Was ist intelligente Automatisierung?

Intelligente Automatisierung hat sich über mechanische Abläufe hinaus entwickelt. Was früher ein benutzerdefiniertes Skript oder eine API erforderte, läuft jetzt über KI-Agenten, die die Struktur verstehen und bei Bedarf anpassen.

Gartner schätzt, dass bis zum Jahr 2028 33 % der Unternehmenssoftware agentenbasierte KI enthalten wird, die eine Form der Automatisierung ermöglicht - im Jahr 2024 waren es noch weniger als 1 %.

Die herkömmliche Automatisierung funktioniert nur, wenn jeder Schritt genau wie erwartet abläuft. Eine Bestellung mit einem neuen Layout oder eine verspätete Genehmigung kann den Prozess aufhalten. Intelligente Automatisierung (IA) hält die Arbeitsabläufe in Gang, indem sie sich im laufenden Betrieb anpasst.

IA stellt eine Verbindung zu den bereits verwendeten ERP-, CRM- oder Workflow-Tools her, liest, was hereinkommt, entscheidet, was als Nächstes zu tun ist, wartet, wenn es sein muss, und fährt automatisch fort.

In diesem Artikel wird untersucht, wie intelligente Automatisierung in realen Betrieben funktioniert, in welchen Bereichen sie den schnellsten Gewinn bringt und wie man sie in Pilotprojekten einsetzen kann, ohne bestehende Systeme zu ersetzen.

Was ist intelligente Automatisierung?

Intelligente Automatisierung, auch bekannt als intelligente Prozessautomatisierung, kombiniert künstliche Intelligenz mit robotergestützter Prozessautomatisierung und verwandten Werkzeugen zur Ausführung komplexer Arbeitsabläufe.

Sie nutzt Technologien wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um Informationen zu lesen, zu interpretieren und in Unternehmenssystemen zu verarbeiten.

Im Gegensatz zur Automatisierung in festen Schritten kann sie sich während der Ausführung anpassen. Sie verfolgt, was geschehen ist, ändert die nächste Aktion, wenn die Eingaben von den Erwartungen abweichen, und fährt fort, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.

Zum Beispiel könnte ein KI-Agent im Kundenservice:

• Abrufen des Kundenkontos aus dem CRM
  
• Überprüfung des Live-Lieferstatus im Logistiksystem
  
• Eskalation an das richtige Team, wenn eine Verzögerung festgestellt wird
  
• Senden Sie ein Update, sobald das Problem behoben ist

All dies läuft als ein kontinuierlicher Prozess ab, ohne dass für neue Anweisungen angehalten wird.

Verschiedene Arten der intelligenten Automatisierung

Intelligente Automatisierung kann je nach Bedarf in verschiedenen Größenordnungen eingesetzt werden. Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Arten der intelligenten Automatisierung:

Die wichtigsten Vorteile der intelligenten Automatisierung

Die Arbeit geht weiter, auch wenn die Menschen beschäftigt sind

In den meisten Unternehmen bleiben Aufträge, Rechnungen oder Genehmigungen oft unbearbeitet, weil jemand krank ist oder andere Aufgaben zu erledigen hat.

Intelligente Automatisierung hält den Prozess offen und nimmt ihn wieder auf, sobald das fehlende Teil eintrifft. Das bedeutet weniger "steckengebliebene" Aufgaben und Kunden erhalten schneller, was sie brauchen.

Geringerer Overhead durch ständige Nacharbeit

Jedes Mal, wenn Mitarbeiter Daten neu eingeben oder Fehler korrigieren, verursacht dies zusätzliche Kosten. IA sorgt für konsistente Datensätze. Wenn also ein Kunde ein Feld während der Bestellung aktualisiert, wird der Rest des Prozesses ohne Nacharbeit fortgesetzt.

Genauere Übergaben zwischen Teams

Die Abteilungen arbeiten oft mit unterschiedlichen Versionen derselben Daten. IA prüft die neuesten Werte, bevor sie agiert, so dass die Übergaben sauber ablaufen.

Der Prozess lässt sich besser überwachen und anhand einfacher Messgrößen wie der für jede Anfrage pro Aufgabe aufgewendeten Zeit und der Zufriedenheit der Mitarbeiter und Kunden mit der Lösung nachvollziehen.

Wie lässt sich intelligente Automatisierung umsetzen?

