Intelligent Automation – Definition & Umsetzung
Definition - Was ist Intelligent Automation?
Intelligente Automatisierung vereint künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung und hat das Ziel, Prozesse zu vereinfachen, Ressourcen freizusetzen und die betriebliche Effizienz zu steigern. Deshalb werden für den Begriff häufig auch die Synonyme Hyperautomation und intelligente Prozessautomatisierung genutzt.In der Praxis gelingt die intelligente Automatisierung durch das strategische Zusammenspiel zwischen intelligenten AI Agents, die in der Lage sind Dokumente, Texte und Bilder zu verstehen und Action Engines, die mit den gewonnenen Informationen Aktionen in den umliegenden IT-Systemen auslösen.
Vorteile - Warum braucht es intelligente Automatisierung?
Die Vorteile von intelligenter Automatisierung sind ebenso wie ihre Anwendungsbereiche vielfältig und komplex. Zu den größten Benefits zählen:
Mitarbeitende können von monotonen Aufgaben befreit werden, um ihre Ressourcen in wertschöpfende Arbeit zu investieren, was die Mitarbeiterzufriedenheit steigert.
Die KI-gestützte Automatisierung reduziert manuelle Aufgaben, eröffnet neue Anwendungsmöglichkeiten der Automatisierung und beschleunigt Prozesse.
Der geringere Personalaufwand und einfach zu skalierende Wachstum senkt die Betriebskosten.
Die Standardisierung der Prozesse verbessert die Qualität und Konsistenz, was insbesondere bei repetitiven Aufgaben menschliche Fehler verhindern kann.
Künstliche Intelligenz kann große Datenmengen in Echtzeit auswerten und mithilfe von Predictive Analytics Muster erkennen, die die Entscheidungsfindung beschleunigen können.
Unternehmen, die intelligente Automatisierung nutzen können ihre Ressourcen optimiert einsetzen, um andere Prozesse zu beschleunigen.
Automatisierte Prozesse lassen sich schnell an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen und in bestehende IT-Systeme integrieren.
Kundenanfragen können mithilfe von KI schneller und präziser bearbeitet werden, was die Wartezeiten und Verfügbarkeiten optimiert.
Beispiele - Intelligente Automatisierung in der Praxis
Für die intelligente Automatisierung von Geschäftsprozessen setzen wir bei Ventum Consulting unter anderem auf fortschrittliche Technologien wie UI Path, um repetitive Aufgaben effizient zu gestalten. Ein zentraler Baustein sind intelligente AI-Agents, die KI-gestützte Lösungen für Text- und Bildverständnis bieten. Ihr Hauptziel ist es, unstrukturierte Informationen so aufzubereiten, dass sie von Maschinen verarbeitet werden können. Dabei geht ihre Funktionalität weit über die reine Erkennung von Stichwörtern hinaus: AI-Agents analysieren den gesamten Kontext eines Textes, interpretieren den Inhalt und erfassen Zusammenhänge.
Die individuell konfigurierbare Action Engine ergänzt diese Technologie, indem sie die Interaktion mit bestehenden Systemen ermöglicht – entweder über Schnittstellen (APIs) oder direkt über die grafische Benutzeroberfläche (GUI). Dadurch lassen sich die verstandenen Informationen vollautomatisch verarbeiten.
Das Zusammenspiel dieser Komponenten in einem Low-Code-System bietet Unternehmen eine leistungsstarke Lösung zur vollständigen Automatisierung von Prozessen. Dies führt nicht nur zu einer deutlichen Effizienzsteigerung, sondern schafft auch Freiräume für wertschöpfende Tätigkeiten, indem sich Mitarbeiter auf strategische oder kreative Aufgaben konzentrieren können. Durch diese Technologie konnten wir bei folgenden Anwendungsfällen einen großen Impact erzielen:
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Automatisierte Verarbeitung von Reklamationen mit KI
Rückforderungen, die als PDF-Dokumente bei einem Großhändler eingehen, werden automatisch erkannt, ausgelesen und inhaltlich analysiert. Dazu gehören beispielsweise Ansprüche auf Gutschriften, Preisnachlässe oder Korrekturen fehlerhafter Rechnungen. Die relevanten Informationen werden strukturiert erfasst und interpretiert, um den jeweiligen Sachverhalt korrekt zuzuordnen. Anschließend wird ein SAP-Ticket mit allen benötigten Daten erstellt und direkt dem zuständigen Bearbeiter zugewiesen, sodass eine schnelle und effiziente Verarbeitung ohne manuellen Aufwand gewährleistet ist.
