Automatisierung ist ein Begriff für Technologie mit minimalem Benutzereingriff. Dazu gehören Geschäftsprozessautomation (business process automation, BPA), IT-Automatisierung, persönliche Anwendungen wie Homepage-Automation und mehr.
Die Automatisierung übernimmt einfache, rudimentäre Aufgaben und automatisiert diese. Auf dieser Stufe der Automatisierung werden Arbeitsabläufe digitalisiert, indem Routineaufgaben rationalisiert werden, wie die Verwendung eines gemeinsamen Messaging-Systems anstelle von Informationen in voneinander getrennten Silos. Geschäftsprozessmanagement (BPM) und Robotic Process Automation (RPA) sind Arten der einfachen Automatisierung.
Die Prozessautomation verwaltet Geschäftsprozesse im Sinne von Einheitlichkeit und Transparenz. Sie wird typischerweise von dedizierter Software und Business Apps gehandhabt. Der Einsatz von Prozessautomation kann Produktivität und Effizienz in Ihrem Unternehmen steigern. Es kann auch neue Einblicke in geschäftliche Herausforderungen liefern und Lösungen vorschlagen. Process Mining und Workflowautomation sind Formen der Prozessautomation.
Bei der Integrationsautomatisierung können Maschinen menschliche Aufgaben nachahmen und die Aktionen wiederholen nachdem Menschen die Regeln für die Maschine definiert haben. Ein Beispiel sind „Digital Worker ." In den letzten Jahren wurden Digital Worker als Softwareroboter definiert, die darauf trainiert sind, mit Menschen zur Erledigung bestimmter Aufgaben zusammenzuarbeiten. Sie haben bestimmte Kenntnisprofile und können für die Arbeit in Teams „angestellt" werden.
KI-Automatisierung stellt das Höchstmaß an Komplexität bei der Automatisierung dar. Durch Hinzufügen von KI können Maschinen „lernen" und Entscheidungen auf Grundlage in Vergangenheit erlebter Situationen und deren Analysen treffen. Im Kundenservicebereich können virtuelle Assistenten beispielsweise Kosten abbauen und dabei sowohl Kunden als auch menschlichen Mitarbeitenden neue Möglichkeiten eröffnen, um ein optimales Kundenserviceerlebnis zu schaffen.
Die Verwendung eines sich wiederholenden Satzes von Prozessen kann die IT-Produktivität und -Effizienz erhöhen und menschliche Fehler reduzieren.
Content-Management-Lösungen erfassen, speichern, aktivieren, analysieren und automatisieren Geschäftsinhalte
Dokumentberarbeitungslösungen kombinieren künstliche Intelligenz und Deep Learning um die Verarbeitung von Geschäftsdokumenten zu rationalisieren.
Dokumentmanagementlösungen erfassen, protokollieren und speichern Informationen aus digitalen Dokumenten.
Decision Management-Lösungen modellieren, verwalten und automatisieren geschäftliche Entscheidungen mithilfe des maschinellen Lernens.
Prozesszuordnungslösungen können Betriebsabläufe verbessern, indem Sie Engpässe erkennen und die organisationsübergreifende Zusammenarbeit unterstützen.
Die moderne Epoche der Workflowautomation begann 2005 mit der Einführung von BPM. Mit dem Release von Siri von Apple im Jahr 2011 ging der Trend weg von physisch Robotern und hin zu Automatisierungssoftware .
Maschinelles Lernen löst neue Prozesse aus, leitet laufende
Prozesse und gibt Handlungsempfehlungen ab.
Hyperautomatisierung ist die Verschmelzung von maschinellem Lernen, Software und
Automatisierungstools, um die größtmögliche Anzahl von Automatisierungsprozessen zu erzielen.
KI-Systeme werden in der Lage sein, Roboterkonfigurationen zu automatisieren und
Vorhersage- und Wahrscheinlichkeitsverarbeitung einsetzen können, um zu lernen und zu interagieren.
Roboter werden mehrere Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und
autonom arbeiten, einschließlich Eigendiagnose und Selbstwartung.
Workflow- Software, die nur minimale oder überhaupt keine Codierung erfordert, wird zur Priorität,
um dem Unternehmen als Ganzes Zugriff auf Prozessautomatisierung zu ermöglichen.
Automatisierung umfasst alle Aktivitäten, sowohl alltägliche als auch
geschäftskritische. Bei der einfachen Automatisierung wird die Ausführung
einer wiederholt anfallenden Tätigkeit programmiert, damit sie nicht von menschlichen Arbeitskräften erledigt werden muss.
KI wird mit Logik und Regeln programmiert, um die menschliche Entscheidungsfindung nachzuahmen. KI
kann verwendet werden, um Sicherheitsrisiken wie Änderungen im Benutzerverhalten oder
erhöhte Datenübertragungen zu erkennen.
Maschinelles Lernen nutzt Daten und Erfahrungen, um ohne zusätzliche Programmierung zu lernen. Es bietet mit jedem neuen Datensatz weiter fortgeschrittene und besser fundierte Erkenntnisse.
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