Die besten Ergebnisse werden erzielt, wenn intelligente Automatisierung in kleinen, gezielten Phasen eingeführt wird, bevor sie auf das gesamte Unternehmen ausgeweitet wird.

Schritt 1: Identifizieren Sie einen Prozess mit deutlichen Reibungen

Suchen Sie nach Arbeitsabläufen, die immer wieder zu Verzögerungen oder manueller Nacharbeit führen. Beispiele hierfür sind:

• Rechnungsverarbeitung mit häufigen Datenabweichungen
• Bestellungsfreigaben, die an Engpässen scheitern
• Mehrere Termine werden aufgrund der Nichtverfügbarkeit des Agenten nicht gebucht
• Kundeneskalationen, die zwischen Abteilungen hin- und herspringen

Schritt 2: Integration von IA in bestehende Systeme

Behalten Sie ERP-, CRM- und RPA-Plattformen im Einsatz. Intelligente Automatisierungssoftware und -tools können als Controller direkt in die Arbeitsabläufe eingebunden werden.

Dadurch wird das Risiko vermieden, dass Kernsysteme komplett ersetzt werden müssen. Einige gängige intelligente Automatisierungstools, die bei der Bereitstellung eines starken Piloten helfen können, sind Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI und Make.

Schritt 3: Führen Sie einen kontrollierten Pilotversuch durch

Fangen Sie klein an. Testen Sie die Automatisierung in einem begrenzten Arbeitsablauf und verfolgen Sie die Ergebnisse.

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Ein Pilotprojekt könnte sich beispielsweise mit der Rechnungsbearbeitung im Finanzwesen befassen. Führen Sie IA einen Monat lang parallel zu Ihrem aktuellen Prozess durch.

Verfolgen Sie, wie viele Rechnungen automatisch geklärt werden, wie viele noch von Menschen geprüft werden müssen und wie sich das auf die Zahlungsfristen auswirkt.

Schritt 4: Ausweitung auf vernetzte Arbeitsabläufe

Sobald das Pilotprojekt erfolgreich ist, sollten Sie die Prozesse auf mehrere Systeme ausweiten. In diesem Stadium bewältigt die Automatisierung menschliche Verzögerungen, Ausnahmen und unterschiedliche Eingaben mit wenig Aufsicht.

Durch diese schrittweise Einführung bleiben die Kosten unter Kontrolle. Nutzung vernetzter Systeme und Skalierung auf sich verändernde Umgebungen, während die Pilotergebnisse Anhaltspunkte für weitere Investitionen liefern.

Die 5 wichtigsten intelligenten Automatisierungswerkzeuge

1. Botpress

Ideal für: Teams, die Automatisierungen erstellen, die zwischen den Schritten aktiv bleiben und fortgesetzt werden, wenn neue Eingaben eintreffen, auch wenn der Workflow zuvor ausgelöst wurde.

Preisgestaltung:

• Kostenloser Plan: Beinhaltet Core Builder, 1 Bot und $5 AI-Guthaben
• Plus: $89/Monat - Flussprüfung, Routing, Weiterleitung
• Team: $495/Monat - SSO, Zusammenarbeit, gemeinsame Nutzungsverfolgung

Botpress ist eine Plattform für den Aufbau von KI-Agenten, die systemübergreifend arbeiten. Jeder Agent läuft als strukturierter Ablauf, der von jedem Punkt aus wieder aufgenommen werden kann, indem er die Aufgabe auf der Grundlage seines aktuellen Zustands selbständig bewertet.

Agenten werden mit einem visuellen Editor oder durch Code erstellt. Jeder Schritt im Ablauf führt einen bestimmten Vorgang aus - das Parsen einer Nachricht, das Aufrufen einer externen API, die Verarbeitung eines Dokuments, das Warten auf menschliche Eingaben oder das Senden eines Ergebnisses an eine nachgeschaltete Stelle.

Der Agent bewegt sich auf der Grundlage aktueller Daten vorwärts und behält den Ausführungskontext bei. Mit der einfachen Drag-and-Drop-Einrichtung können Sie eine Eingabeaufforderung testen, eine Bedingung ändern oder die Werkzeuglogik aktualisieren, während der Rest des Arbeitsablaufs stabil bleibt.

Die Agenten verfolgen, wo eine Aufgabe unterbrochen wurde, damit sie später ohne Neustart fortgesetzt werden kann. Wenn ein erforderlicher Wert während der Ausführung fehlt, kann der Agent ihn direkt vom Benutzer anfordern und fortfahren, sobald er bereitgestellt wurde.

