In dem ausgezeichneten Artikel From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation (Chakraborti, 2020) geht der Autor darauf ein, wie die Robotic Process Automation (RPA) in den letzten zehn Jahren die Effizienz von Geschäftsprozessen auf faszinierende Weise vorangebracht hat. Er ist jedoch der Meinung, dass wir uns jetzt an einem „Wendepunkt“ innerhalb dieses technologischen Trends befinden, an dem sich die intelligente Automatisierung als logische Weiterentwicklung von RPA abzeichnet.
Chakraborti verweist auf das neue Paradigma der intelligenten Prozessautomatisierung, das die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit maschinellem Lernen (ML), künstlicher Intelligenz (KI) und Kundendaten verbindet.
RPA ist eine weitere wichtige Komponente der intelligenten Automatisierung. Die beiden Konzepte sind so eng miteinander verwoben, dass es ein gewisses Maß an Verwirrung darüber gibt, wo intelligente Prozessautomatisierung beginnt und wo robotische Prozessautomatisierung endet.
In diesem Artikel werden die Unterschiede und Gemeinsamkeiten beider Disziplinen untersucht und aufgezeigt, wo sie sich überschneiden und überlappen. Wir werden auch einige Beispiele für intelligente Automatisierung sowie Anwendungsfälle aus der Industrie vorstellen.
Was ist robotergestützte Prozessautomatisierung?
Robotic Process Automation (RPA) bezieht sich auf eine Reihe von Technologien, die verschiedene Ziele der Geschäftsprozessautomatisierung (BPA) ermöglichen. Wir können einen Geschäftsprozess als eine Reihe von Aufgaben definieren, die zur Erreichung der Unternehmensziele beitragen. Ein Geschäftsprozess kann zum Beispiel etwas so Einfaches sein wie eine Kreditprüfung für einen Kreditantrag.
Die für eine Kreditwürdigkeitsprüfung erforderlichen Schritte umfassen das Heraussuchen eines Kundennamens aus internen Dokumenten, eine Anfrage an eine Auskunftei und die Rückführung des Ergebnisses in interne Systeme. In traditionellen Geschäftsumgebungen werden diese Aufgaben manuell erledigt. Bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen werden jedoch Roboter eingesetzt, um diese Aufgaben zu erledigen, daher der Begriff Robotic Process Automation.
RPA-Aufgaben müssen regelbasiert und vorhersehbar sein. Sie brauchen klar definierte Auslöser, Eingänge und Ausgänge. Die Behandlung von Ausnahmen ist also etwas, das sie aus dem Konzept bringen kann. Anomalien oder außergewöhnliche Umstände – oder alles, was spontanes Denken erfordert – sind keine Aufgaben, die RPA bewältigen kann. Das soll natürlich nicht heißen, dass die Behandlung von Ausnahmen in der RPA-Entwicklung ein fremdes Konzept ist.
Es gibt viele Szenarien, in denen ein Bot eine Aufgabe nicht erledigen kann, weil es ein Problem mit der Sicherheitsgenehmigung oder unvollständigen Daten gibt. Die Entwickler können diese Ausnahmen umgehen. Stellen Sie sich zum Beispiel ein Szenario vor, in dem Sie einen RPA-Prozess zur Übertragung von Rechnungsdaten in eine Datenbank erstellen, die Datenbank aber nicht funktioniert. Sie können den Roboter anweisen, es in bestimmten Abständen so lange zu versuchen, bis er eine Verbindung zur Datenbank hergestellt hat. Sobald jedoch eine maximale Anzahl von Versuchen erreicht ist, wird eine Business Exception ausgelöst, damit ein Arbeiter die Situation beheben kann.
Was wir oben beschrieben haben, ist ein einfaches Szenario. Möglicherweise müssen Sie jedoch eine intelligente Prozessautomatisierung in Betracht ziehen, um widerstandsfähigere und robustere Prozesse zu entwickeln, die Ausnahmen unabhängig behandeln.
Wenn Sie tiefer in das Thema eintauchen möchten, lesen Sie unseren Leitfaden zur Robotic Process Automation (RPA).
