KI & RPA erklärt: Unterschiede, Vorteile und Integrationsstrategien

Robotic Process Automation (RPA) und künstliche Intelligenz (KI) haben in den letzten Jahren viel Hype für ihre Fähigkeit erhalten, noch nie dagewesene Produktivitäts-, Effizienz- und Kundenzufriedenheitsgewinne zu erzielen.

Tatsächlich wird erwartet, dass der globale RPA-Markt bis 2027 25,56 Milliarden Dollar erreichen wird, und der KI-Markt wird prognostiziert, bis 2025 eine monumentale Summe von 390,9 Milliarden Dollar zu erreichen. Trotz der vielen Gespräche, die diese neuen Technologien kürzlich ausgelöst haben, gibt es immer noch viel Verwirrung darüber, was sie unterscheidet, worin jedes einzigartig gut ist und wie sie zunehmend in der Lage sind, im Tandem zu arbeiten.

Moderne Unternehmen bestehen aus sowohl einfachen Prozessen als auch solchen, die reich an komplexer Entscheidungsfindung sind, und benötigen daher komplementäre Technologien, um die gesamte Bandbreite ihrer Workflows zu bewältigen. Auf der einen Seite des Spektrums liegt RPA, das in Systemen mit klarem, schrittweisem Fluss gedeiht. Auf der anderen Seite sitzt KI, die menschliche Entscheidungsfindung in komplexen Prozessen erweitern und verbessern kann.

Zusammen spielen RPA und KI eine wichtige Rolle bei der Steigerung der operativen Effizienz und einer wichtigen Rolle bei der Transformation, wie Ihr Unternehmen Arbeit erledigt.

Zuerst: Was ist RPA?

RPA ist eine Kernautomatisierungstechnologie, die als Rückgrat für Software-Roboter fungiert, die mit digitalen Systemen interagieren können, um Menschen von repetitiven, zeitaufwändigen und nicht-wertschöpfenden Arbeiten zu befreien. Im Grunde kann RPA die Arbeit, die Sie hassen, von Ihrem Teller nehmen.

RPA funktioniert am besten, wenn es verwendet wird, um regelbasierte Prozesse zu bewältigen, bei denen sich die Workflows im Laufe der Zeit nicht ändern oder eine hohe Rate menschlicher Intervention für Ausnahmebehandlung erfordern. Allein kann RPA einige der häufigsten und zeitaufwändigsten Prozesse, die Ihr Geschäft unterstützen, adäquat bewältigen, wie zum Beispiel:

• Sich in Anwendungen einloggen
• Verbindung zu System-APIs herstellen
• Daten kopieren und einfügen
• Strukturierte Inhalte aus Dokumenten extrahieren und verarbeiten
• E-Mails und Anhänge öffnen
• Daten aus dem Web scrapen

Als Fundament der Hyperautomation – dem strategischen Technologietrend Nummer eins für 2020 laut dem Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 Bericht – ebnet RPA den Weg für zukünftige Tools und Technologien wie KI, maschinelles Lernen und Process Mining.

Durch die Implementierung von RPA von Anfang an bauen Unternehmen das Automatisierungsgerüst auf, das sie brauchen, um das volle Ökosystem von Automatisierungstools down the line zu unterstützen.

Was ist KI und wie unterscheidet sie sich von RPA?

Einfach ausgedrückt ist KI ein komplementärer Geschwister zu den RPA-Robotern, die wir lieben gelernt haben. RPA und KI arbeiten im Tandem, um Automatisierung in alle möglichen neuen Bereiche zu erweitern und es Ihnen zu ermöglichen, mehr und komplexere Aufgaben zu automatisieren.

KI kann komplexe Prozesse leicht bewältigen, die zuvor nur von Menschen allein erledigt werden konnten. Das liegt daran, dass KI-Roboter kognitive Entscheidungen mithilfe großer Datensätze treffen können, um mehrere mögliche Ergebnisse vorherzusagen.

KI kann über „Ausführung“ hinaus zu „Denken“ gehen, zum Beispiel:

• Dokumente verstehen
• Bildschirme visualisieren (einschließlich virtueller Desktops)
• Gespräche verstehen
• Aufgaben und Prozesse zur Automatisierung entdecken
• Sprache verarbeiten
• Halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten verarbeiten

Jahrelang war KI ein Konzept, das dem Land der Science-Fiction vorbehalten war – etwas, das Unternehmen und Branchenführer als fernen Traum versprochen wurde, um die Arbeit, die sie taten, zu einem späteren Zeitpunkt zu revolutionieren.

