Robotic Process Automation VS KI-Agenten
Im Zeitalter der digitalen Transformation müssen Unternehmen, die wettbewerbsfähig und erfolgreich sein wollen, ihre Prozesse automatisieren. Die Automatisierung beschleunigt nicht nur die Abläufe, sondern befreit Ihre Teams von banalen, repetitiven Aufgaben und ermöglicht es ihnen, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können: kreative und strategische Problemlösungen. Zwei dieser Technologien, die bei dieser digitalen Transformation an vorderster Front stehen, sind Robotic Process Automation (RPA) und Artificial Intelligence (AI) Agents (KI-Agenten).
Aber welche ist die richtige Lösung für Ihr Unternehmen? Die Unterschiede zwischen RPA und KI-Agenten verwirren immer noch viele. Warum eigentlich? Nun, weil beide sich überschneidende Fähigkeiten haben und beide zur Automatisierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden können. Sie unterscheiden sich jedoch völlig in Bezug auf ihre Kernfunktionen und die Art und Weise, wie sie die Automatisierung erreichen. Während man sich RPA als "Roboterarm" vorstellen kann, der menschliche Handlungen nachahmt, sind KI-Agenten eher wie "Gehirne", die selbstständig denken, denken und lernen können.
In diesem Leitfaden werfen wir einen genaueren Blick darauf, was RPA leisten kann und wo sie im Vergleich zu KI-Agenten versagt. Wir werden auch untersuchen, wie sich diese beiden Technologien unterscheiden und was sie jeweils bringen. Am Ende werden Sie ein besseres Verständnis dafür haben, welche der beiden Technologien für die Anforderungen Ihres Unternehmens besser geeignet ist.
RPA-Funktionen und -Fähigkeiten: Was sie tun können
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Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ist eine Form der Automatisierungstechnologie, die es Unternehmen ermöglicht, einfache, repetitive Aufgaben, die traditionell von Menschen ausgeführt werden, zu automatisieren. Dabei werden Software-Roboter (auch "Bots" genannt) eingesetzt, um menschliche Handlungen wie Klicken, Tippen, Kopieren und Einfügen von Informationen in verschiedenen Systemen und Anwendungen zu imitieren. Diese Bots sind so programmiert, dass sie bestimmte Regeln und Anweisungen befolgen; sie führen nur Aufgaben aus, für die sie geschult wurden, nicht mehr und nicht weniger. RPA kann mit der Benutzeroberfläche der Software interagieren, mit der die Mitarbeiter arbeiten. Beispielsweise kann einem RPA-Bot eine Abfolge von Klicks in SAP oder Infor "beigebracht" werden, die normalerweise ein Mensch ausführen würde.
Es ist ein "strikter Regelbefolger", der Aufgaben immer wieder auf die gleiche Weise ausführt, ohne jegliche Improvisation oder Kreativität. RPA ist am besten für Aufgaben geeignet, die klar definiert, wiederholbar und standardisiert sind. Einige der häufigsten Anwendungen von Robotic Process Automation sind:
1. Kopieren und Einfügen von Daten
Die Fähigkeit von RPA zur strukturierten Dateneingabe ist eine seiner Schlüsselfunktionen. Sie kann hochstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie Tabellen und Software von Drittanbietern abrufen und diese Daten dann in die vorgesehenen Systeme oder Anwendungen eingeben. Auf diese Weise werden menschliche Fehler minimiert und die Dateneingabeprozesse beschleunigt. RPA kann auch strukturierte Daten aus Dokumenten extrahieren. Die regelbasierte Natur von RPA macht es ideal für standardisierte Dateneingaben, da diese einfach sind, sich wiederholen und wenig bis keine Entscheidungsfindung erfordern. Wichtig ist, dass RPA die Daten, die es extrahiert und einfügt, nicht versteht, so dass sich die Dateneingabe im Laufe der Zeit nicht ändern darf. Andernfalls verwendet RPA entweder falsche Informationen oder gibt einfach eine Fehlermeldung aus, weil es das entsprechende Datenfeld nicht finden kann.