Was ist intelligente Prozessautomatisierung (IPA)?
Intelligente Prozessautomatisierung bezieht sich auf eine Mischung von Technologien, die Unternehmen dabei helfen, bestehende Arbeitsabläufe und Prozesse zu automatisieren. Bereits 2017 hat McKinsey auf die Vorteile der intelligenten Automatisierung hingewiesen. Das viel beachtete Papier des Beratungsunternehmens, Intelligente Prozessautomatisierung: The engine at the core of the next-generation operating model“ beschreibt fünf Kerntechnologien, die zusammen eine intelligente Automatisierung ermöglichen.
Sie sind:
1. Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA):
Eine Reihe von Werkzeugen, die vorhersehbare, sich wiederholende und genau definierte Aufgaben ausführen, die traditionell von menschlichen Arbeitskräften ausgeführt wurden
2. Maschinelles Lernen und erweiterte Analytik:
Fortgeschrittene Algorithmen, die darauf trainiert sind, Muster in riesigen historischen Datensätzen zu finden, so dass sie Erkenntnisse und Vorhersagen mit einer Geschwindigkeit und Genauigkeit liefern können, die für menschliche Forscher unmöglich sind.
3. Generatoren für natürliche Sprache (NLG)
Wie der Erfolg von Tools wie ChatGPT und Pi zeigt, können Generatoren für natürliche Sprache Texte und andere kreative Elemente erzeugen, die die Kommunikation zwischen Mensch und Technik erleichtern.
4. Intelligente Arbeitsabläufe:
Eine Geschäftsprozesssoftware, die den Arbeitsablauf zwischen Menschen und Maschinen verwaltet und eine reibungslose Lieferung, Nachverfolgung und Berichterstattung gewährleistet.
5. Kognitive Mittel:
Intelligente Chatbots, die eine Kombination aus ML und NLP verwenden, um automatisierte Kundendienstmitarbeiter bereitzustellen, die das Servicepersonal entlasten und in einigen Fällen beim Verkaufen und Verstehen von Kunden überragend sind.
Die oben aufgeführten Technologien sind die grundlegenden Bausteine einer IPA-Lösung. Wir würden auch die Computer Vision Technology (CVT) in die Liste der Werkzeuge aufnehmen, die die IPA-Technologie ausmachen.
Die Gemeinsamkeiten zwischen RPA und IPA
Obwohl RPA und IPA unterschiedliche Technologiekategorien sind, gibt es ein gewisses Maß an Überschneidungen. Hier sind einige der Gemeinsamkeiten zwischen RPA und IPA.
1. Beide sind Automatisierungstools
Die offensichtlichste Verbindung zwischen RPA und IPA besteht darin, dass beide Werkzeuge zur Automatisierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden. Zwar verfolgt jede Lösung ihren eigenen Ansatz und nutzt unterschiedliche Technologien, um ihre Ziele zu erreichen, doch im Kern geht es darum, Aufgaben zu übernehmen, die traditionell von Menschen erledigt werden, und Wege zu finden, diese effizienter, kostengünstiger und genauer zu erledigen.
2. RPA ist ein zentraler Bestandteil von IPA
Eine weitere wichtige Gemeinsamkeit zwischen beiden Technologien ist die Tatsache, dass RPA eine Kernkomponente von IPA ist. Während maschinelles Lernen und andere Technologien, die die menschliche Kognition nachahmen, wichtige Bestandteile von IPA sind, bauen die Automatisierungen auf einem RPA-Grundgerüst auf.
3. RPA und IPA haben ähnliche Vorteile
RPA und IPA haben auch viele der gleichen geschäftlichen Vorteile. Sie helfen Unternehmen beispielsweise, Kosten zu senken, Zeit zu sparen, die Produktivität zu steigern, die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter zu erhöhen, Compliance-Standards einzuhalten, den Service zu verbessern und menschliche Fehler zu reduzieren.
Die Unterschiede zwischen RPA und IPA
Obwohl RPA und IPA viele Gemeinsamkeiten haben, gibt es einige Unterschiede, die Sie verstehen müssen.
#1. Skalierbarkeit
Während sich RPA hervorragend für die Automatisierung einzelner Aufgaben eignet, ist die Orchestrierung komplexer Workflows oder der Umgang mit unstrukturierten Daten eine häufige Herausforderung. IPA bietet eine Reihe von Werkzeugen, die bei Skalierungsengpässen helfen, z. B. bei unstrukturierten Daten oder bei der Entscheidungsfindung.
#2. Lernen und Anpassung in Echtzeit
RPA ist eine perfekte Lösung für Aufgaben, die einen vorhersehbaren, schrittweisen Ablauf haben. Per Definition befolgt sie Anweisungen. Auf der anderen Seite kann IPA dank Funktionen wie ML in Echtzeit lernen und sich anpassen.
#3. Geheimdienst
Intelligenz ist schwer zu definieren. Wir alle wissen jedoch, dass das menschliche Denken verschiedene Instrumente wie Logik, Argumentation, Lernen, Planung und Problemlösung einsetzt, um auf der Grundlage von Informationen Antworten oder Vorhersagen zu erstellen.
RPA-Tools können Informationen verarbeiten, allerdings nur nach einem strengen Regelwerk. Grundsätzlich werden Geschäftsprozesse mit einer Wenn/Dann/Sonst-Logik abgewickelt. RPA ahmt die menschliche Kognition nach, aber nur, weil sie eine Karte hat.
Intelligente Automatisierung hingegen verarbeitet Daten auf eine Art und Weise, die der menschlichen Kognition näher kommt. Da intelligente Automatisierungswerkzeuge KI verwenden, können sie über die Grenzen der Befolgung von Anweisungen hinausgehen und sich an veränderte Umstände, unstrukturierte Daten und andere außergewöhnliche Faktoren anpassen, die RPA-Tools überfordern können.
#4. Umgang mit unstrukturierten Daten
RPA hilft Teams bei der Bewältigung deterministischer Aufgaben. Als solches ist es auf vorhersehbare Eingaben, wie strukturierte Daten, angewiesen. Wenn es jedoch um unstrukturierte Daten oder Informationen geht, die aus dem Rahmen fallen, stoßen wir an die Grenzen der RPA-Tools.
Der Umgang mit strukturierten Daten wird häufig von manuellen Mitarbeitern übernommen. Da ein gewisses Maß an Entscheidungsfindung und Interpretation erforderlich ist, ist es sinnvoll, die menschliche Kognition zu nutzen. Intelligente Automatisierung kann jedoch dank der Verwendung von KI-Technologien wie maschinellem Lernen unstrukturierte Daten verarbeiten.
Es ist erwähnenswert, dass RPA-Tools verwendet werden können, um unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln. Die Verwendung von Werkzeugen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder optischer Zeichenerkennung (OCR) hilft beispielsweise dabei, diese Daten in etwas zu übersetzen, mit dem ein RPA arbeiten kann. Die Art der unstrukturierten Daten macht diesen Prozess jedoch komplex und erfordert die Erstellung mehrerer Vorlagen, die diese Aufgabe bewältigen können. Diese Tatsache kann zu Skalierungsproblemen bei RPA-Lösungen führen.
#5. RPA ist kostengünstiger
IA-Tools haben zwar einen breiteren Anwendungsbereich als RPA-Software, aber diese Extras haben ihren Preis. Einer der attraktivsten Aspekte von Automatisierungswerkzeugen sind ihre nachgewiesenen Kosteneinsparungen. In Anbetracht des relativen Preises ist die RPA-Software jedoch für den Großteil des Marktes zugänglicher.
Intelligente Automatisierung ist eine flexiblere Lösung, die in einem breiteren Spektrum von Umgebungen eingesetzt werden kann. Doch nicht jedes Unternehmen hat komplexe Automatisierungsanforderungen. Je nach Umfang der zu automatisierenden Geschäftsprozesse können RPA-Lösungen alles bieten, was Sie brauchen.
#6. RPA ist schneller zu implementieren
Intelligente Automatisierungswerkzeuge bieten Lösungen für ein breites Spektrum von Problemen. Wenn es jedoch um schnelle Implementierungszeiten geht, wird diese Komplexität zu einem leichten Nachteil. RPA-Tools sind einfacher, und daher ist die Implementierung weniger kostspielig und zeitaufwändig. Für Führungskräfte, die unter dem Druck stehen, eine digitale Transformation in ihrem Unternehmen zu erreichen, können RPA-Lösungen einen schnelleren Weg zur Wertschöpfung bieten.
#7. IPA-Tools haben eine steilere Lernkurve
Auch hier bringt die relative Komplexität dieser Instrumente Vor- und Nachteile mit sich. Die Einführung von IPA-Tools erfordert naturgemäß hochtechnische Funktionen wie maschinelles Lernen.
Es gibt noch Hoffnung für nicht-technische Teams. Intelligente Automatisierungsberatungsunternehmen können einen Großteil der schweren Arbeit und der Prozessgestaltung übernehmen. Außerdem werden die IA-Tools von Tag zu Tag benutzerfreundlicher.
Beispiele für intelligente Prozessautomatisierung und Anwendungsfälle in der Industrie
Forschungsergebnissen zufolge werden im Jahr 2023 120 Zettabyte an Daten produziert werden. Jedes Jahr nimmt das weltweit produzierte Datenvolumen um etwa 20 bis 25 % zu. Nach Angaben des MIT Sloan sind etwa 80 % dieser Daten unstrukturiert. Mit RPA-Tools konnten Unternehmen zwar schon viel mit strukturierten Daten anfangen, aber es ist klar, dass auch Text, Audio, Videos, E-Mails, Social-Media-Inhalte, Serverprotokolle, Sensorprotokolle und Satellitenbilder bemerkenswerte Möglichkeiten bieten könnten.
Der beste Weg, die Möglichkeiten der intelligenten Geschäftsautomatisierung zu verstehen, sind praktische, reale Beispiele und Anwendungsfälle. Hier sind einige Möglichkeiten, wie intelligente Automatisierungstechnik in bestimmten Branchen helfen kann.
1. Kundenbetreuung
Die Erwartungen an den Kundenservice sind in den letzten Jahren drastisch gestiegen. Der moderne Verbraucher verlangt ständig verfügbare Selbstbedienungsoptionen mit einem hohen Maß an Personalisierung. Intelligente Automatisierung hilft Unternehmen, das erwartete Maß an individueller Betreuung zu bieten, ohne die hohen Kosten, die mit menschlichen Mitarbeitern verbunden sind.
Chatbots, die von natürlichen Sprachprozessoren angetrieben werden und mit Customer Relationship Management (CRM)-Plattformen verbunden sind, können hervorragende Kundenerfahrungen bieten. In Verbindung mit automatisierter E-Mail-Bearbeitung, prädiktiver Analytik und Stimmungsanalyse verfügen Unternehmen über eine kanalübergreifende Betreuung, die Probleme vorwegnimmt und zur Kundenbindung beiträgt.
2. Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen ist einer der Hauptanwender intelligenter Automatisierung. Der weltweite Krankenstand führt dazu, dass die Krankenhäuser immer mehr zu tun haben und viele unter dem Druck zusammenbrechen. Knappe Budgets und überlastetes Personal machen deutlich, dass eine größere betriebliche Effizienz erforderlich ist, insbesondere bei administrativen Aufgaben wie Patientenregistrierung, Versicherungsverarbeitung, Terminplanung, Rechnungsstellung und mehr.
3. Finanzen
Die Finanzbranche hat sich zu Recht den Ruf erworben, an der Spitze der Spitzentechnologien zu stehen. Als frühe Anwender der RPA-Technologie hat die Branche immer wieder nach Wegen gesucht, um die Effizienz zu steigern und die gesetzlichen Auflagen zu erfüllen. Intelligente Automatisierung wird im gesamten Finanzbereich eingesetzt, um bei der Aufdeckung von Betrug und der Einhaltung von Vorschriften zu helfen. Die Technologie hilft aber auch bei der Abwicklung, indem sie die Entscheidungsfindung bei Kreditanträgen und mehr zunehmend rationalisiert. Darüber hinaus kann es auch Softwaretests automatisieren und Finanzinstitute bei der Erstellung maßgeschneiderter Software unterstützen.
4. Herstellung
In den letzten Jahren ist die Öffentlichkeit aufgrund von Engpässen, Inflation und einer allgemeinen Lebenshaltungskostenkrise stärker für Fragen der Lieferkette sensibilisiert worden. Die Hersteller müssen die digitale Transformation annehmen, da sich die Kaufpräferenzen ändern und die Geschäftsdynamik zunimmt. Besonders deutlich wird diese Realität in Schwellen- und Entwicklungsländern.
RPA und IPA können Unternehmen in diesen Bereichen dabei helfen, die Lücke zu schließen und Prozesse und Organisation über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg zu verbessern. Die Automatisierung von Produktionsaufträgen, das Verständnis und die Anpassung an sich ändernde Kundenpräferenzen, die Verbesserung der Logistik und die Reduzierung von Abfall sind nur einige Bereiche, die von KI-gestützten Tools profitieren können.
Sind intelligente Prozessautomatisierung und Hyperautomatisierung dasselbe?
Obwohl viele Experten die Begriffe intelligente Prozessautomatisierung und Hyperautomatisierung synonym verwenden, handelt es sich um unterschiedliche Konzepte. Die Verwirrung ist verständlich. Beide Disziplinen sind führend bei der Automatisierung von IT- und Geschäftsprozessen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz und anderer verwandter Technologien. Es ist jedoch wichtig, die Unterschiede zwischen den beiden zu kennen.
Wie bereits erwähnt, wird bei der intelligenten Prozessautomatisierung ein Mix aus Technologien wie KI, ML, Computer Vision, kognitiven Technologien, natürlicher Sprachverarbeitung und natürlich RPA eingesetzt.
Hyperautomatisierung hingegen ist eine Philosophie oder ein Ansatz, der darauf abzielt, so viele Geschäftsprozesse wie möglich zu automatisieren.
Ein Großteil der Verwirrung rührt daher, dass IPA Teil eines Hyperautomatisierungskonzepts ist. Die Hyperautomatisierung ist jedoch eine ausgefeiltere, beschleunigte Version der IA mit weitaus größerer Reichweite. Anstatt sich mit festen Prozessen oder Aufgaben zu befassen, arbeitet die Hyperautomatisierung plattform- und technologieübergreifend, um die Geschäftseffizienz zu maximieren.
Wo sich IPA und RPA überschneiden und konvergieren
Wir haben einen Großteil dieses Artikels damit verbracht, die relativen Vorzüge von IPA und RPA zu analysieren. Auch wenn es sinnvoll ist, zwischen diesen Automatisierungstechnologien zu unterscheiden, ist es nicht ganz richtig, sie als gegnerische oder konkurrierende Werkzeuge zu betrachten. Am besten lassen sich ihre Fähigkeiten als ergänzende Automatisierungswerkzeuge verstehen.
Es gibt eine Reihe von Punkten, an denen sich beide Instrumente überschneiden.
#1. IPA als Lösung für die Grenzen von RPA
In dem Papier How to Compete in the Age of Artificial Intelligence (Mohanty und Vyas, 2018) stellen die Autoren fest, dass „RPA-Roboter genau das tun werden, was man ihnen sagt, das ist ihre größte Stärke, aber auch ihre größte Schwäche.“ Dieses Gefühl unterstreicht einen kritischen Punkt bezüglich der Grenzen von RPA: Wie die weite Verbreitung zeigt, ist RPA ein unverzichtbares Werkzeug im Informationszeitalter. Unstrukturierte Daten und unvorhersehbare Szenarien bedeuten jedoch, dass Unternehmen RPA-Lösungen nicht für jede Aufgabe einsetzen können.
Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, die Möglichkeiten von RPA zu erweitern, insbesondere in zwei Hauptbereichen. Sie sind:
1. Umgang mit unstrukturierten Daten
2. Die Tür zu höherwertigen Entscheidungen öffnen
Zum jetzigen Zeitpunkt sind die RPA-Tools dazu nicht in der Lage. Wenn sie jedoch durch KI ergänzt wird, kann die Automatisierung ein neues Niveau erreichen.
#2. Als Sprungbrett zur Einführung von IPA oder Hyperautomatisierung
Es ist verlockend, RPA, IPA und Hyperautomatisierung als ein Kontinuum zu betrachten. Dies könnte jedoch eine etwas zu starke Vereinfachung der Angelegenheit sein. Tatsache ist, dass jedes komplexe Automatisierungssystem, das IPA oder Hyperautomatisierung umfasst, in hohem Maße auf RPA angewiesen ist. Daher werden RPA-Tools auch in diesen fortgeschrittenen Szenarien relevant und notwendig sein.
Dieses Argument ist im Zusammenhang mit der Umsetzung robuster. Der Weg zur Hyperautomatisierung erfordert viel Forschung darüber, welche Aufgaben automatisiert werden können. Der Einstieg in die RPA schafft eine solide Grundlage für die Arten von Aufgaben, die automatisiert werden können. Sie ermöglicht es Unternehmen, Automatisierungsabläufe zu erstellen und zu testen, die sie später mit IPA erweitern und ergänzen können.
Hyperautomatisierung ist ein Ansatz, bei dem alles, was möglich ist, automatisiert wird. Wie das aussieht, ist von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. In einigen Unternehmen könnte es sich um RPA handeln, die zu einem kleinen Teil durch KI unterstützt wird; in anderen könnte es sich um eine vollwertige, umfassende Automatisierungsmaschine mit minimalem menschlichem Einsatz handeln.
#3. Prädiktive Analyse und Entscheidungsfindung
RPA führt definierte Aufgaben auf der Grundlage bestimmter Auslöser oder Eingaben aus. Wenn wir einige der Vorteile von IPA wie Sentiment-Analyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer-Vision-Technologie und ML-Fähigkeiten in Betracht ziehen, ist es klar, dass die Technologie in der Lage sein wird, eine Menge ungeordneter Daten zu verarbeiten und sie in strukturierte Informationen umzuwandeln, die als Auslöser oder Eingaben dienen können.
Die Möglichkeiten, die sich hier bieten, sind atemberaubend. Wie wir in der Medizinbranche gesehen haben, haben Untersuchungen gezeigt, dass KI Radiologen beim Mammographie-Screening übertrumpft hat. Genaue Vorhersagen erfordern jahrelange Erfahrung und Fachkenntnisse, die das Unternehmen verlassen, wenn jemand in den Ruhestand geht oder ausscheidet. RPA, ergänzt durch KI, kann dazu beitragen, diese Erfahrungslücke zu schließen.
Auch wenn das Beispiel des Mammographie-Screenings ins Auge springt, können die Vorteile von RPA und IPA auch auf andere betriebswirtschaftliche Szenarien angewandt werden, die eine hohe kognitive Leistung oder Entscheidungsfindung erfordern. Sobald diese Entscheidungen getroffen sind, können sie die nachgelagerten Aktionen über RPA auslösen, was einer Vielzahl von Unternehmen ein unglaubliches Maß an Produktivität bringt.
Fünf intelligente Automatisierungswerkzeuge
Auf dem Markt gibt es mehrere Anbieter von intelligenter Automatisierung. Jede bietet eine einzigartige Mischung aus verschiedenen Technologien, Ansätzen und Preisen. Im Folgenden werden fünf der größten Namen im Bereich der Informationsverarbeitung vorgestellt.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST ist eine intelligente End-to-End-Automatisierungslösung, die modernste Hyperautomatisierungstools sowohl für die Softwareautomatisierung als auch für die Automatisierung von Roboterprozessen bietet. Es verwendet eine Mischung aus Computer Vision Technologie und RPA, um Benutzern zu helfen, sowohl Front- als auch Back-End-Büroaufgaben zu entdecken und zu automatisieren. Die Plattform verfügt über hervorragende Funktionen wie OCR und solide Analysetools. Darüber hinaus bietet sie die Möglichkeit der Codelosigkeit, kostenlose und Enterprise-Editionen, plattform- und browserübergreifende Automatisierung jeder Anwendung, unbegrenzte Lizenzen und einen Vollzeit-ZAP-Experten, der als Teil des Kundenteams arbeitet (in der Enterprise-Edition).
#2. IBM Cloud Pak für Geschäftsautomatisierung
IBM Cloud Pak ist eine modulare, hybride Cloud-Lösung mit intelligenter Automatisierung. Diese End-to-End-Plattform für die Geschäftsautomatisierung ist mit einer Vielzahl von Funktionen ausgestattet, darunter Workflow-Automatisierung, Dokumentenverarbeitung, Process Mining und Entscheidungsmanagement. Es umfasst auch Low- und No-Code-Tools und einen guten Kundensupport.
#3. UiPath Business Automation Plattform
UiPath hat sein RPA-Angebot um eine intelligente Geschäftsautomatisierung erweitert. Die Plattform verwendet Computer Vision Technologie und Unattended Robotics (in ihren Worten: „Roboter, die Roboter verwalten“), um diese Ziele zu erreichen. Sie nutzen auch kognitive Erweiterungen, um Sprache und unstrukturierte Daten zu verstehen. Die UiPath Business Automation Platform lässt sich mit kognitiven Diensten von Drittanbietern wie IBM, Google und Microsoft integrieren.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud ist eine weitere Cloud-basierte intelligente Automatisierungsplattform mit IA-Funktionen. Das Unternehmen bietet auch intelligente Automatisierungsdienste an, um Teams bei der Implementierung und Wartung zu unterstützen. Neben intelligenten Werkzeugen für die Automatisierung robotergestützter Prozesse bietet Blue Prism Cloud auch ein Design Studio, das ohne Code auskommt, und Control Room, eine Funktion zur Orchestrierung der Workflow-Automatisierung.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, früher Microsoft Flow genannt, ist eine weitere Cloud-basierte, intelligente Automatisierungslösung ohne Code. Das Paket bietet eine Funktion namens AI Builder, die benutzerfreundlich, skalierbar und leicht anschließbar ist. Microsofts öffentlichkeitswirksame 10-Milliarden-Dollar-Investition in ChatGPT bedeutet, dass das Unternehmen Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Kombination mit einer Point-and-Click-Schnittstelle anbietet, die es auch nicht-technischen Teams ermöglicht, intelligente Workflows zur Automatisierung von Roboterprozessen zu erstellen.
Abschließende Überlegungen
RPA und IPA sind unterschiedliche Technologien. Sie ergänzen sich jedoch sehr gut. Die wahre Stärke beider Werkzeuge liegt in ihrer Fähigkeit, nicht nur menschliche Arbeitskräfte, sondern auch sich gegenseitig zu ergänzen. Wie viele Beispiele für intelligente Automatisierung zeigen, kann ein Großteil der Kernarbeit, die IA ermöglicht, von digitalen Arbeitskräften und Robotern ausgeführt werden. Für eine erfolgreiche Automatisierung müssen bestehende Arbeitsabläufe aufgeschlüsselt und verstanden werden. RPA kann einen großen Teil dieser Bestandteile abdecken.
Wir stehen an der Schwelle zu einer aufregenden Ära in der Arbeitswelt, in der die menschlichen kognitiven Fähigkeiten durch KI ergänzt werden können. Die digitale Transformation ist zu Recht eine Priorität für Unternehmen in Industrie- und Entwicklungsländern. Die Einführung von IPA- und RPA-Tools wird ein zentraler Bestandteil dieser Umstellung sein und eine ungeahnte Produktivität ermöglichen.
