Was versteht man unter intelligenter Automatisierung?

Intelligente Automatisierung kann Geschäftsabläufe revolutionieren, indem Automatisierungstechnologien und KI kombiniert werden, um die Effizienz zu steigern, Kosten zu sparen und die Genauigkeit zu erhöhen. Untersuchungen zeigen, dass fast die Hälfte der Unternehmen in irgendeiner Weise auf Automatisierung setzt, um Fehler zu reduzieren und manuelle Aufgaben zu beschleunigen. Intelligente Automatisierung verstärkt diesen Trend nochmals. Für Unternehmen ist es entscheidend, ihre Definition und die verschiedenen Anwendungen zu verstehen, da sie für Unternehmen auf der ganzen Welt zunehmend zu einem festen Bestandteil der Tagesordnung wird.

Was versteht man unter Intelligent Automation (IA)?

Intelligente Automatisierung, auch intelligente Prozessautomatisierung genannt, kombiniert künstliche Intelligenz (KI) mit Automatisierung, um Geschäftsprozesse zu verbessern und zu rationalisieren. Bei der intelligenten Automatisierung wird eine Kombination von Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), maschinelles Lernen (ML) und Natural Language Processing (NLP) verwendet, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und dabei Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Intelligente Automatisierung kann einen Geschäftsprozess verbessern, indem sie Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung und immer komplexere Antworten des Kundendienstes automatisch übernimmt. So könnte ein Unternehmen zum Beispiel die durch künstliche Intelligenz gesteuerte natürliche Sprachverarbeitung und andere Algorithmen für maschinelles Lernen einsetzen, um Interaktionen mit dem Kundendienst zu automatisieren und Anfragen schnell und ohne menschliches Eingreifen zu lösen. Ein Versicherungsunternehmen könnte intelligente Automatisierung nutzen, um Dokumente durch einen Schadensfallprozess zu leiten, ohne dass Mitarbeiter diesen überwachen müssen. Automatisierungen wie diese und viele andere können in einer Vielzahl von Branchen erzielt werden, z. B. im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, in der Fertigung und im Einzelhandel. Während intelligente Automatisierung zwar erhebliche Vorteile bringen kann, erfordert sie jedoch auch eine sorgfältige Planung und Ausführung, um den Erfolg zu gewährleisten.

Was versteht man unter Intelligent Automation (IA)?

• Künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen
• Integrationsplattform
• Robotergestützte Prozessautomatisierung

Intelligente Automatisierung führt zu zufriedenen Kunden, niedrigeren Kosten und verbesserten Geschäftsprozessen

Wichtigste Erkenntnisse

• Unter intelligenter Automatisierung versteht man den Einsatz von erweiterten Funktionen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um repetitive manuelle Aufgaben zu automatisieren.
• Intelligente Automatisierung wird sowohl bei kundenorientierten Abläufen wie dem Kundendienst als auch bei internen Abläufen wie der Bestellverwaltung eingesetzt.
• Die Hauptvorteile von IA sind ihre Schnelligkeit, Kosteneinsparungen und die Beseitigung von Fehlern bei einer repetitiven Aufgabe. IA kann zudem Trends erkennen und im Laufe der Zeit Verbesserungen vorschlagen.
• Eine Herausforderung der intelligenten Automatisierung ist technischer Natur und betrifft die Integration von Systemen sowie das Training von ML-Algorithmen. Die andere ist menschlich und vermittelt organisatorische Veränderungen in der Arbeitsweise der Menschen.
• Die Umsetzung der IA erfordert eine Kombination von Technologien, von Integrations- und Geschäftsprozessplattformen bis hin zu KI-Chatbots und Sensoren für das Internet of Things.

Intelligente Automatisierung erklärt

Intelligente Automatisierung ist die nächste Stufe der Automatisierung von Geschäftsprozessen. Ermöglicht wird sie durch die jüngste Verfügbarkeit von cloudbasierten KI-Tools für maschinelles Lernen, Spracherkennung, Natural Language Processing und Computer Vision. Anhand dieser Hilfsmittel können Unternehmen nun Aufgaben automatisieren, die früher als zu komplex oder zu menschenbezogen galten, um von Maschinen erledigt zu werden.