2. Bearbeitung von Rechnungen und Gehaltsabrechnungen
Insbesondere Rechnungen und Gehaltsabrechnungen können für Mitarbeiter, die sich tagtäglich mit dem Prüfen, Kopieren und Berechnen beschäftigen müssen, unglaublich zeitaufwändig sein. RPA vereinfacht diese Aufgaben durch die Automatisierung von repetitiven Prozessen.
Im Falle von Rechnungen sind RPA-Bots so programmiert, dass sie mit Hilfe der OCR-Technologie (Optical Character Recognition) Daten aus Dokumenten erkennen und extrahieren, die sie dann ohne menschliches Zutun an die entsprechende Stelle übertragen. In ähnlicher Weise können RPA-Bots für Gehaltsabrechnungen entwickelt werden, um mehrere Zahlungen (wie Gehälter, Überstunden, Boni usw.) am Ende eines jeden Monats auszuführen. Diese Aufgaben gelten als low-hanging fruits - mit anderen Worten: einfache, aber zeitaufwändige Aufgaben, die durch RPA automatisiert werden können.
3. Daten für Reports abrufen
Die Erstellung von Reports ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um über Geschäftsentwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben und datengestützte Entscheidungen zu treffen. RPA kann ein wertvolles Werkzeug für die Automatisierung dieses Prozesses sein. Es zieht effizient Daten aus strukturierten Quellen und füllt sie in vordefinierte leere Felder ein, aber das war's. RPA schreibt diese Reports nicht. Der Textkörper des Berichts bleibt unverändert. Es fungiert lediglich als Datensammler. Sie können RPA zum Beispiel verwenden, um ein Excel-Kuchendiagramm automatisch mit den Quartalsdaten aus Ihrem ERP-System zu aktualisieren. Das spart Zeit und Aufwand, RPA kann aber die Daten nicht interpretieren. Um die von RPA generierten Informationen in einen Kontext zu setzen und zu analysieren, um wirklich aussagekräftige Reports zu erstellen, ist immer noch menschliche Aufsicht erforderlich.
4. Einfaches Onboarding von Mitarbeitern
RPA-Lösungen können zum Beispiel auch eingesetzt werden, um den Onboarding-Prozesse für neue Mitarbeiter zu automatisieren. Dies kann den Verwaltungsaufwand der HR-Teams verringern. Wird beispielsweise ein neuer Mitarbeiter eingestellt, kann ein RPA-Workflow entwickelt werden, der dem neuen Mitarbeiter automatisch eine Reihe von vordefinierten Onboarding-E-Mails mit Anweisungen zur Einrichtung des Computers, zur Verwendung des Druckers oder zur Nutzung der Mitarbeiter-Chipkarte in der Firmenkantine sendet. Das RPA-System schreibt oder versteht den Inhalt dieser E-Mails nicht, es öffnet einfach Outlook, fügt die Empfängerinformationen ein und klickt dann auf "Senden".
Die Grenzen von RPA
RPA ist ideal für die Automatisierung einfacher, starrer, prozessualer Aufgaben, die keine Kreativität oder Entscheidungsfindung erfordern. Aber wenn es um komplexere Prozesse geht, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten erfordern, greift RPA zu kurz. Einige dieser Einschränkungen sind:
1. Mangelnde Entscheidungsfähigkeit
Eine der Haupteinschränkungen von RPA-Software ist, dass sie sich nicht an veränderte Umstände anpassen oder eigenständig Entscheidungen treffen kann. Ein RPA-Bot ist ein “hirnloser” Regelbefolger. RPA hält sich strikt an seine Anweisungen, genau wie ein Roboter. Ein RPA-Bot kann nicht lernen, sich verbessern oder kreativ denken wie andere selbstlernende KI-Technologien. RPA ist an die ihm gegebenen Regeln und Anweisungen gebunden, was seine Anwendbarkeit auf einfache und repetitive Aufgaben begrenzt.
