Seit den Anfängen der industriellen Revolution fürchten die Menschen, dass Maschinen ihre Arbeit übernehmen. Man kann argumentieren, dass die Automatisierung einige Arbeitsplätze abgeschafft hat, aber sie hat die Art der Arbeit verändert, anstatt sie zu beseitigen, und die Arbeitnehmer dazu gebracht, sich neue Fähigkeiten anzueignen, um ihre Chancen im Leben zu verbessern.
Zwei Jahrhunderte später befürchten die Arbeitnehmer nun, dass Computer und Roboter ihre Arbeit irrelevant machen. Es stimmt, dass Roboter in den Produktionshallen einige Aufgaben schneller und genauer erledigen als ihre menschlichen Vorbilder. Doch wir Menschen sind immer noch da und übernehmen immer hochwertigere Aufgaben, die die Maschinen nicht erledigen können. Das Ergebnis sind wiederum innovativere, hochwertigere Produkte und zufriedenere Kunden und Mitarbeiter.
Trotz ihres Namens erfordert die robotergestützte Prozessautomatisierung keine Roboter, die durch die Flure eines Unternehmens stapfen. Es ist die robotergestützte Ausführung sich wiederholender Aufgaben mit genau definierten Eingaben und Ausgaben – nicht unähnlich den codierten Anweisungen für Produktionsmaschinen -, die RPA ihren Namen gibt. Bei RPA-“Bots” handelt es sich um regelbasierte Software, die für die Automatisierung von Aufgaben wie dem Scannen einer Rechnung und der Übertragung der Daten in das Kreditorenbuchhaltungssystem nützlich ist.
Ganze Geschäftsprozesse sind jedoch weitaus komplexer als eine Reihe von statischen Funktionen, die aneinandergereiht werden. Als COO eines Unternehmens, das automatisierte Lösungen auf der Grundlage künstlicher Intelligenz (KI) anbietet, habe ich gelernt, dass für eine echte Automatisierung von Geschäftsprozessen mehr als nur Bots erforderlich sind. Es braucht KI-Technologie, die mit diesen Bots zusammenarbeitet, um nicht nur sich wiederholende manuelle Aufgaben auszuführen, sondern auch die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen denken, analysieren und die geeignete nächste Vorgehensweise entscheiden.
Bots vs. KI: Man kann nicht alles mit einem Hammer reparieren
Der Einsatz eines RPA-Bots ist vergleichbar mit einem Hammer. Er eignet sich hervorragend zum Schlagen von Nägeln, aber wenn er mit einer Schraube oder einem anderen Befestigungselement konfrontiert wird, kann er nicht die erwartete Leistung erbringen. Ein Bot, der versucht, seine Arbeit ohne Rücksicht auf seine Eingaben zu erledigen, kann (digital gesprochen) Schaden anrichten und möglicherweise den Arbeitsablauf, der von ihm abhängt, zum Stillstand bringen.
Wir können RPA nutzen, um endliche Prozesse zu automatisieren, wo es Sinn macht, aber dann muss eine höhere Intelligenz die Führung übernehmen. Geschäftsprozesse erfordern eine Intelligenz, die ständig bewertet, lernt und die Aktionen und Ergebnisse optimiert, um immer bessere Entscheidungen zu treffen. In den Unternehmen von heute ist diese Intelligenz in der Regel menschlich, aber das ändert sich.
Der Einsatz von KI (zusammen mit RPA-Bots) ermöglicht weitaus flexiblere Arbeitsprozesse und Entscheidungsfindungen auf der Grundlage eines umfassenden Verständnisses aller verfügbaren Daten. Im Gegensatz zu statischen, fest kodierten RPA-Bots ist KI eine adaptive, auf Algorithmen basierende Technologie. Sie ahmt das menschliche Denken und die menschliche Intelligenz nach, extrahiert und analysiert riesige Datenmengen und lernt, wie sie Ausnahmen ohne Eingreifen bewältigen kann. KI-Modelle können ihre Genauigkeit und Effizienz kontinuierlich verbessern.
Das bedeutet nicht, dass RPA-Bots verschwinden werden. RPA ist ein relativ risikoarmer Einstieg in die Welt der Prozessautomatisierung, da es sich wiederholende Aufgaben ausführt, bei denen sich die Parameter selten ändern und der Mensch nur gelegentlich eingreifen muss. Wenn sich jedoch das Geschäft selbst blitzschnell ändert, können sich auch statische” Aufgaben über Nacht ändern. Ihre Bot-Programmierer sollten besser bereit sein, sonst müssen Sie diese Aufgabe wieder manuell erledigen.
