Was versteht man unter Automatisierung?

Immer mehr wird heutzutage in den verschiedensten Bereichen automatisiert. Dazu zählen auch Unternehmensanwendungen wie z. B. die Automatisierung von Geschäftsprozessen, AIOps, also künstliche Intelligenz beim IT-Betrieb, die Unternehmensautomatisierung, Anwendungen zur industriellen Automatisierung (beispielsweise Robotik in der Automobilproduktion) und Verbraucheranwendungen (beispielsweise die Hausautomatisierung.

Software und Technologien zur Automatisierung werden in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, ob Finanz- oder Gesundheitswesen, Versorgungsunternehmen oder Verteidigung. Alle Aspekte geschäftlicher Funktionen eignen sich zur Nutzung der Automatisierung. Unternehmen, die sie besonders effektiv einsetzen, können einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen.

Mit Automatisierung können Unternehmen produktiver und rentabler werden, Kundenservice und Kundenzufriedenheit verbessern, Kosten und Betriebsfehler senken, Konformitätsvorgaben einhalten, die operative Effizienz steigern und vieles mehr. Automatisierung ist eine Schlüsselkomponente der digitalen Transformation und bei der Skalierung eines Unternehmens von unschätzbarem Wert.

Bei der Basis- oder Aufgabenautomatisierung werden einfache Routineaufgaben automatisiert. Mit der Basisautomatisierung werden manuelle Aufgaben digitalisiert, optimiert und zentralisiert. Dies kann die Verteilung von Unterlagen bei der Einarbeitung neuer Beschäftigter, die Weiterleitung von Dokumenten zur Genehmigung oder das automatische Versenden von Rechnungen an Kunden sein.

Diese Aufgaben automatisiert statt durch menschliche Arbeitskräfte zu erledigen, trägt zur Fehlervermeidung bei, beschleunigt Transaktionsarbeit und gibt den Beschäftigten mehr Zeit für wertschöpfende, sinnvollere Arbeiten.

Bei der Prozessautomatisierung werden komplexere und wiederholbare mehrstufige Abläufe (die manchmal mehrere Systeme umfassen) automatisiert. Die Prozessautomatisierung macht Geschäfts- und IT -Prozesse einheitlicher und transparenter.

Durch Prozessautomatisierung kann ein Unternehmen produktiver und effizienter werden. Es kann neue Erkenntnisse über Herausforderungen im Geschäfts- oder IT-Bereich gewinnen und mithilfe regelbasierter Entscheidungen Lösungen aufzeigen. Process Mining, Workflow-Automatisierung, Business Process Management (BPM) und Robotic Process Automation (RPA) sind Beispiele für die Prozessautomatisierung.

Intelligente Automatisierung ist eine komplexere Form der Automatisierung:Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI), des Business Process Management und der Robotic Process Automation werden kombiniert, um die Entscheidungsfindung unternehmensweit zu optimieren und zu skalieren.

Zum Beispiel können virtuelle Agenten, die mit Technologien wie natürlicher Sprachverarbeitung, intelligenter Suche und RPA betrieben werden, zur Kostensenkung beitragen und sowohl Beschäftigten als auch externen Kunden mehr Handlungskompetenz geben. Diese Art der Automatisierung trägt zu höherer Produktivität und optimaler Customer Experience bei. AIOps und KI-Assistenten sind weitere Praxisbeispiele für intelligente Automatisierung.

Durch eine Reihe sich wiederholender Prozesse kann ein Unternehmen produktiver und effizienter werden und die Anzahl menschlicher Fehler verringern. Automatisierung kann in zahlreichen Bereichen einen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen, z. B:

Geschäftsautomatisierung bezieht sich auf Technologien zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und Prozesse, um die Workflows von Geschäfts- und IT-Systemen zu optimieren. Diese Lösungen lassen sich speziell an die Bedürfnisse eines Unternehmens anpassen.

Als IT-Automatisierung versteht man die Erstellung und Implementierung von Automatisierungssystemen bzw. -software, die zeitaufwändige manuelle Aktivitäten ersetzen, für die zuvor menschliche Eingriffe erforderlich waren. Mit IT-Automatisierung können IT-Infrastrukturen und -Anwendungen schneller bereitgestellt und implementiert werden. Außerdem werden die Abläufe in jeder Phase des betrieblichen Lebenszyklus verbessert.