Sie können Ihr RPA zum Beispiel damit beauftragen, bestimmte Felder aus einem Dokument zu extrahieren (z. B. Preis oder Kundenadresse), aber es wird nicht in der Lage sein, den Kontext zu verstehen oder Fehler zu erkennen. Tatsächlich wird es nicht einmal wissen, welches Feld es extrahiert. Wenn sich beispielsweise das Layout des Dokuments ändert und das Feld für die Kundenadresse durch die Bankdaten des Kunden ersetzt wird, kann RPA diesen Unterschied nicht erkennen. Es würde die Bankdaten gedankenlos kopieren und sie fälschlicherweise für die Adresse des Kunden halten. Diese Unfähigkeit, zu lernen oder sich an neue Situationen anzupassen, macht RPA ungeeignet für dynamische und sich ständig verändernde Prozesse.
2. Probleme mit unstrukturierten Daten
Während RPA einfache, regelbasierte Aufgaben effizient bewältigen kann, ist es nicht in der Lage, komplexe Geschäftsprozesse zu bewältigen, die unstrukturierte Daten beinhalten. Unstrukturierte Daten beziehen sich auf Daten, die kein vordefiniertes Format oder eine vordefinierte Organisation haben, wie z. B. E-Mail-Texte, Reports oder Bilder, was es für klassische RPA-Bots fast unmöglich macht, sie zu extrahieren und zu verarbeiten. Enthält eine E-Mail oder ein Dokument beispielsweise eine Mischung aus Text, Bildern und Tabellen, wird es für RPA äußerst schwierig, die relevanten Daten überhaupt ausfindig zu machen und zu extrahieren.
Das liegt daran, dass RPA die Bedeutung hinter den Daten nicht interpretieren kann; es kann nur einer Reihe von vordefinierten Regeln folgen. Das bedeutet, dass Sie die Regeln für jedes spezifische Dokumentenlayout manuell anpassen müssen, was nicht nur Zeit kostet, sondern auch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Ungenauigkeiten erhöht. Dies ist ein nicht endender Zyklus der Anpassung der Regeln für jedes einzelne Dokument, der für Unternehmen, die mit einer großen Menge unstrukturierter Daten arbeiten, nicht praktikabel ist.
3. Hindernisse für eine erfolgreiche Skalierung
Bei RPA kann die Skalierbarkeit zu einem erheblichen Hindernis für den Erfolg werden. Während die anfängliche Implementierung von RPA recht einfach ist, ist die Verwaltung und Steuerung im großen Maßstab eine andere Sache. Mit dem Wachstum Ihres Unternehmens wachsen auch die Komplexität und das Volumen der Prozesse, die Sie automatisieren müssen. Dies kann zu einem Netz von voneinander abhängigen Bots führen, was die Verwaltung und Wartung erschwert. Darüber hinaus können auch Änderungen der internen Geschäftsabläufe die Skalierbarkeit von RPA behindern, da jede kleine Änderung in Ihren Arbeitsabläufen eine umfangreiche Neuprogrammierung der RPA-Funktionen erfordern kann. Des Weiteren setzen viele Unternehmen immer noch auf EPR-Altsysteme, denen es an modernen Schnittstellenfunktionen und benutzerfreundlichen APIs mangelt, was die reibungslose Integration von RPA-Bots behindern kann. Diese Bots sind in hohem Maße von bestimmten Benutzeroberflächen abhängig, so dass jede Änderung oder Aktualisierung der Benutzeroberfläche (z. B. Umbenennung oder Verschieben einer Schaltfläche) den Betriebsablauf stören und eine zeitaufwändige Neukonfiguration erfordern kann.
