Robotic Process Automation
Game Changer RPA+?!
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Auf die Wahl des passenden Anbieters kommt es an
RPA-Lösung den Anwendern im Praxiseinsatz bieten soll, determiniert natürlich, welche Anbieter überhaupt infrage kommen. Doch sind Unternehmen gut beraten, bei der Auswahl nicht nur die Funktionen angebotener Lösungen akribisch zu prüfen, sondern auch Aspekte einzubeziehen, die die Eignung auf lange Sicht gewährleisten. Zu den Faktoren, die hier ins Gewicht fallen, gehört beispielsweise die Frage nach dem Individualisierungsgrad der angebotenen Lösung. Denn nur, wenn sich die Funktionen auch auf den konkreten Anwendungsfall vor Ort zuschneiden lassen, erfüllen sie ihren Zweck. Einen weiteren zentralen Punkt bildet die Kompatibilität mit der bestehenden IT-Landschaft: Lässt sich die Lösung minimalinvasiv in die vorhandenen Applikationen einbetten oder ist ein erhöhter Integrationsaufwand erforderlich, um die volle Funktionalität zu erzielen? Das führt unversehens zur Frage nach dem Aufwand und den damit verbundenen Kosten. Nur eine RPA-Lösung, die volle Kostenkontrolle bietet, führt Entscheidern und Anwendern unverzerrt vor Augen, ob und inwiefern sie sich bezahlt macht.
Zu guter Letzt gilt es, die Ausbaufähigkeit der Lösung im Hinblick auf KI und Machine Learning in Betracht zu ziehen – denn dort liegt beträchtliches Zukunftspotenzial.
Mit Machine Learning zu RPA+
Innerhalb des Forschungsgebiets KI bildet Machine Learning eine vielversprechende Teildisziplin. Mit ihrer Hilfe lassen sich Methoden beschreiben, durch die eine Software in die Lage versetzt wird, eine Aufgabe selbständig zu lösen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. Laut Bitkom steht der Weltmarkt für Cognitive Computing vor dem Durchbruch. Im Fokus steht dabei das Ziel, die Vorteile der linearen Prozessausführung durch klassisches RPA mit den kognitiven Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz zu kombinieren; aus RPA wird RPA+. Dabei machen sich IT-Entwickler das Potenzial entsprechend ausgestatteter Maschinen zunutze, in vielen Kontexten zuverlässig die richtigen Entscheidungen zu treffen. Bei der Entwicklung robotergestützter Automatisierungslösungen setzen die Technologieführer unter den Lösungsanbietern längst auf Machine und Deep Learning. Der Hintergrund: Infolge exponenziell gewachsener Rechenkapazitäten sind künstliche neuronale Netze inzwischen imstande, aus ihren Erfahrungen zu lernen – ähnlich wie das menschliche Gehirn. Hier liegen wegweisende Potenziale nicht nur für den Ausbau klassischer RPA-Lösungen hin zu einer intelligenten Prozessoptimierung, sondern sogar hin zu einer revolutionären Effizienzsteigerung in Unternehmen, die dazu angetan ist, die globale Praxis des Wirtschaftens im Kern zu verändern.
Hans Martens von Another Monday entwickelt das Thema intelligente Prozessautomatisierung kontinuierlich weiter. Im hauseigenen Robotics Lab arbeiten die Spezialisten von Another Monday mit mehr als zwölf Jahren Erfahrung im Bereich RPA an Themen wie Voice Recognition, AI, Integration, Self Healing und Learning Robots.
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