Unsere Top-25-Ressourcen des Jahres 2020, um Unternehmens-KI Wirklichkeit werden zu lassen

Dies wird nicht das erste Jahr sein, in dem jemand die Ankunft künstlicher Intelligenz (KI) vorhergesagt hat. Aber 2020 war anders:Die COVID-19-Pandemie hat das Tempo der Einführung digitaler Transformationstechnologien erheblich beschleunigt.

Kunden, mit denen wir sprechen, möchten Automatisierung und KI nutzen, um Resilienz aufzubauen, während sie sich auf die Zukunft vorbereiten. Auf dem Weg ins Jahr 2021 gibt es kein Zurück mehr:Die Ära der künstlichen Intelligenz in Unternehmen steht vor der Tür. Und wir sind nicht die Einzigen, die das sagen:Auch Forrester prognostiziert:„Die Zeit ist jetzt für KI gekommen, um zu glänzen.“

Auf die Kombination kommt es an – das Hinzufügen von KI zur Automatisierung hat den Umfang dessen, was Unternehmen automatisieren können, drastisch erweitert. 2020 hat deutlich gemacht, dass KI nicht nur ein Trend ist. KI ist eine Säule des vollständig automatisierten Unternehmens™, und ein vollständig automatisiertes Unternehmen bringt KI in alle Facetten der Arbeit. Das Potenzial der Automatisierung ist enorm. Wir glauben, dass die Macht der KI sie fast grenzenlos machen kann. In diesem Beitrag haben wir die besten Ressourcen gesammelt und zusammengefasst, die das UiPath-KI-Team im Jahr 2020 zusammengestellt hat. Sie finden eine Fundgrube an Ressourcen – von Videos über Artikel bis hin zu Fallstudien – die zeigen, warum 2020 so wichtig war Jahr für KI. Darüber hinaus werden Sie wissen, warum 2021 noch besser wird.

Kombinieren Sie KI und RPA, um die Vorteile beider zu nutzen

Unternehmens-KI ist am leistungsstärksten und zugänglichsten, wenn Unternehmen sie mit RPA kombinieren. Auf einem Fundament der Automatisierung kann KI in alle Facetten der Arbeit einfließen, einige Prozesse verbessern und andere transformieren. Im Laufe des Jahres 2020 haben wir gründlich darüber nachgedacht, was die Kombination aus KI und RPA bedeutet und was sie leisten könnte.

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

Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Ihnen die Unterschiede zwischen KI und RPA ein wenig unklar sind. Im Idealfall arbeiten die Technologien eng zusammen, sodass Sie nicht für Verwirrung verantwortlich gemacht werden können. In diesem Artikel haben wir die Unterschiede zwischen den beiden aufgeschlüsselt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass RPA eine grundlegende Automatisierungstechnologie ist, die Software-Roboter bereitstellt, die die alltäglichen, sich wiederholenden, regelbasierten Aufgaben automatisieren können, die Menschen hassen. KI ist eine hochmoderne Automatisierungstechnologie, die komplexe, kognitive Prozesse mithilfe großer Datenmengen handhabt.

KI und RPA:einzeln transformativ, zusammen noch leistungsfähiger

Hier haben wir dargelegt, wie RPA und KI gemeinsam Potenziale freisetzen können, die im jeweils anderen schlummern. Mit KI haben RPA-Entwickler nahezu unbegrenzte Möglichkeiten, kognitive Prozesse zu automatisieren. Mit RPA können Entwickler KI-Prozesse auf einfache, skalierbare und sichere Weise einfügen.

UiPath AI + RPA:Grenzenlose Automatisierungserweiterung ermöglichen

Eine Möglichkeit, wie wir über die Verbindung dieser beiden Technologien nachdenken, ist, nun ja, durch die Linse eines Paares.

