Automation

Reif für die Praxis: KI-gestützte Automatisierung in Business und IT

Veröffentliche eine Notiz:

Vor einigen Wochen hat der Bundestag ein Gesetz auf den Weg gebracht, nach dem autonome Autos der Stufe 4 ab 2022 am Straßenverkehr teilnehmen können. Stufe 4 bedeutet: Computer übernehmen vollständig die Kontrolle über das Auto, ohne von einem menschlichen Fahrer überwacht zu werden. Lange Zeit war das autonom fahrende Auto eine Vision, die allenfalls in den Köpfen einiger Ingenieure und Digital-Nerds an Fahrt aufgenommen hatte. Jetzt soll es tatsächlich auf die deutschen Straßen kommen, wenn auch zunächst nur auf ausgewählte. Gerade für den Autostandort Deutschland ist das ein für alle Branchen sichtbares Signal: KI-gestützte Automatisierung ist auf dem Weg, in das tägliche Leben einzuziehen.

Die Zeit ist reif: Unternehmen aller Branchen haben die KI-gestützte Automatisierung bereits heute als eine der Top-Prioritäten auf der Agenda. Auch die Pandemie hat dabei eine Rolle gespielt, hat sie doch mehr als deutlich gemacht, dass die Digitalisierung für Unternehmen heute überlebenswichtig geworden ist. Wer hier die nötigen Grundlagen nicht geschaffen hat, fällt hoffnungslos zurück. Und die Welt hat sich bereits weitergedreht: Auf die Digitalisierungswelle folgt nun die KI-Welle, die Automatisierung in größerem Ausmaß ermöglicht.

Doch worüber sprechen wir hier eigentlich?

Projekt in 2 Phase: Monotonie eliminieren, Möglichkeiten erweitern

Man kann sich die Automatisierung als Tanz in 2 Schritten vorstellen: Schritt 1 bedeutet sich wiederholende, monotone Aufgaben durch automatisierte Prozesse zu ersetzen. Stures Kilometerfressen auf der Autobahn, das kann ein autonomes Fahrzeug sehr gut alleine, der oder die Fahrer*in kann die Zeit für wichtigeres nutzen. Schritt 2 besteht darin, Menschen dabei zu unterstützen, über ihre menschlichen Grenzen hinweg Dinge zu leisten, die zuvor nicht möglich waren. Zum Beispiel eine für das menschliche Auge unsichtbare Gefahr mit Hilfe der digitalen Infrastruktur erkennen, bevor es zum Unfall kommt.

Oder, übertragen auf die Home Office-Arbeit während der Shutdown-Maßnahmen: Im Sinne von Schritt 1 hat Paypal beispielsweise bei geschlossenen Büros vermehrt auf Chatbots gesetzt und damit 65 Prozent der einfachen Kundenanfragen beantworten können. Die Mitarbeiter*innen konnten sich im Home Office anspruchsvolleren Aufgaben widmen, etwa indem sie schneller individuelle Lösungen bei den wichtigsten Kunden herbeiführten. Auch kam es in der Pandemie zu einer verstärkten Nachfrage von Online-Services. Im Sinne von Schritt 2 konnten hier KI-unterstützte Servicemitarbeiter beispielsweise die Bedürfnisse des Benutzers besser erkennen und schnellere Lösungen bereitstellen.

Am Beispiel Autonomes Fahren lässt sich KI-gestützte Automatisierung in vielen Facetten beobachten, auch das macht den Anwendungsfall so reizvoll. Wer jemals einem Autopiloten einen Spurenwechsel anvertraut hat, wird das geradezu schwindelerregende Gefühl nicht vergessen, das damit einhergeht, die Kontrolle im Hochrisikoraum Straßenverkehr abzugeben. Die Funktionsweise eines autonomen Fahrzeugs zeigt dabei sehr klar, wie der Prozess der Automatisierung eigentlich abläuft: Da ist das Erfassen der Sensor- und Radardaten, deren Analyse und Korrelierung („anderes Auto in der Nähe“) und bereits der Sprung in die „intelligente“ Operation, also in die Entscheidung auf Basis von Toleranzschwellenwert: Langsamer werden oder die Spur wechseln. Dabei findet all dies gleichzeitig statt und wird kontinuierlich anhand vergangener und aktueller Daten optimiert, um zukünftige Aktionen vorherzusagen.

BU: Das autonome Fahren ist ein anschaulicher Modellfall für KI-gestützte Automatisierung. 

