Auswirkungen von RPA und KI auf Geschäftsprozesse

Die Digitalisierung fordert von Unternehmern eine Neuorientierung und Umstrukturierung ihrer Geschäftsprozesse. Veraltete Technik weicht neuen Systemen. Einige Betriebe setzen bereits auf die Automatisierung von Geschäftsprozessen mithilfe von Robotic Process Automation (RPA). Beide Technologien scheinen von außen betrachtet unmittelbar miteinander verwoben. Aber bedingt das eine wirklich das andere?

Smart kombiniert

Mithilfe technischer Lösungen können Nutzer innerhalb weniger Sekunden Angebote verschiedener Versicherer miteinander vergleichen. Der Kunde wählt dann den passenden Vorschlag und schließt den Vertrag direkt ab. Damit die Software die optimale Police liefern kann, muss der Klient sie im Vorfeld mit seinen Daten versorgen.

Auch wenn in der Capgemini-Studie „The Secret to Winning Customers’ Hearts With Artificial Intelligence“ (Mai 2018) zur Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) 73 Prozent der Befragten angaben, dass sie intelligente Systeme bereits genutzt haben, möchten einige Kunden nur ungern auf die menschliche Beratung verzichten. Hier gilt es, die Grenzen zwischen effizienten Ergebnissen und individueller Beratung auszuloten.

Beim Einsatz von Software-Robotern werden repetitive Routinetätigkeiten, beispielsweise in den Bereichen Rechnungswesen, Gehaltsabrechnung oder Compliance, weg von Mitarbeitern hin zu virtuellen Kollegen verlagert. Durch die Entlastung können sich die menschlichen Arbeitskräfte wieder Aufgaben widmen, die individuelles Urteilsvermögen und Interaktion erfordern.

Die nächste Stufe der Automatisierung bildet die Verbindung von RPA mit künstlicher Intelligenz: Systeme treffen eigene Entscheidungen, lernen dazu und optimieren Vorgänge selbstständig. Dabei kann KI Aufgaben zuweisen, die anschließend von RPA ausgeführt werden. Die Software-Roboter stellen die Hände für das Großhirn, die kognitiven Systeme, bereit.

Legitimität von Bot-Entscheidungen

Automatisierungen verändern die Art der Handlung von Menschen. Gerade wenn künstliche Intelligenz im Spiel ist, kann sie sich auch auf Entscheidungen auswirken – der Einfluss der Technologie wächst. Das sehen laut der Studie „Künstliche Intelligenz verändert heute die Prozesse, morgen die gesamte Unternehmensstrategie“ von Sopra Steria Consulting sieben von zehn Managern in der nahen Zukunft bis 2025 so.

Digitale Assistenten bieten Potenzial für die Unternehmensentwicklung. Um Geschäftsprozesse zu optimieren, müssen RPA und KI jedoch keinesfalls immer zusammen auftreten. RPA verwendet – wie ein vegetatives Nervensystem – einfache, regelbasierte Abläufe.

Sowohl das Training als auch die Ausführung sind deutlich weniger aufwendig als die Einführung von KI, denn diese ist, anders, als viele denken, keinesfalls von Anfang an „intelligent“. Die Programmierung erfordert mühselige Arbeit sowie gefilterte und stark aufbereitete Daten, um der Automation das selbstständige Lernen beizubringen. Risiken wie mangelndes Verständnis für getroffene Entscheidungen der KI, eventuelle Verletzungen des Datenschutzes, aber auch fehlendes Know-how und die Sorge der Mitarbeiter um deren Arbeitsplatz gilt es gleich zu Projektbeginn aufzuklären und zu vermeiden. Nur mit viel Erfahrung und Aufwand gelingt es, den Bot dazu zu bringen, Entscheidungen zu treffen, daraus zu lernen und die Programmierung selbstständig zu ändern, um schlussendlich den Pflegeaufwand zu minimieren.

KI oftmals noch Zukunftsmusik

Überprüfungsprozesse stellen aufgrund mangelnder Dokumentation beim Einsatz von kognitiven Systemen ein Problem dar – ebenso wie die Anfälligkeit für Manipulationen von außen. Die Compliance im Unternehmen ist gefährdet, sobald die Sicherheit und genaue Nachvollziehbarkeit der Abläufe nicht mehr garantiert werden können.

Weniger Zukunftsmusik spielt der alleinige Einsatz von RPA bei Automatisierungsprojekten. Die taktische Lösung bietet Hilfestellung bei akuten Problemen und kann schnell sowie kostengünstig repetitive Prozesse automatisieren. Wer RPA bereits erfolgreich eingesetzt hat, kann die Erfahrungen nutzen und die in dieser Zeit durch das RPA-Tool generierten Daten, um zu einem späteren Zeitpunkt auch KI einzuführen.

Heute trifft KI eher in einer nebengeordneten Rolle auf RPA – dort, wo große Datenmengen verarbeitet werden, beispielsweise in der Versicherungswirtschaft sowie in der Finanzbranche, etwa beim Rechnungswesen. Mithilfe von Optical Character Recognition (OCR) extrahiert KI Daten aus unstrukturierten Texten wie E-Mails. Diese werden an einer bestimmten Stelle abgelegt und unter Einsatz einer Big-Data-Analyse oder Mustererkennung aufbereitet. So kann das RPA-Tool die Informationen verwenden, um die regelbasierten Prozesse durchzuführen.

Fazit

Software-Roboter arbeiten schnell und effizient, auf individuelle Erfahrungen wie menschliche Mitarbeiter können sie jedoch nicht zurückgreifen.

Mangelnde Transparenz und fehlende Beratungsmöglichkeiten gegenüber den Kunden spielen beim Einsatz von KI derzeit eine große Rolle. So fühlen sich gerade die Klienten in der Finanzbranche noch nicht ausreichend über das kognitive Angebot informiert. Durch eine schnellere Abarbeitung der Anfragen und eine erhöhte Kosteneffizienz führt die Prozessoptimierung allerdings in vielen Fällen auch zu einem besseren Kundenkontakt.

Insgesamt müssen Qualität und Quantität stimmen: Viele Unternehmen sind aktuell noch nicht bereit für den Einsatz künstlicher Intelligenz und müssen zunächst aus Automatisierungsprojekten mit RPA lernen. Außerdem müssen die Verantwortlichen den ausreichenden Schutz der zu bearbeitenden Daten jederzeit gewährleisten und ganz nach oben auf die Agenda setzen, bevor KI sich als Game Changer etabliert.

Alexander Steiner, Chief Solution Architect, meta:proc GmbH, Mail: info@metaproc.com

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