Im ersten Prozessschritt überwacht der Agent das E-Mail-Postfach und erkennt, wenn es sich um eine E-Mail mit einer Reklamation handelt. Ist dies der Fall, wird die E-Mail automatisch extrahiert und geöffnet.
Jede dieser Mails hat einen bis mehrere PDF Anhänge, die einzeln geöffnet werden. Die Informationen werden gelesen und im Kontext verstanden. Die Information wird anschließend strukturiert und an die Action Engine weitergegeben.
Die Action Engine legt zuerst automatisch ein Ticket in SAP an, das mit den strukturierten Informationen und Daten des AI-Agents befüllt wird. Danach sucht die Action Engine zusätzliche Daten aus weiteren Systemen, um das Ticket mit Informationen anzureichern, die in der weiteren Bearbeitung der Reklamation durch eine Sachbearbeiter:in benötigt werden. Im letzten Schritt wird das Ticket mit allen Informationen der korrekten Sachbearbeiter:in zugewiesen.
- Strukturierte Daten
- Automatisierte Ticketanlage
- Alle relevanten Daten sind im Ticket vorhanden
- Automatische Zuweisung (Direct Dispatching) des Tickets
- Effiziente Bearbeitung des Folgeprozesses
- Einfache Handhabung in der Erstellung des Workflows durch Low-Code-Entwicklungsumgebung
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Automatisierte Beantwortung von Lieferstatusanfragen
Eingehende Kunden-E-Mails im Kundenservice werden mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) automatisch analysiert und basierend auf ihrem Inhalt und Kontext kategorisiert. Anfragen zu Bestellstatus oder Tracking-Informationen werden mit relevanten Daten aus anderen Systemen angereichert und vollständig automatisiert beantwortet.
Der AI-Agent verarbeitet alle eingehenden Kunden-E-Mails, indem er den Inhalt kontextuell versteht und die jeweilige Anfrage präzise identifiziert. Auch Mischanfragen werden erkannt und in ihre Einzelbestandteile zerlegt, sodass jede Anfrage separat bearbeitet werden kann. Dadurch entsteht im Live-Betrieb eine detaillierte Analyse der Anfragestruktur.
E-Mails, die mit mindestens 95 % Sicherheit der Kategorie Bestellstatus / Tracking-Informationen zugeordnet werden, übergibt der AI-Agent automatisch an die Action Engine.
Die Action Engine erstellt auf Basis der erkannten Anfrage eine individuelle Antwort-E-Mail und ruft relevante Informationen aus angebundenen Systemen ab, beispielsweise Tracking-Links oder Produktionsstatus. Diese Daten werden automatisch in die E-Mail integriert, sodass der Kunde eine umfassende und präzise Antwort erhält.
Zum Abschluss wird der gesamte E-Mail-Verlauf inklusive aller Metadaten im CRM-System dokumentiert, sodass eine lückenlose Nachverfolgung möglich ist.
- Analyse aller Anfragegründe
- Live-Dashboard über Mengen und Gründe
- Automatisierte Antwortmail
- Alle Daten zur Anfrage vorhanden
- Erzeugen von Entscheidungsfähigkeit auf Grund des transparenten Aufkommens über den Ressourceneinsatz
- Verbesserte Kundenzufriedenheit
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Automatisierte Archivierung von unternehmenskritischen Lastenheften
Ein führender Automobilkonzern musste innerhalb von sechs Wochen eine vollständige Migration seiner Lastenhefte durchführen, da die Lizensierung und der Support Requirements-Management-System eingestellt wurde. Durch den Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) kann der gesamte Migrationsprozess vollständig automatisiert werden – von der Identifikation der relevanten Dokumente bis zur revisionssicheren Ablage als menschenlesbare PDFs. So wird eine große Anzahl an Lastenhefte in kürzester Zeit verarbeitet und revisionssicher archiviert, ohne manuellen Aufwand der Mitarbeitenden zu beanspruchen.
Zu Beginn des Automatisierungsprozess, um eine fehlerfreie Migration sicherzustellen, wird Robotic Process Automation (RPA) integiert. Nach Anmeldung der Software, startet der AI-Agent (RPA-Roboter) automatisiert den Prozess, der mit der Identifikation der nächsten zu archivierende Lastenheft beginnt.
