Was sind KI und RPA:Die Unterschiede, der Hype und wann sie zusammen eingesetzt werden sollten

Robotische Prozessautomatisierung (RPA) und künstliche Intelligenz (KI) haben in den letzten Jahren viel Aufsehen erregt, weil sie nie dagewesene Produktivitäts-, Effizienz- und Kundenzufriedenheitssteigerungen erzielen können.

Tatsächlich wird erwartet, dass der globale RPA-Markt bis 2027 25,56 Milliarden US-Dollar erreichen wird, und der KI-Markt wird bis 2025 voraussichtlich monumentale 390,9 Milliarden US-Dollar erreichen. Aber trotz der vielen Gespräche, die diese neuen Technologien in letzter Zeit ausgelöst haben, gibt es immer noch viel Verwirrung darüber was sie unterscheidet, worin jeder einzigartig gut ist und wie sie zunehmend in der Lage sind, gemeinsam zu arbeiten.

Moderne Unternehmen bestehen sowohl aus einfachen als auch aus komplexen Entscheidungsfindungsprozessen und benötigen daher ergänzende Technologien, um die gesamte Bandbreite ihrer Arbeitsabläufe zu bewältigen. Auf der einen Seite des Spektrums liegt RPA, das in Systemen gedeiht, die einen klaren, schrittweisen Fluss haben. Auf der anderen Seite steht KI, die die menschliche Entscheidungsfindung in komplexen Prozessen erweitern und verbessern kann.

Zusammen spielen RPA und KI eine wichtige Rolle bei der Steigerung der betrieblichen Effizienz und eine wichtige Rolle bei der Transformation der Arbeitsweise Ihres Unternehmens.

Erstens, was ist RPA?

RPA ist eine zentrale Automatisierungstechnologie, die als Rückgrat für Softwareroboter fungiert, die mit digitalen Systemen interagieren können, um Menschen von sich wiederholenden, zeitaufwändigen und nicht wertschöpfenden Arbeiten zu entlasten. Grundsätzlich kann RPA Ihnen die Arbeit abnehmen, die Sie hassen.

RPA funktioniert am besten, wenn es zur Abwicklung regelbasierter Prozesse eingesetzt wird, bei denen sich die Arbeitsabläufe im Laufe der Zeit nicht ändern oder ein hohes Maß an menschlichem Eingreifen für die Bearbeitung von Ausnahmen erforderlich ist. RPA selbst kann einige der häufigsten und zeitaufwändigsten Prozesse, die Ihr Unternehmen unterstützen, geschickt handhaben, wie zum Beispiel:

• Anmeldung bei Anwendungen

• Verbindung zu System-APIs herstellen

• Daten kopieren und einfügen

• Extrahieren und Verarbeiten strukturierter Inhalte aus Dokumenten

• E-Mails und Anhänge öffnen

• Daten aus dem Web kratzen

Als Grundlage der Hyperautomatisierung – laut Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 der strategische Technologietrend Nummer eins für 2020 Bericht – RPA ebnet den Weg für zukünftige Werkzeugtechnologien wie KI, maschinelles Lernen und Process Mining.

Durch die Implementierung von RPA von Anfang an bauen Unternehmen das Automatisierungsgerüst auf, das sie benötigen, um das gesamte Ökosystem der Automatisierungstools auf der ganzen Linie zu unterstützen.

Was ist KI und wie unterscheidet sie sich von RPA?

Einfach ausgedrückt, KI ist ein komplementäres Geschwister zu den RPA-Robotern, die wir lieben gelernt haben. RPA und KI arbeiten zusammen, um die Automatisierung auf alle möglichen neuen Bereiche auszudehnen, sodass Sie mehr und komplexere Aufgaben automatisieren können.

KI kann problemlos komplexe Prozesse bewältigen, die bisher nur von Menschen allein durchgeführt werden konnten. Dies liegt daran, dass KI-Roboter mithilfe großer Datensätze kognitive Entscheidungen treffen können, um mehrere mögliche Ergebnisse vorherzusagen.

KI kann über das „Ausführen“ hinaus zum „Denken“ übergehen, zum Beispiel:

• Dokumente verstehen

• Visualisierung von Bildschirmen (einschließlich virtueller Desktops)

• Gespräche verstehen

• Erkennen von zu automatisierenden Aufgaben und Prozessen

• Verarbeitungssprache

• Umgang mit halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten

Jahrelang war KI ein Konzept, das in das Land der Science-Fiction verbannt wurde – etwas, das Unternehmen und Branchenführern als ein weit entfernter Traum versprochen wurde, um zu einem späteren Zeitpunkt ihre Arbeit zu revolutionieren.

Aber nicht mehr.

