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RPA und KI im Vergleich

Was ist der Unterschied zwischen robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA) und künstlicher Intelligenz (KI)? Wir erklären die wichtigsten Fakten in verständlicher Sprache.

Im Zeitalter der digitalen Transformation müssen Unternehmen, die wachsen und wettbewerbsfähig bleiben wollen, ihre Geschäftsprozesse automatisieren. Die Automatisierung trägt dazu bei, dass sich Ihre Teammitglieder auf das konzentrieren können, worin sie am besten sind: kognitiv komplexe, dynamische Arbeiten. Aber benötigen Sie dafür robotergesteuerte Prozessautomatisierung (auch als Robotic Process Automation oder kurz RPA bezeichnet) oder künstliche Intelligenz (KI)? Die Unterschiede zwischen RPA und KI sorgen bei manchen nach wie vor für Verwirrung.

Sie müssen die Stärken und Schwächen von RPA und KI als Automatisierungstechniken verstehen – und in der Lage sein, sie anderen zu erklären –, bevor Sie eine ganzheitliche Automatisierungsstrategie entwickeln können. In diesem Artikel sehen wir uns die Unterschiede zwischen RPA und KI genauer an.

Die strategische Kombination von KI und Hyperautomatisierungs-Tools ist entscheidend, um auch in Zukunft einen Wettbewerbsvorteil zu haben. In diesem Bericht erhalten Sie Ratschläge: Gartner® Emerging Tech Impact Radar: Hyperautomation.

Was ist RPA und wie funktioniert sie?

RPA imitiert die Interaktion von Menschen mit einem Computer, wenn sie einfache, häufige und repetitive Aufgaben erledigen. Mit RPA kann ein Software-Roboter eine Vielzahl einfacher Prozesse erledigen, beispielsweise das Klicken auf einer Benutzeroberfläche, das Surfen und Sammeln von Daten im Internet, das Anmelden auf einem Desktop-Computer und sogar das Eingeben über eine Tastatur. Das bedeutet, dass RPA die Art von Aufgaben, die Menschen als lästige Routine ansehen, übernehmen und gleichzeitig die Effizienz der Betriebsabläufe im gesamten Unternehmen steigern kann.

RPA imitiert die Interaktion von Menschen mit einem Computer, wenn sie einfache, häufige und repetitive Aufgaben erledigen.

Ein Beispiel für RPA

Nehmen wir an, Ihr Unternehmen erhält jeden Monat Tausende von Bestellungen, die alle manuell von einem Menschen in Ihr ERP-System eingegeben werden müssen. Wenn Sie einen RPA-Bot entwickeln, der die Dateneingabe übernimmt, gewinnen Sie bedeutende Vorteile:

  • Der RPA-Bot kann diese Aktionen sehr viel schneller durchführen als menschliche Mitarbeiter.

  • RPA neigt zu weniger Fehlern, da sie programmatischen Abläufen folgt.

  • Die Person, die bisher diese Aufgabe ausführte, kann sich jetzt auf spannendere Tätigkeiten konzentrieren.

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Wann RPA nicht geeignet ist

Aber wo ist der Haken bei RPA? Ganz einfach: Einen Software-Roboter so zu programmieren, dass er menschliches Verhalten nachahmt, ist nicht immer der effizienteste Weg zur Automatisierung. Nehmen wir beispielsweise an, das oben erwähnte ERP-System wäre moderner und hätte eine Programmierschnittstelle (Application Programming Interface, API), mit der Sie die Bestelldaten digital über eine Integration senden könnten. Das wäre effizienter und schneller als RPA und würde das Risiko eliminieren, dass Ihr RPA-Roboter nicht mehr funktioniert, wenn sich die ERP-Benutzeroberfläche ändert. Bei RPA ist dies ein kontinuierliches Risiko.

Zu wissen, wann RPA nicht benötigt wird oder nicht ideal ist, stärkt seinen Wert, wenn es gebraucht wird. Wenn keine API vorhanden ist, wie bei vielen Legacy-Systemen, Mainframes und Websites, wird RPA zu einer notwendigen Technologie für die Automatisierung der entsprechenden Arbeitsabläufe. Am meisten können Sie von RPA profitieren, wenn Sie häufig anfallende, einfache Aufgaben mit repetitiven Schritten auswählen, die nicht direkt über eine Computer-zu-Computer-Integration automatisiert werden können.

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Was sind die Unterschiede zwischen KI und RPA?

Was ist dann also KI? Und wie lässt sie sich mit RPA vergleichen? Sie können sich KI als kognitive Automatisierung oder als Automatisierung des menschlichen Denkens vorstellen. Während RPA die Handlungen eines Menschen imitiert, imitiert KI die Denkweise eines Menschen. KI kann für kognitive Entscheidungsprozesse eingesetzt werden, beispielsweise für die Klassifizierung eingehender E-Mails und deren Weiterleitung an verschiedene Support-Gruppen, für die Vorhersage von Versicherungsbetrug oder sogar, um Klauseln für Verträge vorzuschlagen.

Während RPA die Handlungen eines Menschen imitiert, imitiert KI die Denkweise eines Menschen.

