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Effizienzsteigerung durch RPA und KI in der Hyperautomation

Autor: Roman Mayr

Effizienzsteigerung durch RPA und KI in der Hyperautomation

Hyperautomation ·

Kombination von RPA und KI: Effizienzgewinn durch intelligente Automatisierung

Die Integration von Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI) verspricht Unternehmen nicht nur eine Steigerung der Effizienz, sondern auch eine erhebliche Reduktion von Prozesskosten. Die kombinierte Anwendung dieser Technologien ermöglicht es, repetitive Aufgaben zu automatisieren und gleichzeitig komplexere Aufgaben durch maschinelles Lernen zu bearbeiten. Jedoch stellen sich hierbei typische Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt.

Typische Fehler und deren Korrektur


  1. Unklare Zielsetzung bei der Integration
Ein häufiger Fehler liegt in der unklaren Zielsetzung. Unternehmen neigen dazu, RPA und KI zu implementieren, ohne ein klares Verständnis für die spezifischen, erreichbaren Ergebnisse zu haben. Solche unscharfen Ziele können zu unkoordinierten Bemühungen und ineffizienten Prozessen führen.
Abhilfe: Entwickeln Sie spezifische, messbare Ziele und KPIs (Key Performance Indicators), die auf den Unternehmensstrategien basieren. Führen Sie zu Beginn eine Prozessanalyse durch, um die Bereiche zu identifizieren, die am meisten von der Automatisierung profitieren würden.
  1. Fehlende Datenqualität und unzureichende Datenmengen
Für den Erfolg der KI-Komponente ist die Qualität und Quantität der Daten entscheidend. Oftmals wird die Bedeutung guter Daten unterschätzt, was dazu führt, dass die KI ungenaue oder irrelevante Ergebnisse liefert.
Abhilfe: Stellen Sie sicher, dass die Daten sauber, konsistent und in ausreichender Menge verfügbar sind. Implementieren Sie Datencleansing-Prozesse und konzentrieren Sie sich darauf, Daten aus verlässlichen und autorisierten Quellen zu beziehen.
  1. Mangelnde Integration in bestehende Systeme
Ein weiterer Fehler ist die unzureichende Integration der RPA-KI-Lösung in bestehende IT-Infrastrukturen. Dies kann zu Kompatibilitätsproblemen und Ineffizienzen führen.
Abhilfe: Planen Sie im Vorfeld die Integration und ziehen Sie IT-Experten sowie interne Stakeholder heran, um sicherzustellen, dass die neue Lösung nahtlos mit den vorhandenen Systemen arbeitet. Nutzen Sie APIs und Middleware, um die Interoperabilität zu gewährleisten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Für eine erfolgreiche Initialisierung der Kombination aus RPA und KI empfiehlt sich eine strukturierte Vorgehensweise:

  1. Woche 1–2: Analyse und Planung
  • Führen Sie eine umfassende Prozessanalyse durch, um geeignete Prozesse für die Automatisierung zu identifizieren.
  • Definieren Sie klare Ziele und legen Sie entsprechende KPIs fest.
  • Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenaufbereitung den Ansprüchen entspricht.

  1. Woche 3: Vorbereitung der technologischen Infrastruktur
  • Arbeiten Sie mit Ihrem IT-Team zusammen, um eine nahtlose Integration der Systeme zu planen.
  • Testen Sie die vorhandenen Schnittstellen und stellen Sie die Interoperabilität durch geeignete Middleware-Lösungen sicher.

  1. Woche 4: Pilotprojekt starten
  • Wählen Sie einen idealen Prozess für ein Pilotprojekt aus, um die Effektivität der RPA-KI-Kombination unter realen Bedingungen zu evaluieren.
  • Überwachen Sie die Ergebnisse und passen Sie die KPIs an.
  • Sammeln Sie Feedback von den Beteiligten und nehmen Sie erforderliche Anpassungen in der Implementierungsphase vor.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise können Unternehmen in kurzer Zeit sichtbare Ergebnisse erzielen und die Effizienz ihrer Geschäftsprozesse nachhaltig steigern.