KI-Automatisierung nutzt Technologien rund um künstliche Intelligenz, um komplexe Aufgaben und Prozesse zu automatisieren. Durch den Einsatz dieser Technologien werden Aufgaben, die menschliche Intelligenz erfordern, präziser und einheitlicher ausgeführt.
Das Konzept der Automatisierung hat die Abläufe im Geschäftsbetrieb grundlegend verändert. Während sie früher auf die Fertigung beschränkt war, hat es Automatisierung mittlerweile über die Produktionslinien hinaus geschafft und sich auf jeden Sektor ausgedehnt, um dort Prozesse zu optimieren und menschliche Fehler zu reduzieren.
In jüngster Zeit hat das Aufkommen und die Verbreitung effektiver künstlicher Intelligenz eine neue Ära dieser Evolution eingeleitet. Die Fähigkeit von KI, große Datensätze zu analysieren, kontinuierlich aus Ergebnissen zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen, eröffnet Unternehmen beispiellose Möglichkeiten, den Betrieb zu optimieren, die Effizienz flächendeckend zu steigern und Produkte und Services zu entwickeln, die auf die Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind.
Angesichts der revolutionären Fähigkeiten moderner KI- und Automatisierungslösungen war eine Kombination dieser beiden Technologien zur weiteren Verbesserung der Geschäftsfunktionen praktisch unausweichlich. Durch die Fusion von traditionellen Automatisierungstechnologien und künstlicher Intelligenz automatisieren Unternehmen nicht nur Routineaufgaben, sondern können sich auch besser auf komplexere, strategische Geschäftsaktivitäten konzentrieren.
Obwohl die Begriffe KI und Automatisierung oft synonym verwendet werden, handelt es sich um unterschiedliche Technologien (die sich jedoch sehr gut ergänzen). Unternehmen, die sich mit diesen Tools einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, müssen die Unterschiede zwischen ihnen verstehen.
Automatisierung ist der Einsatz von Technologien zur Ausführung von Aufgaben, die andernfalls beträchtlichen menschlichen Aufwand erfordern würden. Traditionell handelt es sich dabei um repetitive, regelbasierte Aktionen, die einmal programmiert und dann wiederholt ohne Variation ausgeführt werden können. Robotic Process Automation (RPA) ist eine gängige Form der Geschäftsautomatisierung, die grundlegende Aufgaben wie Dateneingabe und Rechnungsverarbeitung übernimmt.
Im Vergleich dazu erstellt KI Systeme zur Ausführung von Aufgaben, die normalerweise nicht nur menschliches Eingreifen erfordern, sondern auch menschliche Intelligenz und Problemlösung. Die Simulation menschlicher Intelligenz durch KI zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, aus Daten zu lernen, sich neuen Situationen anzupassen und auf Grundlage der eigenen Schlussfolgerungen fundierte Entscheidungen zu treffen.
KI-Automatisierung (und das zugehörige Konzept der intelligenten Automatisierung) kombiniert die inhärenten Vorteile beider Bereiche: die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Automatisierung und die Problemlösungsfunktionen der KI. Während RPA beispielsweise den Prozess der Dateneingabe in ein System automatisieren kann, geht die KI einen Schritt weiter, indem sie die Daten analysiert, auf Grundlage dieser Daten Vorhersagen trifft und dann Einblicke generiert, um die menschliche Entscheidungsfindung zu verbessern.
Diese Kombination stellt eine große Chance für Unternehmen dar, viele komplexe Prozesse zu automatisieren, die Anpassungsfähigkeit und Lernen erfordern – Qualitäten, die bis vor Kurzem nur bei menschlichen Mitarbeitern zu finden waren. Das Ergebnis ist nicht nur mehr Effizienz, sondern auch mehr Innovation, da KI-gestützte Automatisierung Muster und Einblicke erkennen kann, die Menschen möglicherweise übersehen.
So wie KI weltweit zunehmend eingesetzt wird, kann auch intelligente Automatisierung in praktisch jeder Branche sinnvolle Veränderungen ermöglichen und für ein noch nie dagewesenes Maß an Produktivität und Innovation sorgen. Während sich diese Technologie in verschiedenen Branchen und Bereichen weiter verbreitet, schafft sie neue Möglichkeiten und öffnet die Tür zu einer neuen Ära der operativen Exzellenz.
