RPA eignet sich hervorragend zur Rationalisierung mühsamer Aufgaben. Die Software erhält jedoch eine ganz neue Dimension, wenn sie mit KI und ML kombiniert wird, sagen die Topseller, die eine neue Ära der "Hyperautomation" einläuten wollen. [...]
Robotic Process Automation (RPA) verändert Geschäftsprozesse in fast jeder Branche, indem sie die Dateneingabe und andere low-level Tätigkeiten rationalisiert. Jetzt erhält die Technologie, die digitale Formulare in einem Bruchteil der Zeit bearbeitet, die ein Mensch dafür benötigen würde, ein längst überfälliges Upgrade.
Die Fortschritte im Bereich des Maschinellen Lernens (ML) und der Künstlichen Intelligenz ebnen den Weg für die Einführung der Intelligenten Automatisierung (IA). Dabei handelt es sich um eine intelligentere Form der RPA, die lernt, ganze Geschäftsprozesse im Kontext und nicht in einer Reihe separater Aufgaben auszuführen.
„Die Rechenleistung ist da, die Datensätze sind da und die Vorstellungskraft ist da“, meint Yousuf Khan, CIO des RPA-Anbieters Automation Anywhere. „Die Zukunft von RPA ist die intelligente Automatisierung.“
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Die IA umfasst Algorithmen, die Aufgaben wie die Behandlung von Ausnahmen, die Orchestrierung von Entscheidungen oder sogar das Einbinden von Chatbots für den Austausch von Nachrichten übernehmen können, so Craig Le Clair, ein Analyst von Forrester Research. Sein Buch „Invisible Robots in the Quiet of the Night: How AI and Automation Will Restructure the Workforce“ beschreibt den Aufstieg softwarebasierter Agenten.
Das Versprechen der IA
Bis 2022 wird die IA einen Nutzwert von 134 Milliarden Dollar generieren, indem sie Unternehmen in die Lage versetzt, Personal, Fähigkeiten und Investitionen in kritische Funktionen wie Innovation, Verbesserung der Kundenerfahrung oder betriebliche Effizienz zu verlagern, so die Daten von Forrester. Ganzheitliche IA wird Hunderte, wenn nicht Tausende von Ereignissen über Geschäftsprozesse hinweg orchestrieren; es ist ein Heiliger Gral, dem UiPath, Automation Anywhere und Blue Prism zusammen mit Dutzenden von Startups wie Kryon und AntWorks nachjagen.
Das Versprechen der IA veranlasste Khan, der eine Leidenschaft für den Einsatz von Technologie zur effizienteren Gestaltung von Geschäftsprozessen hat, sich im Januar Automation Anywhere anzuschließen. Khans Abteilung dient als Versuchskaninchen, um die Produkte des Unternehmens zu testen und sicherzustellen, dass sie für einen breiteren Anwendungsbereich geeignet sind. Automation Anywhere gehört zu einer wachsenden Gruppe von Anbietern, die „Bots“ bauen, die anspruchsvolle Algorithmen zur Verwaltung von Geschäftsprozessen in Unternehmen verwenden, angeblich von Anfang bis Ende.
Das Unternehmen, das bis heute mehr als 2 Millionen Bots in Unternehmen eingesetzt hat, versorgt derzeit Betakunden mit Discovery Bot, einer IA-Lösung, die ML und AI nutzt, um Benutzeraktionen zu erfassen und zu analysieren, mit dem Ziel, sich wiederholende Schritte der Mitarbeiter beim Wechsel zwischen Geschäftsanwendungen aufzuspüren. RPA allein kann solche Aufgaben automatisieren, aber Discovery Bot priorisiert die Aufgaben nach ihrem potenziellen Wert für das Unternehmen und setzt RPA-Bots ein, um sie auszuführen.
Die Priorisierung des Automatisierungsrückstands ist für viele Unternehmen, die RPA implementieren, ein wichtiger Schwerpunkt. Daher ist die Marktchance für Discovery Bot potenziell fürstlich; bis zu 80 Prozent der sich wiederholenden Aufgaben, die automatisiert werden können, bleiben unentdeckt, meint Khan und fügt hinzu, dass das Tool Anfang dieses Jahres verfügbar sein wird. „Wenn IA in Gang kommt, wird es einen exponentiellen Einfluss darauf haben, wie Arbeiten erledigt werden und wie Unternehmen schneller arbeiten können“, so Khan.
