Robotic Process Automation und Künstliche Intelligenz: Dreamteam für effiziente Automatisierung

Die Kombination dieser beiden Technologien bietet KMU zahlreiche Vorteile. Während RPA für die effiziente Abwicklung standardisierter Prozesse sorgt, greift KI dort ein, wo Anpassungsfähigkeit gefragt ist. Diese Synergie führt nicht nur zu Kostensenkungen, sondern auch zu einer höheren Qualität der Prozesse und einer verbesserten Kundenbetreuung.

Wenn Sie mehr über die Synergie zwischen RPA und KI erfahren möchten und wie diese Technologien den Mittelstand unterstützen können, erfahren Sie mehr hierzu in unserem ausführlichen Beitrag.

Theoretisch gibt es für all Ihre Prozesse komplexe Anwendungen oder Systeme, die diese professionell und effizient durchführen können. Aufgrund der Vielfalt möglicher Prozesse und deren Kombination sowie der Einzigartigkeit jedes KMU gibt es jedoch nicht immer die passende oder bezahlbare Lösung. Daher möchten wir Ihnen im Folgenden vier Beispiele der Kombination von RPA und KI vorstellen, um Sie für Ihre eigene Unternehmenssituation zu inspirieren.

1. Chatbots

Chatbots sind längst in verschiedensten Formen in unserem Alltag angekommen. Sei es als Telefon-Bot beim Anruf bei Ihrer Krankenkasse, als Chatbot auf der Website Ihres Paketlieferanten oder als Messenger-Bot für die Terminreservierung bei Ihrem Friseur. Während diese Chatbots früher nur regelbasiert auf Stichworte reagieren konnten, sind sie mittlerweile durch KI flexibler und bieten Nutzenden ein natürlicheres Gesprächserlebnis. Nutzer:innen verlangen dabei oft Informationen. Um diese verfügbar zu machen, muss der Chatbot mit entsprechenden Systemen verbunden werden, die diese Informationen besitzen. Zudem möchten Anwender:innen oft auch Aktionen anstoßen, beispielsweise eine Bestellung durchführen. Dafür ist entscheidend, dass der Chatbot Informationen sammelt und weitergibt. Die Zuarbeit und Weiterverarbeitung von Daten kann ein RPA-Bot übernehmen, besonders dann, wenn Ihre Chatbot-Anwendung keine Anbindung zu Ihren Systemen bietet.

Bleiben wir beim Beispiel des Einkaufs per Telefon-Bot: Jemand ruft an, um etwas zu bestellen, sei es ein:e Kund:in oder intern Mitarbeitende. Ein RPA-Bot kann den KI-Chatbot mit Informationen zur anrufenden Person sowie den möglichen Angeboten beliefern. Und am Ende alle Bestellinformationen aus dem Gespräch nutzen, um die Bestellung im System umzusetzen. Auch könnte der Einkauf einer für die Bestellung notwendigen Leistung eingeleitet werden. In diesem Szenario ergeben sich folgende Vorteile: Anrufer:innen können jederzeit (auch Sonntagnacht) eine Bestellung tätigen, die schnellstmöglich umgesetzt werden kann. Für Sie als Unternehmen besteht die Möglichkeit, Ihre Leistungen auch außerhalb regulärer Arbeitszeiten anzubieten. Kleinstbestellungen können ohne Wartezeit umgesetzt werden, was Ihre Mitarbeitenden vom „Kleinkram“ entlastet. Wenn Sie nach Bestelleingang auch direkt den erwähnten Einkauf anstoßen, können Sie nach dem Pull-Prinzip arbeiten und so zum Beispiel Lagerbestände zur Vorhaltung verringern oder vermeiden.

2. Fehlererkennung

Für die Qualitätssicherung gibt es bereits diverse KI-Anwendungen, die Fehler entdecken können. Seien es Risse im Material, Farbfehler oder Beschaffenheitsmängel von Oberflächen sowie Fehler, die sich durch bestimmte Geräusche im Betrieb bemerkbar machen. Die Fehlerprüfung kann sowohl als Qualitätssicherung in der eigenen Produktion als auch bei der Wareneingangsprüfung von Lieferungen geschehen. Jedoch reicht es meist nicht, den Fehler zu erkennen und zu beschreiben. KI-generierte Informationen zum Fehler müssen weitergeleitet und verarbeitet werden. Dies kann auch durch einen RPA-Bot geschehen, der die Fehlerinformationen in ein Formular einfügt. Dieses könnte der RPA-Bot beispielhaft zur Einkaufsabteilung weiterleiten, damit eine Retour oder Ähnliches mit dem Lieferanten ausgemacht werden kann. Statt durch RPA einen Standardbericht auszufüllen, kann dies auch eine KI durchführen. Dies ist besonders hilfreich, wenn Mitarbeitende des Einkaufs nicht gut mit den Produkten vertraut sind und verständlichere Informationen zum Fehler benötigen. Oder der RPA-Bot leitet auch gleich die Retour ein.