Zu solchen Aufgaben gehört beispielsweise die Abwicklung einer Kundendienstinteraktion über einen Chatbot, der die Absicht des Kunden versteht und Antworten mithilfe eines Generators für natürliche Sprache liefert, oder die erfolgreiche Weiterleitung eines Dokuments durch die vielen Übergaben in einem Schadensfall. Beide Aufgaben werden von einem KI-Modell unterstützt, das anhand riesiger Datenmengen trainiert wurde, um Entscheidungen zu treffen und Empfehlungen abzugeben. Diese Kombination aus robotergestützter Prozessautomatisierung und künstlicher Intelligenz kann Aufgaben beseitigen, die sich zwar wiederholen, aber nicht völlig vorhersehbar sind, und so einen Prozess verbessern, während sich die Mitarbeiter mehr auf hochwertige und differenzierte Arbeit konzentrieren können.

Wie funktioniert intelligente Automatisierung?

Intelligente Automatisierungssysteme sollen Unternehmen dabei helfen, effizienter zu arbeiten. Ein intelligenter Automatisierungsprozess kann beispielsweise dazu beitragen, dass ein Kunde eine schnelle Antwort von einem Chatbot erhält, ohne dass ein Mensch eingreifen muss, oder dass ein Geschäftspartner eine automatische Bestellung auf der Grundlage eines niedrigen Lagerbestands erhält. Das geschieht durch die Aktivierung eines Workflows, der Geschäftsdaten in Echtzeit verfolgt und dann künstliche Intelligenz nutzt, um Entscheidungen zu treffen oder die besten nächsten Schritte zu empfehlen. IA soll die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen und ergänzen, indem sie aufbereitete Fakten präsentiert, die die bessere Entscheidungsfindung unterstützen, oder indem es repetitive Aufgaben übernimmt, die ansonsten die Zeit und die Konzentration eines Mitarbeiters in Anspruch nehmen.

Die wichtigsten Tools für intelligente Automatisierung sind Software zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, Betriebsdaten und KI-Dienste. Die KI-Algorithmen werden anhand von Betriebsdaten trainiert, sodass sie eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen können, wie z. B. Computer Vision für einen Bestandsprozess, Anomalieerkennung in schnellen Finanztransaktionen oder nuancierte Chatbot-Antworten in Kundengesprächen und die Weiterleitung an einen Mitarbeiter zum richtigen Zeitpunkt.

In all diesen Fällen trägt intelligente Automatisierung zu einer beruhigenden Effizienz und weniger Fehlern in den hektischen Transaktionen des Unternehmensalltags bei. Gleichzeitig können die Algorithmen für maschinelles Lernen mit der Zeit lernen, Trends in den Geschäftsdaten zu erkennen und sogar Verbesserungen für einen Arbeitsablauf vorzuschlagen.

Warum ist intelligente Automatisierung so wichtig?

Intelligente Automatisierung ist wichtig, da sie Unternehmen hilft, ein höheres Maß an Effizienz zu finden, und gleichzeitig eine engere Beziehung zu den Kunden und anderen Beteiligten ermöglicht. Mit KI-gesteuertem Sehen, Hören, Sprechen und Reagieren können Unternehmen dank intelligenter Automatisierung bessere Kundenbeziehungen aufbauen, Mitarbeiter von anstrengender Arbeit befreien und ihnen Informationen zur Verfügung stellen, damit sie inmitten eines schnelllebigen Geschäftsbetriebs selbstsicher Entscheidungen treffen können.