4. Menschliches Eingreifen ist immer noch notwendig
RPA ist keine allumfassende Automatisierungslösung für Unternehmen. Während sie einfache, repetitive Aufgaben automatisieren kann, kann sie komplexe Aufgaben, die kritisches Denken, Kreativität und Entscheidungsfindung erfordern, überhaupt nicht bewältigen. Tatsächlich hängt der Erfolg von RPA in hohem Maße von menschlichem Input und menschlicher Aufsicht ab, denn RPA-Bots sind nur so gut wie die Regeln und Anweisungen, die ihnen gegeben werden. Ohne menschliche Führung ist RPA wie ein Auto ohne Fahrer - es mag auf einer geraden Straße mit wenig Verkehr gut funktionieren, aber es wird nicht in der Lage sein, durch unbekanntes Gebiet oder unerwartete Hindernisse zu navigieren.
Wie sich RPA von KI-Agenten unterscheidet
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Robotische Prozessautomatisierung (RPA) und KI-Agenten werden oft als ein und dasselbe angesehen, aber in Wirklichkeit sind sie ziemlich verschieden. Hier finden Sie eine vollständige Aufschlüsselung, wie sich RPA von KI-Agenten unterscheidet:
Definition und Kernfunktionalität
RPA ist eine Softwaretechnologie, die repetitive, regelbasierte Aufgaben automatisiert, indem sie menschliche Aktionen auf der Benutzeroberfläche verschiedener Systeme nachahmt oder über eine API im Hintergrund dieselben Aktionen ausführt. Sie nutzt keine künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen (ML), um ihre Arbeit zu erledigen, sondern sie folgt einem vordefinierten Satz von Regeln und Anweisungen, die ihr von Menschen gegeben werden.
KI-Agenten hingegen sind eine fortschrittlichere Form der Automatisierung, die künstliche Intelligenz (KI), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zur Automatisierung von Aufgaben einsetzten. Diese intelligenten Agenten können lernen, sich anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
Möglichkeiten der Datenverarbeitung
Wie wir bereits erwähnt haben, ist RPA für strukturierte, regelbasierte Aufgaben konzipiert. Das bedeutet, dass sie nur Daten in strukturierter Form verarbeiten kann, z. B. Zahlen oder Text in bestimmten Feldern. Sie kann keinen Sprachkontext oder Nuancen verstehen, was sie für unstrukturierte oder interpretationsbedürftige Daten ineffektiv macht.
Im Gegensatz dazu sind KI-Agenten so konzipiert, dass sie jede Art von Daten verarbeiten können, ob strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert. Sie können mit jedem Datenformat arbeiten, einschließlich E-Mails, PDFs, Word, Excel und sogar Bildern. KI-Agenten verwenden NLP-Algorithmen, um die Bedeutung hinter den Daten zu verstehen. Dadurch können sie komplexe Aufgaben bewältigen, die ein Verständnis von Sprache und Kontext erfordern.
Anpassungsfähigkeit an neue Szenarien
RPA ist keine kognitive Technologie; sie kann nicht lernen oder sich an neue Szenarien anpassen. Wenn sich die Umgebung oder der Prozess ändert, muss die RPA-Software neu konfiguriert oder programmiert werden, damit sie im neuen Szenario funktioniert. Selbst kleine Änderungen können zu einem Zusammenbruch des Automatisierungsprozesses führen.
KI-Agenten hingegen sind sehr versiert darin, sich an neue Szenarien anzupassen. Fortgeschrittene KI-Agenten können ohne größere Neukonfiguration weiterarbeiten, wenn sich die Umgebung ändert oder die Aufgaben immer komplexer werden. Sie lernen und verbessern sich ständig durch Rückkopplungsschleifen, wodurch sie mit der Zeit effizienter und genauer werden. Wenn ein KI-Agent beispielsweise für die Bearbeitung eines bestimmten Rechnungstyps trainiert wurde, kann er sich automatisch an neue Dokumenten-Formate anpassen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Diese Fähigkeit zur Entscheidungsfindung macht KI-Agenten in dynamischen Geschäftsumgebungen robuster und effizienter.
