Beschleunigung der RPA-Implementierung im Jahr 2025: Wie KI-gestützte Prozesserkennung die Automatisierung verändern wird

Mehrere Unternehmen bereiten sich auf eine voraussichtlich weitere rekordverdächtige Zeit voller Herausforderungen in Bereichen wie Vertrieb, Kundenbindung und Logistik vor, wenn das Jahr 2025 näher rückt. Die Lieferketten machen weiterhin Überstunden, da Einzelhändler mit einem Anstieg der persönlichen und Online-Bestellungen rechnen und sich die Kundendienstabteilungen auf eine Zunahme der Anzahl an Hilfeanfragen einstellen. Unternehmen müssen darauf vorbereitet sein, in solchen Situationen schnell zu skalieren, was mit alten manuellen Verfahren einfach nicht möglich ist.

Präsentation: KI-gestützte Prozesserkennung! Dies könnte eine Lösung sein, die sich als bahnbrechend erweist und die Implementierung beschleunigt Robotic Process Automation (RPA)-ServiceDies ermöglicht Unternehmen eine schnellere Bereitstellung mit höherer Genauigkeit und ohne Zeitverzögerungen, die möglicherweise die Leistung in entscheidenden Zeiten beeinträchtigen könnten. Durch den Einsatz von KI zur Identifizierung, Zuordnung und Priorisierung von Arbeitsabläufen für die Automatisierung müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie für den Feiertagsansturm im Jahr 2025 gerüstet sind, ohne dass sie durch den Stress manueller Prozesse behindert werden.

In diesem Blog schauen wir uns Folgendes an:

• Was ist KI-gestützte Prozesserkennung?
• Wie funktioniert es?
• Warum ist es im Jahr 2025 notwendig, die RPA-Einführung zu beschleunigen?
• Ein grundlegender Überblick darüber, wie KI die Zeitpläne für die RPA-Implementierung verbessert
• Herausforderungen, denen Unternehmen ohne KI bei der Prozesserkennung gegenüberstehen
• Tools und Best Practices

Was ist KI-gestützte Prozesserkennung?

Der Begriff „KI-gestützte Prozesserkennung“ beschreibt die schnelle Identifizierung, Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen, die durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Process Mining und erweiterten Analysen automatisiert werden können. Die Technologie identifiziert Automatisierungsmöglichkeiten mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision, indem sie eine große Menge an Betriebsdaten aus mehreren Quellen nutzt, die mit herkömmlichen Techniken oft nicht zu bewältigen sind.

Warum wird sich das im Jahr 2025 ändern?

• Schnellere Workflow-Identifizierung: KI kann Automatisierungsmöglichkeiten schnell erkennen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen analysiert, darunter Finanzsysteme, ERP und CRM.
• Höhere Genauigkeit: Dank Daten können unvoreingenommene Entscheidungen darüber getroffen werden, welche Verfahren automatisiert werden sollen. Dadurch verringert KI menschliches Versagen, wenn nicht sogar ganz.
• Skalierbarkeit: KI kann die Komplexität und Größe von Unternehmensumgebungen bewältigen und eignet sich daher ideal für große Unternehmen, die mit Spitzenlasten an Feiertagen zu kämpfen haben.

Warum Verzögerungen bei der RPA-Implementierung während saisonaler Spitzenzeiten problematisch sind

1. Entgangene Einnahmemöglichkeiten im Jahr 2024: Wenn RPA nicht rechtzeitig für saisonale Nachfrageanstiege eingesetzt wird, sehen sich Unternehmen mit Ineffizienzen in Prozessen wie Auftragsverwaltung, Bestandsverfolgung und Kundenanfragen konfrontiert, was zu verlorenem Umsatzpotenzial führt.

2. Erhöhter Burnout bei Mitarbeitern: Durch den zusätzlichen Druck saisonaler Arbeitsbelastungen können manuelle Prozesse die Mitarbeiter überfordern, was zu Ermüdung, Fehlern und Verlangsamungen führt.

