Sobald Sie Ihren mobilen Browser öffnen und eine Suchmaschine verwenden, werden Sie feststellen, dass die angewandte KI Millionen von Websites verarbeitet und die besten Ergebnisse für Ihre Suche findet, da Google stark auf KI-Technologien angewiesen ist. Selbst wenn Sie sich entscheiden, etwas auf Netflix anzusehen, schlägt die KI Titel vor, die auf Ihren Vorlieben und früheren Sendungen und Filmen basieren, die Sie gesehen haben.
KI wird allgemein als die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen definiert. Wie Menschen kann 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 kombiniert werden, werfen wir einen kurzen Blick auf die Geschichte der künstlichen Intelligenz und darauf, 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, da sich ein Großteil der Geschichte unserer Zivilisation um nichtmenschliche Formen (künstliche Wesen) drehte, die eine ähnliche Intelligenz wie Menschen aufweisen.
Zu dieser Zeit schlug Alan Turing, der legendäre britische Mathematiker und Informatiker, vor, dass Maschinen formales Denken mit Nullen und Einsen nachahmen könnten, was als Church-Turing-These bekannt wurde. Die ersten formellen Forschungen im Bereich der künstlichen Intelligenz fanden 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 umfangreich finanziert, sodass Labore auf der ganzen Welt eingerichtet wurden.
Die Popularität von KI erreichte in den 1980er Jahren ihren Höhepunkt, aber andere Technologien rückten in den Vordergrund, und Ende der 1990er Jahre wurden ernsthafte Forschungen fortgesetzt, was bedeutet, dass es einen Zeitraum von mehr als einem Jahrzehnt gab, in dem keine größeren Durchbrüche in der KI erzielt wurden. Dies war hauptsächlich auf den Zusammenbruch des Lisp-Maschinenmarktes 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 Zugriff auf verschiedene Daten verfügten, die für das Training der KI verwendet wurden.
KI und Automatisierung
Bevor wir erörtern, wie künstliche Intelligenz in der Automatisierung eingesetzt werden kann, ist es wichtig, kurz zwischen den beiden Begriffen zu unterscheiden, da diese Begriffe häufig als Synonyme verwendet werden, was nicht korrekt ist.
- Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die darauf programmiert ist, in verfügbaren Daten nach Mustern zu suchen, daraus zu lernen und sich auf der Grundlage der neu entdeckten Informationen anzupassen.
- Automatisierung ist ein „Stück“ Software, das vorprogrammierten Regeln folgt. Es wird verwendet, um monotone und sich wiederholende Operationen zu automatisieren
Aber es gibt einen guten Grund, warum KI und Automatisierung manchmal gemischt sind. Sie werden häufig in verschiedenen Branchen kombiniert, um den Umfang der Automatisierung zu maximieren und sie intelligent zu gestalten. Schauen wir uns einige der Technologien an, die aus der Kombination von Automatisierung und KI hervorgegangen sind.
Hyperautomatisierung
Hyperautomation wird voraussichtlich zu einer der führenden Technologien der Zukunft werden. Genau genommen handelt es sich nicht einmal um eine Technologie, sondern um eine Unternehmensinitiative, die darauf abzielt, so viele Geschäfts- und IT-Prozesse wie möglich zu automatisieren. Anstatt eines einzigen Tools, das Hyperautomation ermöglicht, verwenden Unternehmen zur Erreichung ihrer Ziele eine Toolbox, die einzelne Softwarekomponenten rund um die folgenden Tools umfasst:
- Robotische Prozessautomatisierung (RPA)
- Intelligente Geschäftsprozessmanagementsysteme (iBPMS)
- Integrationsplattform als Service (iPaaS)
- Künstliche Intelligenz (KI)
Kurz gesagt, Hyperautomation bringt die Automatisierung durch die Kombination von KI, ML und RPA auf ein neues Niveau. Wenn Sie mehr über Hyperautomation erfahren möchten, sollten Sie sich unsere ansehen Blogbeitrag darüber.
Intelligente Prozessautomatisierung (IPA)
Intelligent Process Automation (IPA) wird manchmal als Synonym für Hyperautomation verwendet, aber es gibt einen kleinen Unterschied. Wie oben beschrieben, handelt es sich bei Hyperautomation nicht um ein einzelnes Tool, sondern um eine Reihe von Tools, und IPA ist ein Teil davon — ein Tool, das Technologien wie KI, ML und RPA kombiniert und sich auf bestimmte Aufgaben konzentriert. Einfach ausgedrückt, setzt IPA dort an, wo RPA scheinbar nicht automatisiert werden kann. Dazu gehört in der Regel die Automatisierung komplexerer Aufgaben, die Reduzierung menschlicher Fehler und die Bereitstellung detaillierterer und zuverlässigerer Ergebnisse.
Ein beliebter Dienst, der IPA anbietet, ist SAP Intelligente robotergestützte Prozessautomatisierung, das Unternehmen dabei unterstützt, intelligente Karosserien mit einem Low-Code-Designtool zu entwickeln. Darüber hinaus bieten viele andere Unternehmen wie IBM, TCS, Tech Mahinda, Cognizant, Wipro und andere verschiedene IPA-Lösungen an. Wir haben IPA ausführlich in unserer behandelt Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) Blogbeitrag.