Stellen Sie sich den Wettbewerbsvorteil einer Fertigungsautomatisierung vor, die einen bevorstehenden Ausfall vorhersagt, die Teile bestellt und die Wartung plant – alles auf der Grundlage der Erfassung täglicher Geschäftsdaten und ohne Zeitaufwand für einen menschlichen Experten. Oder einen Finanzabschluss, der den Kontext in Texten versteht und Dokumente speichert, um die gesetzlichen Vorschriften einzuhalten. Beispiele gibt es reichlich in so unterschiedlichen Branchen wie dem Bankwesen, der Versandlogistik oder dem Modehandel. Die Vorteile halten an, da die Algorithmen für maschinelles Lernen, die die intelligente Automatisierung vorantreiben, ständig aus ihren Datensätzen dazulernen und im Laufe der Zeit Verbesserungen oder Vorschläge zur Optimierung der Prozessgestaltung machen.

Intelligente Automatisierung im Vergleich zu Robotic Process Automation (RPA)

Intelligente Automatisierung umfasst mehr als nur robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA). RPA ist eine Art Automatisierung, die Software-Roboter nutzt, um menschliche Handlungen nachzuahmen und repetitive Aufgaben zu automatisieren. Bei der intelligenten Automatisierung werden hingegen mehrere Technologien kombiniert, darunter Integration Platform-as-a-Service (iPaaS), künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Natural Language Processing (NLP), um komplexe Prozesse zu automatisieren, die eine menschenähnliche Entscheidungsfindung erfordern. Durch intelligente Automatisierung werden repetitive Aufgaben nicht nur automatisiert, sondern auch Menschen dabei unterstützt, bessere Entscheidungen zu treffen, indem Erkenntnisse, Empfehlungen und Vorhersagen basierend auf der Analyse großer Datasets bereitgestellt werden.

9 Bausteine der intelligenten Automatisierung

Intelligente Automatisierung ist eine Kombination aus Integration, Prozessautomatisierung, KI-Services und RPA-Technologien, die zusammenarbeiten, um repetitive Aufgaben auszuführen und die menschliche Entscheidungsfindung zu verbessern. Intelligente Automatisierung kann NLP, ML, kognitive Automatisierung, Computer Vision, intelligente Zeichenerkennung und Process Mining umfassen.

1. Künstliche Intelligenz (KI): Die Fähigkeit von Maschinen, die auf großen Datasets trainiert werden, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Wahrnehmung, Sprache, Lernen und Problemlösung.
2. Integration Platform-as-a-Service (iPaaS): Eine cloudbasierte Plattform, mit der Unternehmen verschiedene Anwendungen, Systeme und Datenquellen integrieren sowie Workflows im gesamten IT-Ökosystem automatisieren können.
3. Robotic Process Automation (RPA): Softwarebots, die repetitive Aufgaben wie Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung und Kundendienstantworten mit hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit ausführen können.
4. Natural Language Processing (NLP): Die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, sodass sie über Chatbots, Sprachassistenten und andere Conversational Interfaces mit Menschen interagieren können.
5. Maschinelles Lernen (ML): Ein Unterbereich der KI, bei dem Maschinen aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern können, ohne explizit programmiert zu werden.
6. Kognitive Automatisierung: Die Kombination von KI- und RPA-Technologien zur Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse, die kognitive Fähigkeiten wie Mustererkennung und logisches Denken erfordern.
7. Computer Vision: Die Fähigkeit von Maschinen, visuelle Daten aus der realen Welt zu interpretieren und zu analysieren, sodass sie Aufgaben wie Objekterkennung, Bild- und Videoanalyse sowie autonome Navigation ausführen können.
8. Intelligente Zeichenerkennung (ICR): Die Fähigkeit von Maschinen, handgeschriebenen oder gedruckten Text zu erkennen und zu interpretieren, sodass sie Aufgaben wie Dateneingabe und Dokumentenverarbeitung automatisieren können.
9. Process Mining: Die Nutzung von KI- und Data-Mining-Techniken zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen, sodass Unternehmen Ineffizienzen erkennen und die Betriebsleistung verbessern können.