In manchen Fällen verfügt ein KI-Tool mithilfe von Computer-Vision-Technologie über eigenen Augen, sodass es Dinge auch visuell wahrnehmen kann, ganz wie ein Mensch. Das ist hilfreich beim Umgang mit unstrukturierten Daten oder Informationen, die nicht in einer Datenbank gespeichert oder für Computerprogramme nutzbar gemacht wurden. In unserem RPA-Bestelleingabeszenario oben haben wir vorausgesetzt, dass die Daten bereits auf eine Weise strukturiert sind, dass sie für eine Datenbank leicht zu lesen sind und für die Verwendung durch einen Software-Roboter oder eine API-Integration aufbereitet sind. Sehr oft liegen Auftragsdaten in einem unstrukturierten Format vor, z. B. als PDF oder sogar als handschriftliches Dokument. Diese können nicht ohne Weiteres von einem Roboter oder einer Integration eingelesen werden. Zuvor müssen die Daten aufbereitet werden.

KI, RPA und ML im Vergleich

Maschinelles Lernen (ML) bezeichnet die Art und Weise, wie ein digitales System aus realen Daten, die es anhand von Mustern oder Regeln untersucht, „lernt“. ML wird eingesetzt, um Probleme zu lösen und Datenbasen zu analysieren. So ergänzt es die Arbeit von KI-Tools.

Wie könnte uns ML im gerade besprochenen Beispiel weiterhelfen? ML-Modelle könnten die KI darauf trainieren, die Struktur und Schlüssel-Wert-Paare der Daten in einem Bestellformular zu verstehen, diese Daten aus dem Dokument zu extrahieren und in ein strukturiertes Format umzuwandeln, das der Roboter oder die Integration verwenden kann, um die Daten ins ERP-System einzugeben. Sie können auch eine Programmlogik festlegen, die das Dokument direkt ans endgültige Ziel sendet, wenn die KI sich sicher genug war, dass die Extraktion auch ohne menschliche Interaktion korrekt abgelaufen ist.

Eine häufige Herausforderung beim KI-Einsatz ist die Entwicklung und Pflege der ML-Modelle, die Ihre Vorhersagen und Datenextraktionen ausführen sollen. Ein spezialisierteres Modell kann bessere Ergebnisse liefern, lässt sich aber für weniger Anwendungsfälle einsetzen, wohingegen ein allgemeineres Modell weniger optimale Ergebnisse liefert, aber für mehr Anwendungsfälle geeignet ist. Wie bei den meisten Automatisierungen erzielen Sie einen höheren ROI für maschinelles Lernen, wenn Sie es für häufig stattfindende Arbeitsabläufe einsetzen.

Ein oftmals falsch verstandener Unterschied zwischen KI und RPA ist, dass viele KI-Tools Techniken wie maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke einsetzen, um im Laufe der Zeit intelligenter zu werden, je mehr Daten und Erfahrung sie sammeln, während RPA-Tools dies nicht tun. RPA-Tools sind gleichbleibende Software-Bots für die Durchführung unveränderter Aufgaben, für die keine intelligenten Entscheidungen erforderlich sind.

RPA, KI und Ihre Automatisierungsstrategie

Für Unternehmen, die an ihrer Automatisierungsstrategie arbeiten, ist RPA vs. KI keine Entweder-oder-Entscheidung – es geht darum, das richtige Tool für das richtige Problem anzuwenden. Für einige Ihrer Geschäftsprozesse müssen Sie RPA verwenden, für andere wiederum KI. Deshalb ist RPA eine entscheidende Funktion einer KI-gestützten Prozessplattform, auch Plattform für Hyperautomatisierung genannt, die Unternehmen dabei hilft, gesamte Geschäftsprozesse vollständig zu automatisieren und so die Betriebseffizienz zu steigern. Diese Art von Prozessplattform optimiert komplexe Prozesse – wie die Verwaltung des Kundenlebenszyklus im Bankwesen, die Optimierung der Lieferkettenvorgänge oder die Beschleunigung von Underwriting im Versicherungswesen – Prozesse, an denen verschiedene Menschen, Abteilungen und Systeme beteiligt sind.

Eine KI-gestützte Prozessplattform umfasst zudem noch andere Fähigkeiten, darunter die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), Workflow-Orchestrierung und eine Data Fabric, die Datenbasen aus verschiedenen Softwaresystemen verbindet, ob On-Premise oder in der Cloud, und so ein vollständiges Bild schafft. Stellen Sie sich eine Data Fabric als virtualisierte Datenschicht vor. Wenn Sie Prozessplattformen vergleichen, suchen Sie nach denen, die Low-Code-Technologien umfassen, mit denen sich die Softwareentwicklung beschleunigen und die Zusammenarbeit mit geschäftlichen Teams erleichtern lässt.

Das Fazit: Mithilfe von Prozessautomatisierung steigern Sie die Effizienz Ihrer Arbeitsabläufe und die Produktivität im gesamten Unternehmen, statt nur einzelne Aufgaben mit einem RPA-Bot zu automatisieren.

Erfahren Sie, wie Sie erfolgreich ganzheitliche Strategien zur Prozessautomatisierung umsetzen können. Lesen Sie den Leitfaden zur Prozessautomatisierung.