Wesentliche Merkmale:

• Workflows, die den Status halten und nach Verzögerungen oder teilweiser Eingabe wieder aufgenommen werden
• Eingebaute Fähigkeit, fehlende Daten während des Laufs anzufordern
• Strukturierte Datei- und Tabellenunterstützung für wissensbasierte Entscheidungen
• Externe API-Aufrufe und Tool-Aktionen innerhalb von Agentenabläufen

2. LangChain

Am besten geeignet für: Teams, die KI-Agenten entwickeln und die volle Kontrolle über die Logik, die Verwendung von Tools und das Ausführungsverhalten benötigen, die direkt im Code geschrieben werden.

Preisgestaltung:

• Entwickler: Kostenlos - 1 Platz, 5.000 Traces/Monat, Prompt-Management, grundlegende Tracing-Tools
• Plus: $39/Monat pro Arbeitsplatz - Team-Funktionen, höhere Trace-Limits, LangGraph-Entwicklungsumgebung
• Unternehmen: Benutzerdefiniert - selbst gehostetes oder hybrides Setup, SSO, Support und Nutzungsskalierung

LangChain ist ein Python-Framework zur Entwicklung von Agenten, die Logik auf der Grundlage von Beobachtungen zur Laufzeit ausführen. Anstatt vordefinierte Schritte zu befolgen, wertet das System den Kontext aus, entscheidet, welches Tool aufgerufen werden soll, und führt eine Schleife aus, bis die Aufgabe abgeschlossen ist oder eine Abbruchbedingung erfüllt ist.

Mithilfe des Frameworks definieren die Benutzer, wie Agenten denken, welche Werkzeuge sie verwenden können und wie sie Entscheidungen auf der Grundlage von Zwischenergebnissen treffen. Der Agent geht nicht von einer einzigen Eingabe oder einem festen Ergebnis aus - er arbeitet auf ein Ziel hin, indem er mit externen Systemen interagiert und seinen Plan Schritt für Schritt verfeinert.

LangChain funktioniert am besten, wenn die Automatisierung eine flexible Logik erfordert. Ein Ablauf muss vielleicht entscheiden, welche Datenbank abgefragt werden soll, unstrukturierte Eingaben aus einem Dokument extrahieren und dann mehrere Wiederholungsversuche durchführen, wenn das Ergebnis einen bestimmten Schwellenwert nicht erreicht. 

Da es Code-first ist, eignet es sich nicht für schnelles Prototyping. Aber es bietet volle Kontrolle über die Werkzeugauswahl und das API-Verhalten, was bei komplexer, anspruchsvoller Automatisierung unerlässlich ist.

Wesentliche Merkmale:

• Im Code definierte Agentenlogik mit vollständiger Kontrolle über Planung und Wiederholungsversuche
• Werkzeugnutzung und Speicherverhalten, das sich zur Laufzeit anpasst
• Unterstützung für strukturierte Ausgaben, benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen und Werkzeugverkettung
• Native Integrationen mit Sprachmodellen, Vektorspeichern und APIs

3. CrewAI

Ideal für: Teams, die Automatisierungen um mehrere KI-Agenten herum strukturieren, die verschiedene Rollen übernehmen und Aufgaben durch klare, dialogorientierte Schritte koordinieren.

Preisgestaltung: 

• Kostenlos: $0/Monat - 50 Hinrichtungen, 1 Live-Crew, 1 Sitzplatz
• Basic: $99/Monat - 100 Ausführungen, 2 Live-Crews, 5 Plätze
• Standard: $500/Monat - 1.000 Ausführungen, 2 Live-Crews, unbegrenzte Plätze, 2 Einführungsstunden

CrewAI ist ein Python-Framework zur Erstellung von Arbeitsabläufen, die von mehr als einem Agenten abhängen. Jedem Agenten wird eine Rolle und eine Verantwortung zugewiesen - wie Forscher, Autor, Prüfer oder Kontrolleur - und diese Agenten arbeiten zusammen, um den Prozess abzuschließen.

Dieses "Crew"-Modell vereinfacht die Logik. Anstatt einen komplexen Agenten zu schreiben, der jedes Werkzeug und jede Bedingung handhabt, kann der Benutzer eine Crew definieren, die die Arbeit aufteilt. Jeder Agent hat seinen eigenen Speicher, seine eigenen Werkzeuge und eine definierte Möglichkeit, mit anderen im System zu sprechen.

