Was bedeutet RPA?
Robotische Prozessautomatisierung (RPA) ist ein Begriff, der für Software-Tools verwendet wird, die menschliche Tätigkeiten, die manuell, regelbasiert und repetitiv sind, teilweise oder oft vollständig automatisieren. Im Wesentlichen bedeutet dies, dass sich wiederholende Aufgaben, die kein menschliches Urteilsvermögen erfordern, auf der Grundlage der vorhandenen Logik automatisiert werden können, z. B. die Montage von Elektronik.
Was bedeutet KI?
Jede Technik, die es dem System ermöglicht, die menschliche Intelligenz zu imitieren, ist künstliche Intelligenz (KI). KI/ML (Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen) ermöglicht es der Maschine, eine Sequenz viele Male durchlaufen zu lassen, um alle möglichen Wege zu finden, etwas zu tun. In einer Schachpartie zum Beispiel könnte der erste Zug von Weiß 20 verschiedene Züge umfassen. Künstliche Intelligenz könnte in diesem Fall Tausende von Partien gegen sich selbst (selbstlernende KI) oder gegen Menschen spielen, um zu verstehen, dass bestimmte Züge unter ihnen eine höhere Siegchance haben. Das hat zur Entwicklung von Bots wie Stockfish AI und AlphaZero geführt, die auf der Grundlage der Theorie und ihrer eigenen Erfahrung entscheiden können, welche Züge zu spielen sind.
RPA kann nur die menschlichen Aufgaben übernehmen, die kein Urteilsvermögen erfordern, während KI Entscheidungen treffen kann. Wenn also RPA und KI zusammen eingesetzt werden, könnten wir im Grunde genommen eine Möglichkeit haben, bei der die einfachen Aufgaben, die keine menschliche Interaktion erfordern, von RPA mithilfe von Automatisierung erledigt werden, aber die Beurteilung, welche Aufgaben einfach sind, kann auch von KI übernommen werden. Gleichzeitig würden sie durch integriertes maschinelles Lernen lernen, wie sie die Automatisierungsprozesse weiter optimieren können, um die Effizienz zu steigern.
Dies würde es ermöglichen, dass viele Prozesse, die menschliche Interaktion erfordern, mit minimaler menschlicher Interaktion automatisiert werden, nachdem sie für die Erledigung einer Aufgabe oder einer Reihe von Aufgaben eingerichtet wurden.
Wie weit sind wir mit der Integration?
- RPA kann jetzt problemlos Machine Learning-Modelle integrieren.
- RPA kann eine Feedback-Schleife hinzufügen, um das Training von Machine Learning zu ermöglichen.
- RPA ermöglicht es dem Menschen, seine Intelligenz nur dort einzusetzen, wo sie benötigt wird.
Ist die Integration der nächste Schritt? Das kann man sicherlich so sehen, denn bisher hat das Fehlen von KI zu vielen Lücken in der Prozessautomatisierung geführt oder erforderte massive menschliche Interaktion für die Fertigstellung, da bei jedem Schritt menschlicher Input erforderlich war. Man könnte es so sehen, dass bisher die (mit RPA programmierten) Maschinen die Arme waren, während der Mensch immer noch das Gehirn war, was sich nun mit KI als Gehirn für die meisten Entscheidungen ändern kann. Ein besseres Beispiel wäre vielleicht, dass Aktivitäten wie das Gehen für uns ganz natürlich sind, da es sehr einfach ist und sich im Muskelgedächtnis befindet. Daher ist es für die Beine ein Leichtes, es zu automatisieren, aber wenn etwas im Weg ist, hält das Gehirn Sie auch unbewusst davon ab, dorthin zu gehen. Dieser Teil der Entscheidungsfindung für die scheinbar natürlichen oder automatisierten Aufgaben für die Maschinen muss ebenfalls mit menschlicher Interaktion erfolgen, was mit Hilfe von KI vollständig vermieden oder effizienter gestaltet werden könnte. Und vielleicht könnten sogar die wichtigsten Entscheidungen darüber, wie etwas gemacht werden soll oder wie ein Prozess am besten oder effizientesten automatisiert werden kann, mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz getroffen werden.
Aber was sind die guten und schlechten Seiten der KI/ML-Integration in RPA? Die guten Seiten der ganzen Diskussion drehen sich darum, wie viel effizienter der Prozess wird. Da die Maschinen nicht mehr so viel menschliches Eingreifen in den Automatisierungsprozess benötigen, sind sie schneller, da sie nun selbständig Entscheidungen treffen können. Dies wiederum beschleunigt den Prozess, was ein weiterer positiver Effekt ist. Da das Unternehmen hier vor allem mit der Maschine selbst arbeitet, sind außerdem weniger Arbeitskräfte für die Bedienung dieser Maschinen erforderlich, was die Gesamtbetriebskosten des Unternehmens senkt. Außerdem kann das Unternehmen seine Humanressourcen besser einsetzen, da weniger Menschen mit den niederen Aufgaben beschäftigt sind. In vielen Fällen können die Unternehmen ihre Routinearbeiten automatisch erledigen lassen und sind dadurch leistungsfähiger. Darüber hinaus hat die Pandemie ein ganz neues Bild ans Licht gebracht, das sich negativ auf die Produktionsprozesse auswirken könnte. Mit den richtigen Automatisierungstools und KI könnten diese negativen Auswirkungen verringert und viele Prozesse aus der Ferne erledigt werden.
Die Nachteile liegen jedoch in den eher menschlichen Aspekten, z.B. dass weniger Arbeitskräfte benötigt werden, was zu weniger Arbeitsplätzen für Menschen führt. Ein weiterer Nachteil wäre die übermäßige Abhängigkeit von Maschinen bei der Erledigung von Aufgaben, was zu Nachlässigkeit auf Seiten der Menschen führen könnte. Darüber hinaus würde der immense Bedarf an Menschen für diese Integration auch eine Belastung für das Unternehmen selbst darstellen, und die Integration in ältere Technologien wäre ebenfalls eine Herausforderung. In vielen Fällen müssten ältere Technologien verschrottet werden, um neuere zu erhalten, was die Gesamtbelastung für das Unternehmen kurzfristig nur erhöhen würde. Die derzeitigen RPA-Programmierer müssten sich auch mit KI/ML-Technologien vertraut machen und Programmiersprachen wie Python erlernen, um in dem Bereich, in dem sie arbeiten, auf dem Laufenden bleiben zu können.
Zusammenfassend lässt sich jedoch sagen, dass die Integration von KI mit RPA ein Schritt in die richtige Richtung ist, da die ständig steigende Nachfrage nach Rohstoffen ein Angebot in gleichem Umfang erfordert, das mit den derzeit verfügbaren Technologien nur schwer zu bewältigen ist. So haben beispielsweise Unternehmen wie AMD und Nvidia derzeit mit massiven Lieferengpässen zu kämpfen, verglichen mit der Nachfrage nach ihren neuen Produkten. Beide Unternehmen benötigen ein eigenes Werk, in dem ihre Komponenten zusammengebaut werden, was wiederum eine Menge Menschen erfordert. Aufgrund der Pandemie kam es jedoch zu einem Arbeitskräftemangel, was wiederum dazu führte, dass weniger Arbeitskräfte für die Herstellung der Produkte zur Verfügung standen, so dass es zu einer Angebotsverknappung kam. Man kann also davon ausgehen, dass das, was kommt, auf lange Sicht nur von Vorteil sein wird - im Guten wie im Schlechten.
Contact