AI-Automation: Neue Wege zu Kosteneinsparungen, Innovation und Wettbewerbsvorteilen beschreiten

Bei der AI-Automation wird künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um sich wiederholende Aufgaben in betrieblichen Abläufen zu automatisieren und so mit KI für eine Effizienzsteigerung und verbesserte Produktivität zu sorgen. Dadurch werden nicht nur Routineaufgaben innerhalb der Kerngeschäftsprozesse optimiert, sondern die Unternehmen können auch ihr Wachstum effizient skalieren, indem sie eine breite Palette digitaler Tools wie Prozessautomatisierung durch KI, APIs und Software-Roboter integrieren.

Diese Art der Automatisierungsorchestrierung beschränkt sich jedoch nicht nur auf die technische Integration, sondern bedeutet auch die Schaffung eines gemischten Autonomieszenarios, in dem sich Technologie, Daten und menschliche Mitarbeiter gegenseitig ergänzen, um die Geschäftsergebnisse zu optimieren. Darüber hinaus bedeutet dies, dass intelligente Algorithmen und maschinelles Lernen nahtlos in Routineabläufe integriert werden, wodurch die Arbeitsabläufe in der gesamten Wertschöpfungskette des Unternehmens grundlegend verändert werden.

Mithilfe von maschinellem Lernen repliziert KI kognitive Prozesse, passt sich an und verbessert sich im Laufe der Zeit. Hier kommt die AI-Automation ins Spiel, die Arbeitsabläufe mit fortschrittlichen kognitiven Fähigkeiten ausstattet. Die herkömmliche Automatisierung führt vordefinierte Aufgaben effizient aus, während die Hyperautomation mit AI es Maschinen ermöglicht, selbstständig zu denken, zu lernen und Entscheidungen zu treffen (unter menschlicher Aufsicht).

Überblick über gemischt-autonome AI-Automation.

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Die AI-Automation wirkt sich bereits auf eine Vielzahl von Branchen aus, transformiert Geschäftsprozesse, verändert die Art der Arbeit und legt den Grundstein für eine erhebliche Beschleunigung der Unternehmensproduktivität. Eine Studie von Deloitte hat kürzlich ergeben, dass mehr als 50 % der Unternehmen den Einsatz von KI- und Automatisierungstechnologien bis 2023 planen. Darüber hinaus wird erwartet, dass der Umsatz mit KI-Software bis 2027 auf 307 Milliarden US-Dollar ansteigen wird, was den Kampf um neue Wege zu Innovation, KI-Effizienzsteigerung und Wettbewerbsvorteilen verdeutlicht.

Nachdem wir die transformativen Auswirkungen der AI-Automation auf Branchen und Geschäftsabläufe festgestellt haben, wollen wir uns nun mit ihren Kernkomponenten befassen. In den folgenden Abschnitten wird Folgendes untersucht:

• Die vier Elemente der AI-Automation.

• Wie sie Produktivität auf höchstem Niveau schafft.

• Tipps, um diese Produktivität in Ihren eigenen Prozessen zu verwirklichen.

• Die Vorteile, die Sie durch den Einsatz von Automatisierung in der KI erzielen können.

• Trends, die Sie bei der AI-Automation beachten sollten.

Los geht's!

Überblick zur AI-Automation.

Die Nutzung der Geschwindigkeit, Leistung und Skalierbarkeit der AI-Automation ermöglicht es großen Unternehmen, sich stärker auf wertschöpfende Arbeit zu konzentrieren, indem sie Routineaufgaben intelligenten Maschinen und Software anvertrauen. Prozessautomatisierung mit KI rationalisiert beispielsweise die Klassifizierung, Weiterleitung und Filterung von Dokumenten für Bestellungen, E-Mails, Rechnungen usw. und stellt sicher, dass Dokumente und Informationen in einem Bruchteil der Zeit, die ein Mensch benötigen würde, an die richtigen Personen oder Teams weitergeleitet werden.