In vier Schritten zum geschlossenen, automatisierten System

Erfassen, entscheiden, handeln plus optimieren – diese vier Schritte führen zu einem geschlossenen automatisierten System und stellen die generelle Formel für KI-unterstützte Automatisierung dar, mit deren Hilfe sich IT- und Geschäftsabläufe schneller, kostengünstiger und mit besserem Benutzererlebnis gestalten lassen. Vor allem in der Optimierungsphase zeigt sich dabei die beträchtliche „Lernfähigkeit“ von KI, die zu einer fortlaufenden Verbesserung des Gesamtsystems führt.

Werfen wir einen genaueren Blick auf die einzelnen Schritte:

Erfassen – „discover“

In Schritt 1 geht es um die Erfassung und das Verbinden unterschiedlich strukturierter Daten und Prozesse. Unstrukturierte Daten sind von Natur aus verrauscht und verlangsamen oder verhindern sogar in der Regel den Automatisierungsprozess. Das Rauschen klärt sich jedoch, wenn die KI darauf angesetzt wird. Durch maschinelles Lernen (ML) werden Modelle erstellt, um die unstrukturierten Daten zu durchdringen und Muster in ihnen zu erkennen.

Entscheiden – „decide“

In der Entscheidungsphase wird die Fähigkeit der Geschäftsprozess-Automatisierung mit KI verheiratet. Die KI-gestützte Automatisierung zielt hier darauf ab, ein umfassendes konvergentes Business- und IT-Automatisierungssystem bereitzustellen, das ein ganzes Spektrum an Rollen und Prozessen abdeckt und verbindet. Dazu zählen etwa die Fachkräfte in den Geschäftsabteilungen, Lösungsarchitekten, Software-Ingenieure, IT-Mitarbeiter, Sicherheits- und Compliance-Experten – und viele mehr. Die identifizierten Muster beziehen dabei Daten quer durch den gesamten Geschäfts- und IT-Bereich mit ein, was ungleich effizienter ist, als hier nur mit einzelnen Daten- und Abteilungssilos zu arbeiten. Korrelationen zwischen Softwareentwicklung und IT-Betrieb beispielsweise können Änderungen am Quellcode und der Konfiguration mit Inzidenzen aus einem laufenden IT-System abgleichen. Dadurch lassen sich etwa Risiken bei zukünftigen Änderungen an Code oder Konfiguration vorhersagen.

Im Versicherungswesen werden solche trainierten Klassifizierungsmodelle bereits erfolgreich angewandt, etwa um im Posteingang Rechnungen von Anspruchsanmeldungen zu unterscheiden. Analog dazu können im IT-Betrieb Alerts aus einem IT-System gruppiert und einem bestimmten Trouble-Ticket zugeordnet werden. KI beseitigt also den Bremsklotz unstrukturierte Daten – und macht sie bereit für die Entscheidungsfindung.

Handeln „act“

Im nächsten Schritt werden die Entscheidungen in automatische Aktionen umgesetzt. Gipfel der Möglichkeiten hier: robotische Prozessautomatisierung (RPA). Das Spektrum reicht hier von einfachen Roboterskripten bis zu digitalen Zwillingen. Letztere sind ein vollständiges virtuelles Modell eines Prozesses, Produkts oder einer Dienstleistung. Durch die Verknüpfung der virtuellen und der physischen Welt können Aktionen simuliert werden, um Probleme zu vermeiden, bevor sie überhaupt auftreten. Mittels natürlicher Sprachverarbeitung können Mensch und KI-Roboter dabei interagieren – eine hybride Belegschaft entsteht.

Optimieren – „optimize“

Optimierungen schließen den Automatisierungskreislauf: Optimiert wird kontinuierlich während der Erfassungs-, Entscheidungs- und Handlungsphase. Das KI-System gibt fortlaufend Rückmeldungen, die helfen, den Geschäfts- und IT-Betrieb zu verbessern. In der Automatisierung 2.0 werden Optimierungen nicht mehr nur reaktiv, sondern vorhersagend und proaktiv durchgeführt. Mit einer globalen, alles umfassenden Sicht auf die Daten im gesamten Unternehmen und in der IT kann die KI-gestützte Automatisierung Schwankungen vorhersehen und Fehlreaktionen vermeiden helfen. Und kombiniert man diese Daten zusätzlich mit strukturierten und unstrukturierten historischen Datensätzen aus der Unternehmens-IT, lassen sich Korrelationen zu anderen Vorfällen bei Änderungen anstellen. Mit dieser Information lassen sich Risiken zukünftiger Veränderungen abschätzen. Gleich während des Rollouts neuer Änderungen können proaktive Echtzeitwarnungen ausgegeben werden, die auf Grundlage früherer Erkenntnisse eine Echtzeit-Risikoeinschätzung ermöglichen.