In vielen Branchen hat dieser Wandel bereits begonnen. Schauen wir uns einmal die Verbesserungen durch KI-Automatisierung in folgenden Branchen an:
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft ermöglicht KI-Automatisierung genauer abgestimmte landwirtschaftliche Verfahren. Von automatisierten Drohnen, die den Pflanzenzustand überwachen, bis hin zu KI-gestützten Systemen für die Bewässerung und das Schädlingsmanagement – diese Technologien optimieren die Lebensmittelproduktion. Sie steigern den Ertrag und reduzieren gleichzeitig den Bedarf an Eingriffen mit Chemikalien.
Automobilindustrie
Die Automobilindustrie profitiert in Bereichen wie Produktion und Qualitätskontrolle erheblich von KI-Automatisierung. Automatisierte, mit KI ausgestattete Maschinen können Geräteausfälle vorhersagen, die Montagelinie optimieren und die Einhaltung strenger Qualitätsstandards gewährleisten. Darüber hinaus spielt KI eine wichtige Rolle bei der Entwicklung und dem Einsatz autonomer Fahrzeuge.
Finanzbranche
Die KI-Automatisierung im Finanzbereich umfasst den Einsatz von Algorithmen zur Echtzeit-Analyse von Märkten für das Trading. Darüber hinaus können diese Technologien erweitert werden, um Betrugsmuster besser zu erkennen und mehr Kundenserviceanfragen über Chatbots zu bearbeiten, die automatisierte Kundenservice-Prozesse auslösen können.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen wird KI-Automatisierung eingesetzt, um medizinische Daten zu analysieren, medizinische Prozesse zu unterstützen und Patientenversorgungspläne zu personalisieren. Automatisierte Systeme können Patientendaten effektiver und genauer verwalten, während KI-gestützte Diagnosetools bei der Früherkennung von Krankheiten wie Krebs helfen und die Wirksamkeit von Behandlungen verbessern. In den kommenden Jahrzehnten werden KI-gestützte Robotersysteme auch Teilbereiche der Chirurgie übernehmen.
Versicherungen
KI-Automatisierung reduziert die Notwendigkeit, Versicherungstarife manuell zu berechnen. KI-Algorithmen können außerdem Daten schnell analysieren, um Betrugsfälle zu erkennen, Schäden zu bewerten und die Bearbeitung der Schadensfälle zu beschleunigen. So verbessern sie die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz erheblich.
Life Sciences
In den Life Sciences beschleunigt KI-Automatisierung die Arzneimittelforschung und klinische Studien durch die Analyse umfangreicher Datensätze, um potenzielle Arzneimittel zu erkennen und ihre Wirksamkeit vorherzusagen. Diese Technologie beschleunigt nicht nur die Markteinführung neuer Behandlungen, sondern eliminiert auch das Risiko von Fehlern durch genaue Befolgung der Dokumentation bei der Arzneimittelherstellung.
Fertigungsindustrie
Durch intelligente Automatisierung profitiert die Fertigungsindustrie von optimierten Produktionslinien, reduzierten Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung und verbesserter Bestandsverwaltung. Darüber hinaus analysieren KI-Automatisierungssysteme Produktionsdaten, um Maschinenausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, Unterbrechungen zu minimieren und einen kontinuierlichen Produktionsfluss zu gewährleisten.
Marketing und Werbung
KI-Automatisierung in Marketing und Werbung ermöglicht eine personalisierte Kunden-Experience durch Verhaltensanalysen zur Anpassung von Werbung und Produktbotschaften. KI-Automatisierung kann auch mit erstaunlicher Genauigkeit vorhersagen, welche Anzeigen am wahrscheinlichsten zu einer Konversion führen, und so den ROI von Werbebudgets maximieren.
Einzelhandel
Im Einzelhandel kann KI-Automatisierung das Shopping-Erlebnis personalisieren und die Lieferkettenlogistik optimieren. Von KI-gestützten Empfehlungs-Engines bis hin zu automatisierten Bestandsverwaltungssystemen – mit diesen Technologien können Einzelhändler sicherstellen, dass sie das richtige Angebot haben, um die Kundenanforderungen effektiv und effizient zu erfüllen.
Transportwesen
KI-Automatisierung verbessert die Planung und das Flottenmanagement in der Transportbranche. Automatisierte Routenplanungssysteme optimieren Lieferpfade und -zeitpläne, reduzieren den Kraftstoffverbrauch und verkürzen Lieferzeiten.
KI-Automatisierung kombiniert verschiedene Technologien zu Systemen, die nicht nur Aufgaben automatisieren, sondern dabei auch lernen, die Prozesse effizienter zu gestalten. In diesen Prozessen spielt jedes Element eine wichtige Rolle: von der Datenverarbeitung bis zur Entscheidungsfindung und darüber hinaus.