Vorteile der intelligenten Automatisierung

Mit intelligenter Automatisierung kann ein Unternehmen die Produktivität und Effizienz steigern, das Kundenerlebnis verbessern, Kosten senken und schneller bessere Entscheidungen treffen. Das Ziel ist es dabei nicht, menschliche Experten zu ersetzen, sondern ihnen mehr Zeit für die Arten von strategischen und nuancierten Aktivitäten zu ermöglichen, die zum Wachstum des Unternehmens beitragen.

1. Verbesserte Kundenzufriedenheit: Schnellere und präzisere Antworten im Kundenservice durch die Generierung natürlicher Sprache, sodass sich die Mitarbeiter mehr Zeit für die schwierigsten Fragen nehmen können.
2. Geringere Kosten: Der Zeitaufwand für alltägliche Aufgaben wird verringert, da keine qualifizierten Mitarbeiter mehr für banale Arbeiten bezahlt werden müssen und Aufgaben automatisiert werden, die das Durchsuchen großer Daten- und Dokumentenmengen beinhalten können.
3. Verbesserte Entscheidungsfindung: Bietet Echtzeiteinblicke und Datenanalysen, um schnellere Entscheidungen und fundiertere Geschäftsstrategien zu ermöglichen.
4. Mehr Agilität: Hilft Unternehmen, sich schnell an dynamische Marktbedingungen und Kundenanforderungen anzupassen und so der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.

Herausforderungen der intelligenten Automatisierung

Intelligente Automatisierung stellt aufgrund der Komplexität der Technologie und ihrer ständigen Weiterentwicklung sowie der Tatsache, dass künstliche Intelligenz als alltägliches Softwaretool für Unternehmen noch recht neu ist, viele Herausforderungen dar. Wenn es um die Implementierung intelligenter Automatisierung geht, sollten Sie die Herausforderungen in zwei Kategorien unterteilen: technische Herausforderungen und organisatorische Herausforderungen.

Die technischen Herausforderungen umfassen:

• Integrationskomplexität: Intelligente Automatisierung erfordert oft die Integration in vorhandene Systemen und Prozesse, was komplex und zeitaufwendig sein kann. Das kann beispielsweise die Integration von IA-Lösungen in Altsysteme, die Verwaltung mehrerer Anbieter und die Gewährleistung eines reibungslosen Datenflusses zwischen den Systemen umfassen.
• Probleme mit der Datenqualität: Intelligente Automatisierung ist in hohem Maße auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, und Unternehmen haben oft mit Datensilos, unvollständigen oder ungenauen Daten oder Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit zu kämpfen. Eine niedrige Datenqualität kann es erschweren, das volle Potenzial von IA-Lösungen auszuschöpfen.
• Herausforderungen bei Governance und Compliance: Organisationen müssen sicherstellen, dass IA-Lösungen die gesetzlichen Anforderungen erfüllen sowie interne Richtlinien und Verfahren einhalten.
• Integration in Legacy-Systeme: Viele Unternehmen verfügen über Legacy-Systeme, die nicht für die Arbeit mit modernen intelligenten Automatisierungstechnologien entwickelt wurden. Das erschwert die Integration und erfordert möglicherweise kostspieliges technisches Know-how sowie spezifische Entwicklungsarbeit.
• Sicherheitsbedenken: IA-Lösungen können neue Sicherheitsrisiken mit sich bringen, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Daten oder der Interaktion mit anderen Systemen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass diese Systeme sicher sind und den einschlägigen Sicherheitsstandards und -protokollen entsprechen.