4. Verpasster Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die in der Lage sind, nahtlos mit der Automatisierung zu skalieren, haben einen deutlichen Vorteil gegenüber Wettbewerbern, die die Automatisierung nicht übernehmen KI und RPA rechtzeitig für Zeiten mit hoher Nachfrage.
5. Unzufriedene Kunden: Langsame Reaktionszeiten können ein Zeichen für schlechten Kundenservice sein. Darüber hinaus können sich Fehler bei der Auftragsabwicklung und die mangelnde schnelle Bearbeitung von Kundenanfragen, insbesondere in der hektischen Weihnachtszeit, als kostspielig erweisen.

Wie kann KI die RPA-Implementierung im Jahr 2025 beschleunigen?

Schritt 1: Daten sammeln und Prozesse mithilfe von KI identifizieren

Um manuelle und sich wiederholende Prozesse zu entdecken, kann KI zunächst Daten aus allen Unternehmenssystemen sammeln und analysieren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, Lieferkettenplattformen, ERP und CRM. Dies beschleunigt die Identifizierung potenzieller Automatisierungspotenziale, da die manuelle Durchführung zeitaufwändiger Datenerfassungsaktivitäten entfällt.

• Problem ohne KI: Das Sammeln und Identifizieren von Daten mit der altmodischen Technik kann Wochen dauern, und es besteht eine gute Chance, dass wichtige Vorgänge übersehen werden.
• KI-Lösung: Mehrere Protokolle und Datenpunkte können von KI-Lösungen innerhalb eines Augenblicks analysiert werden. Dazu können Process-Mining-Plattformen gehören, die Automatisierungsmöglichkeiten im Handumdrehen identifizieren.

Schritt 2: Datenvisualisierung und Prozessabbildung

Nachdem die Prozesse entdeckt wurden, zeichnet die KI sie auf und beschreibt detailliert die Schritte, die Dauer und die gegenseitigen Abhängigkeiten. Unternehmen können entscheiden, wie sie diese Aktivitäten priorisieren und die visuellen Arbeitsabläufe dafür verbessern möchten RPA-Einführungund lassen Sie sie ein klares Bild des Automatisierungspfads vermitteln.

• Problem ohne KI: Der Implementierungszeitplan wird durch die zeitaufwändige manuelle Prozessabbildung verlangsamt, die häufig mehrere Teams zur Detaillierung der Arbeitsabläufe erfordert.
• KI-Lösung: Teams können etwaige Engpässe oder Ineffizienzen erkennen und umgehend Maßnahmen ergreifen, indem sie KI-Tools verwenden, um automatisierte, dynamische Prozessvisualisierungen in Echtzeit zu erstellen.

Schritt 3: Automatisierungskandidaten in der Reihenfolge ihrer Priorität festlegen

Dank der KI, die Prozesse anhand einer Reihe von Kriterien bewertet, darunter Häufigkeit, Komplexität und der versprochene Return on Investment, können sich Teams zunächst auf die lukrativsten Automatisierungsmöglichkeiten konzentrieren. Dadurch wird sichergestellt, dass RPA sofort wirkungsvolle Vorteile liefert und den Return on Investment (ROI) maximiert.

• Problem ohne KI: Teams verschwenden häufig Zeit mit der Automatisierung sinnloser Abläufe, verzögern die Vorteile der Automatisierung und verlängern Projektzeitpläne.
• KI-Lösung: Durch die Priorisierung von Prozessen können KI-Algorithmen sicherstellen, dass wichtige Arbeitsabläufe zuerst automatisiert werden, wodurch der Bereitstellungsplan beschleunigt wird.

Schritt 4: Vorabtest auf Optimierung und Machbarkeit

AI führt RPA-Workflow-Simulationen vor der vollständigen Bereitstellung durch. Dies erleichtert kontrollierte Prozesstests und die Identifizierung möglicher Probleme wie unvorhergesehene Engpässe, Datendiskrepanzen oder Systeminkompatibilitäten.

• Problem ohne KI: Trial-and-Error und manuelle Tests können zeitaufwändig sein und häufig zu kostspieligen Fehlern oder Verzögerungen führen.
• KI-Lösung: Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen im Prozess ermöglichen KI-gestützte Simulationen eine schnellere und nahtlosere Implementierung ohne unvorhergesehene Unterbrechungen in Zeiten hoher Nachfrage.

