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KI-Anwendungen in Robotic Process Automation

KI in Robotic Process Automation

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie der Geschäftsprozessautomatisierung, die auf den Einsatz von Software-Robotern (Software-Robotern) und künstlicher Intelligenz basiert. Ein Software-Roboter simuliert menschliche Aktionen und interagiert mit einer IT-Systemschnittstelle.

Die Schlüsselfunktion von RPA ist für Geschäftskunden gedacht. RPA erfordert keine Programmierkenntnisse: Eine Person in einem Unternehmen kann lernen, Prozesse durch RPA-Tools für mehrere Wochen zu automatisieren. Gleichzeitig bieten viele RPA-Plattformen die Möglichkeit, ein Diagramm zu zeichnen. Die erforderlichen Aktionen werden durch Ziehen, Löschen und Verknüpfen der die Prozessschritte darstellenden Objekte als grafische Elemente erstellt.

Es zeigt sich, dass es nicht erforderlich ist, vorhandene IT-Systeme zu ändern, dass die Arbeit mit der Schnittstelle einfacher zu automatisieren ist. Daher erfordern RPA-Projekte keine teuren IT-Kenntnisse und Investitionen in neue Plattformen.

Unterschiede zwischen RPA, KI und Machine Learning

RPA und KI sind zwei Technologien, die heutzutage von großer Bedeutung sind. Sehen wir uns die Unterschiede zwischen RPA, KI und Machine Learning genauer an. RPA soll Unternehmen und Angestellten Zeit sparen. RPA wird von RPA-Ingenieuren über eine GUI oder eine grafische Oberfläche erstellt, mit der sie die Reihenfolge der von RPA automatisierten Aufgaben festlegen. Im Wesentlichen basiert RPA auf Regeln, die einem Programm sagen, was unter bestimmten Bedingungen passieren soll.

KI ist ein Oberbegriff, der Regelsysteme wie die oben genannten umfasst. Sie bezieht sich in der Regel auf Machine Learning oder Deep Learning, d.h. Programme, die in der Lage sind, sich als Reaktion auf ihre Umgebung oder die Daten, denen sie ausgesetzt sind, neu zu schreiben.

KI ist eine horizontale Technologie, die Entscheidungen über Daten trifft. Manchmal trifft es Entscheidungen oder Vorhersagen auf der Grundlage von Regeln, die der Mensch von Hand geschrieben hat (Rules Engines). In anderen Fällen trifft sie Entscheidungen auf der Grundlage einer Reihe von numerischen Parametern, zu denen es nach mehreren Versuchen und Irrtümern (Machine Learning) kam.

Mit den Fortschritten in der KI können wir bessere Entscheidungen über die Daten treffen, die wir betrachten. Teilweise kann diese Genauigkeit die menschliche Genauigkeit übertreffen.

RPA und KI überschneiden sich dort, wo man RPA mit KI durchdringen kann. Sinnvolle Anwendungen der fortgeschrittenen KI in RPA können die Bilderkennung (um Bilder auf einem Bildschirm zuverlässiger zu erkennen) oder die Textanalyse sein. Viele KI-Tools, wie SKIL und Eclipse Deeplearning4j werden von den meisten RPA-Anbietern nicht verwendet. Sinnvolle Anwendungen der fortgeschrittenen KI in RPA können die Bilderkennung (um Bilder auf einem Bildschirm zuverlässiger zu erkennen) oder die Textanalyse sein. Viele KI-Tools, wie SKIL und Eclipse Deeplearning4j, werden mit API oder GUI verwendet.

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Quelle

AI-United-Redaktion

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