Wenn Robotic Process Automation und künstliche Intelligenz aufeinandertreffen

Während die Digitalisierung wie eine Wolke über der Geschäftswelt schwebt, müssen Unternehmer sich fragen, wie sie ihre Arbeitsabläufe optimieren und den Schritt in die smarte Zukunft vollführen können. Technologien wie RPA und KI bieten Lösungswege. Aber in welche Richtung soll es gehen?

Geht es um die Optimierung von Geschäftsprozessen verschmelzen Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI) in den Köpfen der Unternehmer oft zu einer Symbiose. Eins funktioniert mutmaßlich nicht ohne das Andere. Einige RPA-Anbieter machen sich diesen Gedanken zunutze und werten ihre Software mit „KI-gelabelten“ Technologien wie einer Optical Character Recognition (OCR) auf – um sich marketingtechnisch ein Alleinstellungsmerkmal zu schaffen. Im Allgemeinen funktioniert RPA sehr gut ohne KI, mithilfe regelbasierter Abläufe. Beide Technologien kommen also problemlos ohne einander aus, können in Kombination jedoch eine schlagkräftige Lösung darstellen.


Aufwand nicht unterschätzen

Wenn RPA als ausführende und KI als denkende Kraft gesehen wird, ist es schwer vorstellbar, dass eins auch ohne das andere funktioniert. In vielen Fällen stellt RPA allein allerdings eine sinnvollere Lösung zur Optimierung von Geschäftsprozessen dar. Durch die Verwendung einfacher, regelbasierter Abläufe lassen sich Formulierung und Programmierung der Automation deutlich schneller realisieren, als in Verbindung mit KI. Außerdem können Anwender die Prozesse in der Regel leichter nachvollziehen. Kognitive Systeme benötigen – entgegen den allgemeinen Erwartungen – ein Training mit klaren Vorgaben, sowie gefilterte und stark aufbereitete Daten, um „intelligent“ zu werden. Der Bot soll autark arbeiten, aus Fehlern lernen und infolgedessen die eigene Programmierung anpassen, um den Pflegeaufwand zu minimieren.

Gefahren umgehen

Häufig lasten noch Risiken auf dem Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Abarbeitung von alltäglichen Geschäftsprozessen: Nicht nachvollziehbare Abläufe, unvorhersehbare Entscheidungen, mangelhafte Dokumentation und damit fehlende Überprüfungsmöglichkeiten wirken sich möglicherweise negativ auf die Compliance aus. Außerdem bieten kognitive Systeme Raum für Manipulation von außen. In der Regel reicht die Prozessoptimierung mithilfe von RPA für die Abarbeitung repetitiver Tätigkeiten vollkommen aus. Hier können Unternehmen kurz- und mittelfristig Erfahrung sammeln, um auf lange Sicht gegebenenfalls auch KI in die entsprechenden Abläufe einzubinden. Eine sinnvolle Symbiose stellt also in vielen Fällen noch Zukunftsmusik dar.


Struktur der Daten

Heute treffen RPA und KI häufig dort aufeinander, wo viele Daten verarbeitet werden – also eher im Randbereich von RPA-Anwendungen. RPA extrahiert beispielsweise Informationen aus E-Mails und legt diese an einem vorab definierten Ort ab. Unter Einsatz einer Big-Data-Analyse oder einer Mustererkennung lassen sich die Daten analysieren und aufbereiten. Auf diese Weise strukturierte Informationen können dann von der RPA-Anwendung weiterverarbeitet und in entsprechende Applikationen übertragen werden. Aber auch hier gilt es zu überprüfen: Macht der Einsatz von KI in dem jeweiligen Fall tatsächlich Sinn und ist er überhaupt nötig? Der Aufwand für die Nutzung einer Kombination aus beiden Technologien nimmt auch in diesem Fall einen erheblich größeren Aufwand in Anspruch als die reine RPA-Programmierung.


Schritt für Schritt

Im Zuge ihrer Digitalisierungsstrategie sollten Unternehmen zunächst auf die bereits ausgereifte RPA-Technologie setzen und erfolgreich die ersten Projekte umsetzen, bevor KI ins Spiel kommt. Zu einem späteren Zeitpunkt lassen sich dann, basierend auf dieser Erfahrung, effizienter sinnvoll Erweiterungen durch intelligente Systeme einführen. Dabei müssen sich die Verantwortlichen nicht nur der Quantität und Qualität der zu verarbeitenden Daten bewusst sein, sondern auch deren Schutz garantieren.

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