Was ist intelligente Automatisierung?

Intelligente Automatisierung im Überblick

Optical Character Recognition (OCR), also die optische Zeichenerkennung, ist ein Paradebeispiel – sie liest Papierdokumente oder PDFs ein. Früher war OCR auf klassische Mustererkennung angewiesen und konnte Buchstaben und Zahlen nur begrenzt zuverlässig identifizieren, weil verschiedene Schriftarten – und vor allem Handschriften – einfach zu unterschiedlich waren.

Mit dem Einsatz von Machine Learning (ML) bei OCR ist diese Grenze passé: Neuronale ML-Netze können Zeichen „lesen“ - sie erkennen charakteristische Muster, lernen neue Schreibweisen und unterscheiden so mit der Zeit immer besser zwischen ähnlichen Zeichen wie O und 0 oder 5 und S. Das System lernt sogar, dass ein schmaler Kreis eher eine Null als ein O ist – und wird dadurch immer genauer. Weitere Anwendungsfälle intelligenter Automatisierung sind:

• Extrahieren von Dokumentinformationen (DOX): OCR hat sich weiterentwickelt – und DOX zieht nach: Es kann nicht nur strukturierte Daten wie Tabellen und Überschriften aus Tabellenkalkulationen auslesen, sondern auch unstrukturierte Daten aus gescannten Dokumenten gezielt extrahieren. Damit lassen sich Massen von Rechnungen, Bestellungen, Belegen, Formularen, Anträgen & Co. im Handumdrehen abwickeln und perfekt mit den Unternehmensdaten abgleichen.

• Smarte Kundeninteraktionen: Dank Verarbeitung natürlicher Sprache (engl.: Natural Language Processing) verstehen smarte Chatbots, die mit intelligenter Prozessautomatisierung arbeiten, was Kunden wirklich wollen, und liefern maßgeschneiderte Antworten. So werden Anfragen schneller beantwortet, Kunden zufriedener und das Support-Team spürbar entlastet.

• Vorausschauende Instandhaltung: Mit intelligenter Prozessautomatisierung, die Sensor- und Echtzeitdaten laufend auswertet, werden drohende Ausfälle früh erkannt. Das ermöglicht eine rechtzeitige Wartung, dynamisch angepasste Serviceintervalle und sorgt für weniger Ausfälle und geringere Kosten.

Damit wird deutlich, wie KI bisher manuell erledigte Aufgaben übernimmt und so für deutlich mehr Präzision und Tempo sorgt. Im weiteren Verlauf des Beitrags erfahren Sie, wie intelligente Automatisierung Entscheidungsprozesse verbessert, Wartungsprozesse verschlankt und die Effizienz im Unternehmen – für Menschen und Maschinen gleichermaßen – steigert.

Bestandteile der intelligenten Automatisierung

Intelligente Automatisierung besteht aus drei Hauptbausteinen. Im Zusammenspiel bieten sie Unternehmen einen strategischen Fahrplan, um Effizienz und Leistungsfähigkeit zu erhöhen:

1. Künstliche Intelligenz (KI) macht es möglich: Computer lernen, denken und lösen Probleme wie Menschen. Zu den wichtigsten KI-Technologien gehören maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung, Bilderkennung und generative KI.

1. Business Process Management: Hier dreht sich alles um die Gestaltung, Steuerung und Optimierung digitalisierter Geschäftsprozesse mithilfe klarer Regeln.

1. Robotergestützte Prozessautomatisierung (engl.: Robotic Process Automation = RPA): Software-Roboter erledigen einfache, sich wiederholende Aufgaben wie das Auslesen von Daten.

Wie läuft intelligente Automatisierung ab?

Um das zu verstehen, lohnt sich zunächst ein Blick auf zwei grundlegende Formen der Automatisierung:

Klassische Prozessautomatisierung nutzt Software und Technologien, die nach festen Regeln wiederkehrende Geschäftsprozesse automatisiert abwickeln. Werden mehrere automatisierte Prozesse miteinander verbunden, entsteht ein durchgängiger, digitaler Ablauf – das nennt man Workflow-Orchestrierung.

Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) ist ein zentraler Bestandteil der Geschäftsprozess-Automatisierung (engl.: Business Process Automation [BPA]). Damit sind Software-Bots gemeint, die menschliche Aktionen nachahmen und so monotone, sich wiederholende Aufgaben übernehmen. Durch die Integration in bestehende Geschäftssysteme können RPA-Bots eine Vielzahl von regelbasierten Aufgaben automatisiert abwickeln.

