Fünf KI-Innovationen, die Intelligent Automation auf ein neues Level heben

KI-basierte Tech-Fortschritte machen Intelligent Automation noch intelligenter:

Der Begriff „Intelligent Automation“ ruft wahrscheinlich selbstfahrende Autos in den Sinn. In der Realität sind Beispiele bereits allgegenwärtig – in fast allen Branchen und mit oft unsichtbarer, aber wachsender Präsenz im Alltag. Unternehmen erforschen vielfältige Wege, Intelligent Automation einzusetzen, um Menschen in repetitiven Aufgaben zu ersetzen und qualifizierte Leute für bessere Nutzung ihrer Talente freizusetzen. Weitere Vorteile: gesteigerte Produktivität, erhöhte Effizienz, Kosteneinsparungen, verbesserte Genauigkeit, bessere Prozessergebnisse, schnellere Aktionen und Entscheidungen. Zudem generiert Intelligent Automation Insights und Chancen, die Unternehmen befähigen, neue Produkte, Services und Businesses zu spawnen.

Intelligent Automation vereint künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Automatisierungstechnologien. Im Vergleich zu „regulärer“ skriptbasierter oder regelbasierter Automatisierung kann Intelligent Automation auf komplexere Prozesse angewendet werden; ermöglicht größere Geschwindigkeit und Genauigkeit; und ist fähig, Informationen zu extrahieren und Learnings abzuleiten, die in nachgelagerte Prozesse eingespeist werden können.

Sehen wir uns ein gängiges Beispiel an, wie „reguläre“ Automatisierung zu Intelligent Automation wird – Intelligent Document Processing (IDP).

Organisationen, die riesige Papiermengen verarbeiten – Finanz- und Gesundheitsinstitute zum Beispiel – nutzen seit langem Optical Character Recognition (OCR), um Dokumente zu scannen und digitale Kopien zu erstellen. Aber um Information aus Dokumenten zu ziehen, mussten diese Standardvorlagen entsprechen, damit Text aus spezifischen Feldern extrahiert werden konnte. Heute jedoch erweitern IDP-Lösungen OCR-Fähigkeiten mit Computer Vision, um Daten aus allen Dokumenttypen zu erfassen. Text Mining und Machine Learning klassifizieren die Information, und Natural Language Processing (NLP) sowie Deep Learning Algorithmen extrahieren relevante Daten, die in nachgelagerte Systeme eingespeist werden.

Eine perfekte Demonstration der Macht von Intelligent Automation: IDP-Lösungen bieten ein überzeugendes Value Proposition für Enterprises, die Herausforderungen bei Prozess-Effizienz und -Genauigkeit haben. Kein Wunder, dass der IDP-Markt in den nächsten zwei Jahren mit CAGR von 70-80 % wachsen soll.

Andere Intelligent-Automation-Technologien entwickeln sich ebenfalls rasant und fügen Schlüsselfähigkeiten hinzu, die Enterprises helfen, strategische Business-Outcomes zu erreichen und Wettbewerbsvorteile zu verbessern. Hier sind fünf KI-basierte Tech-Fortschritte, die Intelligent Automation noch intelligenter machen:

1. Content Processing: In naher Zukunft werden Automatisierungslösungen fortgeschrittenere Wege zur Content-Verarbeitung beinhalten – ob Bilder, Text, Sprache oder Video. Fortgeschrittene Bilderkennung und -verarbeitung mit Computer Vision und Deep Learning extrahieren, analysieren und verstehen nützlichere Informationen aus digitalen Bildern, Sprache und Video. Text- und Spracherkennung, die nicht nur per Natural Language interagiert, sondern auch Sentiment und Äußerungen versteht, ist bereits entstanden. Weitere Entwicklungen helfen Enterprises, mehr Information aus semi-strukturierten oder unstrukturierten Quellen wie E-Mails und Briefen zu extrahieren und zu klassifizieren.
2. Online-Marktplatz für vorgefertigte Automationen: Vendor haben begonnen, Online-Marktplätze aufzubauen/anzubieten, die Partnern und Kunden den Austausch von vendor-validierten, vorgefertigten, wiederverwendbaren Automationen ermöglichen – einschließlich Roboter für horizontale und branchenspezifische Prozesse (z. B. Accounts Payable, Claims/Mortgage Processing) oder Integrationen mit kognitiven Skills wie NLP und Computer Vision. Das entwickelt ein Ökosystem für einfachen Zugriff auf ein großes, wachsendes Repository wiederverwendbarer Automatisierungskomponenten, um Entwicklungszeit für Enterprises zu reduzieren.
3. Automatisierung der Automatisierung: Bei dieser innovativen Fähigkeit nutzen einige RPA-Plattformen KI, um nicht nur Automatisierungsmöglichkeiten in Geschäftsprozessen zu finden, sondern auch die optimale Prozessvariante zu identifizieren. Wir sehen Entwicklungen, die dies weiterführen, indem sie automatisch jeweilige Automatisierungs-Workflows direkt im Design Studio erstellen und hinzufügen, um von Usern weiter verfeinert und gecodet zu werden. Ein Schritt vorwärts für höhere Benutzerfreundlichkeit und Automatisierungsentwicklung, um Enterprises schnelles Skalieren zu ermöglichen.
4. KI-basierte Next-Best-Action: Zunehmende KI-basierte Next-Best-Action-Empfehlungen zur Ergänzung von Robotic Desktop Automation (RDA). Es bezeichnet den Einsatz von KI/ML, um Muster basierend auf vergangenem Kundenverhalten/Interaktionen zu identifizieren und Empfehlungen für die Next Best Action zu geben, damit Mitarbeiter besseren Kundenservice leisten können. Das könnte Upsell/Cross-Sell-Vorschläge für den Agenten basierend auf vergangenen Interaktionen oder relevante Fragen für schnellere Lösung von Kundenbeschwerden umfassen.
5. Intelligentes Workload Balancing: Bezieht sich auf die Plattformfähigkeit, eingebettete KI zu nutzen, um Arbeitsverteilungsmuster zu identifizieren und autonom über Zeit zu lernen, Workload zu verteilen. Eine Reihe von Load-Balancing-Algorithmen könnte von der Plattform eingesetzt werden, um kritische Tasks bei erwartetem Ressourcenengpass verfügbaren Robotern zuzuweisen.

Fortschritte in Intelligent Automation sind nicht auf KI-Fähigkeiten limitiert. Vendor machen Quartal-für-Quartal-Schritte in Produktentwicklung, fügen sophisticated Platform-Features hinzu: robuste Control Panels, erweiterte Robot-Runtime-Kontrolle, intelligente Control Systeme für dynamisches Workload Balancing, Auto-Scaling und sogar Identifikation von Prozessen für weitere Automatisierung.

Intelligent Automation wird täglich schlauer, und wir haben mit dieser kurzen Liste von fünf prominenten Fortschritten nur an der Oberfläche gekratzt. Das ist aufregende News für Enterprises, die bereit sind, ihre unvermeidliche Automatisierungsreise zu starten oder zu beschleunigen.

Über die Autorin: Sarah Burnett, Executive Vice President & Distinguished Analyst bei Everest Group, ist Chair von BCSWomen und Gründerin von AI Accelerator für Frauen.