IPA wird mit verschiedenen anderen Technologien wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und der optischen Zeichenerkennung kombiniert und in vielen Branchen eingesetzt.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Eines der Dinge, die Menschen einzigartig machen, ist die Fähigkeit, Bedeutung durch Sprache zu vermitteln. Daher besteht das Hauptziel vieler Linguisten und Informatiker darin, KI darin zu schulen, die menschliche Sprache zu erkennen und zu verwenden. Die Interaktion zwischen maschineller und menschlicher Sprache wurde im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ausführlich erforscht.
Wenn Sie Dienste wie Google Translate verwenden, haben Sie NLP bereits bei der Arbeit erlebt. Es ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken und hilft uns, Sprachbarrieren zu überwinden.
NLP in Kombination mit Automatisierung wird in vielen Branchen eingesetzt. Zum Beispiel im Bankensektor:
Banken verarbeiten oft täglich Tausende von Dokumenten. Jede Transaktion, jeder Kreditantrag, jeder Kontoauszug, jede Interaktion mit dem Kunden — all das beinhaltet eine Menge Text, den jemand lesen, studieren und daraus umsetzbare Erkenntnisse ableiten müsste. Hier kann NLP in Kombination mit Automatisierung die Schwerarbeit leisten.
Zusätzlich zur Dokumentenverarbeitung und -analyse können Banken (und viele andere Branchen) NLP und Automatisierung für Kundenservice-Chatbots nutzen, um Kunden und Klienten bei ihren Bankanforderungen zu helfen.
Optische Zeichenerkennung (OCR)
Optical Character Recognition (OCR) ist ein Tool, das handgeschriebenen, getippten oder gedruckten Text erkennt und ihn in maschinenlesbaren Text umwandelt. Es kann den Text in maschinencodierten Text umwandeln, sodass er bearbeitet werden kann und einfacher zu verarbeiten/analysiert werden kann.
OCR lässt sich am besten anhand eines praktischen Beispiels erklären: Wenn Sie in ein anderes Land reisen, steckt einer der Grenzbeamten Ihren Reisepass in ein Gerät, das Ihre Passnummer automatisch erkennt und die relevanten Informationen extrahiert, um eine schnelle Überprüfung durchzuführen und sie in eine Datenbank einzugeben.
Stellen Sie sich vor, Grenzbeamte müssten alle Informationen aus den Pässen von Tausenden von Reisenden, die täglich die Landesgrenzen überqueren, manuell eingeben und eingeben. Es ist definitiv ein unangenehmer Anblick, aber dank KI, OCR und verschiedenen zusätzlichen Technologien wie Mustererkennung und Computer Vision wurde dies bis zu einem gewissen Grad automatisiert. Abgesehen von Reisepässen werden in verschiedenen Branchen viele andere Dokumente mit OCR-Software (und -Hardware) gescannt.
Ein weiteres beliebtes Beispiel ist die automatische Nummernschilderkennung (ANPR), mit der Nummernschilder gelesen und die allgemeine Verkehrskontrolle, das Parken und vieles mehr erleichtert werden.
Die Zukunft von KI und Automatisierung
Es ist kein Geheimnis, dass KI und Automatisierung gute Freunde sind und in vielen Bereichen unseres Lebens fleißig arbeiten, insbesondere in der Technologie- und Prozessautomatisierung.
Laut einer Analyse von McKinsey, in der mehr als 2.000 Arbeitsplätze in 800 Berufen untersucht wurden, erwiesen sich einige Berufe als besser automatisierbar als andere, darunter verschiedene Jobs in stark strukturierten und vorhersehbaren Umgebungen. Infolgedessen werden einige Berufe vollständig durch die Kombination von KI und Automatisierung ersetzt werden. Derzeit können nur 5% aller Berufe vollständig automatisiert werden, während andere bis zu einem gewissen Grad ergänzt werden können. Bedeutet das, dass Automatisierung und KI einige von Menschen ausgeführte Aufgaben vollständig ersetzen werden? Wird aus diesem Grund jemand entlassen?
Das muss nicht so sein, denn diese Technologien werden auch viele Arbeitsplätze schaffen, von denen sich viele um die Wartung, Entwicklung und das Testen von KI drehen werden. Wenn Sie KI und Automatisierung in Ihrem Unternehmen einführen, ebnen Sie den Weg für Wirtschaftswachstum, denn wann immer sich die Welt dramatisch verändert, steigt auch der Bedarf an Arbeitsplätzen.
Fazit
Zusammenfassend ist es wichtig, Ihre Mitarbeiter so schnell wie möglich in KI und Automatisierung zu schulen, insbesondere wenn Sie diese Technologien in Ihre Geschäftsprozesse integrieren möchten. Auf diese Weise können Sie Ihre Mitarbeiter schützen, ihnen helfen, sich mit neuen Technologien vertraut zu machen, und in Zukunft sogar neue Arbeitsplätze schaffen.
Wenn Sie an einer erstklassigen Ausbildung in KI und Automatisierung sowie anderen verwandten Technologien interessiert sind, sollten Sie sich Folgendes ansehen unsere Kurse an unserer Automation Academy.
