- Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) kombiniert RPA mit KI-Tools wie maschinellem Lernen und NLP, so dass die Systeme mit unübersichtlichen Eingaben umgehen, den Kontext interpretieren und Entscheidungen jenseits starrer Regeln treffen können.
- IPA steigert die Effizienz, indem es die manuelle Arbeit reduziert, sich an wechselnde Eingaben anpasst und die Transparenz verbessert. Damit ist es ideal für Aufgaben wie das Parsen von Dokumenten, Workflows mit mehreren Systemen und die Weiterleitung von Tickets.
- Eine erfolgreiche IPA-Einführung beginnt mit der Abbildung von Prozessen, der Identifizierung von Entscheidungspunkten, der Verknüpfung von Systemen und der Begrenzung des Umfangs, um den Wert zu beweisen, bevor eine Ausweitung erfolgt.
- Zu den wichtigsten IPA-Tools gehören Make, Zapier, Tidio und n8n, die bei der Integration von Apps und der Automatisierung von Aktionen helfen, während fortschrittliche Plattformen flexiblere, KI-gesteuerte Workflows ermöglichen.
Die herkömmliche Automatisierung funktioniert am besten, wenn der Prozess klar definiert ist und die Eingaben einem einheitlichen Format folgen. Aber die meisten Geschäftsabläufe laufen nicht so sauber ab.
In der Praxis brechen die Arbeitsabläufe zusammen, wenn Daten fehlen, Anforderungen unklar sind oder sich die Bedingungen mitten im Prozess ändern.
Regelbasierte Systeme befolgen Anweisungen, können sich aber nicht anpassen, wenn sich die Umgebung ändert.
Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) geht noch weiter, indem sie die Automatisierung mit Unternehmens-Chatbots kombiniert, die unübersichtliche Arbeitsabläufe verstehen können. Diese Bots interpretieren natürliche Eingaben, klären Unstimmigkeiten zwischen Systemen und treffen Entscheidungen in Echtzeit.
Was ist intelligente Prozessautomatisierung (IPA)?
Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) kombiniert robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) mit künstlicher Intelligenz (KI), Analytik und Entscheidungslogik, um Arbeitsabläufe zu schaffen, die ohne menschliche Eingaben verstehen, anpassen und handeln können.
IPA, auch intelligente Automatisierung, Hyper-Automatisierung oder digitale Prozessautomatisierung genannt, geht über die herkömmlichen regelbasierten Bots hinaus.
Sie nutzt Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Process Mining, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten, den Kontext zu interpretieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Intelligente Prozessautomatisierung vs. Robotic Process Automation
Die Begriffe intelligente Prozessautomatisierung (IPA) und robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) werden häufig synonym verwendet, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken.
RPA ist für sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben konzipiert, bei denen die Eingaben konsistent und die Schritte vordefiniert sind - wie das Kopieren von Daten zwischen Systemen oder die Verarbeitung strukturierter Formulare.
IPA baut darauf auf, indem es die Automatisierung stack künstliche Intelligenz ergänzt. Sie ermöglicht es Systemen, unstrukturierte Eingaben zu verarbeiten, Bedingungen in Echtzeit zu bewerten und Entscheidungen auf der Grundlage des Kontexts zu treffen.
Dadurch eignet es sich für Arbeitsabläufe, die nicht in einem einfachen Skript erfasst werden können - wo die Schritte davon abhängen, was das System sieht und nicht nur, was ihm gesagt wird.
Die wichtigsten Vorteile der intelligenten Prozessautomatisierung
Automatisierung funktioniert nur, wenn sie die Komplexität echter Geschäftsprozesse bewältigen kann. Die meisten regelbasierten Bots versagen, wenn die Eingaben variieren oder die Schritte nicht einem vorhersehbaren Muster folgen.
IPA bietet Teams eine flexiblere und skalierbare Automatisierungsebene. Sie ist darauf ausgelegt, dynamische Eingaben zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen.
Reduziert den manuellen Aufwand im großen Maßstab
Die herkömmliche Automatisierung erfordert oft eine enge Überwachung. Teams verbringen immer noch Zeit damit, Ausnahmen zu überprüfen, Datenabweichungen zu beheben und Aufgaben zu verwalten, die nicht in das Skript fallen.