Plattformen zur Prozessautomatisierung mit KI sind für Unternehmen, die der Innovationskurve voraus sein wollen, ein Muss. Diese Plattformen bieten die Geschwindigkeit und Flexibilität der Low-Code-Anwendungsentwicklung und nutzen die transformative Kraft der KI, um die komplexen Herausforderungen datenintensiver Branchen wie Banken und Finanzdienstleistungen zu bewältigen. Ein Beispiel:

Prädiktive KI: Eine der wichtigsten Anwendungen der AI-Automation im Finanzsektor ist die prädiktive KI, die fortschrittliche Algorithmen nutzt, um Marktdaten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse für Anlageentscheidungen zu gewinnen. Durch die Erkennung von Mustern und Trends in historischen Daten ermöglicht die prädiktive KI den Finanzinstituten, Anlageempfehlungen zu geben oder Investitionen auf der Grundlage von prognostizierten Marktentwicklungen selbstständig zu verwalten. Diese Fähigkeit von KI sorgt nicht nur für eine Effiziensteigerung innerhalb der Anlagestrategien, sondern versetzt die Institutionen auch in die Lage, aufkommende Chancen in einem dynamischen Marktumfeld zu nutzen.

KI zur Erkennung von Anomalien: Angesichts der Zunahme von raffiniertem Finanzbetrug ist die KI zur Erkennung von Anomalien ein wichtiges Instrument für Banken und Finanzinstitute, um ihre Geschäfte zu schützen. Diese Art der KI nutzt Techniken des maschinellen Lernens, um Abweichungen von normalen Mustern in Transaktionsdaten zu erkennen und verdächtige Aktivitäten wie Geldwäsche und Betrug frühzeitig zu erkennen. Die KI zur Erkennung von Anomalien dient als Warnsystem und signalisiert, wann eine menschliche Aufsicht erforderlich ist, und verbessert so die Wirksamkeit der Geldwäsche- und Betrugsbekämpfung und stärkt die Integrität der Finanzsysteme.

AI-Automation zur Klassifizierung: Kundensegmentierung und Risikobewertung sind für Banken von zentraler Bedeutung, um ihre Dienstleistungen anzupassen und Kreditportfolios effizient zu verwalten. AI-Automation zur Klassifizierung nutzt ausgefeilte Algorithmen, um Kundendaten zu analysieren und Personen auf der Grundlage ihrer Transaktionshistorie, ihrer Vorlieben und Verhaltensmuster in verschiedene Segmente einzuteilen. Darüber hinaus hilft die KI den Banken bei der Bewertung von Kreditanträgen und der Risikoeinstufung, indem sie Faktoren wie Kredithistorie, Einkommenshöhe und Schulden-Einkommens-Verhältnis bewertet.

KI und ML-Modelle klassifizieren Dokumente und extrahieren Daten aus ihnen.

Die besten AI-Automation-Plattformen verwenden modernste große Sprachmodelle (LLMs), um Benutzerinteraktionen umzuwandeln. Führende Plattformen bieten beispielsweise Plug-ins an, mit denen über Chatbots schnell Antworten in natürlicher Sprache generiert werden können, was die Kundenbindung erhöht und die Belastung der Kundenservice-Mitarbeiter verringert.

[ Erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen generativer KI und großen Sprachmodellen. ]

Wenn Sie tatsächlich die nächste Produktivitätsstufe erreichen wollen, sollten Sie diese drei Tipps beherzigen.

Ein schnelles Wachstum auf der Grundlage eines stückweisen Ansatzes zur AI-Automation führt zu Automatisierungsinseln, die den Sinn der Einführung von Automatisierungstechnologie zunichtemachen. Verfolgen Sie stattdessen einen strategischen Ansatz, um die folgenden Probleme zu vermeiden:

• Höhere IT-Wartungskosten.

• Mangel an qualifizierten Ressourcen für die Verwaltung verschiedener Automatisierungswerkzeuge.

• Komplexe Integrationen zur Verbindung verschiedener Automatisierungstechnologien.

• Technologie-Upgrades, die miteinander in Konflikt stehen.

