KI-gestützte Automatisierung ist Enterprise Automatisierung 2.0

Unsere neue Normalität treibt die Nachfrage der Kunden nach Automatisierung von Prozessen voran, die sich wiederholende, monotone Aufgaben eliminieren und Menschen dazu bringen, schneller übermenschliche Ergebnisse zu erzielen. Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, treiben wir die Automatisierung mit künstlicher Intelligenz (KI) voran, um es Unternehmen zu ermöglichen, eine breitere Palette von Aufgaben zu automatisieren, wie die folgenden Beispiele verdeutlichen:

• Die Aufgabeneliminierung zielt auf einfache, sich wiederholende Aufgaben in Unternehmen und IT ab. Wenn Sie diese Aufgaben automatisieren, haben Ihre Mitarbeiter mehr Zeit für sorgfältige Arbeit. Zum Beispiel hat PayPal, da geschlossene Büros viele Mitarbeiter fernhalten, auf Chatbots zurückgegriffen und sie in den letzten Wochen für rekordverdächtige 65 Prozent der nachrichtenbasierten Kundenanfragen eingesetzt. „Die Ressourcen, die wir mithilfe von AI bereitstellen können, ermöglichen es uns, flexibler mit unseren Mitarbeitern umzugehen und ihrer Sicherheit und ihrem Wohlbefinden Priorität einzuräumen“, sagte PayPal in einer Erklärung.   
• Aufgabenerweiterung unterstützt, beschleunigt und erhöht die Effizienz der Mitarbeiter. Angesichts der verstärkten Nutzung von Online-Diensten während der Coronavirus-Pandemie können KI-gestützte Kundenservice-Agenten beispielsweise dafür sorgen, dass ein einziger Agent mehr Nutzern helfen kann, die Warteschlangen verkürzt und die Kundenzufriedenheit erhöht wird. KI wird eingesetzt, um die Absicht des Nutzers zu erfassen und Informationen über die Art des Problems zu sammeln, mit dessen Lösung der Kunde das Unternehmen beauftragt. Ein Automatisierung-Workflow kann dann mögliche Lösungen untersuchen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Allerdings ist die wirkungsvollste Form der Aufgabenerweiterung diejenige, bei der Menschen und KI-Systeme Hand in Hand arbeiten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Um diese Ergebnisse zu erzielen, arbeiten wir aktiv daran, die Automatisierungstechnologie in Richtung KI-gestützter Automatisierung weiterzuentwickeln, die wir als Automatisierung 2.0 bezeichnen. KI-gestützte Automatisierung ist definiert als ein kontinuierlicher geschlossener Automatisierungsprozess, bei dem Datenmuster  erkannt und analysiert werden,sodass Entscheidungen anhand von Erkenntnissen aus den Daten in automatisierte Maßnahmen umgesetzt werden können. KI bietet in jeder Phase des Prozesses proaktive Optimierungen. KI-gestützte Automatisierung nutzt verwertbare Informationen, um IT- und Geschäftsabläufe schnell, kostengünstig und mit besserem Benutzererlebnis bereitzustellen. Der nächste Abschnitt untersucht diese vier Phasen und veranschaulicht, wie sich KI in jeder dieser Phasen verändert.

Erfahren Sie,

Verstehen und klassifizieren Sie unstrukturierte Daten und Prozesse besser, sodass Sie den Aufwand für die manuelle Analyse und Orchestrate von Aktionen verringern können.

Ohne KI beschränkt sich die mit der Automatisierung verbundene Datenerkennung hauptsächlich auf strukturierte Prozesse und strukturierte Daten. Unstrukturierte Daten sind von Natur aus verrauscht und verlangsamen in der Regel die Automatisierung. Mithilfe von maschinellem Lernen (ML) werden Modelle erstellt, um Muster in den verrauschten Daten zu durchbrechen, herauszufiltern und zu erkennen. Mit einem richtig trainierten Klassifizierungsmodell können Dokumente zum Beispiel als Rechnung oder Versicherungsanspruch klassifiziert werden. Ebenso können Alerts von einem IT-System gruppiert und einem bestimmten Problem-Ticket zugeordnet werden. Dank KI wird der Entdeckungsprozess nicht länger durch mangelnde Struktur blockiert; sie nutzt KI intelligent, um von der Entdeckung zur Entscheidungsfindung zu gelangen.