IPA verringert diesen Aufwand. Sie kann Anfragen gemäß den Geschäftsregeln interpretieren und Maßnahmen durchführen, ohne dass bei jedem Schritt ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Einige Unternehmen arbeiten mit KI-Agenturen zusammen, um diese Arbeitsabläufe zu entwickeln. Diese Partner stellen sicher, dass die Systeme stabil, effizient und für den tatsächlichen Geschäftsbetrieb geeignet sind.
Passt sich an wechselnde Inputs und Kontexte an
Herkömmliche Bots sind auf eine einheitliche Formatierung angewiesen. Selbst eine kleine Änderung, wie ein Tippfehler oder ein neues Dokumentenlayout, kann den Prozess unterbrechen.
IPA kann mit Variationen umgehen. Es liest die Eingabe, versteht die Absicht und antwortet - auch wenn die Struktur nicht ideal ist. Das macht es im Alltag zuverlässiger, wo Anfragen nicht immer nach dem gleichen Muster ablaufen.
Erhöht die Transparenz der Maßnahmen
Regelbasierte Automatisierung scheitert oft ohne Kontext. Es ist schwer zu verstehen, was passiert ist, wo es passiert ist oder was den Fehler ausgelöst hat.
In Multi-Agenten-Systemen, in denen verschiedene Agenten parallel oder nacheinander arbeiten, wird dies zu einem größeren Problem. Ohne Transparenz ist es schwierig, Interaktionen nachzuvollziehen oder eine zuverlässige Leistung über Agenten hinweg aufrechtzuerhalten.
IPA verbessert die Beobachtbarkeit, indem es jeden Schritt des Prozesses protokolliert. Dieser Detaillierungsgrad ist besonders nützlich bei der Bewertung von Multi-Agenten-Systemen und hilft den Teams, Probleme zu isolieren und die Zusammenarbeit der Agenten zu verbessern.
Wie funktioniert die intelligente Prozessautomatisierung?
Intelligente Prozessautomatisierung verknüpft Ereignisse, Daten, Entscheidungen und Aktionen in einem einzigen automatisierten Ablauf. Jeder Schritt wird von einem KI-Agenten abgewickelt, der versteht, was passiert, und weiß, was als Nächstes zu tun ist, selbst wenn die Eingaben unübersichtlich oder unvollständig sind.
Um zu sehen, wie IPA in der Praxis funktioniert, schauen wir uns einen gängigen E-Commerce-Workflow an: die Bearbeitung einer Retourenanfrage.
Anstatt alles über Support-Agenten zu leiten, können Sie den Prozess mit einem KI-Agenten durchgängig automatisieren - einem Agenten, der weiß, wie man Eingaben interpretiert, über nächste Schritte entscheidet und toolübergreifend handelt.
Schritt 1: Auslösendes Ereignis setzt den Prozess in Gang
Ein Kunde füllt ein Rückgabeformular aus oder sendet eine Nachricht mit der Bitte um Rückgabe eines Artikels. Diese Nachricht aktiviert den Rückgabe-Workflow.
Der Agent nimmt sie sofort auf, ohne auf die manuelle Triage zu warten.
Schritt 2: Der KI-Agent analysiert die Informationen
Der Agent scannt die Nachricht oder das Formular, um Schlüsselinformationen wie die Bestellnummer, den Artikelnamen, den Grund für die Rückgabe und die Kunden-ID zu ermitteln.
Bei unstrukturierten Nachrichten werden große SprachmodelleLLMs) verwendet, um die Absicht zu interpretieren und die richtige Reihenfolge zu ermitteln.
Schritt 3: Der KI-Agent entscheidet über den nächsten Schritt
Anhand von Geschäftsregeln und Rückgaberichtlinien prüft der Agent, ob der Artikel für eine Rückgabe in Frage kommt und um welche Art von Rückgabe es sich dabei handelt, z. B. um eine Rückerstattung oder eine Gutschrift.
Die Entscheidung wird sofort getroffen und entspricht dem, was ein Support-Mitarbeiter normalerweise tun würde.