Zu den wichtigsten Elementen der intelligenten Automatisierung gehören:
ML-Algorithmen
ML-Algorithmen (Maschinelles Lernen) sind von grundlegender Bedeutung für die intelligente Automatisierung: Mit ihnen können Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen. Diese Algorithmen passen sich im Laufe der Zeit an und verbessern ihre Genauigkeit und Effizienz, je mehr Informationen sie verarbeiten. Sie sind in allen Branchen von entscheidender Bedeutung und führen Aufgaben aus, die von der Vorhersage des Kundenverhaltens bis hin zur Betrugserkennung reichen.
Geschäftsprozessmanagement/Intelligente Prozessorchestrierung
Geschäftsprozessmanagement (Business Process Management, BPM) und intelligente Prozessorchestrierung gehen über die Automatisierung einfacher Aufgaben hinaus. Hierbei werden automatisierte Workflows optimiert und koordiniert. Sie tragen dazu bei, dass Geschäftsprozesse in der optimalen Reihenfolge ausgeführt werden. Verschiedene automatisierte Aufgaben werden in zusammenhängende, optimierte Abläufe integriert, die auf die Unternehmensziele und -strategien abgestimmt sind.
Robotic Process Automation
Wie bereits erwähnt, wird RPA verwendet, um repetitive, regelbasierte Aufgaben zu automatisieren, die früher menschliches Eingreifen erforderten. Indem RPA Routineaufgaben übernimmt, gibt es KI (und Menschen) die Möglichkeit, sich auf komplexere und anspruchsvollere Aktionen zu konzentrieren.
Computer Vision
Computer Vision-Technologie ermöglicht Maschinen die Interpretation visueller Daten und eine darauf gestützte Entscheidungsfindung. Mithilfe von Bild- und Objekterkennungstechniken wird Computer Vision in verschiedenen Szenarien eingesetzt, z. B. für die Qualitätskontrolle in der Fertigung. Dabei kann die Technologie Fehler in Produkten schneller und zuverlässiger erkennen als das menschliche Auge.
Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, sodass Chatbots und virtuelle Assistenten auf natürliche Weise mit Anwendern interagieren können. NLP hilft bei der Automatisierung von Kundenservice-Aufgaben, bei Stimmungsanalysen in Social Media-Beiträgen und bei der Extraktion nützlicher Informationen aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten.
Erweiterte Analytik
Erweiterte Analytik beinhaltet die Anwendung ausgeklügelter Analysetechniken und -tools für die Verarbeitung und Synthese komplexer Datensätze, die über die herkömmliche Datenanalyse hinausgehen. Dieser Bereich verwendet verschiedene Techniken, unter anderem prädiktive, präskriptive, deskriptive und diagnostische Analysen. Wie maschinelles Lernen entwickelt sich auch die erweiterte Analytik weiter, je mehr Informationen sie verarbeitet.
KI-Automatisierung wird zu einer transformativen Kraft in allen Branchen. Hierbei bringt sie jedoch auch einige Herausforderungen mit sich, die Unternehmen meistern müssen. Diese Herausforderungen sind auf das komplexe Zusammenspiel zwischen technologischen Aspekten, menschlichen Faktoren und regulatorischen Umgebungen zurückzuführen. Um die Vorteile der KI-Automatisierung zu maximieren, müssen Unternehmen diese Herausforderungen effektiv angehen.
Eine der wichtigsten Herausforderungen der KI-Automatisierung ist die Gewährleistung des Datenschutzes. Wenn Systeme intelligenter und vernetzter werden, benötigen sie auch umfassenderen Zugriff auf sensible Daten. Leider erhöht dies das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff. Unternehmen können diese Risiken begrenzen, indem sie umfassende Cybersicherheitsmaßnahmen implementieren, z. B. Datenverschlüsselung, regelmäßige Sicherheitsaudits, Zero-Trust-Sicherheitsmodelle usw. Auch die Aufklärung der Mitarbeiter über Phishing und andere Cyberbedrohungen kann dazu beitragen, das Cybersicherheits-Framework eines Unternehmens zu stärken.
Die KI-Automatisierung kann sich auf den Arbeitsmarkt auswirken, da bestimmte Arbeitsplätze transformiert werden oder wegfallen. Dieses Problem können Unternehmen bewältigen, indem sie in Umschulungs- und Weiterbildungsprogramme investieren, um Mitarbeiter beim Übergang in neue Rollen zu unterstützen, die KI-Technologien unterstützen und ergänzen. Gleichzeitig kann die Förderung einer Unternehmenskultur, die kontinuierliches Lernen und Anpassen wertschätzt, den Übergang erleichtern und den Widerstand der Mitarbeiter verringern.