Für eine tiefere Erklärung der Nuancen zwischen verschiedenen Arten von KI-Technologien, siehe „KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. neuronale Netze: Was ist der Unterschied?“

Entscheiden Sie,

Kombinieren Sie die Präzision der IT-Automatisierung mit einer klar definierten Methodik der Geschäftsautomatisierung, sodass Sie sowohl in der IT als auch im operativen Bereich schneller und genauer automatisieren können.

KI-gestützte Automatisierung zielt darauf ab,ein konvergiertes Geschäfts- und IT-Automatisierungssystem bereitzustellen, das für ein breites Spektrum von Arbeitskräften geeignet ist, darunter Geschäftsmitarbeiter, Lösungsarchitekten, Softwareingenieure, IT-Betriebs-, SRE-, Sicherheits- und Compliance-Ingenieure. Durch die Erkennung von Datenmustern in den Bereichen Business und IT kann die Entscheidungsfindung nun wirkungsvoller gestaltet werden als bei Systemen, die auf bestimmte Teile eines Unternehmens beschränkt sind. Ein Beispiel hierfür ist die Korrelation von Aktivitäten in der Softwareentwicklung und im IT-Betrieb. In diesem Fall können Änderungen am Quellcode und an der Konfiguration während der Entwicklung mit Vorfällen in einem laufenden IT-System abgeglichen werden, um Risiken zukünftiger Änderungen an diesem Code oder dieser Konfiguration vorherzusagen. Durch den Einsatz von KI in der Automatisierung verbessern wir die Geschwindigkeit, mit der ein Unternehmen auf neu entdeckte Muster reagieren kann, erheblich.

Jetzt handeln

Binden Sie Bots natürlicher und kollaborativer ein, sodass Interaktionen selbstständiger und produktiver werden.

Der Automatisierungsprozess unterscheidet sich weiterhin in der Art und Weise, wie automatisierte Aktionen durchgeführt werden. Der Goldstandard bei der Automatisierung von Aktionen ist die Robotic Process Automation (RPA) -Technologie. Mit der Power von KI entwickeln wir RPA von einfachen Roboterskripten hin zu einer Technologie, die eher einem digitalen Mitarbeiter am Arbeitsplatz gleicht. Durch die Verknüpfung der virtuellen und der physischen Welt können Aktionen simuliert werden, um Probleme zu vermeiden, bevor sie überhaupt auftreten, Ausfallzeit zu verhindern und neue Möglichkeiten zu entwickeln. Darüber hinaus nutzt Automatisierung 2.0 fortschrittliche Verarbeitung natürlicher Sprache, um eine engere Zusammenarbeit zwischen KI und Mitarbeitern herzustellen und so eine hybride Belegschaft zu schaffen.

Optimieren

Erkennen Sie potenzielle Vorfälle früher, damit die Systeme Probleme proaktiv lösen können, bevor sie den normalen Betrieb beeinträchtigen.

Optimierungen werden kontinuierlich während der Entdeckungs-, Entscheidungs- und Aktionsphasen angewandt, wobei neue Erkenntnisse genutzt werden, um die Geschäfts- und IT-Abläufe durch geschlossenen Feedback-Kreislauf autonom zu verbessern. In Automatisierung 2.0 verschieben Optimierungen über reaktive Ansätze hinaus und werden prädiktiv und proaktiv. Durch die durchgängige Betrachtung von Daten über Geschäfts- und IT-Bereiche hinweg kann KI-gestützte Automatisierung Schwankungen antizipieren und dazu beitragen, Überreaktionen zu vermeiden. Beispielsweise können durch die Kombination strukturierter und unstrukturierter Eigenschaften historischer Veränderungs- und Vorfallaufzeichnungen aus der Unternehmens-IT Verbindungen zwischen Veränderungsvorfällen extrahiert werden, um empirische Belege als neue Eingaben für ein Veränderungsrisikomodell zu schaffen. Wenn die IT-Abteilung neue Änderungen einführt, können proaktive Echtzeitwarnungen ausgegeben werden, die auf Vorhersagen basieren, die verdeutlichen, warum diese Änderungen aufgrund früherer Erfahrungen ein hohes Risiko darstellen. Gartner Market Guide für AIOps-Plattformen bezeichnet diesen proaktiven Stil des Risikomanagements als die ausgefeilteste Stufe der Automatisierung.