Vielfältige Möglichkeiten – für alle Branchen

Erfassen, entscheiden, handeln plus optimieren – diese Schritte liefern immer die Basis einer erfolgversprechenden Strategie zur Nutzung KI-unterstützter Automatisierung. Sie eröffnet ein enormes Spektrum an Möglichkeiten sowohl für den IT-Betrieb, als auch für die Geschäftsprozesse quer durch alle Branchen.

Immer mehr Möglichkeiten für das Business

Was die Möglichkeiten für die Geschäftsbereiche betrifft, so sind hier keine Grenzen gesetzt: Sei es beim E-Mail-Marketing, im Recruitment-Prozess oder im Kundenservice via Chatbot – KI-gestützte Automatisierung macht viele „eintönige“ Aufgaben redundant und hilft den Mitarbeiter*innen sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. Das ist auch übertragbar auf viele andere Bereiche wie das Fall-Management in der Gesundheitsversorgung, das Compliance-Reporting oder den Rechnungsstellungsprozess.

Optimierte Softwareentwicklung

Ähnlich sind die Möglichkeiten auch in der Softwareentwicklung: Hot-Spot-Analysen oder Analysen der Auswirkungen auf die Umgebung (Prozessor, CPU, Speicher) lassen sich automatisieren, ebenso wie die Umsetzung von Compliance-Vorgaben wie GDPR . Schwachstellen im Code lassen sich identifizieren, im Qualitätsmanagement lassen sich Tests und Release-Risikobewertungen automatisieren.

Effizienterer IT-Betrieb

Beim Blick auf den IT-Betrieb ergeben sich viele Aufgaben, die durch Automatisierung nahezu obsolet werden könnten: Beispielsweise lassen sich Serviceanfragen wie Zugriffsbereitstellung bei Wechseln in der Organisation, On- und Offboarding oder Ticketing leicht automatisieren. Self-Services lassen sich automatisiert einrichten, das Incident- und Event-Management mit Monitoring, Alarmierung und sogar Problemlösung und Berichtswesen können ebenfalls automatisiert effizienter gehandelt werden.

IBM führend in Forschung und Entwicklung zu KI und Automatisierung

IBMs Ansatz folgt dem genannten Erfolgsrezept aus Erfassen, Entscheiden, Handeln und Optimieren. KI-unterstützte Automatisierung ist dabei die konsequente Weiterentwicklung einer Vielzahl von Basistechnologien, die IBM auf den Weg gebracht hat, wie beispielsweise in den Bereichen Business Process Management, Data Science, Machine Learning, Integration und Operations Management. Und IBM Watson gilt klar als Vorreitertechnologie.

BU: Das IBM Angebot bietet die Möglichkeit, schnell und auf solidem Fundament in die das Thema KI-gestützte Automatisierung einzusteigen.

Auf dieser Basis bietet IBM heute neben dem Know-how ganz spezifische Angebote, mit denen sich die KI-unterstützte Automatisierung schnell auf die Straße bringen lässt.

Die wichtigsten Technologiekomponenten für KI und Automatisierung hat IBM auf einer einzigen Plattform zur Verfügung gestellt. Passgenaue Cloud Paks® decken für die Anwendung in Geschäftsprozessen, Integration und IT Betrieb alle wesentlichen Anforderungen ab. Die Cloud Paks® bestehen aus containerisierter Software, die mittels Red Hat OpenShift in jeder beliebigen Cloud – öffentlich oder privat – ausgeführt und verwaltet werden kann.

Breite Erfahrung, Innovationsführerschaft und die gebündelten Lösungen in Gestalt der IBM Cloud Paks® machen IBM zu einem der interessantesten Partner für den praktischen Einsatz von KI und Automatisierung. So können viele redundante Aufgaben effizienter erledigt werden. Das setzt Ressourcen frei für die Nutzung neuer Möglichkeiten. Der Tanz ist eröffnet.


IBM Automation Summit, 21-22. September 2021

Gelegenheit für einen umfassenderen Einstieg in das Thema KI-unterstützte Automatisierung gibt es auf dem IBM Automation Summit 2021 am 21. – 22. September. Erfahren Sie dort von Kunden und IBM Experten, wo die Chancen der digitalen Automatisierung liegen. In vielfältigen Breakout-Sessions gehen wir technisch in die Tiefe.

Wir freuen uns auf Sie, persönlich oder online! Live im Think Digital Pop-up oder im IBM Client Center Ehningen.


Manager Technical Sales DACH, IBM Cloud Integration Software

Arne Melcher

Business Automation Technical Manager IBM Technology Sales, DACH

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