CrewAI kümmert sich um die Ablaufplanung und die Kommunikation. Sobald der Ablauf beginnt, geben die Agenten Aufgaben aneinander weiter, bis das Ziel erreicht ist. Der Prozess ist transparent, und die Übergaben sind lesbar, was bei der Fehlersuche oder beim Hinzufügen neuer Schritte hilfreich ist.

Der Einstieg ist einfach. Rollen werden in einer Konfigurationsdatei definiert, Werkzeuge sind einfach Python-Funktionen, und das Koordinationsmuster macht die komplexe Automatisierung leichter - vor allem, wenn sich Dinge während der Ausführung ändern.

Wesentliche Merkmale: 

• Agentenrollen, die durch Aufgaben-, Werkzeugzugriffs- und Kommunikationsregeln definiert sind
• Läuft als Team mit Statusübergabe zwischen den Agenten, nicht als einzelne Kette
• Klare Konfigurationsstruktur zur Definition von Verantwortlichkeiten und Ablauflogik

4. AutoGen

Am besten geeignet für: Teams, die Automatisierungen entwickeln, bei denen Agenten während des Laufs Informationen austauschen und ihr Verhalten auf der Grundlage von Hin- und Her-Interaktionen anpassen müssen.

AutoGen ist ein Multi-Agenten-Framework, das auf Konversation aufbaut - nicht nur zwischen Benutzer und Modell, sondern auch zwischen den Agenten selbst.

Sie funktioniert am besten, wenn die Automatisierung von den Mitarbeitern verlangt, die Ergebnisse zu überprüfen, Annahmen zu verifizieren oder zu entscheiden, welches Werkzeug oder welche Maßnahme als nächstes sinnvoll ist.

Ähnlich wie bei CrewAI können die Benutzer mit Autogen eine Agentengruppe erstellen, ihre Rollen definieren und festlegen, wie sie interagieren. Die Agenten können sich gegenseitig mit Plänen, Code, Zwischenergebnissen oder Folgefragen antworten.

Diese Einrichtung ist nützlich, wenn die richtige Antwort nicht im Voraus bekannt ist - wie z. B. bei der Auswahl zwischen APIs, der Behebung eines Ausführungsfehlers oder der Neuschreibung eines fehlgeschlagenen Aktionsplans. AutoGen handhabt all dies durch Nachrichtenübermittlung und nicht durch feste Regeln.

Wesentliche Merkmale:

• Kommunikation von Agent zu Agent durch Nachrichtenschleifen
• Planung und Überprüfung innerhalb von Gesprächsfäden
• Unterstützt Codeausführung, Toolaufrufe und Kontextinjektion
• Gut für die Automatisierung, bei der eine Nachverfolgung zur Laufzeit erforderlich ist

5. Machen Sie

Am besten geeignet für: Teams, die strukturierte Automatisierungen mit Toolaufrufen, Verzweigungspfaden und einer klaren Übersicht über die Datenbewegungen zwischen den einzelnen Schritten erstellen.

Preisgestaltung: 

• Offener Quellcode: Frei - beinhaltet das komplette Framework, Apache 2.0 Lizenz
• Pro-Ausgabe: Kostenlos - bis zu 1.000 Konversationen/Monat mit Rasa Pro
• Wachstum: Ab $35.000/Jahr - einschließlich Rasa Studio, Support und Werbung

Make ist eine No-Code-Automatisierungsplattform, die auf visuellen Szenarien basiert. Jedes Szenario besteht aus Modulen, die auf einem Canvas verbunden sind, wobei jedes Modul eine einzelne Aufgabe ausführt - das Senden von Daten, die Umwandlung von Inhalten, das Auslösen eines Dienstes oder das Aufrufen eines KI-Modells.

Was Make für die intelligente Automatisierung relevant macht, ist seine Fähigkeit, Abläufe zu verwalten, die keinem festen Pfad folgen. Szenarien können pausieren, verzweigen, erneut versuchen oder auf Eingaben warten, ohne frühere Schritte zu verwerfen. Eingaben können unvollständig sein, in einer anderen Reihenfolge eintreffen oder sich während des Ablaufs ändern.

Die Schnittstelle stellt Datenbewegungen und die Ausführung von Schritten klar dar. Fehler sind nachvollziehbar, Eingaben sind an jedem Punkt sichtbar, und die Logik bleibt auch nach der Bereitstellung editierbar. Szenarien können in ihrer Komplexität wachsen, ohne undurchsichtig zu werden.

