Von der Benutzeroberfläche zur KI:Eine Automatisierungsreise

Anmerkung der Redaktion :Dies wurde 2017 veröffentlicht. Besuchen Sie unsere Seite Robotic Process Automation und Künstliche Intelligenz für aktuelle Informationen.

Ursprünglicher Beitrag:

In den letzten Jahren hat die Implementierung von Robotic Process Automation (RPA) als Softwarelösung weltweit stark zugenommen. Ein aktueller Marktbericht des Forschungsunternehmens Everest Group legt nahe, dass der Markt für RPA-Anbieter im Jahr 2016 auf mehr als 200 Millionen US-Dollar geschätzt wurde, was auf ein Wachstum von mehr als 64 % in einem Jahr hinweist. Aber ein weiteres Maß für den Einfluss von RPA ergibt sich aus den Entwicklungen und Entwicklungen in der Automatisierungstechnologie und -fähigkeit. Der Begriff robotergesteuerte Prozessautomatisierung wurde erstmals in den frühen 2000er Jahren verwendet, und frühe Formen der Technologie waren eine Erweiterung der Vorgänger von RPA:Data Scraping und Workflow-Automatisierungstools. Doch nachdem RPA die Möglichkeiten des Data Scraping und der Workflow-Automatisierung übertroffen hat, hat es – und macht weiterhin – bedeutende Fortschritte bei der Weiterentwicklung der Betriebsautomatisierung von vor zwei Jahrzehnten gemacht. In jüngster Zeit geht RPA von der reinen Automatisierung der Benutzeroberfläche (UI) zur Integration der Fähigkeiten eines neuen Bereichs über:künstliche Intelligenz (KI).

Nachdem sie sich in den frühen Stadien der RPA-Technologie intensiv auf die Rationalisierung der UI-Automatisierung konzentriert haben, stellen sich Geschäftsorganisationen und Unternehmen nun auf eine vollwertige, digitale Arbeitskraft um, die in der Lage ist, als kognitiver Assistent zu fungieren, mit Menschen zu interagieren, um Geschäftsanforderungen zu erfüllen, und unstrukturierte Daten verarbeiten. Dies ist so etwas wie eine grundlegende Veränderung der Automatisierungsprozesse von gestern und des Automatisierungspotenzials von heute und morgen.

Rückblick:Die Grundlagen von RPA

Ursprünglich in den frühen 2000er Jahren in die Tech-Szene gekommen, haben die RPA-Technologie und ihre Vorfahren eine tiefe historische Beziehung zur Benutzeroberfläche, obwohl die UI-Automatisierung schon viel länger existiert. Die neu entstehenden Automatisierungsplattformen von heute sind das evolutionäre Produkt von zwei Formen der UI-Automatisierung:Data-Scraping- und Workflow-Management-Tools. Data-Scraping-Software agiert auf der Präsentationsebene, um Daten aus dem Web zu extrahieren und Daten von veralteten Legacy-Systemen auf ihre Ersatzsysteme zu übertragen, während Workflow-Management-Tools mit der Benutzeroberfläche interagieren, um geschäftsbezogene Prozesse zu automatisieren.

Wie ihre beiden Vorfahren arbeiten RPA-Software-Roboter auf der gleichen Ebene wie menschliches Personal, um die UI-Automatisierung zu etablieren. Was RPA jedoch auszeichnet, ist, dass es mehr als nur ein Screen-Scraping-Tool ist. Die Technologie von RPA bot und bietet weiterhin erhebliche Vorteile gegenüber elementareren Automatisierungstools, von denen viele auf Kommunikationsformen innerhalb architektonischer Datenschichten unterhalb der Benutzeroberfläche angewiesen sind. Als bedeutende technologische Weiterentwicklung dieser älteren Formen der Automatisierung ist RPA codefrei und unterbrechungsfrei.

Dies bedeutet, dass RPA-Software-Roboter von Geschäftsanwendern ohne Programmierkenntnisse und mit geringen bis keinen IT-Investitionen problemlos trainiert werden können. Durch seine Interaktionen im UI ist RPA in der Lage, verschiedene Systeme und Anwendungen zu überbrücken, ohne dass eine Umstrukturierung des bestehenden Setups erforderlich ist. Im Gegensatz zu ihren Vorgängern ist die Technologie mit jeder Browserversion, Bildschirmposition oder Fenstergröße kompatibel. Insbesondere die Interaktionen von RPA mit der Benutzeroberfläche ermöglichen es der Plattform, flexibel, skalierbar und effizient zu sein, sogar auf Unternehmensebene.

