Hybride Automatisierung
Hybrid Automation bezeichnet die Integration von zwei oder mehr unterschiedlichen Automatisierungstechnologien innerhalb eines einzigen Workflows. Am häufigsten beinhaltet dies die Kombination traditioneller Robotic Process Automation (RPA) – die bei repetitiven, regelbasierten Aufgaben hervorragend ist – mit künstlicher Intelligenz (KI)-Funktionen, wie maschinellem Lernen (ML) oder Natural Language Processing (NLP).
Diese Synergie ermöglicht es Systemen, Aufgaben zu bearbeiten, die sowohl ein hohes Volumen als auch eine hohe Komplexität aufweisen, und geht über einfache „wenn-dann“-Logiken hinaus, um Entscheidungsfindung und Mustererkennung zu integrieren.
In der heutigen komplexen Betriebsumgebung stößt rein regelbasierte Automatisierung oft an ihre Grenzen, wenn sie mit unstrukturierten Daten oder unerwarteten Variablen konfrontiert wird. Hybrid Automation behebt diese Einschränkung. Sie ermöglicht es Organisationen, End-to-End-Prozesse zu automatisieren, die zuvor eine erhebliche menschliche Intervention erforderten, was zu höherer Genauigkeit und größerer betrieblicher Agilität führt.
Es ist die Brücke zwischen einfacher Aufgabenausführung und wahrer kognitiver Automatisierung.
Die Architektur umfasst typischerweise einen geschichteten Ansatz. RPA-Bots übernehmen die strukturierten, hochfrequenten Interaktionen – das Einloggen in Systeme, das Kopieren von Daten und die Ausführung standardisierter Transaktionen. Wenn der Bot auf eine Ausnahme, unstrukturierte Daten (wie einen E-Mail-Anhang oder eine gescannte Rechnung) oder einen Entscheidungspunkt trifft, der Urteilsvermögen erfordert, übergibt er diesen spezifischen Bestandteil einem KI-Modul.
Beispielsweise extrahiert ein RPA-Bot Felder aus einer Rechnung, aber wenn sich das Rechnungsformat ändert, fängt das ML-Modell die Daten ab, klassifiziert das Dokument und extrahiert die notwendigen Felder, bevor der RPA-Bot den Zahlungsprozess fortsetzt.
Die Komplexität der Implementierung ist ein Haupthemmnis. Die Integration unterschiedlicher Technologien (RPA-Plattformen, ML-Dienste, Altsysteme) erfordert spezialisierte Fähigkeiten. Darüber hinaus erfordert die Wartung und das erneute Training der KI-Modelle, wenn sich Geschäftsprozesse weiterentwickeln, eine kontinuierliche Überwachung.