Schritt 5: Laufende Beobachtung und Anpassung

KI behält die RPA-Verfahren auch nach der Bereitstellung im Auge und nutzt maschinelles Lernen, um Arbeitsabläufe sofort zu optimieren und zu ändern. Dies ermöglicht es Unternehmen, während der Feiertage weiterhin optimal zu arbeiten und sich schnell auf etwaige Änderungen oder auftretende Schwierigkeiten einzustellen.

• Problem ohne KI: RPA-Verfahren können ohne KI leicht veraltet oder unwirksam werden, insbesondere wenn neue Systeme oder Verfahren implementiert werden.
• KI-Lösung: Auch in dynamischen Kontexten mit hoher Nachfrage bleibt die Automatisierung effektiv, dank KI-Lösungen, die Arbeitsabläufe automatisch ändern und Verbesserungen empfehlen.

Probleme, mit denen Unternehmen bei der Prozesserkennung ohne KI konfrontiert sind

Unternehmen stoßen häufig auf die folgenden Schwierigkeiten, wenn KI nicht in die Prozesserkennungsphase einbezogen wird:

• Langsame RPA-Bereitstellung: Aufgrund der Langsamkeit und der Anfälligkeit für menschliche Fehler bei herkömmlichen Techniken zur Prozessidentifizierung und -kartierung ist es eine Herausforderung, RPA rechtzeitig zu Stoßzeiten bereitzustellen.
• Suboptimale Automatisierungsentscheidungen: Eine manuelle Analyse kann zur Automatisierung falscher Prozesse führen, was zu einer ineffektiven RPA-Nutzung und verlorenen Skalierungsmöglichkeiten führen kann.
• Hohe Kosten und Verzögerungen: Wenn Probleme erst spät im Prozess erkannt werden, kann das Fehlen von KI-gesteuerten Simulationen und Vortests zu erhöhten Implementierungskosten und Verzögerungen führen.
• Mangelnde Skalierbarkeit: Herkömmliche Methoden haben Schwierigkeiten, Prozesse über mehrere Abteilungen oder Standorte hinweg zu identifizieren und zu automatisieren, da sie nicht in der Lage sind, umfangreiche Aktivitäten zu bewältigen.

Wesentliche Ressourcen für den Einsatz von KI in RPA

Berücksichtigen Sie die folgenden Ressourcen und Best Practices, um KI effizient zu nutzen und die RPA-Bereitstellung zu beschleunigen:

• Process-Mining-Tools: Mithilfe von Plattformen wie Automation Anywhere, Celonis und UiPath Process Mining können Arbeitsabläufe automatisch abgebildet, Ineffizienzen gefunden und Automatisierungslösungen vorgeschlagen werden.
• Algorithmen für maschinelles Lernen: Mithilfe von Tools wie DataRobot und TensorFlow können Sie Modelle trainieren, die den Betrieb nach der Bereitstellung kontinuierlich optimieren.
• KI-integrierte RPA-Plattformen: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere und andere RPA-Technologien fügen nach und nach KI- und maschinelle Lernfunktionen hinzu, um eine reibungslose Integration und schnellere Bereitstellung zu ermöglichen.

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Abschließend

Eine schnelle und effektive RPA-Implementierung ist wichtiger denn je, da sich Unternehmen auf das Jahr 2025 vorbereiten. Unternehmen können den Zeit- und Kostenaufwand für die Automatisierungsbereitstellung drastisch reduzieren, indem sie KI-gestützte Prozesserkennung in den RPA-Implementierungsprozess einbeziehen. Dadurch wird sichergestellt, dass sie rechtzeitig für die arbeitsreichste Zeit des Jahres gerüstet sind.

Die KI-gesteuerte Prozesserkennung beschleunigt nicht nur den Einsatz von RPA, sondern garantiert auch, dass Unternehmen die entsprechenden Verfahren automatisieren, die Kapitalrendite optimieren und in Zeiten hoher Nachfrage ein hohes Maß an Effizienz aufrechterhalten. Um in dieser Weihnachtszeit und bis weit in das Jahr 2025 hinein immer einen Schritt voraus zu sein, investieren Sie jetzt in KI und RPA.