Fünf KI-Fortschritte, die intelligente Automatisierung intelligenter machen, von Sarah Burnett

KI-basierte technische Fortschritte machen intelligente Automatisierung noch intelligenter:

Der Begriff „intelligente Automatisierung“ erinnert wahrscheinlich an selbstfahrende Autos. In Wirklichkeit sind wir bereits überall von Beispielen für intelligente Automatisierung umgeben – in fast allen Branchen allgegenwärtig und spielen eine oft unsichtbare, aber wachsende Präsenz in unserem täglichen Leben. Unternehmen erforschen unzählige Möglichkeiten, intelligente Automatisierung einzusetzen, um Menschen bei sich wiederholenden Aufgaben zu ersetzen und qualifizierte Mitarbeiter freizusetzen, damit sie ihre Talente besser einsetzen können. Weitere Vorteile sind gesteigerte Produktivität, verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen, verbesserte Genauigkeit, bessere Prozessergebnisse und schnellere Aktionen und Entscheidungen. Darüber hinaus generiert intelligente Automatisierung Einblicke und Möglichkeiten, die es Unternehmen ermöglichen, neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäfte hervorzubringen.

Intelligente Automatisierung führt künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Automatisierungstechnologien zusammen. Im Vergleich zu „normaler“ skriptbasierter oder regelbasierter Automatisierung intelligente Automatisierung kann auf komplexere Prozesse angewendet werden; ermöglicht eine höhere Geschwindigkeit und Genauigkeit; und ist in der Lage, Informationen zu extrahieren und Erkenntnisse abzuleiten, die in nachgelagerte Prozesse eingespeist werden können.

Sehen wir uns ein allgemeines Beispiel an, wie aus einer „normalen“ Automatisierung eine intelligente Automatisierung wird —Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP).

Organisationen, die enorme Papiermengen verarbeiten – zum Beispiel Finanz- und Gesundheitseinrichtungen – verwenden seit langem die optische Zeichenerkennungstechnologie (OCR), um Dokumente zu scannen und digitale Kopien zu erstellen, aber um Informationen aus den Dokumenten abzuleiten, mussten die Dokumente konform sein zu Standardvorlagen, sodass Text aus bestimmten Feldern extrahiert werden kann. Heutzutage erweitern IDP-Lösungen jedoch die OCR-Fähigkeiten mit Computer Vision, um Daten aus allen Arten von Dokumenten zu erfassen. Text Mining und maschinelles Lernen werden verwendet, um die Informationen zu klassifizieren, und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Deep-Learning-Algorithmen werden verwendet, um relevante Daten zu extrahieren, die in nachgelagerte Systeme eingespeist werden.

Als perfekte Demonstration der Leistungsfähigkeit intelligenter Automatisierung bieten IDP-Lösungen ein überzeugendes Wertversprechen für Unternehmen, die vor Herausforderungen bei der Steigerung der Prozesseffizienz und -genauigkeit stehen. Kein Wunder, dass der IDP-Markt in den nächsten zwei Jahren voraussichtlich um 70 bis 80 % CAGR wachsen wird.

Andere intelligente Automatisierungstechnologien entwickeln sich ebenfalls in rasantem Tempo und fügen eine Vielzahl von Schlüsselfunktionen hinzu, die Unternehmen dabei unterstützen, strategische Geschäftsergebnisse zu erzielen und ihren Wettbewerbsvorteil zu verbessern. Hier sind fünf KI-basierte technische Fortschritte, die intelligente Automatisierung noch intelligenter machen:

1. Inhaltsverarbeitung: In naher Zukunft werden Automatisierungslösungen fortschrittlichere Möglichkeiten zur Verarbeitung von Inhalten beinhalten, sei es in Form von Bildern, Text, Sprache oder Videos. Fortschrittliche Bilderkennungs- und -verarbeitungsfunktionen mit einer Kombination aus Computer Vision und Deep-Learning-Algorithmen werden nützlichere Informationen aus digitalen Bildern, Sprache und Videos extrahieren, analysieren und verstehen. Text- und Spracherkennung, die nicht nur durch natürliche Sprache interagiert, sondern auch Stimmungen und Äußerungen versteht, ist bereits entstanden. Weitere Entwicklungen werden Unternehmen dabei unterstützen, mehr Informationen aus halbstrukturierten oder unstrukturierten Datenquellen wie E-Mails und Briefen zu extrahieren und zu klassifizieren.
2. Online-Marktplatz für vorgefertigte Automatisierungen: Anbieter haben damit begonnen, Online-Marktplätze aufzubauen/anzubieten, die es Partnern und Kunden ermöglichen, vom Anbieter validierte, vorgefertigte, wiederverwendbare Automatisierungen auszutauschen, einschließlich Roboter für horizontale und branchenspezifische Prozesse (z wie NLP und Computer Vision. Dies hilft bei der Entwicklung eines Ökosystems, das einen einfachen Zugriff auf ein großes und wachsendes Repository wiederverwendbarer Automatisierungskomponenten ermöglicht, um die Entwicklungszeit für Unternehmen zu verkürzen.
3. Automatisierung der Automatisierung: In dieser innovativen Funktion nutzen einige RPA-Plattformen KI, um nicht nur Automatisierungsmöglichkeiten in Geschäftsprozessen zu finden, sondern auch die optimale Prozessvariation zu identifizieren. Wir sehen Entwicklungen, die dies weiter vorantreiben, indem sie automatisch entsprechende Automatisierungsworkflows direkt im Automation Design Studio erstellen und hinzufügen, um sie von Benutzern weiter zu verfeinern und zu codieren. Dies ist ein Schritt nach vorn, um eine benutzerfreundlichere und automatisierte Entwicklung zu ermöglichen und Unternehmen dabei zu helfen, schnell zu skalieren.
4. KI-basierte nächstbeste Aktion: Steigerung der KI-basierten Next-Best-Action-Empfehlungen zur Ergänzung von Robotic Desktop Automation (RDA). Es bezieht sich auf die Verwendung von KI/ML, um Muster basierend auf vergangenem Kundenverhalten/Interaktionen zu identifizieren und Empfehlungen für die nächstbeste Maßnahme zu geben, um Mitarbeitern zu helfen, einen besseren Kundenservice zu bieten. Dies könnte das Vorschlagen von Up-Selling-/Cross-Selling-Möglichkeiten für den Agenten auf der Grundlage früherer Interaktionen oder das Vorschlagen relevanter Fragen an den Agenten umfassen, damit er Kundenbeschwerden schneller lösen kann.
5. Intelligenter Arbeitslastausgleich: Intelligentes Workload-Balancing bezieht sich auf die Fähigkeit der Plattform, eingebettete KI zu verwenden, um Arbeitsverteilungsmuster zu identifizieren und zu lernen, die Arbeitslast im Laufe der Zeit autonom zu verteilen. Eine Reihe von Lastausgleichsalgorithmen könnte von der Plattform eingesetzt werden, um im Falle einer erwarteten Ressourcenknappheit kritische Aufgaben zu identifizieren und den verfügbaren Robotern zuzuweisen.

Fortschritte in der intelligenten Automatisierung sind nicht auf KI-basierte Fähigkeiten beschränkt. Tatsächlich machen die Anbieter von Quartal zu Quartal Fortschritte in der Produktentwicklung und fügen ausgefeilte Plattformfunktionen wie robuste Bedienfelder, verbesserte Roboterlaufzeitsteuerung und intelligente Steuerungssysteme für dynamischen Workload-Ausgleich, automatische Skalierung und sogar die Identifizierung von Prozessen hinzu weitere Automatisierung.

Intelligente Automatisierung wird jeden Tag intelligenter, und wir haben mit dieser kurzen Liste von fünf herausragenden Fortschritten nur an der Oberfläche gekratzt. Das sind aufregende Neuigkeiten für Unternehmen, die bereit sind, ihre unvermeidliche Automatisierungsreise einzuleiten oder zu beschleunigen.

Über den Autor:Sarah Burnett, Executive Vice President &Distinguished Analyst bei Everest-Gruppe , ist Vorsitzender von BCSFrauen und Gründer von KI-Beschleuniger für Frauen.