Der Automatisierungsprozess aus Erkennen, Entscheiden, Handeln und Optimieren könnte zu der Annahme führen, dass Automatisierung ein sequenzieller und zeitaufwändiger Prozess ist. Es stimmt zwar, dass die Perfektionierung des Automatisierungsprozesses Wochen oder Monate dauern kann, aber es gibt auch schnellere Wege. Zum Beispiel sind der Einsatz von RPA und Low-Code-Entwicklung darauf ausgelegt, die Automatisierung von „kleinen“ Aktivitäten oder Prozessen zu beschleunigen, sodass Kunden einen sofortigen ROI erzielen können, ohne warten zu müssen, bis der gesamte Prozess automatisiert ist. Die kurze Bearbeitungszeit ermöglicht es Unternehmen und IT außerdem, schnell zu scheitern, indem sie rasch iterieren und in Echtzeit auf externe Einflüsse reagieren.

KI-gestützte Automatisierung erfordert nicht, dass alle Beteiligten Data Scientist sind. Im Gegenteil, der Einsatz von KI ermöglicht es, dass die Automatisierungstechnologie neben IT-Entwicklern, hochqualifizierten Wissensarbeitern und natürlich Datenwissenschaftlern auch die breite Masse der Geschäftsanwender erreicht. Benutzer im gesamten Unternehmen haben einen Vorteil von vortrainierten Modellen, die im Voraus von Experten erstellt wurden und sofort eingesetzt werden können - ohne dass tiefgreifende KI-Kenntnisse erforderlich sind. Durch die Bereitstellung KI-gestützter Automatisierungen mittels natürlicher Sprache und Chatbots wird ein Umfeld geschaffen, in dem die Automatisierung die Anwender dort abholt, wo sie gerade stehen. Das sorgt für eine natürlichere Interaktion, sodass mehr Mitarbeiter in einem Unternehmen sowohl ihren Beitrag zur Automatisierung leisten als auch von ihr profitieren können.   

Der Ansatz von IBM bei der KI-gestützten Automatisierung hat die Form eines konvergierten Geschäfts- und IT-Automatisierungssystems mit der Fähigkeit zur kontinuierlichen Optimierung durch Erkennen, Entscheiden und Handeln als Mittel zur Automatisierung von Prozessen in einem Unternehmen. Mit dieser ganzheitlichen Sichtweise auf die Automatisierung machen wir einen mutigen Schritt hin zur Schaffung einer hybriden Belegschaft, in der Ihre Mitarbeiter in Zusammenarbeit mit ihren digitalen Zwillingen eine höhere Effizienz im gesamten Unternehmen erzielen und Zeit und Geld freisetzen können, um sich auf neue Geschäftsmöglichkeiten zu konzentrieren. 

In diesem Beitrag haben wir KI-gestützte Automatisierung erläutert – aber wir fangen gerade erst an. In meinem nächsten Beitrag werde ich den Prozess hinter der KI-gestützten Automatisierung näher definieren und untersuchen und die Sichtweise um Architektur und Funktionen erweitern.

Bitte schauen Sie sich auch meinen neuen Podcast mit dem Titel „The Art of Automation,”an, in dem ich Experten einladen werde, ihre Beispiele dafür zu teilen, wie die Automatisierung den Alltag zum Besseren verändert.