Sobald du deinen mobilen Browser öffnest und eine Suchmaschine verwenden, wirst du feststellen, dass die angewandte KI Millionen von Websites verarbeitet und die besten Ergebnisse für deine Suche findet, da Google sich stark auf KI-Technologien stützt. Selbst wenn du dich dazu entscheidest, etwas auf Netflix zu schauen, schlägt die KI Titel vor, die auf deinen Vorlieben und zuvor angesehenen Sendungen und Filmen, basieren.
KI wird allgemein als die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen definiert. Wie der Mensch kann die KI die ihr zugeführten Informationen verarbeiten, Muster ableiten und entsprechend handeln. Die Technologie wird oft in Kombination mit Automatisierung eingesetzt.
Bevor wir erklären, wie KI und Automatisierung zusammenhängen, werfen wir einen kurzen Blick auf die Geschichte der künstlichen Intelligenz und wie sie zu einem der größten Schlagworte in der Technologiebranche wurde.
Die Geschichte der künstlichen Intelligenz
Das Konzept der künstlichen Intelligenz reicht bis in die Antike zurück, denn ein Großteil der Geschichte unserer Zivilisation drehte sich um nicht-menschliche Formen (künstliche Wesen), die eine dem Menschen ähnliche Intelligenz aufweisen.
Damals schlug Alan Turing, der legendäre britische Mathematiker und Informatiker, vor, dass Maschinen das formale Denken mit Nullen und Einsen nachahmen könnten, was als Church-Turing-These bekannt wurde. Die erste formale Forschung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz fand in den 1950er Jahren am Dartmouth College statt, wo wichtige Durchbrüche erzielt wurden. Die Forschung wurde in den folgenden Jahren fortgesetzt und vom US-Verteidigungsministerium umfassend finanziert, wobei Labors auf der ganzen Welt eingerichtet wurden.
Die Popularität der KI erreichte in den 1980er Jahren ihren Höhepunkt. Jedoch traten andere Technologien in den Vordergrund, und die ernsthafte Forschung wurde erst in den späten 1990er Jahren fortgesetzt, so dass in einen Zeitraum von mehr als einem Jahrzehnt keine größeren Durchbrüche in der KI stattfanden. Dies war vor allem auf den Zusammenbruch des Marktes für Lisp-Maschinen im Jahr 1987 zurückzuführen.
In den letzten zwei Jahrzehnten war die KI-Forschung erfolgreicher denn je, da Forscher und Ermittler über viel schnellere Computer und Zugang zu verschiedenen Daten verfügten, die zum Training von KI verwendet werden.
KI und Automatisierung
Bevor wir erörtern, wie künstliche Intelligenz in der Automatisierung eingesetzt werden kann, ist es wichtig, eine kurze Unterscheidung zwischen den beiden Begriffen zu treffen, da diese Begriffe oft als Synonyme verwendet werden, was nicht korrekt ist.
- Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die darauf programmiert ist, in den verfügbaren Daten nach Mustern zu suchen, aus ihnen zu lernen und sich auf der Grundlage der neu entdeckten Informationen anzupassen.
- Automatisierung ist ein "Stück" Software, das vorprogrammierten Regeln folgt. Sie wird verwendet, um monotone und sich wiederholende Vorgänge zu automatisieren
Aber es gibt einen guten Grund, warum KI und Automatisierung manchmal vertauscht werden. Sie werden oft in verschiedenen Branchen kombiniert, um den Umfang der Automatisierung zu maximieren und sie intelligent zu machen. Werfen wir einen Blick auf einige der Technologien, die aus der Kombination von Automatisierung und KI hervorgegangen sind.
Hyperautomatisierung
Es wird erwartet, dass die Hyperautomatisierung zu einer der führenden Technologien der Zukunft wird. Streng genommen handelt es sich dabei nicht einmal um eine Technologie, sondern vielmehr um eine Unternehmensinitiative, die darauf abzielt, so viele Geschäfts- und IT-Prozesse wie möglich zu automatisieren. Anstelle einer einzigen tool , die Hyperautomation ermöglicht, verwenden Unternehmen eine Toolbox, um ihre Ziele zu erreichen, die einzelne Softwarekomponenten rund um die folgenden tools umfasst:
- Robotic Process Automation (RPA)
- Intelligent Business Process Management Systems (iBPMS)
- Integration Platform as a Service (iPaaS)
- Künstliche Intelligenz (KI)
Kurz gesagt, Hyperautomation hebt die Automatisierung durch die Kombination von KI, ML und RPA auf eine neue Ebene. Wenn Sie mehr über Hyperautomation erfahren möchten, sollten Sie sich unseren Blogbeitrag dazu ansehen.
Intelligent Process Automation (IPA)
Intelligent process automation (IPA) wird manchmal als Synonym für Hyperautomation verwendet, aber es gibt einen kleinen Unterschied. Wie oben beschrieben, ist Hyperautomation keine einzelne tool, sondern eine Reihe von tools, und IPA ist ein Teil davon - eine tool , die Technologien wie KI, ML und RPA kombiniert und sich auf eine bestimmte Gruppe von Aufgaben konzentriert. Einfach ausgedrückt: IPA setzt dort an, wo RPA nicht in der Lage zu sein scheint, zu automatisieren, was in der Regel die Automatisierung komplexerer Aufgaben, die Verringerung menschlicher Fehler und die Bereitstellung detaillierterer und zuverlässigerer Ergebnisse beinhaltet.
