Die Welt ist digital geworden und Automatisierung stellt inzwischen einen wichtigen Erfolgsfaktor dar. Quer durch alle Branchen nutzen Unternehmen robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA), um Geschäftsprozesse wie Schadenbearbeitung, Rechnungsverarbeitung, Mitarbeiter-Onboarding, Support-Center, Kontenabstimmung, Patienten-Outreach und viele andere zu automatisieren. Mit diesen automatisierten Diensten sind Unternehmen in der Lage, ihren Nutzern eine Betreuung rund um die Uhr mit beispielloser Genauigkeit und Zuverlässigkeit anzubieten.

Um mit den Anforderungen von Unternehmen und Kunden Schritt zu halten, muss sich die Automatisierung weiterentwickeln und um eine neue Kategorie von Produkten erweitert werden, die „mitdenken und lernen“. Die nächste Phase der digitalen Transformation wird angeführt von einer Digital Workforce, die künstliche Intelligenz (KI) und kognitive Automatisierung miteinander verbindet – gemischt mit dem richtigen Maß an menschlicher Interaktion. Diese nächste Generation der Automatisierung greift besondere Herausforderungen in jedem vertikalen Markt und jeder Branche auf.

Ein kritischer Erfolgsfaktor für jedes Unternehmen, das eine digitale Transformation durchläuft, wird darin bestehen, zu wissen, wann die Kombination aus KI (maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung (= Natural Language Processing, NLP), Kognition, Datenmodellierung) und RPA einen Nutzen bringt. Hier ein paar Beispiele:

1. Datensynthese: Heute stammen Daten aus verschiedenen Quellen und liegen in strukturierter und unstrukturierter Form vor. Die Extraktion wichtiger Daten mittels KI und die Verwendung dieser extrahierten Daten als Eingangsparameter für RPA ist ein kritischer Schritt in diesem Prozess, damit ein reibungsloser Informationsfluss mit richtigen Daten entsteht.
2. Verstehen von Zusammenhängen: Ein wichtiger Schritt bei voll automatisierten Abläufen lautet, die richtigen Anweisungen oder Absichten zu verstehen. Angewandte Kognition hat hier die Aufgabe, RPA bei der Entscheidungen über die richtigen nächsten Schritte auf Grundlage dessen, was ein Nutzer erreichen möchte, zu unterstützen. Die Nutzung von NLP, um die Informationen in einer E-Mail zu „lesen“ und zu „verstehen“, kann bei der Weiterleitung oder Prozessauswahl helfen.
3. Prädiktive Modellierung: Neben der Extraktion von Daten und dem Verständnis der dahinter stehenden Absicht kann KI auch dazu verwendet werden, um Prognosen zu treffen und Ergebnisse vorherzusagen. Der Einsatz von maschinellem Lernen (ML) zum richtigen Zeitpunkt während der Prozessautomatisierung ermöglicht eine Entscheidungsmodellierung, die die beste Vorgehensweise empfiehlt. Beispielsweise können Banken mithilfe von ML-Modellen das Auftreten von Betrug vorhersagen.

Laut IDC werden die weltweiten Ausgaben für Systeme mit kognitiver/künstlicher Intelligenz (KI) bis 2021 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 50,1 % auf über 57 Mrd. USD ansteigen. Da KI und kognitive Automatisierung immer weiter auf dem Vormarsch sind, müssen Unternehmen entscheiden, wie sie kognitive Automatisierung anwenden, um die Einführung zu verbessern und den gewünschten ROI zu erzielen.

Lesen Sie in unseren nächsten Blogs mehr über diese neue Art der intelligenten Digital Workforce und wie sie sich auf die verschiedenen Branchen auswirkt. Außerdem erfahren Sie, was Sie tun können, um bei einer echten digitalen Unternehmenstransformation ganz vorne mit dabei zu sein.