Schritt 4: Der KI-Agent führt systemübergreifende Aktionen durch
Sobald eine Entscheidung getroffen ist, wird der Agent:
- Aktualisiert den Auftragsstatus
- Erzeugt ein Rücksendeetikett
- Sendet Anweisungen an den Kunden
- Benachrichtigt das Lagerhaus
Alles wird innerhalb verbundener Systeme erledigt, ohne dass es zu Übergaben zwischen Teams kommt.
Schritt 5: Der KI-Agent protokolliert die Ergebnisse
Jeder Schritt wird protokolliert, von der ersten Anfrage bis zur endgültigen Antwort. Diese Aufzeichnungen fließen in Dashboards und Warnsysteme ein und machen den Prozess nachvollziehbar.
Wenn ein Fall manuell überprüft werden muss, wird er mit vollem Kontext zur Weiterverfolgung eskaliert.
Anwendungsfälle für intelligente Prozessautomatisierung
Auch wenn der Fokus auf Chatbot-Anwendungsfällen liegt, findet einige der wirkungsvollsten Automatisierungen hinter den Kulissen statt - in den Arbeitsabläufen, die Entscheidungen, Handlungen und Folgemaßnahmen vorantreiben.
Intelligente Prozessautomatisierung kommt dort zum Einsatz, wo Arbeitsabläufe zu komplex für Regeln, aber zu repetitiv sind, um manuell zu bleiben.
Wenn Ihr Team mit unvorhersehbaren Eingaben, fragmentierten Tools oder wiederkehrenden Entscheidungen, die noch von Menschen überprüft werden müssen, zu tun hat, kann IPA helfen.
Verarbeitung unstrukturierter Dokumente und Formulare
Regelbasierte Bots scheitern schnell bei der Verarbeitung unübersichtlicher Eingaben. Viele Geschäftsdokumente - wie Rechnungen, Forderungen, Verträge oder Onboarding-Pakete - enthalten unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, die keinem einheitlichen Format folgen.
IPA-Agenten erledigen dies mit optischer Zeichenerkennung (OCR) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP):
- Summen aus Quittungen extrahieren
- Parsen von Vertragsklauseln
- Überprüfen der Identität anhand gescannter Formulare
Sobald die Daten interpretiert sind, kann das System ohne menschliche Aufsicht darauf reagieren. Dies ermöglicht End-to-End-Workflows in Tools wie einem HR-Chatbot, der Mitarbeiterformulare bearbeitet, oder einem Kundendienst-Chatbot, der dokumentenbasierte Supportanfragen entgegennimmt.
Automatisierung von mehrstufigen Arbeitsabläufen über Systeme hinweg
Prozesse wie Onboarding oder Retourenabwicklung finden nicht in einem einzigen System statt. Sie umfassen in der Regel CRMs, interne Datenbanken, Planungsplattformen und Benachrichtigungstools. Jede Komponente fügt eine eigene Abhängigkeitsebene hinzu.
IPA-Agenten steuern den Ablauf Schritt für Schritt. Sie bewerten die Eingaben, treffen eine kontextbezogene Entscheidung und führen die Aktion innerhalb der angeschlossenen Systeme aus.
Die Logik bleibt intakt, ohne dass man sich auf manuelles Routing oder anfällige Workarounds verlassen muss.
Damit ist IPA ein idealer Motor für einen Workflow, wie z. B. einen Chatbot für Terminbuchungen. Während die Schnittstelle grundlegende Eingaben sammelt, führt das System Verfügbarkeitsprüfungen durch, plant Termine, sendet Bestätigungen und aktualisiert Backend-Tools.
Weiterleitung von Supportanfragen basierend auf der Absicht der Nachricht
Die Warteschlangen des Supports sind oft verstopft, weil die Nachrichten unklar eingehen. Die Kunden halten sich nicht immer an ein klares Format, und die meisten Systeme können nicht verstehen, worum es eigentlich geht.
IPA-Agenten übernehmen diese Aufgabe, indem sie die Nachricht interpretieren, die wichtigsten Details identifizieren und die richtige Aktion festlegen.
Sie können die Dringlichkeit einschätzen und das Ticket an das entsprechende System oder Team weiterleiten, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
Das macht KI-Ticketingsysteme skalierbarer. Tickets werden mit Kontext angereichert und an die richtige Stelle weitergeleitet.
