Intelligent Process Automation (IPA) - Kombination aus RPA und KI
Künstliche Intelligenz prägt den nächsten Schritt der Prozessautomatisierung

Münster, 24.05.2024 (PresseBox) - Beinahe jedes Unternehmen in Deutschland hat bereits heute enorme Potentiale, Prozesse mit Robotic ProcessAutomation(RPA) zu automatisieren. Dieses Potential wird durch die stetige Weiterentwicklung von generativer KI noch deutlich weiter gesteigert. Die Kombination ausRPAund KI, auch Intelligent ProcessAutomation(IPA) genannt, eröffnet neue Möglichkeiten. Indem der regelbasiert arbeitende RPA-Bot auf generative KI zugreift, ist es möglich, komplexe Prozess(-schritte) zu automatisieren.

RPA gehört für viele Unternehmen bereits zum Standard

Geschäftsprozesse mit repetitiven Tätigkeiten und definierbaren Abläufen lassen sich mit Robot ProcessAutomation(RPA) kostengünstig und oft vollständig automatisieren. Mit RPA-Plattformen wie UiPath oderAutomationAnywhere ist eine kostengünstige Automatisierung „von der Stange“ möglich. Dadurch werden in RPA-Projekten regelmäßig erstaunlich schnelle ROIs erzielt. Insbesondere, wenn der automatisierte Prozess(-schritt) mit einem hohen Arbeitsvolumen einhergeht, kann damit eine große Zeitersparnis erzielt werden. Auch eine Steigerung der Qualität sowie die Einsparung von Opportunitätskosten sind typische Ergebnisse einer Prozessautomatisierung.

Diese Art von Automatisierung erfordert deutlich weniger Aufwand als die Automatisierung durch Programmierung. Ist der automatisierte Prozess ausgereift, sind Änderungen meist nur notwendig, wenn die Benutzeroberfläche einer Anwendung ohne Schnittstelle geändert wird.

Generative AI (GenAI) “denkt” mit

Die große Schwäche vonRPAwar bisher die Verarbeitung unstrukturierter Daten. In diesen Fällen muss KI in die Automatisierungslösung integriert werden. KI steigert das Potential von Automatisierung enorm, indem sie unstrukturierte Prozess-Inputs in das benötigte Format überträgt und damit maschinell verarbeitet. So können z.B. unterschiedlich formatierte und strukturierte Eingangsdokumente analysiert und in ein einheitliches Zieldokument übertragen werden und sind somit für die automatisierte Verarbeitung optimiert gestaltet.

Eine weitere Schwäche vonRPAwar die Erstellung von variablen Outputs, welche über Bausteinsysteme hinausgehen. Beispielsweise sind die Texte eines RPA-Bots entweder vorgegeben oder aus bestimmten Bausteinen zusammengesetzt. Wenn dieser Schritt an eine generative KI übergeben wird, können individuelle Texte entstehen. So können sogar Kundennewsletter durch einen IPA-Bot verfasst werden, welcher durch Dokumente, Produktbeschreibungen usw. befähigt wird, kundenrelevante Texte zu versenden.

Ein konkretes Beispiel bietet der Einsatz von IPA statt reinerRPAim Beschwerdemanagement. Während RPA-Systeme einfache Anfragen wie Statusupdates oder Standardbeschwerden automatisiert beantworten können, ermöglicht IPA die Verarbeitung und Beantwortung komplexer Kundenbeschwerden, die eine Analyse von Emotionen und den Kontext des Problems erfordern. IPA kann die Stimmung in der Kommunikation erkennen, relevante Kundendaten aus verschiedenen Systemen zusammenführen und eine personalisierte Antwort generieren, die speziell auf die individuellen Bedürfnisse und bisherigen Erfahrungen des Kunden zugeschnitten ist. Dies steigert die Kundenzufriedenheit und optimiert den Arbeitsaufwand im Kundenservice.

Da die gängigen RPA-Plattformen bereits eine Reihe KI Tools integriert haben, ist die Kombination dieser beiden Automatisierungs-Ansätze oft niederschwellig. Aber auch andere KI-Modelle wie z.B. ChatGPT können für einen IPA-Bot genutzt werden.

Außerdem darf bei den gängigen KIs das Thema Datenschutz nicht übersehen werden. Der Input, mit dem der Prompt der KI zusammengesetzt wird, muss sich in einem automatisierten Prozess selbstständig anonymisieren und nach Verarbeitung durch die KI wieder entschlüsseln können. Werden z.B. personenbezogene Daten ohne Einwilligung an ein KI-Rechenzentrum weitergegeben, drohen Compliance-Probleme.

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