Abhängigkeit von Experten
Der Boom der Softwareentwicklung in den letzten Jahren hat ein Problem aufgedeckt. Während die Nachfrage nach Apps und mobiler Technologie wuchs, konnte das Angebot nur schwer Schritt halten. Softwareentwickler waren Mangelware, so dass viele Stellen monatelang unbesetzt blieben.
Angesichts der prestigeträchtigen, sechsstelligen Jobs, die auf qualifizierte Bewerber warten, könnte man meinen, die Leute würden sich einfach umschulen lassen und die Früchte ernten. Auch Schulen und Universitäten wurden unter die Lupe genommen, da die Regierungen angaben, sie würden nicht genug tun, um die Aufnahme von MINT-Fächern zu fördern. Die Realität sieht jedoch so aus, dass das Programmieren schwer ist. Nur ein kleiner Teil der Bevölkerung ist für diese Aufgabe geeignet.
Da unsere Welt immer digitaler wird, könnte der Mangel an Programmierern durchaus als eine Warnung angesehen werden, die wir nicht beachtet haben. Glücklicherweise kann KI-gestützte Automatisierung das Gegenmittel zu diesem Problem sein.
Führungspositionen erfordern eine Mischung aus Managementfähigkeiten und fundiertem Fachwissen. Lesen und Lernen sind nur ein Teil dessen, was Führungskräfte und leitende Angestellte für ein Unternehmen wertvoll macht. Da jedoch immer mehr Branchen auf die Technologie setzen, wird dieser Talentpool erschöpft sein.
KI-Analysen können große Mengen historischer Daten nutzen, um Erkenntnisse und zugrunde liegende Zusammenhänge zu ermitteln und Vorhersagen zu treffen. Diese Instrumente werden dazu beitragen, die Erfahrungslücke zu schließen. Sie kann auch dazu dienen, die kluge Entscheidungsfindung zu demokratisieren, die bisher nur Unternehmen mit großen Budgets vorbehalten war.
Während erfahrene Entscheider und Strategen nie aus der Mode kommen werden, wird ein hyperautomatisiertes Unternehmen, das von maschinellem Lernen (ML) und Datenanalyse angetrieben wird, rund um die Uhr laufen und Entscheidungen auf der Grundlage von Faktoren treffen, die kein Mensch bewusst berücksichtigen könnte.
McKinsey geht davon aus, dass die Automatisierung der Wissensarbeit jetzt in Sicht ist. In den Bereichen Recht, Wirtschaft, Bildung, Kunst und Technologie wird es zu Umwälzungen kommen, von denen man bisher annahm, sie würden nur weniger qualifizierte Arbeitsplätze gefährden. Was dies für die allgemeine Erwerbsbevölkerung bedeutet, ist jedoch noch nicht abzusehen.
4. Größere Effizienz der Regierung
Die Staatsausgaben sind ein immer wiederkehrendes Streitthema. Überall auf der Welt stehen demokratische Verwaltungen in dem Ruf, sich aufzublähen und Ausgaben zu tätigen. Per
Forschung des renommierten Brookings Institute
Die US-Regierungsstellen setzen auf KI und RPA.
So unterschiedliche Behörden wie die Food and Drug Administration, die Sozialversicherung, die Defense Logistics Agency und das Finanzministerium haben KI und RPA eingeführt, um die Produktivität zu steigern und die Kosten für ihre wichtigen Dienstleistungen zu senken. Außerdem ist eine
Umfrage des American Council for Technology and the Industry Advisory Council (ACT-IAC)
zeigt Anwendungsfälle von etwa einem Dutzend Regierungsorganisationen auf.
Eine effizientere und kostenwirksamere Regierung könnte eine transformative Wirkung auf die gesamte Gesellschaft haben. Die Dienstleistungen könnten effizienter und effektiver werden, und die Steuergelder könnten in Programme fließen, die das Leben von Millionen Menschen verändern könnten. Diese weit verbreitete Annahme unterstreicht jedoch, wie wichtig die Beseitigung von
Voreingenommenheit in der KI,
insbesondere, wenn Regierungen weltweit die Technologie nutzen, um politische Entscheidungen zu treffen.
Abschließende Überlegungen
Die KI hat die RPA-Technologie tiefgreifend beeinflusst. Frühe Automatisierungswerkzeuge waren in der Lage, einen Großteil der routinemäßigen und alltäglichen Aufgaben am Arbeitsplatz zu übernehmen. Als jedoch der kollektive Appetit auf Automatisierung wuchs, stieß RPA an seine Grenzen. KI räumt diese Barrieren aus dem Weg.
Die Kombination von RPA und KI erweitert das Potenzial beider Werkzeuge. Unternehmen profitieren bereits von den Vorteilen der intelligenten Automatisierung, z. B. der Verbesserung des Kundenservice, der Steigerung der organisatorischen Effizienz und der Senkung der Betriebskosten. KI hat die Möglichkeiten von RPA in einer Weise erweitert, die noch vor einem Jahrzehnt unwahrscheinlich schien.
Die Geschichte der Robotic Process Automation und der künstlichen Intelligenz hört hier jedoch nicht auf. Auf dem Weg in das Zeitalter der Hyperautomatisierung werden weitere Fortschritte erzielt werden. Es wird ein wilder Ritt, also bleiben Sie nicht zurück.