Selbstbedienung in internen Portalen ermöglichen
Interne Teams verbringen oft Zeit damit, auf Genehmigungen oder Antworten zu warten, die keinen menschlichen Beitrag erfordern. Diese Verzögerungen sind in der Regel auf unklare Zuständigkeiten oder langsame manuelle Prozesse zurückzuführen.
IPA macht interne Portale noch nützlicher. Es versteht, was der Benutzer braucht, stellt eine Verbindung zu Backend-Systemen her und erledigt die Aufgabe direkt, und zwar über eine einzige Schnittstelle, die unnötiges Hin und Her überflüssig macht.
Dies funktioniert sehr gut, da diese Workflows über mehrere Kanäle und Benutzer hinweg skalierbar sind und gleichzeitig klare Aufzeichnungen über jede Interaktion enthalten.
Top 5 Software für intelligente Prozessautomatisierung
Wenn Sie bereit sind, über die regelbasierte Automatisierung hinauszugehen, ist die Wahl der richtigen Software entscheidend.
Wenn Sie chaotische Arbeitsabläufe wie Rückerstattungen, Onboarding, Triage oder Ticket-Routing automatisieren möchten, bieten Ihnen diese Plattformen die wichtigsten Elemente.
1. Botpress
Botpress wurde für Teams entwickelt, die die Kontrolle darüber haben möchten, wie die Automatisierung funktioniert. Sie können Agenten definieren, die nicht nur Regeln befolgen, sondern Entscheidungen auf der Grundlage von Eingaben, Erinnerungen und Echtzeitkontext treffen.
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Sie können Abläufe erstellen, die die Berechtigung zur Rückgabe prüfen, Rückerstattungsanträge interpretieren oder Datensätze systemübergreifend aktualisieren. Jeder Agent kann Regeln, LLMs oder Entscheidungslogik verwenden, und alles läuft über Web, Slack, WhatsApp und mehr, ohne doppelten Aufwand.
Sie ist ideal, wenn Sie intelligente Workflows mit variablen Eingaben, API-Auslösern und realen Betriebsergebnissen erstellen möchten.
Wesentliche Merkmale:
- Visueller Builder für AI-Agenten mit Ablauflogik, Speicher und Bedingungen
- Funktioniert über mehrere Kanäle und lässt sich mit Backend-Tools integrieren
- Unterstützt Echtzeit-API-Aufrufe, dynamisches Routing und benutzerdefinierte Aktionen
Preisgestaltung:
- Kostenloser Tarif mit nutzungsabhängigen AI-Guthaben
- Plus: $89/Monat für Live-Agentenübergabe und Flow-Tests
- Team: $495/Monat mit Zusammenarbeit, SSO und Zugriffskontrolle
- Unternehmen: Benutzerdefiniert
2. Make (ehemals Integromat)
Make wurde entwickelt, um Anwendungen zusammenzufügen, ohne Code zu schreiben. Es bietet Ihnen eine visuelle Leinwand, auf der Sie mehrstufige Szenarien erstellen können - ideal für IPA, wenn Sie Aktionen zwischen verschiedenen Tools automatisieren möchten.
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Sie eignet sich hervorragend für Arbeitsabläufe, bei denen ein System auf etwas in einem anderen reagieren muss - z. B. die Synchronisierung eines CRM-Systems mit einem Bestellsystem oder die Reaktion auf ein Supportformular mit bedingten Aktionen.
Sie erhalten keinen Kontext auf Agentenebene oder KI-Entscheidungen, aber für die Integration auf Prozessebene und Auslöser ist es schnell und flexibel.
Wesentliche Merkmale:
- Drag-and-Drop-Workflow-Builder für Hunderte von Anwendungen
- Bedingte Logik, Zeitplanung, Datenparsing und Webhooks
- Unterstützt komplexe Verzweigungen und mehrstufige Abläufe
Preisgestaltung:
- Kostenlos: 1.000 Operationen/Monat
- Kern: $9/Monat
- Pro- und Teams-Tarife für höhere Nutzung und erweiterte Kontrollen
3. Zapier
Zapier eignet sich am besten, wenn Sie Tools schnell verbinden möchten und keine komplexen Verzweigungen benötigen. Es handelt sich nicht um eine vollständige Orchestrierungsschicht, sondern um die Übergabe von Daten zwischen Ihrem Chatbot und Ihrem CRM, Scheduler oder Ihrer Datenbank ohne Code.