Aber nicht mehr.

Zur Klarstellung: Ich spreche nicht von physischen Robotern, die KI nutzen. Und ich spreche nicht von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) – der Art, die Elon Musk sagt, wird die Welt übernehmen. Stattdessen spreche ich von praktischer KI, die Machine-Learning-Modelle für effizienteres Business baut und die menschliche Erfahrung verbessert, nicht ersetzt. Diese Art von Automatisierung ist die praktischste Anwendung von KI am Arbeitsplatz.

Doch um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen sowohl RPA als auch KI als Partner annehmen.

KI und RPA: Es braucht zwei zum Tango

Wie im Leben und beim Tango braucht es zwei. In der Welt der Automatisierungsstrategie braucht es sowohl KI als auch RPA, die zusammenarbeiten, um operative Unternehmenseffizienzen voranzutreiben. Diese beiden Partnertechnologien arbeiten zusammen, um Prozessfett zu schneiden und Menschenleben zu erleichtern, indem sie ihre jeweiligen Hälften der Unternehmensoperationen straffen.

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

Mit RPA können Krankenhäuser Software-Roboter bauen, die sich eine Reihe von COVID-19-Symptomen ansehen, wie hohes Fieber und Gliederschmerzen, und medizinisches Personal auf neue Fälle aufmerksam machen. Aber RPA ist auf die anfänglichen „Ja-oder-Nein“-Aufnahmetyp-Fragen beschränkt und kann komplexere Kriterien (von denen es in Gesundheitseinrichtungen viele gibt) nicht adäquat bewerten.

Aber RPA kann diese Basispatientendaten für fortgeschrittenere, prädiktive Prozessanalysen durch KI konsolidieren.

Krankenhäuser können eine initiale Patientenscreening mit RPA durchführen und dann KI nutzen, um Röntgenbilder zu interpretieren. UiPath AI Computer Vision kann verwendet werden, um Indikatoren für COVID-19-bedingte Lungenentzündung bei Patienten zu erkennen und Behandlungsempfehlungen zu geben.

Jenseits von COVID-19 kann KI verwendet werden, um klinische Ergebnisse zu bestimmen, wie die genaue Identifizierung von Schwangerschaften mit niedrigem Geburtsgewicht und die Verkürzung der Time-to-Treatment.

Außerhalb des Gesundheitswesens kann KI-gestützte Automatisierung einer Vielzahl anderer Branchen helfen, operative Effizienzgewinne, Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit sowie verbesserte Compliance zu erzielen. Ein solches Beispiel, das wir kürzlich gesehen haben, war die Anwendung von KI in der Versicherungsbranche, um Betrug bei Ansprüchen mithilfe von Machine Learning und UiPath AI Fabric vorherzusagen.

Mit diesen Tools war das Unternehmen in der Lage, Daten in isolierten Datenquellen zu integrieren, um vorherzusagen, ob Teile eines Anspruchs betrügerisch waren, und diese entsprechend zu kennzeichnen und zu priorisieren.

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

Wann RPA ausrollen und wann KI einsetzen

Es gibt eine gute Faustregel, die Ihnen hilft herauszufinden, ob ein Prozess von RPA oder KI bearbeitet werden sollte: Starten Sie Ihre Automatisierungsreise, indem Sie zuerst die Prozesse angehen, die Sie sich leicht mental abbilden können, und fügen Sie dann KI zu Workflows hinzu, die für RPA allein zu komplex sind. Dies gibt Ihnen und Ihrem Robotic Center of Excellence (CoE) nicht nur früh in Ihrer Transformation Quick Wins, sondern baut auch ein Automatisierungsfundament auf, das Sie später mit KI skalieren können.

RPA bereinigt Ihre zugrunde liegenden Prozesse, um ein leicht integrierbares Framework auf Ihren bestehenden digitalen Systemen bereitzustellen. Ohne dieses zugrunde liegende Fundament ist die Einstiegshürde für die Integration von KI viel höher. Ohne dieses Fundament müsste KI manuell in Ihre Kernprozesse eingewoben werden.

