von Benedikt Krauss, k+k Consulting

Wind im Rücken: 13 Köpfe und 1 Milliarde Dollar

Blogbeitrag zu künstlicher Intelligenz und Prozessautomatisierung

Einblicke in die Welt der Prozessautomatisierung mit künstlicher Intelligenz

 

Welcher Gründer oder CEO träumt nicht vom grenzenlosen Erfolg, von begeisterten Kunden und dem anhaltenden Trend des eigenen Unternehmens? Ein einstiges Start-Up hat all das in relativ kurzer Zeit geschafft. Dabei liegt es noch immer voll im Trend wie kaum ein anderes Unternehmen. Heute besitzt es eine Milliarde aktive Nutzer und 500 Mitarbeiter. Bei Übernahme vom Tech-Giganten Facebook im April 2012 arbeiteten gerade einmal 13 Mitarbeiter für das Unternehmen. Die Rede ist vom sozialen Netzwerk Instagram. Wie konnten elf Angestellte und zwei Gründer die Masse von 30 Millionen Nutzern bewältigen? Das und mehr klären wir in diesem Beitrag.

Instagram und KI – was geht da?

Eine App zum Veröffentlichen von Bildern… und damit mehrere Millionen Dollar Umsatz generieren. Das geht? Das geht! Da stellt sich doch die Frage, wie eine Handvoll Mitarbeiter das schaffen kann. Zumal Instagram bereits nach kurzer Zeit schon Millionen Nutzer verwalten musste. Die Antwort ist ganz simpel: effiziente und effektive Prozessautomatisierung. Heutzutage gibt es viel Wirbel um die Begriffe Robotic Process Automation und Künstliche Intelligenz (KI) und deren Nutzen im Unternehmen. Die Thematik dahinter ist jedoch alles andere als simpel.

Was unterscheidet Robotic Prozess Automation (RPA) von KI?

RPA und KI sind zwei Technologien, die sich in der Grundausrichtung und in ihren Zielen klar voneinander unterscheiden, sich allerdings gegenseitig ergänzen. KI kann ohne RPA und RPA ohne KI eingesetzt werden. Doch gemeinsam entwickeln die Technologien einen wesentlich höheren Nutzen für Unternehmen und entfalten so ihr volles Potenzial.

RPA-Lösungen finden Verwendung bei Prozessen, welche sich in ihrer Ausführung nach dem gleichen Muster wiederholen. Grundsätzlich werden zwei Arten von Prozessen mit Robotic Process Automation automatisiert. Zum einen sind das häufig durchgeführte Prozesse, zum anderen Prozesse, welche zwar selten, aber mit einer hohen Genauigkeit ausgeführt werden. RPA basiert zum großen Teil auf Regeln wie „IF-THEN-Statements“, die der Anwendung vorgeben, wie diese unter bestimmten Bedingungen agieren soll. Im Grunde kann RPA als eine Art digitaler Roboter angesehen werden, welcher die Schritte der Angestellten in Systemen exakt imitiert und nachbildet. Beispiele dafür sind das Einloggen oder auch Hin- und Her kopieren von Daten in unterschiedlichen Unternehmenssystemen.

Cool: Der „Robotic Process Roboter“, der nicht denken kann

Der richtige Einsatz dieser Prozessautomatisierung spart nicht nur Kosten, sondern erhöht auch die Qualität der Prozessergebnisse. Was beim Einsatz von Robotic Process Automation beachtet werden muss, ist die nicht vorhandene künstliche Intelligenz der Roboter. Dies ist zeitgleich die größte Stärke und die größte Schwäche von RPA. Der Angestellte weiß, dass der Roboter den definierten Prozess immer gleich ausführt. Allerdings wird dadurch auch gleichzeitig jegliche Selbstlernfähigkeit ausgeschlossen. Genau diese Schwäche wird durch den Einsatz von KI eliminiert.

KI-Anwendungen treffen ihre Entscheidungen basierend auf den Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden. In manchen Anwendungen werden Entscheidungen oder Vorhersagen basierend auf bestimmten Regeln getroffen, ähnlich wie bei RPA. In anderen Anwendungen werden Entscheidungen basierend auf numerischen Parametern getroffen, die häufig durch die KI selbst nach der „Trial-and-error“-Methode ermittelt werden.

Tatort: Schnittstelle RPA und KI

RPA und KI überschneiden sich, wenn KI in RPA-Anwendungen integriert wird. KI in RPA kann automatisch Bilder oder auch Texte erkennen und analysieren. Ein Anwendungsbeispiel sind unstrukturierte E-Mails von Kunden. Im ersten Schritt versucht die KI die E-Mail so zu strukturieren, dass die RPA im zweiten Schritt die E-Mail bearbeiten kann. Dies wird heutzutage bereits bei Unternehmen eingesetzt, die beispielsweise ein sehr hohes E-Mail-Aufkommen haben (Beispiel: Versicherungen). Hierbei ermitteln die intelligenten Roboter durch KI-Technologien wie Optical Character Recognition (OCR) und Natural Language Processing (NLP) den Inhalt einer E-Mail und deren Kontext. Nach der Analyse werden die E-Mails kategorisiert und sortiert. Zudem können notwendige Daten, die der intelligente Roboter nicht von selbst ermitteln kann, im Dialog mit einem Fachangestellten abgerufen werden. Bei einem südafrikanischen Versicherungsunternehmen wurden durch diese Automatisierung die Transaktionskosten um 90% gesenkt. Die Bearbeitung der täglichen 1,5 Millionen Mails geschieht seitdem sechsmal so schnell, im Vergleich zur Bearbeitung ohne PRA und KI. Dieser Use Case ist aber nur einer von vielen. Die Intelligente RPA-Lösung eignet sich für viele weitere Szenarien. Die Möglichkeiten sind äußerst vielfältig und nicht an bestimmte Branchen gebunden.

Gute Aussichten!

RPA und KI sind die wichtigsten Technologien in der modernen Prozessautomatisierung im Zuge des digitalen Wandels. Grundsätzlich kann jeder Unternehmer und jeder Angestellte vom richtigen Einsatz der RPA in Verbindung mit KI profitieren. Dabei spielt es keine Rolle, ob damit die Prozesse eines hippen Start-Ups, wie Instagram, oder einer alteingesessenen Versicherung optimiert werden!

 

Ursprünglich veröffentlicht am 23.08.18 zuletzt aktualisiert am 05.09.2019.

(Titelbild: © EpicStockMedia, adobe.stock.com, nachbearbeitet)

 

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