Zu den organisatorischen Herausforderungen gehören:

• Mangelnde Führung und Unterstützung durch die Geschäftsleitung: Führungskräfte müssen die Vision, die Ressourcen und die Führung bereitstellen, um zu gewährleisten, dass intelligente Automatisierungsinitiativen erfolgreich sind.
• Eingeschränktes Verständnis des Potenzials der intelligenten Automatisierung: Viele Organisationen verstehen die Fähigkeiten und das Potenzial der intelligenten Automatisierung möglicherweise nicht vollständig, was zu verpassten Chancen oder unrealistischen Erwartungen führt. Führungskräfte müssen sich selbst weiterbilden, um das volle Potenzial dieser Technologien auszuschöpfen.
• Fachkräftemangel: Möglicherweise herrscht ein Mangel an qualifizierten Fachleuten, die in der Lage sind, IA zu konzipieren, zu implementieren und zu pflegen, was die Ausweitung solcher Initiativen erschwert.
• Änderungsmanagement: IA kann zu erheblichen Veränderungen in den Prozessen und Arbeitsaufgaben führen, an die sich die Mitarbeiter ohne angemessene Kommunikation und Unterstützung nur schwer anpassen können. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Mitarbeiter die Vorteile der IA verstehen und auf Änderungen vorbereitet sind.
• Ungewissheit über die Kapitalrendite: Die Messung des ROI von Initiativen zur intelligenten Automatisierung kann schwierig sein, insbesondere wenn es um „Soft Benefits“ geht, wie erhöhte Produktivität oder ein verbessertes Kundenerlebnis. Organisationen müssen klare Kennzahlen und Ziele für IA-Initiativen festlegen und ihren Erfolg regelmäßig bewerten und melden.

Anwendungsfälle für intelligente Automatisierung

Intelligente Automatisierung findet in vielen Branchen Anwendung, darunter im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Einzelhandel, in der Fertigung sowie in Logistik und Transport. Beispiele:

1. KI-gesteuerte Chatbots können beispielsweise für Kundenserviceanfragen und Helpdesk-Fragen verwendet werden. Sie liefern effiziente Lösungen und eine einheitliche Erfahrung. Diese Art von Chatbot „[...] ermöglicht uns, schnell Lösungen für neue Kanäle zu liefern und gleichzeitig sicherzustellen, dass unsere Kunden ein einheitliches Erlebnis haben, unabhängig davon, wie sie mit uns interagieren“, so Michael Menendez, Vice President of IT bei Exelon Corporation.
2. ML-Algorithmen werden in Kombination mit Internet of Things-Sensoren genutzt, um vorausschauende Instandhaltung in einer Werkshalle durchzuführen.
3. Digitale Bots, die repetitive Aufgaben wie Dateneingabe, Auftragsverarbeitung oder Rechnungsgenerierung automatisieren, um Prozesse effizienter zu gestalten und gleichzeitig Echtzeitfeedback über das Unternehmen zu erhalten.
4. Computer Vision, die die Verfolgung von Aktivitäten, wie z. B. Lagerbestand, unfertige Erzeugnisse und Fahrzeugbewegungen, in der Fertigung und im Transportwesen unterstützen kann.

Technologien für intelligente Automatisierung

Intelligente Automatisierung wird erreicht, indem eine Vielzahl von Technologien miteinander verknüpft wird, um eine komplexe Aufgabe zu erfüllen. Diese Technologien basieren auf einer Plattform zur Prozessautomatisierung und umfassen die folgenden Bereiche:

1. Robotic Process Automation (RPA): Softwarebots, die einfache, repetitive Aufgaben wie Dateneingabe oder Dokumentenmanagement mit hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit ausführen.
2. Machine Learning-Bots: Softwareprogramme, die in Geschäftssysteme integriert werden können, um repetitive Aufgaben basierend auf bestimmten Geschäftsregeln zu vereinfachen.
3. Internet of Things-Systeme: Geräte, Sensoren und Software, die über IoT mit einer zentralen Managementanwendung verbunden sind und mit dieser kommunizieren.
4. Chatbots: KI-gesteuerte Chatbots, die Natural Language Processing nutzen, um die Absicht in schriftlicher oder mündlicher Kommunikation zu verstehen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, einschließlich der Beantwortung von Anfragen in schriftlicher oder mündlicher Form.
5. Anwendungen für Textnachrichten: Textnachrichten sind das gewählte Frontend für viele Kundendienstinteraktionen oder Geschäftsbenachrichtigungsprozesse, die durch intelligente Automatisierung gesteuert werden.
6. Integrationsdienste: Diese verbinden Anwendungen und Datenquellen, die zur Automatisierung und Verwaltung von Geschäftsprozessen mit intelligenter Automatisierung erforderlich sind.
7. IT-Infrastruktur: Die IT-Infrastruktur bildet das Backend aller intelligenten Automatisierungsprozesse, indem sie die Rechenleistungs-, Datenmanagement-, Datenintegrations- und Automatisierungssoftware bereitstellt.