Im Video unten steht ein Paar kurz davor, ein Haus zu kaufen. Ein Problem:Die meisten Banken können Hypothekenanträge nicht effizient bearbeiten. Das lässt unser Paar in der Kälte stehen und wartet auf ihr Haus, und es lässt ihre Bank darauf warten, dass sich ein langsamer Umsatzzyklus dreht. Das heißt, es sei denn, sie entscheiden sich für die AI Superior Bank.

Diese Bank, unser fiktives Beispiel (basierend auf einem realen Anwendungsfall), automatisiert ihre Prozesse mit Robotern und rüstet diese Roboter mit KI aus, damit die Roboter Vorhersagen treffen, mit Schwankungen umgehen und unstrukturierte Inhalte interpretieren können. Das Endergebnis ist ein effizienterer Prozess, der Kunden und Unternehmen gleichermaßen zufrieden stellt.

Das Portfolio, das es ermöglicht, KI in RPA zu integrieren

Wir konzentrieren uns auf die praktische Anwendung von KI im Unternehmen.

Daher haben wir KI in jeden Teil der UiPath-Plattform integriert. Durch unser Portfolio können Sie weitere Prozesse automatisieren, indem Sie:

1. Überall mehr Automatisierungsmöglichkeiten finden:Mit KI und RPA zusammen können Sie Automatisierungsmöglichkeiten aufdecken und eine bessere Automatisierungspipeline aufbauen.

2. Ihren Robotern beibringen, „denkende“ Aufgaben zu bewältigen:Mit UiPath Document Understanding, UiPath AI Computer Vision und Chatbots können Sie Ihre Roboter mit der Fähigkeit ausstatten, alle Arten von kognitiven Prozessen zu übernehmen.

3. Einfaches Einfügen von KI in Roboter:Mit UiPath StudioX und UiPath AI Fabric* können Sie KI-Fähigkeiten hinzufügen und KI einfach per Drag-and-Drop einsetzen.

4. Nutzung der Lernschleife:Mit all diesen Tools können Sie die Leistung Ihrer Software-Roboter und Ihrer KI-Modelle verbessern, wenn neue Daten einfließen.

Dieses Portfolio transformiert Prozesse, die beispielsweise die Überprüfung von Lebensläufen, die Klärung von Ansprüchen und die Gewährleistung der Audit-Compliance beinhalten.

*Anmerkung des Herausgebers:UiPath AI Fabric ist jetzt KI-Center .

5 Möglichkeiten, wie RPA und KI Unternehmen für den Erfolg jetzt und nach COVID-19 positionieren können

Wie wir oben geschrieben haben, hat sich COVID-19 als Beschleuniger für die digitale Transformation erwiesen. Prozesse, die von RPA und KI angetrieben werden, werden bald zur neuen Normalität werden, und Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen RPA und KI jetzt implementieren und tiefgreifend implementieren. In diesem Beitrag diskutieren wir fünf verschiedene Möglichkeiten, wie Unternehmen RPA und KI nutzen können, um erfolgreich zu sein – selbst nach einer Pandemie. Wenn Ihre C-Suite immer noch Zweifel an der Automatisierung hat, ist dies der richtige Beitrag für sie.

Legen Sie den Grundstein für den Erfolg von KI mit Kenntnis ihrer Geschichte und Technologie

Künstliche Intelligenz in Unternehmen braucht eine Grundlage, um erfolgreich zu sein. Ohne sie sind selbst die innovativsten Unternehmensführer orientierungslos. Eine Accenture-Studie zeigt, dass 76 % der Führungskräfte Schwierigkeiten haben, KI in ihren Unternehmen zu skalieren. Schlimmer noch, viele Führungskräfte der C-Suite – bis zu drei von vier – befürchten, dass sie ihr Geschäft aufgeben werden, wenn sie die KI in den nächsten fünf Jahren nicht skalieren. Die Sehnsucht nach der Zukunft ist da, ebenso wie die Angst, in die Vergangenheit verbannt zu werden. Was fehlt, ist ein Verständnis dafür, woher KI kommt und was es bedeutet, ihre Entwicklung zu unterstützen.