Drei Hauptziele für KI-Technologien in der Prozessautomatisierung
Die Einbindung von KI in die Prozessautomatisierung erfüllt drei Geschäftsanforderungen, die langfristig wichtig sind, die Bots aber nicht erfüllen können.
1. Anpassungsfähigkeit: RPA-Bots haben ein festes Verständnis von der “Welt”. Wir können einen Bot darauf trainieren, Daten von einem bekannten Ort auf einem Bestellformular oder einer Rechnung abzurufen, aber wenn sich das Layout des Dokuments ändert, wird der RPA-Intake-Bot versagen. Denken Sie daran, dass ein Hammer bei Nägeln gut funktioniert, aber nicht bei allem anderen.
Mit maschinellen Lernfunktionen können KI-basierte Erkennungstools kontinuierlich lernen und die Prozesseffizienz verbessern. In diesem Fall können sie notwendige Informationen unabhängig von ihrer Position auf dem Formular erfassen, sodass der Arbeitsablauf ohne Unterbrechung fortgesetzt werden kann.
2. Skalierbarkeit: Die Unflexibilität von RPA-Bots gegenüber Veränderungen verhindert, dass sie mit dem Unternehmen skalieren. Um bei unserem Beispiel zu bleiben: Wenn die Zahl der Kunden und Lieferanten wächst, wird die Variation der Bestell- und Rechnungsformulare schnell unüberschaubar. Ihr Team muss ständig den vorhandenen “Hammer” aktualisieren oder neue Bots erstellen, um jede Variation zu bearbeiten, was die Ausführung des richtigen Bots zur richtigen Zeit erschwert.
Die KI-Technologie kann beispielsweise aus den Korrekturen lernen, die der Benutzer bei früheren Bestellungen (oder Rechnungen) vorgenommen hat, und in Zukunft bei ähnlichen Formularen entsprechende Maßnahmen ergreifen, was zu einer weitaus geringeren Fehlerquote führt. Das bedeutet auch, dass Ihr Team keine kostbare Zeit damit verbringt, ständig Bots zu erstellen und zu aktualisieren, um ein höheres Volumen zu bewältigen, ganz gleich, wie schnell das Unternehmen wächst – so bleibt mehr Zeit, sich auf strategische Geschäftsaktivitäten zu konzentrieren.
3. Erweiterter Anwendungsbereich: Im Gegensatz zu RPA-Bots, die eng definierte Aufgaben mit gut aufbereiteten Daten ausführen, kann die KI-basierte Prozessautomatisierung auf eine Vielzahl von Geschäftsfällen angewendet werden, z. B. auf die Analyse von Daten, die Durchführung von Data-Mining-Operationen oder die Ermittlung möglicher Prozessverbesserungen. KI kann zum Beispiel Anomalien im Prozess und in den Daten erkennen, wie z. B. ungewöhnliche Mengen bei einer Kundenbestellung im Vergleich zu ihrer Historie. KI kann all diese Aktionen automatisch durchführen, ohne dass jede mögliche Extraktionsregel für alle Kunden, Aufträge, Überweisungen, Forderungen oder was auch immer die Geschäftseinheit sein mag, definiert (und codiert) werden muss.
RPA ist heute weit verbreitet, aber KI wird die Zukunft der Prozessautomatisierung bestimmen
RPA kann ein Unternehmen auf seinem Weg zur Automatisierung unterstützen, indem es lästige, sich wiederholende Aufgaben ohne menschliches Zutun eliminiert. Man muss den Bots nur zeigen, was sie tun sollen, und sie benötigen nur wenige Eingriffe – vorausgesetzt, die Dateneingaben entsprechen den erwarteten Parametern. Leider ist der Wandel die einzige Konstante, und das bedeutet, dass der Code von Bots ständig aktualisiert werden muss, um mit der Entwicklung Schritt zu halten. Und selbst im besten Fall können Bots nur bestimmte Aufgaben innerhalb eines Geschäftsprozesses automatisieren, nicht aber den gesamten Prozess von Anfang bis Ende.
Um das wahre Versprechen der Prozessautomatisierung zu verwirklichen, sollten wir RPA dort einsetzen, wo es sinnvoll ist, und KI-basierte Technologie für alles andere nutzen. KI ist viel anpassungsfähiger an Veränderungen, da sie ständig lernt und optimiert. Aber keine Sorge – auch wenn KI den Unternehmen mehr Anpassungsfähigkeit, Skalierbarkeit und einen immer größeren Anwendungsbereich bietet, wird sie die guten alten menschlichen Arbeitskräfte in absehbarer Zeit nicht ersetzen können.
