Definition

Intelligent Process Automation (IPA)

Intelligente Prozessautomatisierung beziehungsweise Intelligent Process Automation (IPA) ist eine Kombination von Technologien zur Verwaltung und Automatisierung digitaler Prozesse. IPA soll die Betriebseffizienz, die Leistung der Mitarbeiter und die Reaktionseffizienz gegenüber den Kunden erhöhen. Sie sollte auch das Betriebsrisiko reduzieren, mit dem Ziel, eine effektive Betriebsumgebung zu schaffen.

IPA soll menschliche Arbeitskräfte bei der Erledigung manueller, sich wiederholender und routinemäßiger Aufgaben unterstützen, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden. Zu den in IPA kombinierten Technologien gehören Robotic Process Automation (RPA), künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Digital Process Automation (DPA). Mit diesen Technologien – insbesondere mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning – sollte ein IPA-Tool in der Lage sein zu lernen, wie der Prozessfluss angepasst und verbessert werden kann, um einen intelligenten Prozess zu schaffen. Es sollte in der Lage sein, mit der Zeit zu lernen und sich zu verbessern.

Intelligent Process Automation ist wichtig für die Automatisierung von Arbeitsplätzen in Unternehmen. IPA ermöglicht es den Benutzern, ihre Anwendungsfälle für die Automatisierung schneller und einfacher zu erweitern und anspruchsvollere Aufgaben auszuführen, wie zum Beispiel die automatische Erkennung von Objekten auf einem Bildschirm oder die Verwendung von Technologien, zum Beispiel Natural Language Processing (NLP).

Was IPA auszeichnet

Das Verständnis dafür, was IPA ist und was es leisten kann, beginnt damit, welche Technologien eingesetzt werden, um es möglich zu machen. Zu diesen Technologien gehören Robotic Process Automation (RPA), künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Digital Process Automation (DPA):

  • Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen, insbesondere durch Computersysteme. KI kann dazu verwendet werden, Daten schneller zu analysieren, als Menschen es können, und gleichzeitig Muster zu erkennen und aus vergangenen Entscheidungen zu lernen.
  • Machine Learning (ML) ist eine Form der KI, die es Softwareanwendungen ermöglicht, Ergebnisse genauer vorherzusagen. Machine-Learning-Algorithmen können historische Daten als Eingabe verwenden, um neue Ausgabewerte vorherzusagen.
  • Robotic Process Automation (RPA) ist ein Softwareautomatisierungswerkzeug, das bei der Automatisierung von Aufgaben helfen kann. Es kann regelbasierte Aufgaben ausführen und umfasst in der Regel auch KI und ML. Typischerweise wird RPA zur Reduzierung arbeitsintensiver Aufgaben verwendet.
  • Digital Process Automation (DPA) ist eine Software zur Automatisierung von Aufgaben mit dem Ziel, einen Arbeitsablauf zu vervollständigen und zu optimieren. DPA konzentriert sich auf die Automatisierung oder Teilautomatisierung von Aufgaben im Zusammenhang mit Geschäftspraktiken, die in der Regel menschliche Interaktion erfordern.

Andere Technologien, die sich in IPA-Werkzeugen finden, können auch Werkzeuge für NLP oder die Verwendung kognitiver Agenten umfassen. Durch die Kombination all dieser Technologien kann ein Unternehmen arbeitsintensive Aufgaben automatisieren und dennoch in gewissem Umfang an Veränderungen angepasst werden.

RPA versus IPA: Was ist der Unterschied?

Intelligente Prozessautomatisierung und robotergestützte Prozessautomatisierung sind ähnliche Prozesse; IPA kann jedoch einen größeren Arbeitsumfang abdecken als RPA. RPA ist im Allgemeinen für definierte, regelbasierte Prozesse gedacht. Im Vergleich dazu wird IPA für komplexere Operationen verwendet, die von der Verwendung von künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Natural Language Processing, Predictive Analytics und verwandten Technologien, einschließlich RPA, profitieren können.

