Die KI-Automatisierung revolutioniert verschiedene Branchen, indem sie komplexe Workflows bewältigt und sich wiederholende Aufgaben übernimmt. So können Unternehmen ihre Kosten senken, die Genauigkeit erhöhen und Mitarbeiter:innen für anspruchsvollere Aufgaben einsetzen.
Die Menschen sind bereits überlastet, was die weit verbreitete Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) erklärt. KI und intelligente Automatisierung haben den Arbeitsplatz revolutioniert. Sie helfen den Menschen – und den Unternehmen, für die sie arbeiten –, komplexe Workflows schnell und präzise zu optimieren.
Unsere Themen:
KI-Automatisierung erledigt zeitaufwändige und sich wiederholende Aufgaben, um einen bestimmten Workflow zu rationalisieren. Auf diese Weise können Unternehmen durch intelligente Automatisierung ihre Kosten senken und ihre Effizienz steigern. Außerdem können sich menschliche Talente dadurch auf die strategische Arbeit statt auf lästige Aufgaben konzentrieren.
Menschen haben die komplexe Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen. Jetzt können Maschinen und Computer diese menschliche Entscheidungsfindung imitieren, indem sie KI und Automatisierung kombinieren. Die traditionelle Automatisierung folgt einer statischen Reihe von Regeln, um eine Aufgabe wiederholt auszuführen. Im Gegensatz dazu ermöglicht die KI-Automatisierung mehr Wachstum. KI-Agenten können Ergebnisse und Daten selbstständig analysieren und die automatisierten Prozesse für relevantere Ergebnisse anpassen.
KI-Automatisierung nutzt sowohl maschinelles Lernen als auch Natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, große Datensätze zu analysieren und intelligente Entscheidungen zu treffen. Dank maschinellem Lernen (ML) kann KI Ihre Daten analysieren und dann Muster erkennen und vorhersagen, um Entscheidungen basierend auf historischen Daten zu treffen.
Large Language Models (LLMs) haben diese Techniken erheblich verbessert. Zusammen mit Generativer KI erhalten Sie unzählige Möglichkeiten, mit KI-Systemen etwas zu erschaffen, statt nur vorherzusagen oder zu analysieren.
Ein reales Beispiel für KI und Automatisierung in Aktion ist, wenn ein:e Kund:in einem virtuellen Agenten auf der Website eines Unternehmens eine Frage stellt. Während ein Chatbot bei der traditionellen Automatisierung eine vorprogrammierte Antwort geben würde, bietet ein KI-Automatisierungsmodell eine vollständigere Lösung. Ein KI-Automatisierungsmodell ist ein KI-Agent, der darauf trainiert wurde, Sprache zu analysieren, um das Problem einzuschätzen. Daher kann er mit einer besseren Lösung reagieren.
Möchten Sie mit einem KI-Agenten interagieren? Sie können es in der Chatbox unten auf dieser Seite ausprobieren – unterstützt durch Agentforce von Salesforce.
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Die heutige KI-Automatisierung kombiniert Techniken der Künstlichen Intelligenz mit Automatisierungsprozessen, um Aufgaben auszuführen und praktische Entscheidungen menschenähnlich zu treffen. Algorithmen bilden die Grundlage für die Prozesse, die die Entscheidungsfindung und Aktionen der KI-Automatisierung steuern. Diese Algorithmen bestehen aus verschiedenen Regeln und Berechnungen und helfen KI-Systemen, Daten zu analysieren, Muster zu lernen und eigenständig zu entscheiden.
Die KI-Automatisierung begann mit Robotic Process Automation (RPA). Solche Bots sind auch heute noch im Einsatz. Sie führen regelbasierte, sich wiederholende Aufgaben aus, die keine tiefgreifende Analyse erfordern – beispielsweise Formulare basierend auf vorhandenen Daten ausfüllen und automatisierte E-Mail-Antworten versenden. Mit der Weiterentwicklung der KI sind die Möglichkeiten der Automatisierung gewachsen. Heute können sie End-to-End-Prozesse abbilden, Systeme verbinden und Aufgaben koordinieren.