Die Geschichte der KI:Von der futuristischen Fiktion zur Zukunft des Unternehmens

Daniel Dines, unser Gründer und CEO, sagt gerne, dass Automatisierung nichts Neues ist. Die Automatisierung reicht bis in die Anfänge der Menschheit zurück, als einige der allerersten Menschen versuchten, die Kosten ihrer Arbeit zu senken. KI ist viel moderner (und zum Glück effizienter). In diesem Beitrag sind wir die Geschichte der KI durchgegangen, von ihrer Einführung in den heiligen Hallen der Wissenschaft bis zu ihren realen Geschäftsanwendungen vor Ort. Diese Reise ist faszinierend, und jeder Unternehmensleiter profitiert davon, wenn er weiß, wo die Zukunft liegt.

Kombination von OCR mit KI und RPA für erweiterte Datenanalyse

KI erforderte viele vorausgesetzte Technologien, darunter vor allem die optische Zeichenerkennung (OCR). Einmal mit OCR ausgestattet, können Software-Roboter unstrukturierte Daten (die etwa 80 % bis 90 % aller Daten ausmachen) verarbeiten und maschinencodierten Text ausgeben. Wenn Sie der Mischung KI hinzufügen, können Software-Roboter die resultierenden Daten anhand von Kontexthinweisen interpretieren, was bedeutet, dass sie mit der Variabilität der Rohdaten umgehen und Dokumente nach Bedarf trennen können. Das Trifecta:KI, RPA und OCR liefern Ergebnisse, die keines der drei allein erreichen kann.

UiPath antwortet auf die Konsultation der Europäischen Kommission zur künstlichen Intelligenz

Im Jahr 2020 gab es viele große KI-Ereignisse außerhalb der unmittelbaren Geschäftswelt – allen voran die Europäische Kommission, die das Weißbuch „On Artificial Intelligence:A European approach to excellence and trust“ veröffentlichte. Wir haben uns mit Unternehmen wie Google und Microsoft zusammengetan, um auf das Papier zu reagieren. Wir haben zahlreiche Vorschläge gemacht, wie KI am besten reguliert werden kann, wie zum Beispiel:

• Wählen Sie einen schrittweisen, angemessenen und risikobasierten Ansatz.

• Harmonisierung der Vorschriften für Konsistenz auf dem gesamten EU-Markt.

• Präzise und klare Definitionen von KI bereitstellen.

Es ist eine Diskussion, die wir gerne geführt haben und die wir gerne fortsetzen werden. Im Jahr 2021, wenn die KI wächst, erwarten wir, dass sich die Diskussion weiterentwickelt.

Untersuchen Sie die Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz in Unternehmen

Anwendungsfälle für Unternehmens-KI lassen sich in der Regel in drei Kategorien einteilen:hochvariable Prozesse, Workflows mit unvorhersehbaren Ergebnissen und Aufgaben, die unstrukturierte Daten verwenden. Im wirklichen Leben könnten diese Anwendungsfälle wie Wiederaufnahmevorhersagen im Gesundheitswesen, Preisoptimierung im Einzelhandel, Betrugserkennung bei Finanzdienstleistungen und mehr aussehen. Im Laufe des Jahres 2020 haben wir versucht, diese Anwendungsfälle hervorzuheben und KI real erscheinen zu lassen.

UiPath ist ein kundenorientiertes Unternehmen und als solches haben wir unsere Kunden und Partner wann immer möglich in den Vordergrund gerückt:

• In Wie KI Automatisierungen kontinuierlich verbessern und skalieren kann, haben wir erfahren, wie Evros – ein Unternehmen in der IT-Managed-Services- und Systemintegrationsbranche – intelligente Automatisierung nutzt, um die menschliche Arbeitsbelastung zu reduzieren, und wie Cognizant seinen Kunden dabei hilft, KI zu RPA hinzuzufügen.

• In Heritage Bank:Driving Automation With RPA and AI haben wir erfahren, wie Australiens größte Genossenschaftsbank mit einem Modell für maschinelles Lernen (ML) (erstellt von UiPath), das sie auf AI Fabric implementiert hat, eine Genauigkeit von 98 % erreicht hat.