• Sich überschneidende Instrumente und unausgewogene Governance.

AI-Automation ist entscheidend für die Orchestrierung von Kernprozessen und die Umsetzung von KI-Erkenntnissen im gesamten Unternehmen. Allerdings sind nicht alle Implementierungsstrategien gleich.

Im Gegensatz zu einem Plattformansatz behindert eine isolierte Aufgabenautomatisierung – z. B. durch eine Kombination aus robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA), KI und anderen digitalen Technologien – Ihre Fähigkeit, komplexe Interaktionen über die gesamte Customer und Employee Journey hinweg effektiv zu verwalten. Ein strategischer Ansatz, der durch eine robuste Datenverwaltungsarchitektur wie Data Fabric unterstützt wird, verbessert die Zusammenarbeit zwischen den digitalen Tools in Ihrem Tech-Stack.

KI-Modelle werden anhand riesiger Datenmengen trainiert. Um Ihre Daten für die KI zugänglich zu machen, benötigen Sie jedoch eine starke semantische Schicht (eine einheitliche Stelle, an der Sie Ihre Daten sehen und mit ihnen interagieren können). Ohne eine semantische Schicht (wie eine Data Fabric) werden Sie nicht in der Lage sein, wertvolle KI-Modelle zu erstellen und das Beste aus Ihrer Investition für AI-Automation herauszuholen. Eine Data Fabric ist eine Architekturschicht, die Daten aus dem gesamten Unternehmen zusammenführt und eine verwaltete Datenpipeline zur Versorgung Ihrer KI-Modelle zur Verfügung stellt.

Die Ergebnisse Ihres Modells können dann über Prozessautomatisierung mit KI in komplexe Workflows und Aufzeichnungssysteme integriert werden, um für eine KI-Effizienzsteigerung innerhalb der Betriebsabläufe zu sorgen und nahtlose Kundenerlebnisse zu schaffen. Je mehr Daten Sie einer KI zur Verfügung stellen (und je besser diese Daten sind), desto besser wird die Leistung der KI sein. (Und eine private KI-Strategie sorgt dafür, dass Sie dies sicher tun können.)

Appian bietet mehrere Möglichkeiten zur Nutzung von KI-Funktionen in Ihren Geschäftsanwendungen.

[Erfahren Sie, wie Sie die Vorteile einer durchgängigen Prozessautomatisierung mit KI nutzen können. Laden Sie den Leitfaden zur Prozessautomatisierung mit KI herunter.]

1. Prozessoptimierung mit KI: Die Kombination von KI und Automation optimiert Geschäftsprozesse durch den Einsatz von KI und Technologien des maschinellen Lernens, um das Geschäftsprozessmanagement zu verbessern, Teams auf Unternehmensstrategien abzustimmen und operative Ziele zu erreichen. Dies reicht von der Datenanalyse und der Automatisierung sich wiederholender Prozesse bis hin zur Unterstützung von Teammitgliedern bei der Entscheidungsfindung durch Bereitstellung der richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt. Das übergreifende Ziel ist es, Fehler zu minimieren, die Produktivität zu steigern und eine KI-Effizienzsteigerung in Gang zu bringen.

2. Betriebliche Stabilität: AI-Automation ermöglicht es Ihnen, neue Umstände und Trends vorherzusehen und sich an diese anzupassen. Darüber hinaus vereinfacht die AI-Automation die reibungslose Integration von Spitzentechnologien und ermöglicht es großen Unternehmen, schnell auf die von der KI gelieferten Erkenntnisse zu reagieren und ihre betrieblichen Prozesse anzupassen, um die Herausforderungen von Unsicherheit und Wandel zu bewältigen.

3. Kosteneinsparungen: KI-Anwendungsfälle zahlen sich aus, denn Unternehmen setzen auf AI-Automation , um ihre finanzielle Stabilität zu erhöhen. So ergab eine aktuelle Umfrage unter 500 globalen Finanzdienstleistern, dass 36 % von ihnen durch KI-Anwendungen jährliche Kosteneinsparungen im zweistelligen Bereich erzielen konnten.

4. Verbesserte Entscheidungsfindung: Entscheidungsträger benötigen aussagekräftige Daten, um informierte Entscheidungen zu treffen. Die AI-Automation kann dabei unterstützen, indem sie auf der Grundlage von Mustern in einer bestimmten Datenbasis Empfehlungen gibt. Diese verwertbaren Erkenntnisse ermöglichen es Führungskräften, Herausforderungen zu meistern, Chancen zu erkennen und der Konkurrenz voraus zu sein.

5. Innovationen der nächsten Generation: AI-Automation-Plattformen sind Katalysatoren für Innovationen bei Produkten und Dienstleistungen. In der Gesundheitsbranche könnte AI-Automation personalisierte Behandlungsstrategien ermöglichen, Krankheitsausbrüche vorhersagen und die Präzision von Diagnosen verbessern.

6. Personalisiertes Kundenerlebnis: AI-Automation passt die Interaktionen an und automatisiert Routineaufgaben. KI-gestützte Chatbots bieten beispielsweise einen adaptiven Kundensupport auf der Grundlage von Echtzeit-Interaktionen. KI-Algorithmen analysieren das Verhalten, die Vorlieben und die Kaufhistorie von Kunden, um personalisierte Produktempfehlungen bereitzustellen und die Kundenbindung zu verbessern. Durch die Nutzung historischer Daten hilft AI-Automation den Unternehmen, Kundenbedürfnisse zu antizipieren und die Kundenbindung zu verbessern.

Die AI-Automation erzeugt mit wenigen Klicks eine Benutzeroberfläche direkt aus einem PDF-Dokument.

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Die Ausrichtung der AI-Automation auf strategische Unternehmensziele ist ein wirksames Mittel zur Optimierung der Geschäftsergebnisse. Die folgenden AI-Automation-Trends werden die geschäftliche Innovation und die Betriebseffizienz auf ein neues Niveau heben:

1. Synergie von KI und RPA: Die Integration von KI mit RPA ist transformativ, automatisiert kognitive und sich wiederholende Aufgaben, rationalisiert Prozesse und hat eine KI-Effizienzsteigerung innerhalb der Arbeitsabläufe im Team zur Folge. Einen Software-Roboter so zu programmieren, dass er menschliches Verhalten nachahmt, ist nicht immer der effizienteste Weg zur Automatisierung. RPA ist speziell für die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben mit hohem Volumen konzipiert. Für Aufgaben mit komplexen Entscheidungsprozessen, wie die Klassifizierung von E-Mails oder die Vorhersage von Betrug, ist KI jedoch besser geeignet. Die Synergie aus KI und RPA optimiert die Arbeitsabläufe im gesamten Unternehmen und schafft nicht nur Automatisierungsinseln.

2. Transparente Entscheidungsfindung: Eine aktuelle Umfrage unterstreicht die Besorgnis von Führungskräften über die Vertrauenswürdigkeit der AI-Automation. Über 60 % der CEOs gaben an, dass die Vertrauenswürdigkeit die größte Sorge im Zusammenhang mit der AI-Automation ist, was auf einen wachsenden Bedarf an erklärbarer KI und transparenten Algorithmen zur Steuerung automatisierter Entscheidungsprozesse hinweist.

3. Fortgeschrittene konversationelle KI: Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) schreitet voran und ebnet den Weg für eine ausgefeiltere KI und virtuelle Assistenten. Ein strategischer Automatisierungstrend sorgt für nahtlose Interaktionen mit Kunden und internen Teams.

Im Zuge der Entwicklung der digitalen Wirtschaft hilft ein strategischer Ansatz für die AI-Automation, der durch ein robustes Datenmanagement und eine Plattformmentalität unterstützt wird, Unternehmen, das volle Potenzial dieser transformativen Technologie auszuschöpfen und neue Wege zu Kosteneinsparungen, Innovation und Wettbewerbsvorteilen zu beschreiten.

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