Computer Vision soll der IA helfen, besser zu ’sehen‘ und ‚lesen‘.
UiPath verwendet ML, um zwei herausfordernde Aufgaben für RPA zu verbessern: wie Bots visualisieren, was auf Computerbildschirmen angezeigt wird, und wie Dokumente für die Verarbeitung geparst werden.
RPA hängt von der Fähigkeit eines Bots ab, Elemente auf einer Webseite oder Benutzeroberfläche zu erkennen. Ein Virtual Desktop Interface (VDI) stellt jedoch keine herkömmliche Benutzeroberfläche dar, sondern streamt vielmehr das Bild eines entfernten Desktops, so dass es für Bots unmöglich ist, die einzelnen Elemente zu erkennen. Um dieses Problem zu lösen, integriert UiPath Computer Vision in seine Bots, die ML, die optische Zeichenerkennung und das Fuzzy Matching nutzt, um Elemente in einer Anwendung automatisch zu identifizieren und Aufgaben auszuführen, erklärt Param Kahlon, UiPath’s Chief Product Officer, der solche IA-Funktionen als „Hyperautomation“ beschreibt.
UiPath setzt ML auch ein, um seinen Bots dabei zu helfen, Dokumente intelligenter zu lesen. Während beispielsweise ein menschlicher Sachbearbeiter in der Kreditorenbuchhaltung weiß, wie man Rechnungen durch schnelles Scannen von Feldern wie Lieferanten, Produkte, Fälligkeitsdatum und Bestellnummer klassifiziert, sind die meisten Bots auf „regelbasierte Extraktionsmethoden“ beschränkt, die sich auf strukturierte Daten stützen, um diese Prozesse zu lesen und zu automatisieren. Durch die Nutzung der regelbasierten und ML-Modell-basierten Extraktion identifizieren die UiPath-Bots strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Datenelemente, um Dokumente zu verarbeiten, ähnlich wie ein Mensch solche Aufgaben erledigen könnte, so Kahlon.
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Die ungewisse Zukunft der IA
Doch wie ihr RPA-Vorgänger sieht sich auch die IA mit Gegenwind konfrontiert, insbesondere durch ethische Bedenken.
Heutzutage werden Bots im Allgemeinen auf zwei mögliche Arten betrachtet: als digitale Mitarbeiter, die Arbeitsplätze von Menschen ersetzen sollen, oder als Agenten, die die von Menschen geleistete Arbeit ergänzen sollen, indem sie sie angeblich von „geistlosen“ Aufgaben befreien, damit sie sich auf Arbeiten konzentrieren können, die einen größeren geschäftlichen Nutzen bringen.
Forresters Le Clair räumt ein, dass die Automatisierung zu einem gewissen Personalabbau beitragen wird, sagt aber, dass wenn ein Bot oder eine Maschine eine zuvor von einem Menschen ausgeführte Aufgabe übernimmt, dem Unternehmen diese Arbeitsstunden zur Verfügung stehen, um sie anderweitig einzusetzen oder als Gewinn zu verbuchen. Im Idealfall wird die IA dadurch also nicht allzu sehr aufgehalten.
Ebenfalls ungeklärt ist, ob die Mehrheit der Unternehmen das Geld für algorithmisch gesteuerte RPAs aufbringen werden, deren Entscheidungen schwer zu qualifizieren oder zu erklären sind.
Dennoch sind einige Technologieführer vom Potenzial der IA überzeugt. American Express Global Business Travel nutzt RPA, um Informationen aus mehreren Systemen zu extrahieren und so den Onboarding-Prozess für Firmenkunden zu erleichtern, berichtet Dilip Karandikar, Vice President of Solution Architecture and Engineering bei AMEX GBT. Karandikar geht jedoch davon aus, dass das Unternehmen letztendlich die End-to-End-Automatisierung von Dienstleistungen einführen wird.
„Hyperautomation ist der nächste Trend“, betont Karandikar. „Sie wird sich mehr und mehr durchsetzen.“
*Clint Boulton ist ein führender Autor bei CIO.com, der über IT-Führung, die Rolle des CIO und die digitale Transformation berichtet.
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