IPA kann außerdem mit mehr Datenformaten arbeiten und ermöglicht mehr Arten der intelligenten Entscheidungsfindung. Sowohl IPA als auch RPA sind wertvoll und haben ihre eigenen besten Anwendungsfälle. Allerdings erfordert IPA zunächst die Entwicklung von RPA. Darüber hinaus erfordert eine effektive IPA-Strategie, dass IT- und Data-Science-Teams eingehender zusammenarbeiten, als dies bei RPA erforderlich ist.

IPA ähnelt Business Process Automation (BPA), das als ein weiterer analoger Begriff verwendet werden kann.

Merkmale einer intelligenten Prozessautomatisierung

Zu den Merkmalen von IPA gehören:

  • Automatisierung von zuvor manuellen und sich wiederholenden Aufgaben;
  • Optimierung der Mitarbeiterproduktivität, indem sie von Routineaufgaben befreit werden;
  • Koordination der Arbeit zwischen Softwaresystemen und Personen;
  • Bereitstellung einer durchgängigen Sichtbarkeit von Prozessen und der Customer Journey;
  • kann zur Verbesserung der Kundenerfahrung beitragen;
  • reduziert Verarbeitungsfehler;
  • senkt die Betriebskosten und die Transaktionsverarbeitungszeit; und
  • macht es einfacher, sich an Prozessänderungen anzupassen.

Aktuelle und zukünftige Anwendungsfälle

Da sich IPA und RPA in ihrer Art ähneln, kann eine Organisation, sobald sie über ein stabiles RPA-Umfeld verfügt, dieses Umfeld mit IPA erweitern, wobei das bisherige Umfeld als Grundlage dient. Mit IPA können Organisationen bisher manuelle und sich wiederholende Aufgaben ersetzen, Text mit NLP interpretieren, maschinengestützte Entscheidungen mit maschinellem Lernen treffen, Systeme und Personen verfolgen und Kunden mit Hilfe kognitiver Agenten Vorschläge unterbreiten.

In der Vergangenheit gab es mehr Streit darüber, ob eine Organisation IPA oder RPA einsetzen sollte. Jetzt wird jedoch akzeptiert, dass Organisationen IPA nutzen können, um eine breitere Strategie um RPA herum zu entwickeln. Anstatt alle Technologien, die mit IPA zu tun haben, einzeln einzusetzen, kann ein IPA-Tool sie miteinander verbinden, um einen agileren und stabileren Geschäftsbetrieb zu ermöglichen.

Organisationen in der Versicherungs- und Bankenbranche, aber auch allgemeinen Industrie verwenden IPA-Tools. Ein IPA-Anwendungsfall ist zum Beispiel, wenn eine Organisation Daten für Kunden sammeln muss, was normalerweise viel Zeit in Anspruch nimmt. Ein IPA-Tool kann den benötigten Text interpretieren und Entscheidungen darüber treffen, wie diese Daten weitergegeben werden sollen, und dem Kunden auf der Grundlage seiner Eingaben Vorschläge unterbreiten.

Marktausblick und Tools

Laut einer weltweiten Umfrage von Deloitte aus dem Jahr 2019 schätzen Führungskräfte, dass intelligente Automatisierung in den nächsten Jahren eine durchschnittliche Kostensenkung von 22 Prozent und eine Umsatzsteigerung von 11 Prozent bringen wird.

IPA wird immer populärer, da eine wachsende Zahl populärer Anbieter beginnt, mehr Produkte und Tools zur Workflow-Automatisierung anzubieten. Dazu gehören einige IPA- oder RPA-Produkte:

  • Another Monday, die eine Automatisierungsplattform bieten, welche automatisch Prozesslogik dokumentiert, Aufgaben aus einer Datenbank zieht und eine Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche bietet.
  • UiPath, ein bekanntes RPA-Tool, das auch IPA-Funktionen unterstützt. Dieses Tool kann zur Automatisierung jeder beliebigen Desktop- oder Webanwendung verwendet werden.
  • Automation anywhere ist ein weiteres RPA-Tool, das begonnen hat, IPA-Funktionen zu übernehmen. Es kann RPA mit Technologien für die Verarbeitung von natürlicher Sprache und unstrukturierter Daten kombinieren.
Diese Definition wurde zuletzt im Dezember 2020 aktualisiert

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