Ein beliebter Dienst, der IPA anbietet, ist SAP Intelligent Robotic Process Automation, der Unternehmen bei der Entwicklung intelligenter Körper mit einem Low-Code-Design-Tool unterstützt. Darüber hinaus bieten viele andere Unternehmen wie IBM, TCS, Tech Mahinda, Cognizant, Wipro und andere verschiedene IPA-bezogene Lösungen an. Wir haben IPA in unserem Blogbeitrag über Intelligent Prozess Automation (IPA) ausführlich behandelt.
IPA wird mit verschiedenen anderen Technologien kombiniert, z. B. der Natural Language Processing (NLP) und der Optical Character Recognition (OCR), und wird in vielen Branchen eingesetzt.
Natural Language Processing (NLP)
Eines der Dinge, die den Menschen einzigartig machen, ist die Fähigkeit, Bedeutung durch Sprache zu vermitteln. Daher besteht das Hauptziel vieler Linguisten und Informatiker darin, KI so zu trainieren, dass sie menschliche Sprache erkennen und verwenden kann. Die Interaktion zwischen maschineller und menschlicher Sprache wurde im Rahmen der Natural Language Processing (NLP) ausgiebig erforscht.
Wenn Sie Dienste wie Google Translate nutzen, hast Du NLP bereits bei der Arbeit erlebt. Es ist ein fester Bestandteil unseres Alltags geworden und hilft uns, Sprachbarrieren zu überwinden.
NLP in Kombination mit Automatisierung wird in vielen Branchen eingesetzt. Zum Beispiel im Bankensektor:
Banken verarbeiten täglich oft Tausende von Dokumenten. Jede Transaktion, jeder Kreditantrag, jeder Kontoauszug, jede Interaktion mit dem Kunden - all das enthält eine Menge Text, den jemand lesen, untersuchen und daraus verwertbare Erkenntnisse ableiten müsste. Hier kann NLP in Kombination mit Automatisierung die schwere Arbeit übernehmen.
Neben der Dokumentenverarbeitung und -analyse können Banken (und viele andere Branchen) NLP und Automatisierung für Kundenservice-Chatbots nutzen, um Kunden und Klienten bei ihren Bankgeschäften zu helfen.
Optische Zeichenerkennung (OCR)
Optical Character Recognition (OCR) ist ein Werkzeug, das handgeschriebenen, getippten oder gedruckten Text erkennt und in maschinenlesbaren Text umwandelt. Es kann den Text in maschinencodierten Text umwandeln, so dass er bearbeitbar wird und sich leichter verarbeiten/analysieren lässt.
OCR lässt sich am besten anhand eines praktischen Beispiels erklären: Wenn Du in ein anderes Land reist, steckt einer der Grenzbeamten Deinen Pass in ein Gerät, das Deine Passnummer automatisch erkennt und die relevanten Informationen extrahiert, um eine Schnellprüfung durchzuführen und sie in eine Datenbank einzugeben.
Stell' Dir vor, Grenzbeamte müssten alle Informationen aus den Pässen von Tausenden von Reisenden, die jeden Tag die Grenzen des Landes passieren, von Hand eintippen und eingeben. Das ist definitiv ein unangenehmer Anblick, aber dank KI, OCR und verschiedener weiterer Technologien wie Mustererkennung und Computer Vision ist dies bis zu einem gewissen Grad automatisiert worden. Neben Pässen werden in verschiedenen Branchen auch viele andere Dokumente mit OCR-Software (und Hardware) gescannt.
Ein weiteres populäres Beispiel ist die automatische Nummernschilderkennung (Automatic License Plate Recognition - ANPR), die zum Lesen von Nummernschildern und zur Erleichterung der allgemeinen Verkehrskontrolle, des Parkens usw. eingesetzt wird.
Die Zukunft von KI und Automatisierung
Es ist kein Geheimnis, dass KI und Automatisierung gute Kumpel sind, die in vielen Bereichen unseres Lebens fleißig arbeiten, insbesondere in der Technologie- und Prozessautomatisierung.
Laut einer Analyse von McKinsey, die mehr als 2.000 Arbeitsplätze in 800 Berufen untersuchte, erwiesen sich einige Berufe als besser für die Automatisierung geeignet als andere, darunter verschiedene Tätigkeiten in stark strukturierten und vorhersehbaren Umgebungen. Infolgedessen werden einige Berufe durch die Kombination aus KI und Automatisierung vollständig ersetzt werden. Derzeit können nur 5 % aller Berufe vollständig automatisiert werden, während andere bis zu einem gewissen Grad ergänzt werden können - bedeutet dies, dass Automatisierung und KI einige von Menschen ausgeführte Aufgaben vollständig ersetzen werden? Wird deshalb jemand entlassen werden?
Das muss nicht sein, denn diese Technologien werden auch viele Arbeitsplätze schaffen, von denen sich viele um KI-Wartung, -Entwicklung und -Testung drehen werden. Wenn Du KI und Automatisierung in Deinem Unternehmen einführst, ebnest Du den Weg für wirtschaftliches Wachstum, denn wann immer sich die Welt dramatisch verändert, steigt auch der Bedarf an Arbeitsplätzen.
Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es wichtig ist, Mitarbeiter so früh wie möglich in KI und Automatisierung zu schulen, insbesondere wenn diese Technologien in Ihre Geschäftsprozesse integriert werden sollen. Auf diese Weise können Mitarbeiter geschützt werden und ihnen dabei geholfen werdenh, neue Technologien kennenzulernen, und in Zukunft sogar neue Arbeitsplätze schaffen.
Wenn Sie an einer erstklassigen Ausbildung in den Bereichen KI und Automatisierung sowie anderen verwandten Technologien interessiert sind, sollten Sie sich unsere Kurse in unserer Automation Academy ansehen.
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