Skalierbarkeit und Flexibilität
Wenn es um die Bewältigung von Wachstum und die Anpassung an neue Prozesse geht, besteht der Unterschied nicht nur darin, ob eine Software KI einsetzt oder nicht, sondern auch darin, wie die Software aufgebaut ist. Sowohl RPA-Lösungen als auch KI-Agenten können große Mengen von Aufgaben bewältigen. RPA-Systeme erfordern jedoch möglicherweise eine detailliertere Neuprogrammierung oder Neukonfiguration, wenn neue Prozesse oder wesentliche Prozessänderungen eingeführt werden, insbesondere in komplexeren Szenarien.
Dies kann zu Engpässen und Verzögerungen bei der Skalierung von Vorgängen führen und die Flexibilität von RPA einschränken. KI-Agenten hingegen sind oft mit eingebauter Flexibilität konzipiert, sodass sie sich an neue Aufgaben oder Prozesse reibungsloser anpassen können. Sie sind nicht auf vorprogrammierte Regeln angewiesen und können aus Erfahrungen lernen, was sie auf lange Sicht vielseitiger und skalierbarer macht.
Wie turian helfen kann, Ihre Geschäftsprozesse zu automatisieren
Wenn Sie auf der Suche nach einer effizienteren, präziseren und intelligenteren Automatisierungslösung sind, die auch bei komplexen Aufgaben im Gegensatz zu RPA nicht versagt, dann ist turian genau das Richtige für Sie. Unsere KI-gestützten Agenten nutzen die weltweit fortschrittlichste LLM-Technologie, die es ihnen ermöglicht, Kontext und Nuancen zu verstehen und kohärente Antworten and Lösungen zu generieren, genau wie ein Mensch. Im Gegensatz zu RPA, das sich nur bei strukturierten, regelbasierten Aufgaben auszeichnet, können unsere KI-Assistenten beliebige Daten verarbeiten, seien es unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, PDFs, Excel- und Word-Dateien oder sogar Bilddateien.
turian ist nicht nur gut darin, Routineaufgaben wie Dateneingabe, Validierung und Dokumentenanalyse zu automatisieren, sondern kann auch komplexere Aufgaben bewältigen, die natürliche Sprachverarbeitung erfordern, wie das Verfassen von E-Mails, die Analyse von Kundenfeedback oder die Erstellung von Reports. turian kann auch potenzielle Fehler wie falsche Preise, fehlende Daten oder falsche Kundeninformationen erkennen, die klassische RPA-Lösungen übersehen würden. Im Gegensatz zu RPA-Lösungen, die bei Prozessveränderungen versagen oder ständige manuelle Anpassungen erfordern, lernen und verbessern sich turians KI-Agenten mit neuen Daten und Feedback, was sie anpassungsfähiger und zukunftssicherer macht. Das bedeutet, dass Sie sich nicht um das ständige Umlernen oder Anpassen Ihrer Automatisierungsprozesse kümmern müssen - unsere KI-Assistenten erledigen das automatisch für Sie.
turian verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Automatisierungsprozesse in Echtzeit zu überwachen und zu steuern, wodurch Sie vollständige Kontrolle und Transparenz erhalten. Und das Beste daran? Unsere KI-Assistenten lassen sich nahtlos in Ihre bestehenden ERP/CRM-Systeme wie SAP, Salesforce und Microsoft Dynamics 365 integrieren. turian arbeitet auch mit gängigen E-Mail-Clients wie Gmail und Outlook zusammen und kann leicht an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen und Branchenbedürfnisse angepasst werden. Wir haben einen Human-in-the-Loop (HITL)-Ansatz integriert, um sicherzustellen, dass unsere KI-Agenten stets präzise und hochwertige Ergebnisse liefern.
Mit turian erreichen Sie eine flexible, effiziente und skalierbare Automatisierung, die sich an die sich ständig ändernden Anforderungen Ihres Unternehmens anpasst. Außerdem ist unsere Software bereits vortrainiert und in weniger als zwei Wochen einsatzbereit. Wir sind so überzeugt von unserer Technologie, dass wir Ihnen vorab einen POC (Proof of Concept) anbieten, bei dem Sie aus erster Hand sehen können, wie turian mit Ihren spezifischen Daten und Prozessen funktioniert.
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FAQ
Der Hauptunterschied zwischen KI-Agenten und RPA liegt darin, wie sie Prozesse automatisieren. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) stützt sich auf vorprogrammierte Regeln und strukturierte Daten, um sehr einfache, repetitive Aufgaben wie Klicken, Dateitransfers, Dateneingabe und das Ausfüllen von Formularen auszuführen. Im Gegensatz dazu verwenden KI-Agenten (wie turian) LLMs und hochentwickelte Algorithmen, um unstrukturierte Daten zu analysieren und komplexe Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Die Fähigkeiten der KI gehen über die von RPA hinaus, da sie den Kontext verstehen, aus Erfahrungen lernen und sich mit der Zeit verbessern kann. KI-Agenten können komplexere Aufgaben bewältigen, die eine menschenähnliche Entscheidungsfindung erfordern, während RPA darauf beschränkt ist, nicht-kreative, lineare, repetitive Aufgaben zu automatisieren, für die sie programmiert ist; sie kann sich nicht anpassen oder lernen.
RPA kann sich nicht automatisch an Änderungen im Prozess anpassen. Sie kann sehr einfache, repetitive Aufgaben effizient erledigen, aber wenn es Änderungen in der Umgebung oder im Prozess gibt, muss die RPA-Software neu konfiguriert oder programmiert werden. Das bedeutet, dass bei jeder Änderung der RPA-Prozess manuell aktualisiert werden muss. Im Gegensatz zu KI-Agenten, die lernen und sich an neue Situationen anpassen können, ist RPA auf die spezifischen Aufgaben beschränkt, für die es programmiert wurde.
Ja. KI-Agenten können Aufgaben übernehmen, die menschenähnliche Entscheidungen erfordern. Durch den Einsatz von LLMs können KI-Agenten die menschliche Sprache verstehen und interpretieren, was sie in die Lage versetzt, Entscheidungen auf der Grundlage von Kontext und Absicht zu treffen. In bestimmten Fällen ist das menschliche Eingreifen jedoch nach wie vor unerlässlich, insbesondere bei komplexen oder sensiblen Angelegenheiten wie rechtlichen oder ethischen Entscheidungen. In solchen Fällen können KI-Agenten die menschliche Entscheidungsfindung durch die Bereitstellung von Daten und Erkenntnissen unterstützen, aber die endgültige Entscheidung liegt immer noch beim Menschen.
Die Wahl hängt von Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen und -abläufen ab. RPA ist eher für sehr einfache, regelbasierte automatisierte Prozesse geeignet. Sie benötigt saubere, strukturierte Daten und eine gleichbleibende Umgebung, um effektiv zu funktionieren, was für Unternehmen mit komplexen Prozessen oder sich ständig ändernden Daten möglicherweise nicht machbar ist.
KI-Agenten hingegen können komplexere Prozesse und unstrukturierte Daten verarbeiten. Sie lernen und verbessern sich kontinuierlich durch Feedback, verstehen den Sprachkontext und können diverse Aufgaben erledigen. Wenn Sie bei der digitalen Transformation nicht zurückbleiben wollen, sind KI-Agenten möglicherweise die bessere Wahl für Unternehmen, die komplexere Aufgaben und Prozesse automatisieren möchten.