Die Transparenz von KI-Entscheidungsprozessen ist ein wichtiges Thema. In komplexen KI-Systemen gibt es ein Konzept, das als „Blackbox“ bezeichnet wird. Es steht für die mangelnde Klarheit darüber, wie die KI Entscheidungen trifft. Um diesem Problem entgegenzuwirken, können Unternehmen Prinzipien für den ethischen Einsatz von KI einführen, zu denen auch die Entwicklung von Systemen gehört, die erklärbar sind und geprüft werden können. Wenn Unternehmen Stakeholder in Diskussionen über den ethischen Einsatz von KI einbinden und sicherstellen, dass die KI-Systeme so transparent wie möglich sind, gewinnen sie damit Vertrauen und fördern verantwortliches Handeln.
Die Integration von KI-Automatisierung in bestehende Systeme bringt erhebliche technische und betriebliche Herausforderungen mit sich. Die bestehenden Systeme sind oft komplex und erfordern eine sorgfältige Planung und Ausführung, um die nötige Kompatibilität mit intelligenten Automatisierungslösungen zu gewährleisten. Unternehmen können diese Hürden mit modularen Integrationsansätzen überwinden, bei denen KI-Systeme schrittweise implementiert werden. Darüber hinaus kann die Zusammenarbeit mit erfahrenen IT Service Providern das erforderliche Fachwissen für eine reibungslose Integration gewährleisten.
KI ist eine relativ neue Technologie, und Behörden arbeiten intensiv daran, sie zu regulieren. Unternehmen müssen sich über neue Vorschriften informieren, um die Compliance zu gewährleisten und rechtliche Strafen zu vermeiden. Die Implementierung eines agilen Systems für das Compliance-Management ist dabei entscheidend. Es muss sich an Veränderungen in der Rechtslandschaft anpassen lassen. Darüber hinaus können regelmäßige Schulungen und Updates für Rechts- und Compliance-Teams sicherstellen, dass das Unternehmen neuen Gesetzen stets einen Schritt voraus ist.
KI-Automatisierung bringt nicht nur Herausforderungen mit sich, sondern bietet Unternehmen, die sie erfolgreich implementieren, auch enorme Chancen. Intelligente Automatisierung kann folgende Vorteile haben:
KI-Automatisierung steigert die Produktivität erheblich, indem sie verschiedene Aufgaben automatisiert: von einfachen Routineaufgaben bis hin zu aufwändigeren, komplexeren Abläufen. Dieser Wandel beschleunigt Workflows und hilft, den Einsatz der Personalressourcen zu optimieren, da sich die Mitarbeiter auf andere Bereiche konzentrieren können, die eine größere Wirkung erzielen.
Mit KI-gestützten Automatisierungssystemen Unternehmen die Kunden-Experience personalisieren – durch gezielte Kommunikation, Empfehlungen und Supportleistungen. KI-gestützte Chatbots stellen rund um die Uhr sofortigen Kundenservice bereit. Anfragen und Probleme werden schneller bearbeitet und gelöst als mit herkömmlichen Methoden. Außerdem verbessert KI-Automatisierung die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung (Mean Time to Resolution, MTTR) im Kundensupport und beschleunigt die Markteinführung hochwertiger Produkte.
KI-Automatisierung fördert eine schnelle Entscheidungsfindung, da große Datenmengen deutlich schneller verarbeitet und analysiert werden, als es für Menschen möglich wäre. Mit fortschrittlichen Analytics und maschinellem Lernen kann KI Trends erkennen, Ergebnisse vorhersagen und verwertbare Einblicke vorschlagen. So beschleunigt sie den Entscheidungsprozess und steigert die geschäftliche Agilität.
Durch die Automatisierung von Routineaufgaben minimiert KI unnötige Ausgaben und verbessert die Ressourcenzuteilung. Das kann zu erheblichen Einsparungen führen, insbesondere in arbeitsintensiven Branchen.
KI-Systeme reduzieren menschliche Fehler, indem sie Aufgaben immer einheitlich ausführen – nach genau den Standards, die bei der Programmierung festgelegt wurden. Diese verbesserte Genauigkeit ist besonders in Bereichen wie Datenverarbeitung von Vorteil, in denen Präzision entscheidend ist. Höhere Genauigkeit führt zu einer besseren Qualitätskontrolle, einer geringeren Zahl von Nachbesserungen und einer zuverlässigeren Einhaltung von Branchenstandards und -vorschriften.