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Für IPA ist Zapier hervorragend geeignet, um interpretierte Absichten in Backend-Aktionen umzusetzen. Es übernimmt nicht das "Denken", aber es verbindet das denkende System mit den Tools, die die Arbeit erledigen.
Wesentliche Merkmale:
- Über 6.000 Integrationen
- Auslöser von Chatbots, Formularen oder Webhooks
- Einfache Einrichtung für Teams ohne technische Unterstützung
Preisgestaltung:
- Kostenlos: 100 Aufgaben/Monat
- Starter: $19.99/Monat
- Professional: $49/Monat für erweiterte Funktionen
4. Tidio
Tidio ist eine Live-Chat-Plattform mit integrierter Automatisierung. Es ist keine vollständige IPA-Plattform, aber sie ist großartig, wenn Sie kundenorientierte Aufgaben wie die Weiterleitung, das Sammeln von Eingaben oder die Beantwortung von Supportanfragen automatisieren möchten.

Es unterstützt KI-Antworten, bedingte Abläufe und Backend-Handoffs - und ist damit für die Automatisierung von Entscheidungen auf Oberflächenebene geeignet. Für kleine Ops-Teams oder SMBs ist es ein einfacher Einstieg.
Wesentliche Merkmale:
- KI-gestützter Live-Chat mit Automatisierungsvorlagen
- Chat , Formularbearbeitung und CRM-Integrationen
- GPT Assistent für flexible Antworten
Preisgestaltung:
- Kostenlos: Basis-Chat und Automatisierung
- Starter: $29/Monat
- Plus: KI-Funktionen und CRM-Synchronisierung
5. n8n
n8n ist eine Open-Source-Plattform zur Workflow-Automatisierung, die Ihnen die volle Kontrolle über Logik, Auslöser und Integrationen gibt. Im Gegensatz zu Zapier oder Make kann es selbst gehostet werden, sodass Sie bei Bedarf Code schreiben können.

Dies macht es ideal für Teams mit technischen Ressourcen, die Flexibilität und Datenschutz wünschen. Sie können IPA-Agenten ausführen, sich in APIs einklinken und strukturierte oder unstrukturierte Daten verarbeiten - alles innerhalb anpassbarer Workflows.
Wesentliche Merkmale:
- Visueller Editor mit Code-Node-Unterstützung
- Webhooks, Scheduler, bedingte Verzweigungen
- Selbst hosten oder das Cloud-Angebot nutzen
Preisgestaltung:
- Kostenlos: Selbstgehostet
- Cloud Basic: $20/Monat
- Pro: $50/Monat mit Teamfunktionen
Wie man intelligente Prozessautomatisierung einsetzt
Intelligente Prozessautomatisierung zu verstehen ist eine Sache. Sie in die Praxis umzusetzen, erfordert Konzentration, Planung und die richtige Ausgangsbasis.
Die meisten Teams überarbeiten nicht alles auf einmal. Sie beginnen mit einem Prozess, der häufig abbricht - etwas, das sichtbar ist, sich wiederholt und immer noch von menschlichen Eingriffen abhängt.
Nehmen wir ein Beispiel:
Sie arbeiten mit einem Kundenerfolgsteam zusammen, das Erstattungen manuell bearbeitet.
Der Workflow stützt sich auf die Einreichung von Formularen, sucht systemübergreifend nach Daten und folgt bestimmten Geschäftsregeln, um einen Antrag zu genehmigen oder abzulehnen.
Sie ist langsam, leicht zu verpatzen und kostspielig zu skalieren. Hier kommt die intelligente Prozessautomatisierung ins Spiel.
1. Beginnen Sie mit einem Arbeitsablauf, der zu Engpässen führt
Der Workflow für die Genehmigung von Erstattungen ist ein gutes Beispiel. Es gehen Anträge ein, aber sie sind uneinheitlich. Einige enthalten Bestellnummern, andere nicht. Die Sachbearbeiter müssen die Details aufspüren, die Berechtigung überprüfen und die Geschäftslogik manuell anwenden.