Der Wettlauf um die Intelligenz

Fragen Sie einen beliebigen RPA-Entwickler oder Geschäftsanwender, und es ist klar, dass der Fokus auf die Automatisierung der Benutzeroberfläche entscheidend für den Erfolg der Technologie ist. Jüngste technologische Fortschritte konzentrierten sich jedoch darauf, die Möglichkeiten der intelligenten Prozessautomatisierung zu erweitern. Das bedeutet, dass RPA durch die Integration von KI in bestehende Prozessautomatisierungstechnologien weit über seinen ursprünglichen Anwendungsbereich hinausgehen kann.

Insbesondere bezieht sich intelligente Prozessautomatisierung auf die Anwendung von KI und verwandten Technologien (z. B. maschinelles Lernen, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, kognitive Automatisierung) auf RPA. Durch die Hinzufügung von KI zu RPA wird die regelbasierte Automatisierung nach und nach durch wissensbasierte Automatisierung ergänzt, wobei immer mehr Aufgaben – und insbesondere komplexere – für die Automatisierung besser geeignet werden.

Ein Bericht der Beratungsgruppe McKinsey &Company vom März 2017 legt nahe, dass diese Fortschritte es Unternehmen ermöglichen, die Automatisierung erfolgreich zu nutzen:

Ein breiteres Spektrum an komplexer Automatisierung

RPA-Technologien sind derzeit in der Lage, sich wiederholende, regelbasierte Geschäftsaufgaben zu automatisieren, während die Mitarbeiter weiterhin weitgehend für Aufgaben verantwortlich sind, die Kreativität und Urteilsvermögen erfordern. KI eignet sich besonders gut für den Umgang mit Variabilität und ist in der Lage, Aufgaben auszuführen, die auf große Mengen unstrukturierter Eingaben und Daten angewiesen sind. Das bedeutet, dass komplexere und undefinierte Aufgaben wie Betrugserkennung und Geschäftsprognosen mithilfe von KI mit erhöhter Genauigkeit und Präzision verwaltet werden können.

Die Weiterentwicklung der digitalen Arbeit

Als digitale Arbeitskräfte rationalisieren RPA-Softwareroboter bereits Geschäftsabläufe auf der ganzen Welt. Mithilfe von KI wird sich RPA zu einer noch autonomeren Belegschaft entwickeln. Da sie im Laufe der Zeit lernen und sich an neue Situationen anpassen, können intelligente Automatisierungssysteme komplexe Prozesse automatisieren, ohne dass menschliche Schulungen oder Eingriffe erforderlich sind. KI-gesteuerte Arbeitskräfte werden in der Lage sein, autonom aus Daten zu lernen und Entscheidungen basierend auf Mustererkennung zu treffen.

Die Demokratisierung der KI 

Wir zeichnen eine unserer Lieblingsmetaphern, um zu erklären, wie RPA und KI im Sport zusammenpassen. Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Golfer, der am Abschlag steht und Ihren Ball 400 Yards über das Fairway, über die Bunker, auf das Grün und ins Loch bringen muss.

Wenn Sie da stehen und nur einen Putter, also ein KI-Tool, in der Hand halten, wird es Ihnen wahrscheinlich außerordentlich schwer, wenn nicht sogar unmöglich fallen, weiterzumachen. Sie benötigen auch eine Kombination aus Driver und Eisen, um diese kleine weiße Kugel in das Loch zu bekommen. Sie brauchen RPA-Tools und Sie brauchen kognitive Tools wie ABBYY und Celaton, und Sie werden schließlich KI-Tools wie IBM Watson oder Google TensorFlow brauchen.

Jetzt ist hier der Trick. Es sind nicht die kleinen Unternehmen, die KI-Tools entwickeln. Es sind Giganten wie Microsoft, Google oder IBM. Und sie beziehen diese Tools als Open Source und demokratisieren die Einführung. Das bedeutet, dass in den nächsten Jahren mehr dieser Expertenfähigkeiten in RPA-Plattformen integriert werden, wodurch neue Möglichkeiten sowohl für die menschzentrierte als auch für die roboterzentrierte Automatisierung geschaffen werden.

Management der Erwartungen für die Zukunft

Intelligente Automatisierung ist die jüngste Entwicklung unter den Automatisierungstechnologien, aber wir sehen gerade erst die Anfänge der Fähigkeiten von KI. Yann LeCun, Forschungsleiter bei Facebook, weist darauf hin, dass die KI noch einen langen Weg vor sich hat:

Trotzdem schlägt das professionelle Dienstleistungsunternehmen KPMG vor, dass wir durch die Konvergenz von RPA und KI bereits beginnen zu sehen:

Aktivitäten, die derzeit noch die Fähigkeiten hochqualifizierter Fachleute erfordern, werden jedes Jahr mehr und mehr automatisierbar, wobei der RPA-KI-Hybrid der Zukunft bereit ist, Unternehmen eine autonomere, präzisere und agilere Automatisierung als je zuvor zu ermöglichen. P>