Die wichtigsten KI-Entwicklungen in 2020

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) sollte auch 2020 jedes Unternehmen auf dem Radar haben. Denn insbesondere die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) als Gateway-Technologie für eine intelligente Prozessautomatisierung ist im Rahmen einer ergebnisorientierten KI-Implementierung aus dem Unternehmensalltag nicht mehr wegzudenken und wird deshalb ihr rasantes Wachstum auch 2020 weiter fortsetzen.
Für Marketing und Vertrieb spielen unter anderem folgende Anwendungsbereiche von RPA eine Rolle:

- Durchführung von Bonitätsprüfungen
- Generierung von Verlängerungsprämien
- Aktualisierung der Kundendaten
- Zuordnung von Sachbearbeitern
- Segmentierung von Zielgruppen
- Personalisierung von Inhalten
- Preis- und Wettbewerbsüberwachung
- Datenaggregation und –verwaltung
- Optimierung von Anzeigenplazierungen
- Automatisierte Zuweisung von Leads

Die Leistungsfähigkeit einer intelligenten Prozessautomatisierung steht für eine verbesserte bzw. hohe Investitionsrendite. Zumal es sich bei RPA um eine Technologie handelt, deren Einsatz im Gegensatz zu vielen anderen Technologien von den Arbeitnehmern begrüßt wird, weil sie dadurch von mühsamen und lästigen Aufgaben befreit werden. Experten gehen deshalb von einem jährlichen Wachstum von rund 20 Prozent in den nächsten 5 Jahren aus.

Dabei sollten Unternehmen diese fünf Entwicklungen 2020 nicht aus den Augen verlieren.

RPA-Bot als Werkzeug der Sicherheitsstrategie

Bisher wurde RPA überwiegend als ein Produktivitäts- und Effizienzinstrument angesehen. Im Vordergrund aller Überlegungen bei der Einführung einer robotergestützten Prozessautomatisierung standen die Reduzierung oder Eliminierung sich wiederholender manueller Prozesse. Aber das Arbeitstempo ist mittlerweile höher als je zuvor und immer mehr Aufgaben werden zunehmend von unterwegs erledigt. Der Schutz sensibler Daten wird dabei immer komplexer und schwieriger. RPA und andere Formen der Automatisierung werden angesichts dieser Entwicklung zu einem wichtigen Teil jeder Informationssicherheitsstrategie. Hier geht es nicht darum, dass eine Armee von Bots an der Front gegen Bedrohungen kämpft, sondern darum, das universellste Risiko von allen zu reduzieren: menschliches Versagen.

Der stetige Informationsfluss zwischen den Mitarbeitern und zu den Geschäftspartnern über die verschiedensten Kommunikationsgeräte und –kanäle kann angesichts der Datenflut mit Sicherheitskonzepten der alten Schule nicht bewältigt werden, was zu kostspieligen Fehlern führen kann.

Vor allem durch die Verbindung mit kognitiven Technologien kann die Automatisierung von Informationsprozessen einen wichtigen Beitrag im Rahmen jeder Sicherheitsstrategie leisten. Durch die Automatisierung von Informationsworkflows mit hohem Sicherheitsrisiko kann menschliches Versagen, das die Ursache vieler Risiken ist, potenziell reduziert werden. Intelligente Software-Roboter sind perfekt dafür geeignet, datenintensive Aufgaben effizient und fehlerfrei zu erledigen, wodurch Unternehmen nicht nur wertvolle Zeit sparen, sondern auch das Risiko versehentlicher Datenlecks verringern.

Neue Ansätze in der Zusammenarbeit von IT und HR

In diesem Jahr werden wir sehen, dass der Mythos von der Prozessautomatisierung als Jobkiller endgültig zu Grabe getragen wird. Sicherlich beseitigt die robotergestützte Prozessautomatisierung die Notwendigkeit, Menschen für manuelle, sich wiederholende Aufgaben einzusetzen, indem man einen Bot dazu bringt, sich um derartige Aufgaben zu kümmern. Den frei werdenden menschlichen Ressourcen können sinnvolleren Aufgaben zugewiesen werden, die eine Entscheidung verlangen, die ein Software-Roboter nicht treffen kann.