Der Prozess der KI-Automatisierung beginnt mit dem Sammeln von Daten, die für die Aufgabe relevant sind. Diese Daten können aus strukturierten Quellen wie Datenbanken oder aus unstrukturierten Datenquellen wie Textdokumenten, Bildern und Audiodateien stammen. Die KI entfernt irrelevante oder fehlerhafte Daten und wandelt dann Rohdaten in ein neues Format um – beispielsweise tabellarische Daten für ML-Algorithmen oder tokenisierten Text für NLP.
Sobald die Daten aufbereitet sind, werden sie zum Trainieren eines KI-Modells verwendet. Es gibt drei Arten von maschinellem Lernen:
Nach dem Training wird das KI-Modell in einer Workflow-Automatisierung eingesetzt:
Der Mensch spielt bei der KI-Automatisierung immer noch eine wichtige Rolle. Beim menschlichen Feedback-Prozess überprüfen Mitarbeiter:innen die KI-Vorhersagen und korrigieren sie bei Bedarf manuell. Diese Korrekturen werden dann an die KI zurückgegeben, was ihre Genauigkeit weiter verbessert. Durch Selbstlernen gewinnt die KI kontinuierlich Erkenntnisse aus neuen Daten und erweitert ihr Wissen mit der Zeit.
Es gibt erhebliche Unterschiede zwischen KI-gestützter und traditionellerer Automatisierung. KI-Automatisierung kann komplexere Aufgaben bewältigen. Traditionelle Automatisierung eignet sich für regelbasierte, sich wiederholende Aufgaben in stabilen Umgebungen, während sich KI-Automatisierung besser für dynamische, datenintensive Aufgaben mit Entscheidungsbedarf anbietet.
Statt sich wie ein Chatbot auf bestimmte Keywords zu verlassen, nutzt die KI-Automatisierung ML und NLP, um Modelle basierend auf historischen Kundendaten zu trainieren. Sie interpretiert den Kontext und die Bedeutung des Textes, indem sie verschiedene Phrasen und Ausdrücke durch maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung versteht. Ein KI-Agent kann Kundentexte wie „Ich bin mir nicht sicher, wie ich in der App bezahlen soll“ scannen und mithilfe seines modellbasierten Trainings eine passende, menschenähnliche Antwort geben.
KI-Automatisierung kann Tickets sogar anhand der durch Stimmungsanalyse ermittelten Dringlichkeit priorisieren – was RPA-Systeme nicht so effektiv bewältigen können.
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Verglichen mit der traditionellen Automatisierung bietet die KI-basierte Automatisierung erhebliche Vorteile. Sie rationalisiert sich wiederholende Aufgaben, reduziert menschliche Fehler und beschleunigt Prozesse. Durch die mittels KI und Automatisierung eingesparte Zeit können sich die Mitarbeiter:innen auf strategische, wachstumsfördernde Aufgaben konzentrieren. Weil intelligente Automatisierung schneller und smarter arbeitet, können Unternehmen effizienter sein, Geld sparen und wettbewerbsfähig bleiben.
Ein paar Beispiele:
Zeitersparnis, Effizienzsteigerung und Kostensenkung sind nur einige Beispiele dafür, wie die KI-Automatisierung fast jede Branche revolutioniert hat. Laut dem Salesforce-Report „KI-Trends für CRM“ verbringen Mitarbeiter:innen schätzungsweise 41 % ihrer Zeit mit sich wiederholenden, wenig anspruchsvollen Aufgaben. Und 65 % der Büroangestellten glauben, dass sie durch Generative KI mehr Zeit für strategische Aufgaben haben.
Die KI in der Automobilindustrie nutzt Daten von Fahrzeugen und Fahrer:innen, um den Kund:innen neue und ansprechende Services anzubieten. Und Automobilhersteller sowie -händler können von KI-Lösungen profitieren, die sich auf einen relevanten Geschäftskontext stützen. Das alles führt dazu, dass die Automobilindustrie schneller agieren und ihre wichtigsten Kund:innen besser bedienen kann: die Autofahrer:innen.
KI in der Fertigung kann helfen, die Kosten zu kontrollieren, indem sie in komplexen Verträgen nach Kostenänderungen sucht, die Effizienz verbessert und die Arbeitskosten senkt. KI-Automatisierung kann auch dazu beitragen, den Handel zu skalieren, Kundeninteraktionen über digitale und physische Kanäle hinweg zu vereinheitlichen und Verkaufsempfehlungen basierend auf historischen Daten zu generieren. Ganz zu schweigen von der Analyse von Maschinendaten, um teure Reparaturen zu vermeiden, von der Bilderkennung, um Defekte an Produkten und Geräten zu erkennen, und von der optimierten Sicherheit, indem KI-gesteuerte Roboter die gefährlichsten Aufgaben übernehmen.
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KI-Automatisierung kann für Unternehmen zwar transformativ sein, aber sie ist kein Allheilmittel. Mit dem Fortschritt der intelligenten Automatisierung wachsen auch ethische Bedenken. Eine Verschiebung der für die Arbeit mit KI erforderlichen Fähigkeiten, mangelnde Transparenz bei KI-gesteuerten Ergebnissen und Datenschutzverletzungen sind alles heikle Themen, die sorgfältig abgewogen werden müssen.
Unternehmen können proaktiv handeln, indem sie mehr über die Vor- und Nachteile von KI und über ihre Grenzen erfahren – und dabei verantwortungsvoll, fair und integrativ vorgehen.
Schauen wir uns einige Herausforderungen genauer an:
Autonome KI-Agenten haben die CRM-Software (Customer Relationship Management) revolutioniert und erleichtern das Leben derjenigen, die im Service, Vertrieb, Marketing und Commerce arbeiten. Führungskräfte, die KI nutzen, sehen klare Vorteile – 90 % berichten von Kosten- und Zeiteinsparungen, so der „State of Service“-Report von Salesforce .
KI-Agenten können zahlreiche Aufgaben übernehmen – beispielsweise Kundenserviceanfragen beantworten, Sales Leads qualifizieren und Marketingkampagnen optimieren. Sie können auch schnell eingesetzt werden, ohne den Aufwand und die Kosten für das Training von KI-Modellen. Autonome KI-Agenten können rund um die Uhr arbeiten – und Unternehmen können die virtuellen Mitarbeiter:innen bei Bedarf mit nur wenigen Klicks skalieren.
Die Zukunft der KI-Automatisierung verspricht noch mehr Fortschritte. KI-Systeme können zunehmend Aufgaben bewältigen, die Wahrnehmung, logisches Denken und sogar komplexe Problemlösungen erfordern – Fähigkeiten, die früher rein menschlich waren.
Artificial General Intelligence (AGI) ist eine Technologie, die sich aktuell in der Entwicklung befindet. Sie wird verstehen, argumentieren, planen und Wissen anwenden können. Außerdem könnte sie in der Lage sein, das erlernte Wissen von einem Bereich auf den nächsten zu übertragen – möglicherweise auf dem Niveau menschlicher Expert:innen. AGI könnte sogar Handlungsfähigkeit entwickeln.
Während sich die Berufsrollen unweigerlich verschieben, werden die Möglichkeiten für Menschen in kreativen, strategischeren und höher qualifizierten Positionen wachsen. Statt mit diesen leistungsstarken KI-Modellen zu konkurrieren, werden Menschen die KI anleiten, um unerwartete Ergebnisse zu verhindern.
Eine Zukunft, in der Menschen mit Maschinen intelligenter statt härter arbeiten können, ist fast schon Realität. Die KI-Automatisierung wird die Branchen auf globaler Ebene umgestalten, da sie für immer mehr Geschäftssituationen angepasst wird, für mehr Effizienz sorgt und Unternehmen hilft, mehr Herausforderungen mit KI-Agenten zu meistern.
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