Intelligent Process Automation: KI und RPA zu Ende-zu-Ende-Automatisierung verbinden

Von RPA zu Intelligent Process Automation

– RPA verstehen: Stärken und Grenzen regelbasierter Automatisierung
– Die Lücke: Wo RPA an menschlichem Urteil scheitert
– KI als Ergänzung: Verstehen, lesen, entscheiden
– Das Zusammenspiel: Was IPA ausmacht
– Anwendungsfelder: Wo durchgängige Automatisierung lohnt

Prozesse analysieren und aufteilen

– Prozessaufnahme: Abläufe verstehen
– Eignung: Was sich für Automatisierung eignet
– Aufteilung: Regelbasierte und KI-Schritte erkennen
– Engpässe: Wo Automatisierung den größten Hebel hat
– Priorisierung: Womit du startest

KI-Komponenten einbinden

– Dokumente: Inhalte automatisch auslesen und verstehen
– Sprache: Texte klassifizieren und verarbeiten
– Entscheidungen: KI für Beurteilungen nutzen
– Ausnahmen: Sonderfälle handhaben
– Qualität: Verlässlichkeit der KI-Schritte sichern

Ende-zu-Ende-Automatisierung gestalten

– Orchestrierung: Schritte zu einem Prozess verbinden
– Mensch im Prozess: Wo Freigaben nötig sind
– Fehlerbehandlung: Robuste durchgängige Abläufe
– Übergaben: Saubere Schnittstellen zwischen Schritten
– Wirkung: Durchlaufzeiten und Aufwand senken

Governance, Sicherheit und Betrieb

– Kontrolle: Automatisierte Prozesse beherrschen
– Datenschutz: Sensible Daten im Prozess
– Monitoring: Prozesse überwachen
– Wartung: Mit Änderungen umgehen
– Wildwuchs vermeiden: Governance etablieren

Umsetzung und Aktionsplan

– Use-Case-Auswahl: Womit du startest
– Make-or-Buy: Plattformen und Werkzeuge
– Wirtschaftlichkeit: Aufwand und Nutzen abwägen
– Skalierung: Vom Pilot zum Programm
– Dein Aktionsplan: Die erste Ende-zu-Ende-Automatisierung