Zur Klarstellung:Ich spreche nicht von physischen Robotern, die KI verwenden. Und ich spreche nicht von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) – der Art, von der Elon Musk sagt, dass sie die Welt erobern wird. Stattdessen spreche ich von praktischer KI, die maschinelle Lernmodelle für effizientere Geschäfte erstellt und die menschliche Erfahrung verbessert, nicht ersetzt. Diese Art der Automatisierung ist die praktischste Anwendung von KI am Arbeitsplatz.

Um jedoch erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen sowohl RPA als auch KI als Partner annehmen.

KI und RPA:Zum Tango gehören zwei

Wie im Leben und im Tango braucht es zwei. In der Welt der Automatisierungsstrategie müssen KI und RPA zusammenarbeiten, um die betriebliche Effizienz des Unternehmens zu steigern. Diese beiden Partnertechnologien arbeiten zusammen, um Prozessfett zu reduzieren und das Leben der Menschen zu erleichtern, indem sie ihre eigenen Hälften der Unternehmensabläufe rationalisieren.

Ich sehe das in fast jeder Branche auf der Erde. Nehmen wir zum Beispiel Differentialdiagnoseverfahren in Krankenhäusern, die darauf abzielen, das neuartige Coronavirus 2019 (COVID-19) zu diagnostizieren.

Mithilfe von RPA können Krankenhäuser Softwareroboter bauen, die eine Reihe von COVID-19-Symptomen wie hohes Fieber und Gliederschmerzen untersuchen und Mediziner auf neue Fälle aufmerksam machen. Aber RPA ist auf die anfänglichen Aufnahmefragen im „Ja-oder-Nein“-Stil beschränkt und kann komplexere Kriterien (von denen es im Gesundheitswesen viele gibt) nicht angemessen bewerten.

Aber RPA kann diese grundlegenden Patientendaten für eine fortschrittlichere, prädiktive Prozessanalyse durch KI konsolidieren.

Krankenhäuser können ein erstes Screening von Patienten mit RPA durchführen und dann KI zur Interpretation von Röntgenbildern verwenden. UiPath AI Computer Vision kann verwendet werden, um Anzeichen einer COVID-19-bedingten Lungenentzündung bei Patienten zu erkennen und Behandlungsempfehlungen zu geben.

Über COVID-19 hinaus kann KI verwendet werden, um klinische Ergebnisse zu bestimmen, wie z. B. die genaue Identifizierung von Schwangerschaften mit niedrigem Geburtsgewicht und die Verkürzung der Zeit bis zur Behandlung.

Außerhalb des Gesundheitswesens kann KI-gestützte Automatisierung unzähligen anderen Branchen dabei helfen, betriebliche Effizienzsteigerungen, Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit und verbesserte Compliance voranzutreiben. Ein solches Beispiel, das wir in letzter Zeit gesehen haben, war die Anwendung von KI in der Versicherungsbranche, um Schadensbetrug mithilfe von maschinellem Lernen und UiPath AI Fabric vorherzusagen.

Mithilfe dieser Tools war das Unternehmen in der Lage, Daten in isolierte Datenquellen zu integrieren, um vorherzusagen, ob Teile einer Forderung betrügerisch waren, und ihre Verarbeitung entsprechend zu kennzeichnen und zu priorisieren.

Durch die Kombination von RPA und KI in der Praxis steigern Unternehmen ihre Fähigkeiten und gestalten ihre Prozesse effizienter.

Wann RPA eingeführt und KI eingesetzt werden sollte

Es gibt eine gute Faustregel, die Ihnen dabei hilft, herauszufinden, ob ein Prozess von RPA oder KI abgewickelt werden sollte:Beginnen Sie Ihre Automatisierungsreise, indem Sie zuerst die Prozesse in Angriff nehmen, von denen Sie leicht eine mentale Karte erstellen können, und fügen Sie dann KI zu Workflows hinzu, die als zu komplex erachtet werden RPA allein. Dies verschafft Ihnen und Ihrem robotergestützten Center of Excellence (CoE) nicht nur zu Beginn Ihrer Transformation schnelle Erfolge, sondern schafft auch eine Automatisierungsgrundlage, die Sie später mit KI skalieren können.

RPA bereinigt Ihre zugrunde liegenden Prozesse, um ein einfach integrierbares Framework zusätzlich zu Ihren bestehenden digitalen Systemen bereitzustellen. Ohne diese zugrunde liegende Grundlage ist die Eintrittsbarriere für die Integration von KI viel höher. Ohne diese Grundlage müsste KI manuell in Ihre Kernprozesse eingebunden werden.