Intelligente Prozessautomatisierung ist der nächste Evolutionsschritt: Sie verbindet fortschrittliche KI-Technologien wie maschinelles Lernen (ML) und Verarbeitung natürlicher Sprache mit robotergestützter Prozessautomatisierung, um komplexe Aufgaben zu übernehmen, für die sie nicht vorab programmiert werden muss. Sie erkennt zudem den geschäftlichen Kontext hinter den Daten und lernt aus ihren Erfahrungen – das macht sie deutlich flexibler und anpassungsfähiger als klassische Automatisierungslösungen. Beispiele:

• Im Lead-to-Cash-Prozess – also auf dem Weg von der Akquise bis zum zahlenden Kunden – können Vertriebsmitarbeitende intelligente Prozessautomatisierung nutzen, um Verkaufsaufträge aus strukturierten Daten (wie Microsoft Excel-Tabellen) oder aus unstrukturierten Daten (wie gescannten PDFs) automatisch zu erstellen. Die so gewonnene Zeit kann dann gezielt für personalisierten Kundenservice eingesetzt werden.

• Im gesamten Mitarbeiter-Lebenszyklus – von der Anwerbung bis zum Ausscheiden – profitieren Ihre HR-Teams von intelligenter Prozessautomatisierung: Schon im Bewerbungsprozess lassen sich Lebensläufe blitzschnell und effizient vorsortieren.

Warum ist intelligente Automatisierung so wichtig?

Intelligente Automatisierung ist entscheidend, weil sie die Effizienz automatisierter, regelbasierter Prozesse mit den Möglichkeiten moderner künstlicher Intelligenz verbindet – und so auch komplexe Daten analysieren und aus Erfahrung lernen kann. Das ermöglicht Unternehmen, Aufgaben zu automatisieren, die bisher nicht automatisierbar waren, und sorgt für mehr Konsistenz, bessere Entscheidungen sowie geringere Betriebskosten.

Intelligente Automatisierung zahlt sich aus:

Intelligente Automatisierung hilft Unternehmen, Prozesse zu verschlanken und bessere Entscheidungen zu treffen – mit diesen Vorteilen:

• Mehr Effizienz, Genauigkeit und Konsistenz: KI-Systeme automatisieren repetitive Aufgaben schneller und zuverlässiger. Das steigert die Produktivität und verschafft Mitarbeitenden mehr Raum, sich auf strategische und wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren.

• Besserer ROI: Intelligente Automatisierung senkt Kosten, spart Zeit und reduziert Risiken – wer investiert, profitiert von einer spürbar höheren Rendite.

• Mehr Kundenzufriedenheit: Mit Chatbots steht den Kund:innen jederzeit ein persönlicher Ansprechpartner zur Verfügung. Je schneller Probleme gelöst werden, desto treuer bleiben sie dem Unternehmen.

Auch intelligente Automatisierung hat ihre Tücken

Die Vorteile liegen auf der Hand – aber Unternehmen müssen sich bewusst sein, dass die Einführung intelligenter Prozessautomatisierung Auswirkungen auf ihre Mitarbeitenden haben kann.

Die einen freuen sich, weil lästige Routinetätigkeiten wegfallen, andere haben Angst vor Veränderung. Wer gezielt auf Weiterbildung und Qualifizierung setzt, schafft ein innovatives Umfeld, das Mitarbeitende motiviert. Im Idealfall entsteht so ein Unternehmen mit mehr strategischen und kreativen Köpfen, die sich auf Innovation konzentrieren – und deren Entscheidungen durch KI-gestützte Erkenntnisse zusätzlich unterstützt werden.

Wer KI einführen möchte, sollte auch auf Themen wie unfaire Vorurteile, transparente Entscheidungswege und klare Verantwortlichkeiten achten. Ein KI-Ethikbeirat im Unternehmen kann dabei helfen, klare Leitlinien zu entwickeln.

Ein weiterer Aspekt ist der sogenannte „technical debt“ (technische Altlasten), der bei der Migration auf KI-Technologie entsteht – insbesondere wenn gleichzeitig ältere Altsysteme weiterhin betrieben werden müssen. Schlechte Daten, veraltete Technik und fehlende Expertise bremsen den Erfolg intelligenter Automatisierung im Unternehmen. Mit KI lassen sich technische Altlasten schneller abbauen: Automatisierte Prozesse wie Code-Refactoring übernehmen Aufgaben, die bisher aufwendige Entwicklerarbeit erfordert haben.

Intelligente Automatisierungstechnologien

Wenn Unternehmen KI und klassische Automatisierung verbinden, entsteht intelligente Automatisierung. Zu diesen Technologien zählen:

• Künstliche Intelligenz
  KI macht intelligente Automatisierung erst möglich: Sie analysiert, erkennt Muster, lernt daraus und entscheidet – ganz ohne menschliches Zutun. Während klassische Automatisierung nach festen Regeln funktioniert, kann KI neben strukturierten auch komplexe und unstrukturierte Daten verstehen, daraus Erkenntnisse gewinnen und sich entsprechend ausrichten. So werden Entscheidungen schneller, effizienter und präziser – und das alles auf einem Niveau, das herkömmliche Automatisierung nicht erreicht.
• Maschinelles Lernen
  Maschinelles Lernen sorgt als Teilbereich der KI für clevere Algorithmen: Es erkennt Muster, die klassische Statistik nie entdecken würde. Mit großen und vielfältigen Datensätzen können Modelle in Echtzeit Erkenntnisse liefern, die für die Entscheidungsfindung genutzt werden. Das ML-System lernt laufend dazu und passt seine Empfehlungen durch Einbeziehung früherer Handlungen und Ergebnisse an.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  NLP ist ein Spezialgebiet des maschinellen Lernens, das sich mit gesprochener und geschriebener Sprache befasst – und so auch unstrukturierte Texte und Stimmen verstehen kann. Mit NLP verstehen Chatbots und virtuelle Assistenten, was wir meinen – und antworten nicht nur passend, sondern auch mit Gefühl. So profitiert das Unternehmen von einem besseren Service und zufriedeneren Kund:innen. Auch die automatisierte Klassifizierung von Dokumenten ist ein Einsatzgebiet von NLP. So werden Dokumente schneller weitergeleitet und bearbeitet, die Einhaltung von Vorschriften erleichtert und das Dokumentenmanagement effizienter gestaltet. Auch Entwickler profitieren von NLP während des Programmierens. Es unterstützt sie bei allem – von Code-Vorschlägen über das Debugging bis hin zur automatisierten Generierung von Dokumentationen.
• Computer Vision
  Mit Computer Vision setzen Unternehmen intelligente Automatisierung auf Bild- und Videodaten ein – zum Beispiel, um den Zustand von Transformatoren, Umspannwerken und Stromleitungen zu überwachen und Verschleiß frühzeitig zu erkennen.

Intelligente Automatisierung im Unternehmenseinsatz

Immer mehr Unternehmen nutzen bereits intelligente Prozessautomatisierung. Hier ein paar inspirierende Praxisbeispiele:

• Finanz- und Rechnungswesen
  Im Finanz- und Rechnungswesen setzen Unternehmen intelligente Automatisierung ein, um zahlreiche Abläufe zu beschleunigen. Bei der Rechnungsverarbeitung werden Daten automatisch ausgelesen und mit Bestellungen abgeglichen. Im Spesenmanagement werden Mitarbeiter-Ausgaben intelligent kategorisiert und Auffälligkeiten direkt zur Überprüfung markiert. Und bei der Rechnungslegung? Hier werden Daten aus unterschiedlichen Quellen konsolidiert, Berichte automatisch erstellt und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zuverlässig sichergestellt.

• Supply-Chain-Logistik
  Intelligente Automatisierung unterstützt Lieferketten dabei, widerstandsfähig zu bleiben – zum Beispiel durch optimierte Bestandsführung, automatisierte Nachbestellungen und effizientere Routenplanung. So erreichen die Waren schneller und günstiger ihr Ziel, während leere Regale und Lagerüberfüllung kaum noch ein Thema sind. Und mit der Sendungsverfolgung in Echtzeit bleibt die gesamte Lieferkette stets im Blick – für maximale Klarheit und Kontrolle.

• Kundenservice auf Autopilot
  Unternehmen nutzen intelligente Automatisierung zunehmend, um ihren Service für Kund:innen effizienter und reibungsloser zu gestalten. Chatbots und virtuelle Assistenten übernehmen zum Beispiel Kundenanfragen und bieten schnelle Unterstützung. Ist ein Anliegen zu komplex, übergeben sie es an einen menschlichen Mitarbeitenden in der zuständigen Abteilung.

  Künstliche Intelligenz erkennt außerdem Stimmungen in Kundenfeedback und Gesprächen – so lassen sich Antwortstrategien clever verbessern. Das nennt man Stimmungsanalyse.

Die nächste Stufe der intelligenten Automatisierung

Wer intelligente Prozessautomatisierung einführt, sichert sich entscheidende Wettbewerbsvorteile. Unternehmen, die es schaffen, smarte Automatisierung mit bewährten Prozessen und KI-gesteuerten Agenten zu kombinieren, profitieren von mehr Effizienz, weniger Fehlern und geringeren Kosten in ihren Abläufen.

KI-Agenten übernehmen komplexere Aufgaben, arbeiten Hand in Hand über Abteilungs- und sogar Unternehmensgrenzen hinweg. Wie spannend wäre es, die folgende Lösung zu nutzen: Ein Agent steuert den gesamten Bestand und die Lieferkette, während ein anderer zeitgleich alle Rechnungen und Konten im Blick behält.

Dadurch entfällt die Last monotoner Routineaufgaben für Ihre Teams – sie gewinnen wertvolle Zeit, um sich auf anspruchsvollere Aufgaben in Forschung & Entwicklung, gesellschaftlicher Verantwortung oder technischem Support zu konzentrieren. Für diese Aufgaben braucht es Fähigkeiten, bei denen KI an ihre Grenzen stößt: Empathie, kreative Ideen und das Gespür für feine Zwischentöne.

Setzt ein Unternehmen auf intelligente Automatisierung und fördert gleichzeitig seine Talente, wächst daraus eine Belegschaft, die KI als Verstärkung erlebt – und nicht als Konkurrenz. Durch dieses Zusammenspiel von Mensch und KI entstehen völlig neue Maßstäbe an Effizienz – weit über das bisher Vorstellbare hinaus.

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