Der bereits weitverbreitete Einsatz von RPA ermöglicht die effiziente Prozessautomation in unterschiedlichsten Bereichen. Aber auch der oftmals als Wunderwaffe bezeichnete Ansatz stösst aktuell an seine technologischen Grenzen. Doch mit Hilfe der aufstrebenden Technologien aus dem Gebiet der AI wird sich dies schon bald ändern.
Wer sich im Bereich Prozessautomation umhört, kommt schon seit Längerem nicht mehr um den Begriff Robotic Process Automation (RPA) herum. Dabei handelt es sich nicht um eine neue Technologie, sondern um einen effizienten Ansatz, bei dem repetitive und regelbasierte Prozesse mit Hilfe bereits etablierten Technologien automatisiert und abgearbeitet werden. Diese Vernetzung unterschiedlichster Technologien ermöglichte einen bemerkenswerten Vorstoss im Bereich der Prozessautomation. Doch das Potential von RPA ist noch lange nicht ausgeschöpft. Denn ein weiterer Ansatz, welcher bereits in aller Munde ist und eine rasante Entwicklung zurücklegte, schaltet sich ein. Die Rede ist von Artificial Intelligence (AI).
Bereits heute investieren einige Anbieter in die Kombination aus RPA und AI. Unter dem Namen Intelligent Process Automation (IPA) nähert man sich langsam dem nächsten grossen Meilenstein in der Prozessautomation. Noch sind derartige intelligente Roboter eher selten anzutreffen, dessen Potential ist aber enorm. Ein Zusammenspiel von RPA mit AI weitet den Einsatz der Prozessautomation auf unzählige neue und komplexe Prozesse aus.
Wo stösst RPA an seine Grenzen?
RPA wird heute bereits in diversen Bereichen erfolgreich eingesetzt. So zum Beispiel im Finanzwesen, im Kundenservice, in der Beschaffung oder auch in der IT. Dabei greifen sogenannte Softwareroboter direkt über die grafische Benutzeroberfläche zu und versuchen das Verhalten des Menschen zu imitieren. Sie lesen und verstehen die im UI (User Interface) angezeigten Daten und imitieren durch Steuern von Maus und Tastatur weitmöglichst den Menschen. Dies ermöglicht Automatisierungen, welche Applikationen übergreifend und komplett unabhängig von Schnittstellen realisiert werden können.
Für die Automatisierung durch RPA eignen sich vor allem regelmässige, arbeitsintensive Prozesse mit hohem manuellem Anteil. So einfach es klingt, ist es aber dann doch nicht. Denn auch RPA kennt Grenzen. So müssen die Prozesse einige Vorgaben erfüllen, dass sie mit RPA automatisiert werden können. Zwei Einschränkungen, welche oftmals bei der Automation einen Strich durch die Rechnung machen sind Folgende.
- Der Prozess muss auf strukturierten Eingangsdaten basieren.
- Der Prozess muss regelbasierte Entscheidungen unterstützten.
Genau an diesem Punkt kommen nun die neuen Technologien aus dem Bereich AI ins Spiel. Denn diese ermöglichen es die technologischen Grenzen zu überschreiten.
Wie kann AI den Ansatz von RPA erweitern?
Ziel von AI ist es das menschliche Entscheidungsverhalten durch unterschiedlichste Algorithmen zu imitieren. Einfach gesagt, mit AI gelingt es einem Computer anspruchsvolle Probleme zu lösen, welche eigentlich die Intelligenz eines Menschen benötigen. Weiter soll dies möglichst autonome Systeme ermöglichen, welche dynamisch auf unterschiedlichste Situationen reagieren können. Doch was bedeutet dies nun konkret für das Potential von RPA?
Die Verarbeitung von unstrukturierten Eingangsdaten wird möglich:
Bei einem Zusammenspiel der beiden Ansätze kann die Technologie Natural Language Processing (NLP) eingesetzt werden. Dies ermöglicht es dem System durch Menschen erzeugte Texte zu verstehen. Die relevanten Daten werden extrahiert, auch wenn die Texte in Freiformsprache geschrieben sind. So wäre der Einsatz von RPA zum Beispiel auch beim Auslesen eines durch einen Menschen verfassten E-Mails möglich.
Nicht regelbasierte Prozesse können neu verarbeitet werden:
Weiter ermöglicht die Kombination auch die Automatisierung von komplizierteren Prozessen. Mit Hilfe von Machine Learning (ML) können Entscheidungen auf Basis von komplexen Modellen gemacht werden. Mit diesem Ansatz können Unmengen von Variablen miteinbezogen werden. Mit Hilfe von individuellem Einfluss und Gewichtung ermöglicht es dem System Entscheidungen auf dem Niveau eines Menschen zu treffen.
Weitere Einsatzgebiete werden in folgendem Video an einem konkreten Beispiel vereinfacht thematisiert.
Aktuell kann zwar nur darüber spekuliert werden, ob und wie sich dieser neue Ansatz in Zukunft etablieren wird. Die ersten Schritte wurden aber bereits gemacht und die Zeichen stehen gut. Ob dann die Menschen auch bereit sind ihre Arbeit an die intelligenten Software-Robotern auszulagern, wird sich zeigen.
Noch mehr Informationen gewünscht? – Dann schau mal hier vorbei:
Computerworld.ch – Wie Intelligent Automation Prozesse effizient macht
Bigdata-insider.de – So steigert Intelligent Process Automation die Effizienz
McKinsey.com – IPA: The engine at the core of the next-generation operating model
UiPath.com – IPA: Automation enabled by context-aware robots
