Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)

Die Bedeutung von RPA für KI und ML

Robotic Process Automation (RPA) unterscheidet sich zwar von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML), spielt aber eine entscheidende Rolle in der breiteren Landschaft der intelligenten Automatisierung. RPA zeichnet sich durch die Automatisierung strukturierter und vorhersehbarer Aufgaben aus und fungiert als Hände und Füße in einer digitalen Umgebung. Im Gegensatz dazu liefern KI und ML die Intelligenz, die es Systemen ermöglicht, zu lernen, Entscheidungen zu treffen und unstrukturierte Daten zu verarbeiten.

RPA ist oft eine wertvolle Ergänzung zu KI- und ML-Initiativen. Wenn zum Beispiel ein KI-Modell eine Stimmungsanalyse des Kundenfeedbacks durchführt, kann RPA den Prozess der Kategorisierung und Weiterleitung des Feedbacks an die entsprechenden Abteilungen automatisieren. Ähnlich verhält es sich bei der medizinischen Bildanalyse: Sobald KI Anomalien in Scans identifiziert, kann RPA automatisch Folgetermine planen und Patientenakten aktualisieren. Diese Synergie ermöglicht es Unternehmen, automatisierte End-to-End-Workflows zu erstellen, bei denen KI Erkenntnisse liefert und RPA die darauf folgenden Aktionen ausführt.

Anwendungen von RPA

Die robotergestützte Prozessautomatisierung wird in zahlreichen Branchen eingesetzt, um Abläufe zu rationalisieren und die Produktivität zu steigern. Hier sind ein paar Beispiele, die zeigen, wie sie in Verbindung mit KI und ML eingesetzt wird:

• Automatisierte Datenvorverarbeitung für maschinelles Lernen: RPA-Bots können so programmiert werden, dass sie automatisch Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, sie bereinigen und formatieren und sie für das Training von Machine Learning-Modellen vorbereiten. Durch diese Automatisierung wird der manuelle Aufwand für die Datenaufbereitung - ein entscheidender Schritt in jedem ML-Projekt - drastisch reduziert, sodass sich die Datenwissenschaftler/innen auf die Modellentwicklung und die Abstimmung der Hyperparameter konzentrieren können.

• KI-gesteuerte Automatisierung des Kundenservice: Wenn RPA mit KI-gesteuerten Chatbots integriert wird, kann es die Ausführung von Aufgaben automatisieren, die durch Kundeninteraktionen ermittelt wurden. Zum Beispiel könnte ein Chatbot im Kundenservice mit natürlichem Sprachverständnis (NLU) feststellen, dass ein Kunde seine Adresse aktualisieren muss. RPA kann dann den Prozess der Aktualisierung der Kundenadresse in verschiedenen Systemen ohne menschliches Eingreifen automatisieren.

RPA vs. Robotik und maschinelles Lernen

Es ist wichtig, RPA von anderen verwandten Begriffen wie Robotik und maschinelles Lernen zu unterscheiden. Während sich die Robotik oft auf physische Roboter bezieht, die Aufgaben in der realen Welt ausführen, ist RPA rein softwarebasiert und arbeitet in digitalen Systemen. Im Gegensatz zum maschinellen Lernen, bei dem Algorithmen eingesetzt werden, die es Computern ermöglichen, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen, ist RPA regelbasiert und führt vordefinierte Schritte aus. Bei RPA geht es darum, bestehende Prozesse zu automatisieren, während es beim maschinellen Lernen darum geht, dass Systeme lernen und Prozesse oder Entscheidungen im Laufe der Zeit verbessern können.

Auswirkungen auf die reale Welt

Neben der Integration von KI und ML bietet RPA eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, darunter die Automatisierung von Finanzprozessen, das Management von Lieferketten, die Verbesserung von Personalabläufen und die Verbesserung des Kundenbeziehungsmanagements. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben steigert RPA nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern reduziert auch Fehler, verbessert die Einhaltung von Vorschriften und erhöht die Zufriedenheit der Mitarbeiter, da sie sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können. Da Unternehmen zunehmend danach streben, Arbeitsabläufe zu optimieren und KI-Funktionen zu integrieren, ist RPA auch weiterhin ein wertvolles Werkzeug im Werkzeugkasten der intelligenten Automatisierung.