Es gibt eine erwähnenswerte Ausnahme von diesem Ansatz:Wenn Sie in der Vergangenheit bereits stark in die Automatisierung von Geschäftsprozessen investiert haben – was bedeutet, dass Sie bereits die Arbeit zur Gewährleistung der Prozesshygiene geleistet haben – können Sie sich Möglichkeiten für KI und RPA zusammen ansehen .

Unabhängig davon, nachdem Sie Ihre erste Ebene einfacher Prozesse ausgewählt und automatisiert haben, ist es an der Zeit, sich die Workflows anzusehen, die für RPA allein als „zu komplex“ erachtet werden. Dies sind Ihre Kandidaten für KI und sollten Folgendes beinhalten:

• Arbeitsabläufe, bei denen das Ergebnis nicht zu 100 % vorhergesagt werden kann der Zeit (z. B. Prozesse, die die Immobilienbewertung, Kreditausfälle und Bestandsprognosen unterstützen)

• Hochvariable Prozesse die nicht von einem klaren Regelwerk abhängen (z. B. Lebenslaufabgleich, Kaufentscheidungen und Sprachübersetzung)

• Prozesse, die auf unstrukturierten Daten beruhen aus Dokumenten, Artikeln, Bildern, Videos und E-Mails (z. B. Rechnungsextraktion, E-Mail-Routing und Sprache-zu-Text)

Empfohlene Lektüre: KI ist jetzt noch einfacher:UiPath-Startermodelle zur Automatisierung komplexerer Prozesse

In der realen Welt können diese KI-gestützten Prozesse wie folgt aussehen:

• Wiederaufnahmevorhersage im Gesundheitswesen

• Preisoptimierung im Einzelhandel

• Betrugserkennung bei Finanzdienstleistungen

• Deal Guidance in Process Services

Und das sind nur einige Beispiele.

Wenn Sie mehr und mehr Ihrer Vorgänge automatisieren, werden Sie außerdem Engpässe bemerken, bei denen eine Beurteilung auf höherer Ebene erforderlich ist, um einen Workflow zu durchlaufen. Dies sind weitere Möglichkeiten für KI. Darüber hinaus benötigen Sie keine datenwissenschaftlichen Kenntnisse, um mit KI zu beginnen.

Hier ist eine Zusammenfassung, die ich mit Kunden geteilt habe:Wir haben viele Samen gesät und der ganze Wald, der darauf wachsen wird, ist dieser Wald von sich selbst verbessernden Unternehmensanwendungen.

Diese Technologien sind revolutionär, und wir freuen uns, dass wir einzigartig positioniert sind, um eine neue Zukunft des Geschäfts zu unterstützen, in der Unternehmen ein optimales, automatisierungsfähiges Geschäft erzielen können, das den Return on Investment (ROI) wie nie zuvor steigert.

Die Bedeutung einer Unternehmensplattform mit KI und RPA

So sehr wir RPA auch lieben, es gibt eine Obergrenze dafür, wie effizient Sie sein können, wenn Sie sich auf Flussdiagramm-freundliche Prozessautomatisierung beschränken.

Auf der anderen Seite, wenn Sie nur KI integrieren, fehlt Ihnen die Infrastruktur und Lebenszyklusunterstützung, um zu skalieren, und Sie sehen sich einer langsamen Integration und Skalierung gegenüber.

Aus diesem Grund hilft Ihnen die Wahl eines Anbieters, der beides anbietet – wie UiPath – dabei, Lücken zwischen Abteilungen, Prozessen und Branchen zu schließen und das Gerüst von RPA bei der Einführung von KI-Funktionen zu nutzen.

Wir machen die Integration von KI und RPA mühelos, indem wir die Integration für Sie übernehmen und auf den RPA-Funktionen aufbauen, die bereits in unserer Plattform integriert sind.

Während andere Unternehmen nur mit der zugrunde liegenden Datenschicht arbeiten und den Vollduplex der Kommunikation zwischen Front-End-Apps nicht unterstützen, können Sie mit der UiPath-Plattform maschinelle Lernmodelle nahtlos einfügen, indem Sie die zugrunde liegende Grundlage von RPA verwenden.

Klicken Sie auf das Bild oben, um eine größere Version des Diagramms anzuzeigen.

Auf diese Weise können Sie den ROI von KI und RPA einfach implementieren und vollständig realisieren, ohne eine ganze Data-Science-Praxis zur Unterstützung einstellen zu müssen. Und wenn Sie bereits über einige interne Data-Science-Fähigkeiten verfügen, können wir diese Teams effizienter machen.

Um mehr darüber zu erfahren, wie KI und RPA kombiniert werden, um moderne Unternehmen zu transformieren, besuchen Sie unser On-Demand-Webinar AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities.