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RPA und KI – So vereinen Sie die Automatisierungsmöglichkeiten

Aaron Rudolf
Fachartikel » RPA und KI – So vereinen Sie die Automatisierungsmöglichkeiten
 - 29. April 2021
RPA und KI

Die Automatisierung von Abläufen wird in Unternehmen immer geläufiger, da sie Schnelligkeit, Präzision und freie Mitarbeiter-Ressourcen verspricht. Häufig wird in diesem Kontext von Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI) gesprochen. Doch von was für Robotern ist hier die Rede und wo liegen die Unterschiede der beiden Begriffe? In diesem Beitrag gehe ich auf diese Fragen ein und zeige Ihnen, wie die Arten der Automatisierung zusammenarbeiten können.

Robotic Process Automation (RPA)

Bei dem Wort „Roboter” haben viele sofort das Bild eines menschenähnlichen Wesens vor Augen, vergleichbar zu den Robotern aus berühmten Hollywood-Filmen. Auch wenn diese Vorstellung faszinierend und beängstigend zugleich erscheint, ist sie weit von der Realität der RPA entfernt. Es handelt sich hierbei um einen Softwareroboter, der nur digital und nicht physisch existiert. Er ist mit einem Mitarbeiter vergleichbar, der nicht vor, sondern in dem Computer sitzt und Schritt für Schritt vorgegebene Aufgaben erledigt.

Bei der Einrichtung des Roboters wird exakt einprogrammiert, wo er welche Informationen findet, was er damit machen soll und welche digitalen Tasten er dafür drücken muss. Die Leistungen des Roboters sind somit eingeschränkt – er kann nicht mehr und nicht weniger als genau die einprogrammierten Aufgaben auszuführen. Daher eignen sich besonders repetitive, regelbasierte und monotone Tätigkeiten für Robotic Process Automation, wie beispielsweise die Passwortrücksetzung oder die Pflege des CRM-Systems durch das Einfügen der Kundeninformationen.

Sie fragen sich, was hinter Robotic Process Automation (RPA) steckt und wie Sie davon profitieren? In diesem Webinar zeigen wir Ihnen, in welchen Bereichen Sie RPA nutzen können.

Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, basierend auf Algorithmen, Aufgaben autonom auszuführen und dabei anpassungsfähig auf unbekannte Situationen zu reagieren. Ihr Verhalten ähnelt damit dem menschlichen: Sie führen nicht nur repetitive Aufgaben aus, sondern lernen aus Erfolg und Misserfolg und passen ihr Verhalten entsprechend an. Zukünftig sollen Künstliche-Intelligenz-Maschinen (KIM) auch in der Lage sein, wie Menschen zu denken und zu kommunizieren.

Künstliche Intelligenz übernimmt also Prozesse, welche für Menschen einen sehr großen analytischen Aufwand bedeuten würden. Sie bedient sich mathematischen Methoden und Informatik, die speziell für die jeweilige Anforderung entwickelt worden ist. Die 3 wesentlichen Teilbereiche von KI sind das Machine Learning, das Deep Learning und digitale neuronale Netze.

Bei dem Machine Learning sammelt das Computerprogramm Erfahrungen in Form von Daten, analysiert diese durch mathematische Algorithmen und verbessert daraufhin das eigene Verhalten. Social Media Feeds, Empfehlungen von Streamingdiensten und sogar selbstfahrende Autos greifen auf diese Form der KI zurück.

Das sogenannte Deep Learning beschreibt die Analyse von großen Datenmengen. Diese Art der Informationsbearbeitung dient der Suche nach bestimmten Mustern im Input und das Ergebnis ist nicht mehr von dem Menschen beeinflussbar. In unserem Alltag beruhen beispielsweise die Gesichts- und Spracherkennung auf Deep Learning.

Ein künstliches neuronales Netz ist ein digitales Modell des menschlichen Gehirns. Es besteht aus vielen künstlichen Neuronen, die sich durch das Lernen aus neuem Input auf einzigartige Weise miteinander verknüpfen. Zudem wird der Output des Netzes – also bestimmte Entscheidungen – ständig hinterfragt, sodass bestehende Verbindungen neu gewichtet werden.

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So arbeiten RPA und KI zusammen

Häufig werden diese beiden Arten der Automatisierung in einem Arbeitsprozess kombiniert. Um dies anhand eines Beispiels zu verdeutlichen, schauen wir uns nun die Digitalisierung eines ausgedruckten Warenauftrags und das Verarbeiten der enthaltenen Informationen an.

Stellen Sie sich vor, Sie bekommen einen Warenauftrag per Post oder Fax zugeschickt. Normalerweise würde ein Mitarbeiter den Auftrag manuell in das System eintippen und dann das Blatt Papier in einem Ordner des Archivs abheften. Dies nimmt eine Menge Zeit in Anspruch und durch Tippfehler kann es schnell passieren, dass zu viel oder zu wenig Ware bestellt wird oder gar die Lieferadresse ungültig ist. Außerdem müsste sich bei Ungereimtheiten ein anderer Mitarbeiter durch den Stapel an Akten wühlen, um den Original-Auftrag wiederzufinden und zu überprüfen.

Durch die Nutzung eines Texterkennungsprogramms, welches auf KI beruht, muss der Mitarbeiter den Zettel lediglich einscannen und schon wird das Programm den gesamten Auftrag digitalisieren und maschinell lesbar machen. Diese Optical Character Recognition (OCR) funktioniert durch digitale neuronale Netze. Das Dokument wird von dem Programm in Abschnitte, Sätze und Wörter unterteilt. Um die einzelnen Buchstaben oder Zeichen der Wörter zu erkennen, werden sie auf bestimmte Linien, Krümmungen, Punkte etc. geprüft. Zudem haben die meisten Texterkennungsprogramme hinterlegte Wörterbücher, sodass die einzelnen Buchstabenkombinationen als bestimmtes Wort erkannt werden können.

Der nun digitalisierte Auftrag kann von einem Softwareroboter weiterverarbeitet werden. Er sucht im Dokument an den vorgegebenen Stellen nach den entsprechenden Informationen wie die Ware, die Menge, das Datum etc. und fügt diese Informationen in das Vertriebssystem ein. Des Weiteren werden die Kundeninformationen in das CRM-System eingetragen und das Dokument digital archiviert. Ihr Mitarbeiter hat währenddessen Zeit für wertschöpfende Aufgaben, wie die Kundenakquise und -kommunikation. Außerdem kann das Dokument mithilfe einer Suchfunktion innerhalb von Sekunden im digitalen Archiv gefunden werden.

Prozessoptimierung durch Automatisierung

Die Automatisierung von Prozessen kann Ihrem Unternehmen eine Menge Zeit und Geld einsparen. RPA und KI sind dabei in ihrem jeweiligen Einsatzgebiet individualisierbar und leistungsstark. Die KI eignet sich hervorragend, um den gegebenen Input auszuwerten. Der Output kann dann durch einen Softwareroboter schnell und präzise an den Orten eingefügt werden, wo er gebraucht wird.

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