Diese Reibung macht es zu einem idealen Kandidaten für intelligente Automatisierung - die Logik ist klar, aber die Eingaben variieren gerade genug, um regelbasierte Bots zu stören.
2. Abbildung des End-to-End-Flusses, einschließlich Ausnahmen
Dokumentieren Sie, wie der Prozess funktioniert. Verfolgen Sie, wie Erstattungsanträge eingehen, woher die Mitarbeiter Informationen beziehen, welche Entscheidungen sie treffen und welche Maßnahmen sie ergreifen.
Achten Sie darauf, dass Sie die üblichen Ausnahmen einbeziehen: fehlende Daten, unklare Gründe für die Rückgabe oder Unstimmigkeiten zwischen Bestelldaten und Rückerstattungsrichtlinien.
Hier muss die intelligente Automatisierung ansetzen.
3. Identifizieren, wo Entscheidungen getroffen werden
Suchen Sie nach Stellen, an denen ein Mensch die Eingaben interpretiert oder eine Entscheidung trifft. In einem Rückerstattungs-Workflow könnte das sein, den Grund eines Kunden zu lesen, ihn mit den Rückgaberegeln abzugleichen und zwischen einer Rückerstattung, einer Gutschrift oder einer Ablehnung zu entscheiden.
Jede dieser Entscheidungen kann von einem KI-Agenten übernommen werden, solange die Logik definiert ist und auf die Daten zugegriffen werden kann.
4. Verbinden Sie die Werkzeuge, die die Aktion antreiben
Sobald die Entscheidung getroffen ist, muss das System den Auftragsstatus aktualisieren, den Kunden benachrichtigen, ein Etikett ausstellen oder eine Zahlung auslösen.
Um dies zu automatisieren, benötigen Sie eine Plattform, die eine Verbindung zu diesen Tools herstellt und Aktionen zuverlässig koordiniert. Das kann eine Agenten-Orchestrierungsschicht oder ein Automatisierungs-Framework mit Integrationsunterstützung sein.
5. Testen, überwachen, verbessern
Sobald der Erstattungsprozess automatisiert ist, sollten Sie seine Leistung überwachen. Sehen Sie sich an, welche Fälle korrekt bearbeitet werden und wo das System Schwierigkeiten hat. Nutzen Sie dieses Feedback, um die Entscheidungslogik zu verfeinern und die Zuverlässigkeit zu verbessern.
IPA-Systeme sind dynamisch. Je mehr Grenzfälle Sie erfassen und bearbeiten, desto stärker und skalierbarer wird der Arbeitsablauf.
Gemeinsame Herausforderungen bei der Umsetzung von IPA
Intelligente Prozessautomatisierung kann überzeugende Ergebnisse liefern - aber um das zu erreichen, braucht es mehr als nur technische Fähigkeiten.
Die meisten Hindernisse ergeben sich aus der Art und Weise, wie Unternehmen ihre Prozesse strukturieren, Verantwortung zuweisen und die Automatisierung an den Ergebnissen ausrichten.
Unzureichende Prozess- und Datenbereitstellung
Automatisierung funktioniert am besten, wenn die Prozesse einheitlich sind. In vielen Unternehmen sind die Arbeitsabläufe jedoch nicht dokumentiert oder werden von verschiedenen Teams unterschiedlich gehandhabt. Die Daten befinden sich oft in unzusammenhängenden Systemen oder variieren im Format, was die Entwicklung einer stabilen Automatisierung erschwert.
Bevor Sie eine intelligente Prozessautomatisierung einführen, sollten Sie sich die Zeit nehmen, um zu erfassen, wie der Prozess derzeit funktioniert. Dokumentieren Sie die Eingaben, bekannte Ausnahmen, Tool-Abhängigkeiten und Punkte, an denen ein menschliches Eingreifen noch erforderlich ist.
Überkomplizierung der ersten Implementierungen
Teams versuchen oft, zu viel und zu früh zu automatisieren. Wenn sich die anfängliche Einführung über mehrere Systeme erstreckt oder von Anfang an Randfälle einschließt, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit von Verzögerungen oder eines Fehlschlags bei der Einführung.
Beginnen Sie stattdessen mit einem einzigen Prozess, der einen klaren Entscheidungspunkt und ein messbares Ergebnis hat. Beweisen Sie frühzeitig Ihren Wert, indem Sie den Umfang fokussiert halten.