Da KI-Systeme immer größere Arbeitsvolumen mit beständiger Qualität bewältigen, können Unternehmen ihren Betrieb skalieren, ohne dass die Arbeitskosten oder der sonstige Ressourcenverbrauch proportional steigen. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für Unternehmen, die ihre Marktpräsenz erweitern oder sich an saisonale Anforderungen anpassen möchten, ohne die Servicequalität oder die betriebliche Effizienz zu beeinträchtigen.
KI-Automatisierungsprozesse gründen sich auf sieben wichtige Schritte, die alle entscheidend sind, um KI-gestützte Lösungen zu entwickeln und auszuführen. Hier eine Beschreibung der einzelnen KI-Automatisierungsschritte:
1. Datenerfassung
Die erste Aufgabe bei der KI-Automatisierung besteht darin, relevante Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Sie können aus Datenbanken, Sensoren, sozialen Netzwerken, Kundenforen oder digitalen Interaktionen stammen, die wertvolle Einblicke liefern. Je mehr Daten einbezogen werden, desto effektiver ist das anschließende Training.
2. Datenaufbereitung
Die gesammelten Daten müssen so aufbereitet werden, dass das KI-Modell sie für das Training und für Analysen verwenden kann. Bei der Aufbereitung werden die Daten bereinigt, indem Ausreißer und Abweichungen entfernt und die Daten richtig formatiert werden, um die Kompatibilität mit KI-Tools zu gewährleisten.
3. Modelltraining
Wenn die Daten aufbereitet wurden, kann das Modell mithilfe von ML-Algorithmen (Maschinelles Lernen) trainiert werden. Diese Algorithmen lernen aus den sauberen, kommentierten Daten, Muster, Beziehungen und potenzielle Anomalien zu erkennen. Technologien wie NLP und Deep Learning sind in dieser Phase von entscheidender Bedeutung. Sie unterstützen die Textanalyse und sorgen dafür, dass das Modell die gelernten Muster auf künftige Datenanalysen anwenden kann.
4. Datenverarbeitung
Das trainierte Modell kann jetzt auf neue Datensätze angewendet werden, um Aufgaben wie Social Listening, die Analyse von Kundenfeedback oder auch die Erkennung von Anomalien auszuführen.
5. Kontinuierliches Lernen
KI-Systeme sind darauf ausgelegt, kontinuierlich dazuzulernen und sich anzupassen. Während das Modell neue Daten verarbeitet, aktualisiert es sein Verständnis und verfeinert seine Vorhersagen und Abläufe anhand der neuesten Informationen.
6. Bereitstellung
Sobald das Modell trainiert und getestet wurde, kann es in der tatsächlichen Geschäftsumgebung bereitgestellt werden. Die Bereitstellung umfasst die Integration des KI-Modells in bestehende Systeme und Automatisierungen, wo es mit der Automatisierung von Geschäftsprozessen beginnen kann.
7. Kontinuierliche Überwachung und Wartung
Der letzte Schritt im KI-Automatisierungsprozess ist die kontinuierliche Überwachung und Wartung. Durch regelmäßige Überprüfung der Systemleistung und die erforderlichen Anpassungen wird gewährleistet, dass das Modell auch weiterhin optimal funktioniert.
Zwar gibt es viele Gründe, optimistisch in die Zukunft zu blicken, was Verbesserungen der Arbeitsplätze in verschiedenen Branchen durch KI-Automatisierung betrifft. Doch es gehört auch zur Wahrheit, dass diese innovative Technologie die Zukunft der Arbeitswelt wohl in vielerlei Hinsicht vollständig umkrempeln wird.
In den kommenden Jahren werden sich Menschen eher auf Aufgaben konzentrieren, die große Kreativität und emotionale Intelligenz erfordern, während KI-Automatisierung immer mehr die alltäglichen Aufgaben übernehmen wird. Da viele Routineaufgaben automatisiert werden, verändern sich die meisten Stellen: Manche Rollen fallen weg, andere entwickeln sich weiter, um mehr intelligente Automatisierung zu integrieren. Gleichzeitig werden neue Arten von Rollen entstehen, die Automatisierungslösungen und die mit ihnen verbundenen neuen Fähigkeiten unterstützen.
Wie bei jeder technologischen Revolution werden die Arbeitskräfte weiterhin von zentraler Bedeutung für den Erfolg sein. Allerdings müssen viele der derzeit Beschäftigten kontinuierliches Lernen priorisieren, wenn sie auf dem Arbeitsmarkt von morgen relevant bleiben wollen.
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