Die Integration von künstlicher Intelligenz und Robotic Process Automation bietet Organisationen eine transformative Möglichkeit, ihre Abläufe zu optimieren. Allerdings stellt das Verständnis der Funktionsweise von KI und deren effektive Programmierung, um die besten Ergebnisse zu erzielen, eine erhebliche Herausforderung dar. In diesem Artikel werden wir die Komplexitäten der Entwicklung und Abfrage von KI-Systemen im Kontext von RPA diskutieren und Strategien erforschen, um diese Herausforderungen zu überwinden und die Effizienz und Wirksamkeit der implementierten Lösungen zu maximieren.
Die Kombination von KI mit RPA steigert die Effizienz, ermöglicht die Automatisierung komplexer kognitiver Aufgaben und routinemäßiger Operationen. Um jedoch das Beste aus beiden Welten zu schöpfen, ist es entscheidend, dass die Wirksamkeit dieser Integration von der Fähigkeit der Organisation abhängt, KI zu verstehen und zu manipulieren, um spezifische Ziele zu erreichen, was eine erhebliche Herausforderung in der Komplexität der Technologie darstellt.
In unserem Artikel "Künstliche Intelligenz in der Automatisierung: Das Gleichgewicht zwischen Innovation und Einfachheit" unter https://www.bcasolutions.eu/artificial-intelligence-in-automation-the-balance-between-innovation-and-simplicity haben wir bereits angesprochen, dass eine der Hauptbarrieren für die Wirksamkeit dieses Werkzeugs die Notwendigkeit eines tiefen Verständnisses der Fähigkeiten und Grenzen von KI und maschinellem Lernen ist, sowie wie diese Technologien im Kontext von RPA angewendet werden können, um Prozesse in Unternehmen zu optimieren.
KI ist revolutionär, und wir können diesen bedeutenden technologischen Fortschritt nicht leugnen, doch sie hängt von hochwertigen Daten für das Training und den Betrieb ab. Die Vorbereitung dieser Daten für die Verwendung in RPA-Systemen, die KI integrieren, ist ein komplexer und entscheidender Prozess für den Erfolg der Automatisierung, da jedes Projekt unterschiedliches Wissen und Verfeinerungen erfordert. Eine oberflächliche Konfiguration der KI kann katastrophal sein, und dies haben wir bei der Implementierung eines internen HR-Projekts erlebt, bei dem wir sahen, wie dieses maschinelle Lernen Abkürzungen schaffen kann, um „irgendetwas zu beantworten/liefen“.
Zum Beispiel baten wir die KI, ein leeres Dokument zu analysieren und die Fragen zu beantworten, die wir für dieses Projekt erstellt hatten. Neben der "Auswertung" des Dokuments antwortete die KI auf die Fragen mit Antworten, die aus anderen Dokumenten stammen, weil sie verstand, was wir „sehen wollten“. Es ist äußerst wichtig, in dieser Dynamik stets zu überprüfen, was von der KI produziert wird, aber auch die Wahrhaftigkeit dieser Informationen, um Fehler zu mindern und sicherzustellen, dass der Endverbraucher Vertrauen in die Informationen hat, die er von dieser Automatisierung erhält – denn diese Fehlfunktion könnte mit der richtigen Aufforderung behoben werden.
Deshalb ist die gemeinsame Arbeit zwischen Kunde und Anbieter äußerst wichtig, da wir in dieser Anfangsphase alle Schmerzpunkte des Unternehmens und die Möglichkeiten zu deren Überwindung abbilden, die Größe der Daten verstehen und was implementiert werden muss usw.
Die Art und Weise, wie Fragen formuliert und wie die KI konfiguriert ist, um auf diese Fragen zu reagieren, ist grundlegend. Die Präzision bei der Definition von Parametern und bei der Programmierung von Aufgaben ist entscheidend, um sicherzustellen, dass RPA-Systeme wie erwartet funktionieren. Dafür ist es notwendig, dass das Projektteam neben dem Verständnis der Erwartungen des Kunden auch technisches Wissen besitzt und in Ausbildung und Schulung investiert, um ein tiefgehendes Verständnis der KI-Technologien zu entwickeln. Dies umfasst das Vertrautmachen mit den Best Practices in der Datenmodellierung und der Programmierung von Algorithmen.
Darüber hinaus ist es natürlich erforderlich, strenge Datenmanagementpraktiken zu adoptieren, um die effektive Sammlung, Reinigung und Vorbereitung der Daten vor ihrer Verwendung in KI- und RPA-Systemen sowie die korrekte Speicherung dieser Datenmanagement zu gewährleisten, da nicht vergessen werden darf, dass die GDPR eingehalten und respektiert werden muss.
Die Annahme eines dynamischen Ansatzes in der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen für RPA, der kontinuierliche Anpassungen basierend auf Feedback und Systemleistung ermöglicht, ist die beste Methode, um Exzellenz zu erreichen, obwohl sie arbeitsintensiv ist.
Wir glauben, dass die Förderung der Zusammenarbeit zwischen KI-Spezialisten, Datenanalysten und RPA-Profis eine ausgezeichnete Strategie ist, um die Sicherheit der Kunden zu gewährleisten und unser Wissen zu erweitern.
Die effektive Integration von KI in RPA stellt erhebliche Herausforderungen dar, die hauptsächlich mit dem Verständnis der Technologie, der Datenqualität und der Präzision in der Programmierung zusammenhängen. Durch Strategien, die auf Bildung, Datenmanagement, iterativer Entwicklung und multidisziplinärer Zusammenarbeit basieren, können Organisationen jedoch diese Hindernisse überwinden und die Vorteile der fortschrittlichen Automatisierung maximieren, und genau das praktizieren wir hier.