3. Prognosen und Handlungsempfehlung

Künstliche Intelligenz wird auch verwendet, um Prognosen zu erstellen oder sogar Handlungsempfehlungen auf deren Basis zu geben. Beispielhaft wären die Entwicklungen von Angeboten und Preisen und die Empfehlung für passende Einkaufspreise- und -mengen. Dafür benötigt eine KI Daten, die ein RPA-Bot bereitstellen kann. Das Ergebnis kann ein RPA-Bot dann zusammen mit weiteren Dokumenten sammeln, aufarbeiten und versenden. Oder auch den Einkauf selbst umsetzen.

4. RAG (Retrieved Augmented Generation)

Aktuell liegt bei großen KI-Sprachmodellen ein erheblicher Fokus auf „RAG“, der „Retrieved Augmented Generation“. Dabei handelt es sich um Folgendes: Ein vorhandenes KI-Sprachmodell, das mit allgemeinen Daten trainiert wurde, wird mit zusätzlichen, meist aktuelleren Daten angereichert. Diese Strategie sorgt für genauere und zuverlässigere Ausgaben der KI. RAG kann besonders nützlich sein, wenn sensible Daten nicht in die allgemeinen Anfragen einfließen sollen. 

Ein Beispiel: Sie haben eine neue Lieblingslimonade entwickelt und verbessert. Nachdem Sie sich über Zutaten, Produktionsmaschinen, Werksflächen usw. informiert haben, benötigen Sie Pitch-Folien für Investoren oder auch Banken, um Ihre Idee finanziert zu bekommen. Das Geschäftsmodell, die Pitch-Folien und Marketingtexte könnte Ihnen ein KI-Sprachmodell liefern. Für einen einzelnen Prompt sind dies jedoch viel zu viele Informationen. Zudem ist es aus Sicherheitsgründen nicht empfehlenswert, das Sprachmodell mit sensiblen Informationen – insbesondere Ihrem geheimen Rezept – neu zu generieren. Genau dafür bietet sich RAG als „Mittelweg“ an.

Hier kann ein RPA-Bot eingesetzt werden, der das KI-Modell neu trainiert, spezifische RAG-Daten sammelt und diese in den RAG-Prozess überführt. Anschließend könnten die „KI+RAG“-Ausgaben entsprechend weiterverarbeitet werden. Dies bietet sich unter anderem als Schleife an, wenn Sie regelmäßig neue Markinformationen ermitteln wollen oder weitere großartige Limonaden erfinden.

Zusammenfassung 

In der heutigen Geschäftswelt stehen kleine und mittlere Unternehmen vor zahlreichen Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf begrenzte Ressourcen und Budgets. Die Integration von Robotic Process Automation und Künstlicher Intelligenz bietet eine vielversprechende Lösung, um Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Die Kombination dieser Technologien eröffnet KMU zahlreiche Vorteile: von der Automatisierung von Chatbots zur Verbesserung des Kundenservice über die präzise Fehlererkennung bis hin zur Erstellung von Prognosen und Handlungsempfehlungen. Besonders hervorzuheben ist die Methode der „Retrieved Augmented Generation“, die es ermöglicht, KI-Modelle mit aktuellen Daten anzureichern, ohne sensible Informationen preiszugeben.

Insgesamt zeigen die dargestellten Anwendungsbeispiele, wie RPA und KI zusammenarbeiten können, um Prozesse zu optimieren und Unternehmen zu entlasten. Indem Sie diese Technologien nutzen, können Sie nicht nur Ihre Effizienz steigern, sondern auch Ihren Kundenservice verbessern und Ihr Unternehmen zukunftssicher aufstellen.

Nächste Schritte – praktische Unterstützung durch Wissenswertes und Expert:innen

Retrieved Augmented Generation (RAG) hat Sie neugierig gemacht? Unsere Expert:innen, Kolleg:innen vom Zentrum Fokus Mensch erläutern hier die Potenziale, Herausforderungen und Praxisbeispiele von RAG sowie hier die Vorteile von RAG für die Nutzung von Chatbots.

Wir haben Interesse an Robotic Prozess Automation wecken können? Hier finden Sie von unseren Kolleg:innen aus Hannover ein passendes Lernnugget.

Mit Wissen in der Praxis Fortschritte machen: Expert:innen stehen bereit

Sollten Sie weitere Fragen haben, zur Implementierung von RPA und KI in Ihrem Unternehmen, kommen Sie gerne auf unser Team vom Mittelstand Digital-Zentrum WertNetzWerke zu!

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