Make lässt sich in eine Vielzahl von externen Systemen integrieren und unterstützt Erweiterungen durch benutzerdefinierte Module. Es eignet sich für Arbeitsabläufe, bei denen Kontrolle, Flexibilität und Rückverfolgbarkeit über mehrere Werkzeuge hinweg erforderlich sind.

Wesentliche Merkmale:

• Visueller Builder mit Verzweigung, Planung und Wiederholungsversuchen
• Sehen Sie, welche Daten wohin verschoben wurden
• Integrierte Fehlerbehandlung für instabile oder verspätete Eingaben

Schlüsselkomponenten der intelligenten Automatisierung

Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)

Die robotergestützte Prozessautomatisierung ist die Ausführungsebene, die menschliche Handlungen in einer digitalen Schnittstelle nachahmt - das Klicken auf Schaltflächen, das Öffnen einer Datei, die Eingabe von Daten oder das Kopieren von Werten zwischen Systemen. 

Viele ältere Systeme - oder solche, die nur für die menschliche Bedienung über einen Bildschirm konzipiert sind - verfügen nicht über diese Fähigkeit. In diesen Fällen funktioniert RPA, indem die Software so bedient wird, wie es ein Mensch tun würde, der sich durch Menüs klickt und Felder ausfüllt, damit die Aufgabe trotzdem erledigt werden kann.

Große SprachmodelleLLMs)

Wenn intelligente Automatisierung Anweisungen verstehen, die nächsten Schritte ausarbeiten oder Ergebnisse erklären muss, sind große Sprachmodelle die Komponente, die dies möglich macht. Sie bieten die Möglichkeit, einen Prozess zu durchdenken und die Ergebnisse in klarer Sprache zu kommunizieren.

In der Praxis können LLMs für diese spezifischen Rollen in einem Prozess verantwortlich sein:

• Verstehen und Aufteilen einer Anfrage in kleinere Schritte
  
• Für jeden Schritt die richtigen Daten oder den richtigen Kontext auswählen
  
• Entscheiden Sie, welches Tool oder System Sie als nächstes verwenden möchten
  
• Bei Bedarf klare, für Menschen lesbare Antworten oder Zusammenfassungen generieren

Welches LLMs am besten geeignet ist, hängt von den jeweiligen Gegebenheiten ab - Faktoren wie Datenschutz, Integrationsmöglichkeiten und Komplexität der Arbeitsabläufe beeinflussen, welches Modell in einer bestimmten Umgebung am besten funktioniert.

Maschinelles Lernen (ML)

Modelle für maschinelles Lernen in einer intelligenten Automatisierungspipeline erledigen spezifischere, datengesteuerte Aufgaben, die das Verhalten der Automatisierung verbessern. Sie arbeiten oft im Hintergrund, um:

• Vorhersage des Ergebnisses eines Prozesses oder Klassifizierung eingehender Daten
  
• Erkennen von Anomalien, wenn ein Prozess von der Norm abweicht
  
• Überwachen Sie die Systemleistung im Laufe der Zeit, um Genauigkeit und Effizienz zu erhalten.

Die ML-Modelle müssen nicht unbedingt LLMs oder natürliche Sprachverarbeitung beinhalten. Ihre Rolle besteht darin, der Automatisierung ein besseres Bewusstsein und Entscheidungssignale durch Zahlen zu geben, damit sie in Echtzeit angemessen reagieren kann.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

Intelligente Dokumentenverarbeitung bedeutet, dass KI unstrukturierte Dateien - von gescannten Formularen bis hin zu handschriftlichen Notizen - liest und in verwertbare Daten für Automatisierungssysteme umwandelt.

Der IDP-Schritt war in der Vergangenheit einer der ressourcenintensivsten Teile der intelligenten Automatisierung, wobei jede Stufe des Parsings ihre eigene Komplexität und Kosten mit sich bringt.

Um ein Gefühl dafür zu vermitteln, wie sich das Parsen von Dokumenten verändert hat, hier ein kurzer Vergleich zwischen dem, was 2019 typisch war, und dem, was 2025 mit LLM Methoden Standard sein wird:

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Die Kosten für das Parsing und die Formatunterstützung basieren auf den jüngsten Benchmarks von LlamaIndex, bei denen das LLM Dokumentenverständnis für gescannte Eingaben, layoutreiche Dateien und Retrieval-Anwendungsfälle getestet wurde.

