RPA als Fundament für KI-Systeme: Chancen und Herausforderungen

Wie lässt sich das Potenzial von RPA erweitern, um den Übergang zu KI-gesteuerten Systemen zu ermöglichen? Dieser Beitrag beleuchtet erste Chancen und Herausforderungen einer Integration von RPA und anschließender KI-Implementierung.

Was ist RPA und welche Unterschiede bestehen zur KI?

1. Definition und Einsatzbereiche von RPA: RPA bezeichnet Softwarelösungen, die regelbasierte, sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Präferierte Technologien sind Bots, die nach vordefinierten Regeln arbeiten.
2. Grenzen von RPA: Im Gegensatz zur KI ist RPA nicht lernfähig. Es handelt sich um deterministische Systeme, die ausschließlich auf klaren Regeln basieren. Diese Limitierung erschwert die Bewältigung komplexer, dynamischer Prozesse. (Was aber für den Einstieg und ein geschärftes Prozessverständnis schon sehr okay ist!)

II Warum der Übergang von RPA zu KI-Systemen attraktiv ist

RPA bietet einen idealen Einstiegspunkt für die Weiterentwicklung hin zu KI-Systemen, da bereits ein fundiertes Prozessverständnis im Rahmen des Bot-Designs aufgebaut wurde. Nachdem erste Quick Wins durch die Automatisierung erzielt wurden, eröffnet die Integration von KI die Möglichkeit, den Bot mit intelligenten Fähigkeiten zu erweitern und komplexere Herausforderungen zu meistern.

1. Erweiterung der Automatisierungsfähigkeiten durch KI:
   Die Kombination aus RPA und KI – oft als intelligente Prozessautomatisierung (Intelligent Process Automation, IPA) bezeichnet – ermöglicht eine Automatisierung von Prozessen, die nicht strikt regelbasiert sind. Beispiele sind Texterkennung (OCR), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder maschinelles Lernen zur Datenanalyse.
2. Verbesserung von Effizienz und Entscheidungsfindung:
   Durch KI-Integration wird RPA dynamischer: Bots können auf Daten reagieren, Entscheidungen treffen und durch maschinelles Lernen kontinuierlich besser werden.
3. Sicherung von Wettbewerbsvorteilen und verbesserter Robustheit: Unternehmen, die KI in ihre RPA-Infrastrukturen integrieren, berichten von erhöhten Prozessgeschwindigkeiten und einer deutlichen Reduktion von Fehlerquoten.

III Herausforderungen bei der Erweiterung von RPA zu KI-Systemen

• Komplexität: Die KI-Integration erfordert eine Infrastruktur, die auf Datenzugänglichkeit und Rechenleistung ausgelegt ist. Die Skalierbarkeit des RPA Systems ist hier das Stichwort, um mit datenintensiven KI-Prozessen arbeiten zu können.
• Datenqualität und -sicherheit: Mangelhafte oder unstrukturierte Daten werden die Effektivität des Systems untergraben. Gleichzeitig erfordert der Umgang mit sensiblen Daten robuste Sicherheits– und Datenschutzmaßnahmen.
• Fachkräfte: Der Übergang von RPA zu KI-Systemen erfordert Expertise in den Bereichen Datenwissenschaft, KI-Entwicklung und Prozessdesign.
• ROI: Obwohl die langfristigen Vorteile überzeugend sind, stellt die initiale Investition in KI eine echte Herausforderung dar. Der ROI hängt maßgeblich von der Planung und Implementierung und natürlich effizienten Beschaffungs- und Konfigurationsprozessen ab.

IV Wie gelingt der Übergang von RPA zu KI

1. Solide Datenbasis: Zunächst die Datenstrukturen standardisieren und sicherstellen, dass alle relevanten Informationen in geeigneten Formaten vorliegen.
2. Auswahl geeigneter Prozesse: Nicht jeder Prozess ist für die KI-Implementierung geeignet. Es gilt unterstützende Prozesse zu identifizieren, die von dynamischer Entscheidungsfindung oder Prognosemodellen profitieren.
3. Schrittweise Implementierung: Ein iterativer Ansatz mit Pilotprojekten hilft, Risiken zu minimieren und den Übergang schrittweise zu gestalten. Siehe MLOps.
4. Schulung und Change: Eine KI-Einführung wird von einer Welle von Mitarbeiterqualifikationen begleitet. Schulungen und Akzeptanz stehen im Mittelpunkt des Changes (Change Management). Siehe Qualifikation

V Fazit

RPA hat sich als bewährtes Werkzeug etabliert, um repetitive und regelbasierte Aufgaben effizient zu automatisieren. Doch diese Technologie allein stößt schnell an ihre Grenzen, wenn es um die Bewältigung dynamischer oder komplexer Prozesse geht. Hier kommt die KI-Integration ins Spiel: Sie kann die Automatisierung auf ein neues Niveau heben, indem flexible Bots befähigt werden, zu lernen, zu entscheiden und auf Veränderungen zu reagieren. Dieser Fortschritt ist mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Der technologische und organisatorische Aufwand, der mit der Implementierung von KI-Systemen einhergeht, ist nicht zu unterschätzen.

Wichtigste Voraussetzung ist, eine skalierbare Infrastruktur aufzubauen, hochwertige Daten bereitzustellen und die nötigen Kompetenzen einzubinden. Zudem muss der in Aussicht stehende Mehrwert den beträchtlichen Investitionsaufwand rechtfertigen. Die Vision eines intelligenten, selbstlernenden Automatisierungssystems ist zweifellos beeindruckend – doch der Erfolg liegt nicht in der bloßen Einführung neuer Technologien, sondern in einer durchdachten Strategie. Auf bestehendem RPA aufzubauen hilft, denn man verfügt bereits über tiefes Prozessverständnis und kann erste Automatisierungsgewinne erzielen. Nun gilt es, diese Basis auszubauen und punktuell durch KI-Systeme zu unterstützen.

RPA mag ein starker Einstiegspunkt sein, doch ohne eine kritische Auseinandersetzung mit den eigenen Prozessanforderungen und einer sorgfältigen Planung kann der Übergang ins KI-Zeitalter ins Stocken geraten. Die Herausforderung besteht darin, diese Technologie nicht nur einzusetzen, sondern mit einem klaren Fokus auf nachhaltigen Nutzen, realistische Ziele und einer fortlaufenden Optimierung eigener Prozesse zu erweitern.

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