Durch den Einsatz von RPA wird die Fehleranfälligkeit bei der Eingabe und Zuordnung von Reklamationsdaten minimiert. Zusätzlich führt die schnelle Umsetzung des Automatisierungsprozess zu spürbaren Kosteneinsparungen, wodurch der ROI maximiert wird.
Die Action Engine übernimmt die automatisierte Extraktion und Transformation der Daten. Sie sorgt für die Umwandlung in ein menschenlesbares Format, die Konvertierung in PDFs und die revisionssichere Ablage der Dokumente. Zudem steuert sie den gesamten Exportprozess, inklusive Fehlerhandling, um sicherzustellen, dass alle Lastenhefte innerhalb der Frist verarbeitet werden.
- Automatisierte Datenmigration ohne manuelle Eingriffe
- Revisionssichere Archivierung aller Lastenhefte
- Fehlerminimierung durch strukturiertes, KI-gestütztes Datenhandling
- Schnelle Verarbeitung von großen Datenmengen in kürzester Zeit
- Nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme (SAP)
- Skalierbare Lösung, die sich flexibel an zukünftige Anforderungen anpassen lässt
„Die KI-gestützte Erkennung von Kundenanliegen (Intent-Erkennung) analysiert unstrukturierte Kundenanfragen, um deren Absicht – also das Anliegen des Kunden – klar zu identifizieren und so die Selbstlösungsquote und den Automatisierungsgrad im Kundenservice zu steigern. So können auch komplexe, unstrukturierte Nachrichten in maschinenverarbeitbare Kundenaufträge umgewandelt werden, was eine effiziente und automatisierte Bearbeitung ermöglicht.“, Thomas Buchner
Ihre Experten für Intelligent Automation
Verwendete Bausteine aus der UiPath Plattform
UiPath Robot
Roboter, welcher für die automatische Abarbeitung von Geschäftsprozessen ein vorgegebenes Skript verfolgt und über Schnitten oder die Benutzeroberfläche mit diversen Umsystemen interagieren kann. Dieser Roboter wird auf einer virtuellen Maschine oder physischen Maschine beim Kunden vor Ort betrieben und ist als virtueller Mitarbeiter zu betrachten.
UiPath Studio
Low Code Entwicklungsumgebung für den Roboter mit zahlreichen Out of the Box Konnektoren in Umsysteme wie SAP, O365, Zendesk, Celonis u.vm., sowie der Möglichkeit die Ergebnisse aus der UiPath Plattform in den Roboter zu integrieren
UiPath Document Understandig
Modul für das Klassifizieren und Verstehen von Dokumenten mit künstlicher Intelligenz. Mit dem Antrainieren der Dokumente wird ein KI-Modell auf eine spezifische Dokumentenkategorie erstellt. Dieses Modell ist in der Lage beispielsweise Tabellen mit unterschiedlicher Zeilenanzahl zu erkennen und die Inhalte korrekt auszulesen. Für das Erkennen von Zeichen und Information wird eine Kombination aus OCR und KI verwendet.
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Häufig gestellte Fragen zum Thema Intelligent Automation
Intelligent Automation kombiniert künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Durch den Einsatz von intelligenten AI-Agents und Action Engines können unstrukturierte Daten verarbeitet und automatisierte Entscheidungen getroffen werden, um manuelle Aufgaben zu reduzieren.
Klassische Automatisierung basiert auf vordefinierten Regeln, während Intelligent Automation mit KI und maschinellem Lernen arbeitet. Dadurch können Systeme nicht nur Aufgaben ausführen, sondern auch lernen, sich anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen.
Intelligent Automation steigert die Effizienz, senkt Kosten und minimiert Fehler durch standardisierte Prozesse. Sie ist flexibel skalierbar, verbessert die Servicequalität und entlastet Mitarbeiter, sodass sie sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.
Besonders profitieren Kundenservice, Finanz- und Rechnungswesen, Logistik, HR und IT-Operations. Unternehmen können beispielsweise Reklamationsprozesse, Anfragenbearbeitung, Datenverarbeitung und Entscheidungsfindungen automatisieren.
Ja, durch die Nutzung von APIs oder der grafischen Benutzeroberfläche (GUI) lassen sich bestehende IT-Systeme problemlos anbinden und automatisierte Workflows nahtlos integrieren.
Ja, Beispiele sind automatisierte Reklamationsverarbeitung, die Beantwortung von Kundenanfragen zu Lieferstatus & Tracking oder die KI-gestützte Intent-Erkennung im Kundenservice. Unternehmen profitieren von schnelleren Prozessen, höherer Genauigkeit und einer verbesserten Servicequalität.