Unter Integration versteht man die Einbindung von Daten, Anwendungen, APIs und Geräten in der gesamten IT-Abteilung, um effizienter, produktiver und flexibler zu werden.

Die früher als digitale Mitarbeiter bezeichneten KI-Assistenten sind Software-Roboter (oder Bots), die darauf trainiert sind, mit Menschen zusammenzuarbeiten oder unabhängig bestimmte Aufgaben oder Prozesse auszuführen. KI-Assistenten nutzen Fähigkeiten und KI-Funktionen wie maschinelles Lernen, Computervision und natürliche Sprachverarbeitung.

Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) nutzt KI zur Verbesserung und Automatisierung von IT-Service und Betriebsmanagement. Durch die Integration separater, manueller IT-Betriebstools in eine zentrale, intelligente und automatisierte IT-Betriebsplattform bietet AIOps durchgängige Transparenz und Kontext. Die Betriebsteams nutzen diese Transparenz, um schneller – und sogar proaktiv – auf Ereignisse zu reagieren, die, wenn sie nicht beachtet werden, zu Verzögerungen und Ausfällen führen könnten.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, menschliche Intelligenz und Problemlösungsfähigkeiten zu simulieren. Maschinelles Lernen, die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision sind Bereiche der künstlichen Intelligenz.

Der Chief Automation Officer (CAO) ist eine sich schnell entwickelnde Position, die aufgrund der positiven Auswirkungen der Automatisierung auf Unternehmen in verschiedenen Branchen an Bedeutung gewinnt. CAO sind verantwortlich für die Umsetzung von Geschäftsprozess- und IT-Betriebsentscheidungen im gesamten Unternehmen, um zu bestimmen, welche Art von Automatisierungsplattform und -strategie für jede Geschäftsinitiative am besten geeignet ist. CAO arbeiten mit einer Vielzahl von Führungskräften in allen Geschäftsbereichen wie IT, Betrieb und Cybersicherheit zusammen.

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der maschinelles Lernen und neuronale Netze einsetzt, um Computern und Systemen beizubringen, aussagekräftige Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben abzuleiten – und Empfehlungen auszusprechen oder Maßnahmen zu ergreifen, wenn Fehler oder Probleme erkannt werden.

FinOps (oder Cloud FinOps), eine Wortkreuzung von Finanzen und DevOps, ist eine sich weiterentwickelnde Disziplin und kulturelle Praxis des Cloud-Finanzmanagements, die darauf abzielt, den Geschäftswert in Hybrid- und Multicloud-Umgebungen zu maximieren.

Grüne oder nachhaltige IT legt den Schwerpunkt auf die Schaffung und den Betrieb effizienterer, umweltfreundlicherer Rechenzentren. Unternehmen können die Automatisierung bei der Beschaffung von Ressourcen nutzen, um die Systemleistung mit der effizientesten Nutzung von Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen proaktiv sicherzustellen. Dies hilft Unternehmen, verschwendete Ausgaben und verschwendete Energie zu vermeiden, die typischerweise in überversorgten Umgebungen auftreten.

Hyperautomation ist ein Ansatz, bei dem mehrere Technologien und Tools zusammengeführt werden, um die Automatisierung in den umfassendsten Geschäfts- und IT-Prozessen, Umgebungen und Workflows effizient durchzuführen.

Low-Code und No-Code beziehen sich auf Workflow-Software, die minimale (Low-Code) oder No-Code erfordert, die es nicht-technischen Fachleuten ermöglicht, Prozesse durch die Verwendung von visuellen Designern oder der Verarbeitung natürlicher Sprache zu automatisieren.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und der Informatik, der auf der Grundlage von Daten und Algorithmen den menschlichen Lernprozess imitiert und dabei seine Genauigkeit schrittweise verbessert. Bei der IT-Automatisierung wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Anomalien zu erkennen, Prozesse umzuleiten, neue Prozesse auszulösen und Handlungsempfehlungen zu geben.

Natural Language Processing (NLP) kombiniert Computerlinguistik – regelbasierte Modellierung der menschlichen Sprache – mit statistischen und maschinellen Lernmodellen, damit Computer und digitale Geräte Text und Sprache erkennen, verstehen und generieren können. Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird in modernen Chatbots häufig verwendet, um sie dabei zu unterstützen, Benutzerfragen zu interpretieren und Antworten darauf zu automatisieren.