Zweifellos werden die verschiedenen Formen einer KI-gestützten Automatisierung die Arbeitsplätze bisheriger Prägung verändern. Eine von Künstlicher Intelligenz geprägten Arbeitswelt erfordert ganz andere, ganz neue Mitarbeiterfähigkeiten. Neben den Bildungseinrichtungen sind die Unternehmen gefordert, fehlende Qualifikation zu erkennen und Mitarbeiter mit den entsprechenden Skills auszustatten, um sie auf neue Aufgaben vorzubereiten. Unternehmen mit einer wachsenden Zahl digitaler, virtueller Mitarbeiter, die mit menschlichen Kollegen zusammenarbeiten, benötigen neue Management- und Führungsansätze.

CIOs und andere Führungskräfte werden sich zwangsläufig enger mit ihren Kollegen in der Personalabteilung abstimmen müssen, um eine reibungslose Zusammenarbeit der menschlichen und digitalen Mitarbeiter zu organisieren. Insgesamt wird die intelligente Automatisierung die Arbeitsrollen eines jeden einzelnen Mitarbeiters, vom Lehrling bis zum Vorstand, verändern, da die Unternehmen ein ganz neues Effizienz- und Produktivitätsniveau erreichen werden. Trotz der unbestrittenen Vorteile einer kognitiven Automatisierungsstrategie muss bei der Realisierung dieser Vorteile ein Ansatz verfolgt werden, bei dem der Mensch an erster Stelle steht und der sich auf die Umverteilung der Arbeit, die Verlagerung von Rollen und Verantwortlichkeiten sowie die Schaffung neuer Rollen konzentriert.

Die größte Herausforderung in der Zusammenarbeit von Führungskräften aus dem IT und HR-Umfeld wird es sein, die richtige, strategische Balance zwischen Automatisierung, Mitarbeiterbefähigung, Unternehmenserfolg und Kundenzufriedenheit zu finden.

KI wird die Art der Prozessautomatisierung verändern

Künstliche Intelligenz und speziell Machine Learning (ML) werden der digitalen Prozessautomatisierung eine ganz neue Qualität verleihen. KI und ML treiben die Integration von Prozessmodellierung, Governance und Prozessdaten in ganzheitliche Prozessautomatisierungsplattformen voran. Plug-and-Play-Funktionen für maschinelles Lernen werden die Benutzerfreundlichkeit weiter steigern.

Intelligente Automatisierungs-Toolboxen werden über Elemente wie Process Mining zur schnellen Identifizierung vorhandener Prozesse, Entwicklungsplattformen für Low-Code- und No-Code-Anwendungen und Funktionen zur Extraktion von Inhalten, wie z.B. OCR zur Texterkennung und ICR (Intelligent Character Recognition) zur Interpretation der Handschrift, verfügen. No-Code-Automatisierungsplattformen beispielsweise eröffnen auch Programmierlaien die Möglichkeit, Expertenwissen für die Automatisierung von Entscheidungsstrukturen verfügbar zu machen.

Ein Schlüsselbereich, in dem maschinelles Lernen für großen Fortschritt in der Prozessautomatisierung sorgen wird, ist Computer Vision, bei dem es darum geht, Computer dazu zu bringen, digitale Bilder oder Videos auf hohem Niveau zu verstehen. Maschinelles Lernen wird aber noch in weiteren Bereichen, die den Kern von RPA berühren, für Durchbrüche sorgen:

• Erweiterte Inhaltsanalysen, die maschinelles Lernen verwendet, um die Position von Feldern in Dokumenten wie Kundenrechnungen zu ermitteln.
• Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Generation (NLG), die zur Unterstützung der Chatbot-Integration und von Virtual Personal Assistants (VPAs) beitragen können.
• Automatisierte Geschäftsprozess- / Aufgabenerkennung, mit deren Hilfe Unternehmen Prozesse und Aufgabenmuster identifizieren können, die durch RPA automatisiert werden könnten.