• In Large Health Insurance Company Uses UiPath AI Center to Rationalisierung Clinical Outcomes haben wir erfahren, wie Amitech mit UiPath und der Kombination aus KI und Automatisierung 11 Millionen US-Dollar eingespart hat.

Wir haben viele weitere Anwendungsfälle, aus denen diese stammen. Entdecken Sie weitere Anwendungsfälle für Bank- und Finanzdienstleistungen. Oder tauchen Sie tiefer in Anwendungsfälle im Gesundheitswesen ein.

Und wenn Sie Videos bevorzugen, sehen Sie sich eine Playlist mit vielen weiteren Anwendungsfällen an.

Erleichtern Sie den Einstieg in die KI

Eine unserer Missionen ist es, KI zugänglich zu machen. Es nützt uns und Ihnen nichts, wenn Unternehmens-KI ein hochgestecktes Ziel bleibt, eine Technologie, von der Sie träumen, die Sie aber nie nutzen. Im Laufe des Jahres 2020 haben wir in Möglichkeiten investiert, um jedem den Einstieg in die KI zu erleichtern.

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

Einstiegsmodelle sind der Schlüssel, um KI zugänglicher zu machen. ML-Modelle sind Softwareteile, die mit großen Datensätzen trainiert wurden; Starter-Modelle enthalten vortrainierte Versionen, die Unternehmen mithilfe von AI Fabric bereitstellen können. In diesem Artikel haben wir einige der wichtigsten Anwendungsfälle für KI und ML aufgeschlüsselt und gezeigt, wie Sie Startermodelle verwenden können, um Ihre KI-Bemühungen anzukurbeln.

Einfaches Neutrainieren von KI-Startermodellen für genauere Ergebnisse

Natürlich ist der Einstieg mit Einstiegsmodellen nur der Anfang. Diese Modelle bieten eine solide Grundlage für Ihre KI-Bemühungen, aber irgendwann möchten Sie darüber hinausgehen. In diesem Artikel haben wir erklärt, wie Sie Ihre ML-Modelle ändern und neu trainieren können. Wir haben drei Gründe aufgeführt, warum Sie möglicherweise umschulen müssen:

• Ihr aktuelles Modell ist nicht darauf trainiert, mit bestimmten Datensätzen umzugehen.

• Ihr aktuelles Modell könnte einige Verbesserungen vertragen.

• Daten aus der realen Welt erfordern, dass sich Ihr aktuelles Modell weiterentwickelt.

Viele Models brauchen keine Umschulung, aber für diejenigen, die es tun, ist dieses Wissen unerlässlich.

Einführung von UiPath Document Understanding – Eine effizientere Methode zur intelligenten Verarbeitung von Dokumenten

Im Jahr 2020 haben wir UiPath Document Understanding eingeführt – eine neue Technologie, die es Software-Robotern ermöglicht, selbst die komplexesten, unstrukturierten Dokumente zu analysieren und zu interpretieren. Mit KI ausgestattet, können UiPath-Softwareroboter jetzt Daten lesen, extrahieren, interpretieren und darauf reagieren. Bisher war dies nur für Dokumente mit fester Struktur wie Formulare, Pässe oder Lizenzen möglich. Jetzt können Software-Roboter KI verwenden, um Dokumente mit unterschiedlichen Layouts oder ohne feste Strukturen zu verstehen, wie Quittungen, Rechnungen und Lebensläufe.

Nutzung des Dokumentenverständnis-Ökosystems

Document Understanding lässt sich am besten als Ökosystem und nicht als Feature erklären. In diesem Artikel haben wir erklärt, wie Technologien wie OCR, vorlagenbasierte Extraktoren (TBEs), unüberwachtes Lernen (USL) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ihre Kräfte bündeln, um ein wirklich fortschrittliches Dokumentenverständnis zu fördern.

Kombination regelbasierter und modellbasierter Ansätze zur verbesserten Dokumentenverarbeitung

Ein weiterer wichtiger Vorteil von Document Understanding ist die Fähigkeit, sowohl regelbasierte als auch modellbasierte Ansätze zur Verarbeitung von Dokumenten zu verwenden. In diesem Artikel haben wir uns einige der gängigsten Dokumenttypen und -klassifikationen angesehen und die Vorteile der regelbasierten Datenextraktion und der modellbasierten Datenextraktion untersucht. Mit diesem gemeinsamen Verständnis haben wir uns mit einigen der gemeinsamen Herausforderungen befasst, die Unternehmen bei der Anwendung dieser Ansätze sehen, und die Vorteile überprüft, die Unternehmen erzielen können, wenn sie sie kombinieren.

Steigern Sie die betriebliche Effizienz und mindern Sie Risiken durch Dokumentenverständnis

Im Jahr 2020 haben wir einige ausführliche Whitepaper zusammengestellt, in denen analysiert wurde, wie Unternehmen neue UiPath-Funktionen nutzen können. In diesem Fall haben wir uns auf UiPath Document Understanding konzentriert, ein von KI unterstütztes Ökosystem, das es Software-Robotern ermöglicht, alle Arten von Dokumenten zu lesen und sogar zu verstehen. Lesen Sie dieses Whitepaper, um zu verstehen, wie Sie Ihre Dokumentenverarbeitungslösung auswählen und wie Sie damit die betriebliche Effizienz steigern.

Zusammenführung der Leistungsfähigkeit von KI und RPA mit AI Center

Ein weiteres Whitepaper, das wir zusammengestellt haben, konzentrierte sich auf KI, RPA und eines unserer aufregendsten Produkte:UiPath AI Center. Es gibt viele Möglichkeiten für KI-gestützte Automatisierung, und in diesem Whitepaper haben wir uns damit beschäftigt, wie Sie KI implementieren und skalieren können – insbesondere mit der Unterstützung von UiPath AI Center.

Bessere Geschäftsergebnisse durch Operationalisierung künstlicher Intelligenz im großen Maßstab

Wenn es um KI geht, stellt sich für viele Unternehmen zu Recht die Frage, wie man sie operationalisiert. Es gab Versuche, den Data-Science-Lebenszyklus zu standardisieren, aber bisher haben diese Versuche nicht berücksichtigt, dass die Bedürfnisse jedes Unternehmens unterschiedlich sind. Hier haben wir analysiert, wie Unternehmen ML und KI tatsächlich in großem Umfang implementieren können. Wir haben vier Phasen abgedeckt:

• Definieren Sie Ihr Problem

• Verstehen Sie Ihre Daten

• Erstellen Sie das ML-Modell

• Stellen Sie ein sich entwickelndes Modell bereit

Dieser vierphasige Prozess verleiht Ihnen einen flexiblen, wartbaren und skalierbaren ML-Betrieb.

Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten, um sich auf 2021 vorzubereiten

Unsere Forschung zeigte einen weit verbreiteten Wunsch nach KI-Wissen. Mehr als 80 % der RPA-Entwickler gaben beispielsweise in unserer Umfrage The Impact of RPA on Employee Experience an, dass sie mehr über KI/ML erfahren möchten. Außerdem gaben mehrere RPA-Entwickler in unserem UiPath State of RPA Developers Report an, dass sie ML und Data Science zu ihren Fähigkeiten hinzufügen wollten. Der Hunger ist da und als Reaktion darauf haben wir der UiPath Academy entsprechende Kurse hinzugefügt.

Die UiPath Academy umfasst jetzt Kurse zu:

• KI-Center

• Dokumentenverständnis

• KI Computer Vision

Weiterbildung wird ein wesentlicher Bestandteil des Erfolgs im Jahr 2021 sein. Intelligente Mitarbeiter werden sie verfolgen, und intelligente Organisationen werden sie fördern und bereitstellen.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in Unternehmen ist da – also machen wir sie gut. Starten Sie noch heute Ihre Enterprise-Testversion.