Es gibt eine Ausnahme von diesem Ansatz, die erwähnenswert ist: Wenn Sie bereits stark in Business Process Automation in der Vergangenheit investiert haben – was bedeutet, Sie haben bereits die Arbeit geleistet, um Prozesshygiene sicherzustellen – können Sie nach Möglichkeiten für KI und RPA im Tandem suchen.

Unabhängig davon: Nachdem Sie Ihre erste Schicht einfacher Prozesse ausgewählt und automatisiert haben, ist es an der Zeit, sich jene Workflows anzusehen, die als „zu komplex“ für RPA allein eingestuft wurden. Dies werden Ihre Kandidaten für KI sein und sollten Folgendes umfassen:

• Workflows, bei denen das Ergebnis nicht zu 100 % vorhergesagt werden kann (wie Prozesse, die Immobilienbewertung, Kreditausfälle und Bestandsprognosen unterstützen)
• Hochvariable Prozesse, die nicht von einem klaren Regelset abhängen (wie Lebenslauf-Matching, Kaufentscheidungen und Sprachübersetzung)
• Prozesse, die auf unstrukturierten Daten aus Dokumenten, Artikeln, Bildern, Videos und E-Mails basieren (wie Rechnungsextraktion, E-Mail-Routing und Speech-to-Text)

Empfohlene Lektüre: KI wurde einfacher: UiPath Starter Models, um komplexere Prozesse zu automatisieren

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

• Wiederaufnahmevorhersage im Gesundheitswesen
• Preisoptimierung im Einzelhandel
• Betrugserkennung im Finanzdienstleistungssektor
• Deal-Guidance in Prozessdienstleistungen

Und das sind nur ein paar Beispiele.

Zusätzlich, je mehr Sie Ihre Operationen automatisieren, werden Sie Engpässe bemerken, wo höherwertiges Urteilsvermögen benötigt wird, um durch einen Workflow zu gelangen. Das sind weitere Gelegenheiten für KI. Was mehr ist – Sie brauchen keine Data-Science-Skills, um mit KI zu starten.

Hier ist eine Zusammenfassung, die ich mit Kunden geteilt habe: Wir haben viele Samen gesät, und der gesamte Wald, der darauf wachsen wird, ist dieser Wald sich selbst verbessernder Enterprise-Anwendungen.

Diese Technologien sind revolutionär, und wir sind begeistert, einzigartig positioniert zu sein, um eine neue Zukunft des Business zu unterstützen, in der Unternehmen optimales, automatisierungsbefähigtes Business erreichen können, das Return on Investment (ROI) wie nie zuvor treibt.

Die Bedeutung einer Enterprise-Plattform mit sowohl KI als auch RPA

So sehr wir RPA lieben, gibt es eine Decke, wie effizient Sie sein können, wenn Sie sich auf flowchart-freundliche Prozessautomatisierung beschränken.

Auf der anderen Seite, wenn Sie nur KI integrieren, fehlen Ihnen die Infrastruktur und der Lebenszyklus-Support, um zu skalieren, und Sie stehen vor langsamer Integration und Skalierung.

Deshalb hilft die Wahl eines Anbieters, der beides bietet – wie UiPath –, Lücken zwischen Abteilungen, Prozessen und Vertikalen zu überwinden und das Gerüst von RPA beim Ausrollen von KI-Fähigkeiten zu nutzen.

Wir machen die Integration von KI und RPA schmerzlos, indem wir die Integration für Sie übernehmen und auf den nativen RPA-Fähigkeiten unserer Plattform aufbauen.

Während andere Unternehmen nur mit der zugrunde liegenden Datenschicht arbeiten und den vollen Duplex der Kommunikation zwischen Front-End-Apps nicht unterstützen, lässt die UiPath Platform Sie Machine-Learning-Modelle nahtlos auf dem zugrunde liegenden Fundament von RPA einbinden.

Klicken Sie auf das obige Bild, um eine größere Version des Charts zu sehen.

Dies ermöglicht es Ihnen, KI und RPA einfach zu implementieren und den ROI vollständig zu realisieren, ohne eine ganze Data-Science-Praxis einstellen zu müssen, um sie zu unterstützen. Und wenn Sie bereits einige interne Data-Science-Fähigkeiten haben, können wir diese Teams effizienter machen.

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