Von der Prozessautomatisierung zur intelligenten Geschäftsautomatisierung

Die einfache, grundlegende Automatisierung von Anwendungen und Datenverwaltungsaufgaben auf vorgegebenen Pfaden ist bereits in 70 Prozent der Unternehmen angekommen. Der sich jetzt abzeichnende Trend hin zu einer intelligenten Geschäftsautomatisierung wird dabei ebenso bedeutsam sein, wie der jüngste Übergang vom traditionellen Business Process Management zur digitalen Prozessautomatisierung.

In dieser neuen Stufe der intelligenten Prozessautomatisierung werden Roboter mit autonomen Entscheidungsfindungsfähigkeiten eingesetzt, die durch eine Kombination aus fortschrittlichen Algorithmen und verschiedenen Formen der Künstlichen Intelligenz mit Menschen interagieren können. Wie schnell und in welchem Ausmaß Unternehmen diesen Schritt vollziehen, hängt entscheidend davon ab, ob sie über die notwendigen Datenvolumen verfügen und wie ausgeprägt der Wissensstand um die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning bei der Transformation ihrer Geschäftsprozesse ist.

Voraussetzung ist, dass die Unternehmen in der Lage sind, Daten aus allen Teilen ihres Unternehmens zu sammeln und zu analysieren und diese mit Daten aus ihren ERP- und CRM-Systemen zu kombinieren. Dadurch erhalten sie einen vollständigen Echtzeit-Einblick in ihre Betriebsabläufe. Im nächsten Schritt können auf diese Daten maschinelle Lernalgorithmen angewendet werden, um Empfehlungen oder automatische Anpassungen von Arbeitsabläufen und Entscheidungen vorzunehmen.

Getrieben wird diese Entwicklung von den führenden Anbietern von Prozessautomatisierungslösungen, die in ihren Systemen schon einen Großteil der Funktionalität intelligenter Geschäftsplattformen bereitstellen wie Datenquellen (Daten Modelle, Predictive Analytics, CRM, ERP), kognitive Services (Machine learning, Deep learning, Natural language processing), intelligente Content-Automatisierung, Prozess Automatisierung und Prozess-Applikationen (Vertikale Anwendungen, IoT Integration, Customer Services, Digital Supply Chain).

Ethischen Rahmen rund um KI-Lösung

Mit dem zunehmenden Einsatz intelligenter Prozessautomatisierung werden sich Unternehmen stärker mit einem ethischen Rahmen rund um die KI-Lösung beschäftigen müssen, um das Vertrauen der Nutzer zu stärken. Gerade die Führungskräfte haben eine große Verantwortung gegenüber ihrem Unternehmen und ihren Mitarbeitern und sollten entsprechend handeln, indem sie Standards für den zukünftigen Einsatz von intelligenten, kognitiven Prozessautomatisierungen und KI-Lösungen definieren und festlegen. Insbesondere der Datenschutz ist hier aber als kritisches Thema anzusehen, da er wegen der enormen Datenmenge und der Sensibilität der Daten, die zum Trainieren der AI-Algorithmen benötigt wird, ein besonders kritischer Faktor ist.

Auf der Arbeitnehmerseite sollten Führungskräfte, die die verschiedenen Spielarten der KI einführen, die menschlichen Aspekte nicht aus der Gleichung herausnehmen. Andernfalls werden wir eine Entmenschlichung der Gesellschaft erleben. Es sollte also nicht immer nur um Effizienz gehen. Auf der anderen Seite haben Führungskräfte die moralische Verpflichtung, die richtigen Technologien für das Unternehmen auszuwählen.

Die Festlegung eines ethischen Rahmens für den Einsatz von intelligenten Automatisierungen und KI-Lösungen wird Einfluss darauf haben, wie die Effektivität der KI-Lösung letztendlich gemessen wird. Transparente Ziele – wie etwa die Frage, wie gut KI-getriebene Ergebnisse zwischen technischen und nicht-technischen Interessengruppen kommuniziert werden können – werden an Bedeutung gewinnen.