API-Integrationen und Tool-Ausführung

APIs ermöglichen den direkten Austausch von Informationen zwischen verschiedenen Programmen. In der intelligenten Automatisierung werden sie verwendet, um Aktionen wie das Übermitteln von Formularen, das Planen von Ereignissen, das Erstellen von Tickets oder das Aktualisieren von Datensätzen auszuführen.

Die Automatisierung entscheidet, was zu tun ist - oft auf der Grundlage geparster Dokumente oder RPA-definierter Schritte - und ruft dann die richtige API auf, um die Aufgabe zu erledigen. Sobald die Aktion ausgeführt ist, wird der Prozess ohne menschliche Eingaben fortgesetzt.

Unabhängig davon, ob es sich um eine einfache oder eine dynamische Aufgabe handelt, ist der Kerngedanke derselbe: Sobald die Automatisierung weiß, was geschehen soll, braucht sie einen Weg, um zu handeln, und die API bietet einen sicheren Weg, dies zu tun, während sie Aufzeichnungen für zukünftige Überprüfungen aufbewahrt. 

Autorisierung und Sicherheit (OAuth, MCP)

Automatisierungssysteme agieren auf realen Konten, greifen auf sensible Tools zu, nehmen Aktualisierungen in Live-Umgebungen vor und vertreten vor allem die Integrität im Namen des Eigentümers.

Das bedeutet, dass für jeden Schritt die richtige Zugriffsebene erforderlich ist, und - was noch wichtiger ist - der Bearbeiter muss wissen, wer (oder was) was getan hat.

• OAuth (vom Benutzer gewährter Zugriff): Wird verwendet, wenn eine Automatisierung im Namen eines Menschen handeln muss. Es bietet zeitlich begrenzte Token, die an die Berechtigungen eines Benutzers gebunden sind.
  
• Dienstidentität im Stil des Model Context Protocol(Maschine-zu-Maschine): Eine Möglichkeit für Maschinen, sich untereinander direkt zu authentifizieren, wie ein digitaler Ausweis, ohne dass ein Mensch dazwischengeschaltet ist. 

Die genaue Einrichtung hängt von der Umgebung und den Konformitätsanforderungen ab.

Was ist der Unterschied zwischen intelligenter Automatisierung und RPA?

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ist auf Wiederholbarkeit ausgelegt. Sie folgt festgelegten Regeln, um Aufgaben wie das Kopieren von Daten zwischen Feldern, das Verschieben von Dateien oder das Ausfüllen von Formularen zu automatisieren. Diese Bots funktionieren gut, wenn die Schritte immer gleich sind und die Eingaben vorhersehbar sind.

Intelligente Automatisierung (IA) folgt nicht mehr festen Skripten, sondern nutzt KI, um dynamisch zu reagieren, kontextabhängige Aktionen auszuwählen, Grenzfälle zu behandeln und Tools über mehrere Schritte hinweg zu koordinieren.

Stellen Sie sich vor, Sie bearbeiten eine Rechnung über einen Chatbot der Warenwirtschaft.

• Ein RPA-Bot zieht Summen aus festen Feldern und gibt sie in ein System ein. Wenn sich das Format ändert, bricht er zusammen.
  
• Ein IA-System liest das Dokument, versteht, was darin enthalten ist, kennzeichnet Randfälle und wählt aus, wo es hingehört - selbst wenn das Layout neu ist.

Der Hauptunterschied: RPA erledigt Aufgaben, die bereits vorgezeichnet sind. IA findet heraus, wie man sie im laufenden Betrieb erledigen kann.

Hinzufügen von AI-Automatisierung zu alltäglichen Aufgaben

Die meisten Unternehmen verfügen bereits über wiederholbare Routinen: Aufträge genehmigen, Datensätze aktualisieren, Dateien verschieben. Das Problem ist, dass diese Routinen nur funktionieren, wenn jeder Schritt genau wie geplant abläuft.

KI-Agenten machen diese Arbeitsabläufe flexibel. Sie können auf fehlende Informationen warten, wieder aufnehmen, wenn sich etwas ändert, und den Prozess in Gang halten, anstatt Ihr Team zu zwingen, von vorne zu beginnen.

Sie brauchen nicht zu ersetzen, was Sie bereits haben. Die künstliche Intelligenz setzt auf Ihre aktuellen Tools auf und greift nur bei Bedarf ein, während der Rest des Prozesses reibungslos weiterläuft.

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