Technologien für intelligente Automatisierung

1. RPA-Plattform
2. Maschinelles Lernen/KI
3. Internet der Dinge
4. Chatbots/Natural Language Processing
5. Textnachrichten
6. Integrationsservices
7. Infrastrukturservices

Implementierung intelligenter Automatisierung

Intelligente Automatisierung beginnt mit der Prozessautomatisierung und bringt schließlich KI-gesteuerte Tools ein, um den Umfang der Automatisierung im gesamten Unternehmen zu erweitern. Auf dem Weg dorthin brauchen Mitarbeiter Zeit und Unterstützung, um ihren Arbeitsalltag an die neuen KI-gesteuerten Prozesse anzupassen. Der Weg zum Erfolg sieht folgendermaßen aus: Machen Sie sich zunächst ein Bild von Ihrem Endziel. Fragen Sie sich, wie ein Prozess aussehen würde, wenn Sie Leistungsengpässe beseitigen und KI für ausgewählte, umfangreiche Aufgaben einsetzen könnten.

Sobald Sie Ihr Ziel erreicht haben, sollten Sie sich mit der technologischen Infrastruktur vertraut machen, die es Ihnen ermöglicht, diese Prozesse zu entwerfen und zu verfolgen, und die Algorithmen bereitstellt, die Sie auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zuschneiden können. Von dort aus können Sie eine Strategie entwickeln und Partnerschaften aufbauen. Um die Genauigkeit und den Mehrwert Ihrer intelligenten Automatisierung zu maximieren, müssen Sie interne Experten hinzuziehen, die sich mit den Feinheiten der geschäftlichen Interaktionen befassen. Denken Sie daran, dass das intelligente Automatisierungssystem in einigen Fällen die menschliche Entscheidungsfindung und die Kommunikation mit den Kunden ersetzen wird. Daher ist ein gutes Verständnis des Prozesses wichtig. Stellen Sie nun sicher, dass Ihre Backoffice-IT- und Cloud-Partner bereit sind, mit Ihnen zu wachsen und sich weiterzuentwickeln.

Als Nächstes folgt das Änderungsmanagement. Sie werden Ihre Leute vorbereiten müssen. Bei der Implementierung der intelligenten Automatisierung müssen Sie Ihre Organisationsstruktur neu definieren und Ihre Kultur vorbereiten. Mit zunehmender Automatisierung werden einige manuelle Aufgaben sowie die Kundenkommunikation übernommen. So haben die Mitarbeiter mehr Zeit, um sich auf höherwertige Aufgaben und Geschäftsbeziehungen zu konzentrieren.

Schließlich ist es an der Zeit, die Projekte auszuführen und zu wiederholen. Einer der Vorteile der intelligenten Automatisierung besteht darin, dass sich die Algorithmen für maschinelles Lernen stets verbessern sollten. Stellen Sie sicher, dass Sie über eine Möglichkeit verfügen, mögliche Verbesserungen zu erfassen und umzusetzen. Es ist ebenso wichtig, das Benutzerfeedback zu überwachen und Änderungen vorzunehmen. Um das Beste aus intelligenter Automatisierung herauszuholen, ist ein Prozess mit ständigem Feedback und Wiederholungen erforderlich.

Die Zukunft der intelligenten Automatisierung

Die Zukunft der intelligenten Automatisierung wird eng mit der Zukunft der künstlichen Intelligenz verknüpft sein, deren Fähigkeiten immer besser werden. Die Erwartungen der Kunden in Bezug auf schnellere Ergebnisse bei geringeren Kosten werden dadurch nur noch steigen.