Fehlen von klaren Eigentumsverhältnissen oder einer langfristigen Vision
Intelligente Prozessautomatisierungssysteme sind anpassungsfähige und sich weiterentwickelnde Projekte. Ohne ein Team oder eine Person, die für Leistung, Logik und Wartung verantwortlich ist, wird das System oft veraltet oder falsch ausgerichtet.
Weisen Sie von Anfang an die laufende Verantwortung zu. Jemand muss verfolgen, wie die Automatisierung funktioniert, was nicht funktioniert und wo Anpassungen erforderlich sind.
Fehlende Übereinstimmung zwischen Geschäftszielen und Automatisierungslogik
Nicht jeder Prozess ist es wert, automatisiert zu werden - und nicht jede Automatisierung bringt einen Mehrwert. Manchmal spiegelt die Logik wider, was technisch möglich ist, aber nicht, was das Unternehmen tatsächlich benötigt.
Um dies zu vermeiden, sollten Sie die Arbeitsabläufe in Zusammenarbeit mit den Personen entwickeln, die sie nutzen. Dazu gehören Support-Teams, Betriebsleiter und Produktverantwortliche.
Wenn sich die Automatisierung an den tatsächlichen Bedürfnissen orientiert, ist es sehr viel wahrscheinlicher, dass sie dauerhafte Ergebnisse liefert.
Bringen Sie IPA noch heute in Ihren Workflow
IPA funktioniert am besten, wenn es zu den bereits bestehenden Arbeitsabläufen hinzugefügt wird, z. B. bei der Triage von Supportanfragen, der Genehmigung von Erstattungen, der Bearbeitung von Dokumenten, der internen Weiterleitung oder der Planung von Anfragen.
Mit Plattformen wie Botpress können Sie Agenten erstellen, die entscheiden, was zu tun ist, sich mit externen Tools verbinden, unstrukturierte Eingaben verarbeiten und über Kanäle wie Web, Slack, WhatsApp oder interne Tools laufen.
Ob Sie nun spröde Skripte ersetzen oder bestehende Abläufe skalieren, IPA gibt Ihnen die Struktur, um echte Arbeit zu automatisieren, nicht nur sich wiederholende Aufgaben.
Fangen Sie klein an. Bauen Sie etwas Nützliches. Liefern Sie es schnell.
Häufig gestellte Fragen
Wie unterscheidet sich IPA von Business Process Management (BPM)?
Bei BPM geht es eher darum, Geschäftsprozesse abzubilden und zu optimieren, während es bei IPA darum geht, diese Prozesse mit KI-Agenten zu automatisieren, die eigenständig denken und handeln können.
Kann IPA menschliche Arbeitskräfte vollständig ersetzen oder nur ihre Arbeitsbelastung verringern?
Bei der IPA geht es darum, die sich wiederholenden, langweiligen Dinge zu reduzieren, damit sich die Menschen auf das Wesentliche konzentrieren können. IPA ersetzt den Menschen nicht, aber sie erleichtert ihm die Arbeit.
Welche Art von Modellen des maschinellen Lernens werden typischerweise im IPA verwendet?
IPA verwendet häufig Modelle wie Entscheidungsbäume, natürlichsprachliche Modelle (z. B. GPT oder BERT) und Klassifikatoren für Aufgaben wie die Erkennung von Absichten oder das Parsen von Dokumenten.
Ist IPA nur für Großunternehmen relevant, oder können auch KMUs davon profitieren?
Kleine und mittlere Unternehmen können von IPA profitieren, vor allem, wenn ihnen die Zeit oder das Personal ausgeht. Es hilft kleinen Teams, ihr Gewicht zu übertreffen, indem es Dinge automatisiert, die sie sonst manuell erledigen würden.
Welche Art von Daten wird benötigt, um IPA-Modelle effektiv zu trainieren oder zu konfigurieren?
Meistens Beispiele für reale Eingaben wie E-Mails, Chats, Formulare oder Protokolle und klare Geschäftsregeln oder Ergebnisse, die mit diesen Eingaben verbunden sind. Je realer (und chaotischer) die Daten sind, desto intelligenter wird das System.