Die Dynamik unter den führenden Unternehmen ist bereits stark. Viele setzen intelligente Automatisierung erfolgreich um, andere experimentieren und verfeinern ihre Strategien und bereiten ihre Organisationen vor. Wie jedes KI-gestützte Programm ist auch die intelligente Automatisierung eine Investition in die Zukunft – und es wird Fehlstarts geben. Aber wie bei allen nachgefragten Technologietrends sollten Sie darauf achten, dass Cloud-Anbieter auf der Grundlage ihrer Software-Integrationsplattformen und Angebote zur Automatisierung von Geschäftsprozessen zunehmend Standardsysteme für intelligente Automatisierung anbieten.

Prozesse und Entscheidungsfindung mit intelligenter Automatisierung verbessern

Im Zuge der zunehmenden Verfeinerung und praktischen Anwendung von KI-Technologien ist die intelligente Automatisierung auf dem besten Weg, ein starker Wettbewerbsvorteil zu werden. Der richtige Zeitpunkt für den Einstieg ist jetzt. Wenn Sie einsteigen, sollten Sie sich für einen Partner entscheiden, der eine nachweisliche Erfolgsbilanz in den Bereichen Unternehmensintegration und Geschäftsprozessautomatisierung vorweisen kann. Oracle unterstützt Unternehmen seit Jahrzehnten bei der Automatisierung von Arbeitsprozessen und hat dieses Fachwissen in Oracle Cloud Infrastructure-(OCI-)Services integriert. Dort finden Sie OCI-Integrationsservices, die Anwendungen und Datenquellen verbinden, damit Sie Prozesse automatisieren und die Verwaltung zentralisieren können. Der Dienst ermöglicht ereignisgesteuerte Workflows zur Automatisierung und Beschleunigung von Genehmigungen. OCI bietet außerdem cloudbasierte KI-Dienste an, die für bestimmte Workloads trainiert sind und von Unternehmen nach Bedarf eingesetzt werden können – z. B. Natural Language Processing, Anomalieerkennung und Computer Vision.

Häufig gestellte Fragen zur intelligenten Automatisierung

Was bedeutet der Begriff „intelligente Automatisierung“?

Intelligente Automatisierung ist die Bezeichnung für eine Geschäftspraxis, bei der eine Kombination von Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), maschinelles Lernen (ML) und Natural Language Processing (NLP) eingesetzt wird, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen.

Was sind einige Beispiele für intelligente Automatisierung?

Intelligente Automatisierung kann einen Kundenservice-Chatbot steuern, der die Absicht von schriftlichen oder mündlichen Anfragen versteht und verschiedene Lösungen anbietet. Ein anderes Beispiel ist ein Versand- oder Fertigungsprozess, bei dem Computer Vision eingesetzt wird, um Objekte genau zu identifizieren und den Mitarbeitern zu helfen, schnelle Entscheidungen auf der Stelle zu treffen.

Ist die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) eine Form der intelligenten Automatisierung?

Nein. Zwar werden beide zur Automatisierung von Aufgaben eingesetzt, aber man kann sich die intelligente Automatisierung als eine intelligentere Version der robotergestützten Prozessautomatisierung vorstellen. Während bei der robotergestützten Prozessautomatisierung digitale Bots zur Erledigung einfacher, repetitiver Aufgaben eingesetzt werden, kann intelligente Automatisierung subtilere, auf den Menschen ausgerichtete Aufgaben übernehmen und bei Bedarf Antworten in natürlicher Sprache liefern.

Welche Branchen nutzen intelligente Automatisierung bereits?

Intelligente Automatisierung wird in fast allen Branchen eingesetzt, z. B. im Versicherungswesen, in der Geldanlage, im Gesundheitswesen, in der Logistik und in der Fertigung. Die Nutzung der intelligenten Automatisierung wächst mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz.