Was ist KI-Automatisierung?

KI-Automatisierung ist der Prozess der Automatisierung von Geschäftsworkflows mithilfe künstlicher Intelligenz. Dabei werden Tools, Code und Konfigurationen eingesetzt, um manuelle Schritte zu ersetzen und ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen.

Softwarebasierte Automatisierung ist seit Jahrzehnten weit verbreitet – von Tools der robotergestützten Prozessautomatisierung, die Backoffice-Aufgaben wie das Ausfüllen von Formularen automatisieren, bis hin zu SaaS-Integrationen, die den Informationsfluss zwischen verschiedenen Unternehmenssystemen ermöglichen. Die Möglichkeiten der traditionellen Geschäftsautomatisierung waren jedoch aufgrund der ständigen Notwendigkeit einer speziellen Vorprogrammierung begrenzt. Menschen mussten App-Interaktionen per Bildschirmaufzeichnung erfassen oder die Softwaresysteme codieren, um die Automatisierung einzurichten. Aufgrund der sich ständig ändernden Situationen kam es häufig zu „Ausfällen“ der Automatisierung, sodass diese neu eingerichtet oder ständig aktualisiert werden musste, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Dies hat in der Vergangenheit die geschäftlichen Auswirkungen der Automatisierung minimiert – insbesondere in großen Unternehmen.

Die KI-Automatisierung versucht, diese Herausforderungen zu lösen, indem sie künstliche Intelligenz mit bestehenden Automatisierungstools und Wissensdatenbanken für Unternehmen kombiniert. Generative und prädiktive KI-Algorithmen werden kombiniert, um Daten zu sortieren, zu filtern, zu klassifizieren und zu erstellen, wodurch menschliche Eingriffe in den komplexesten Workflows reduziert werden. KI kann auch neben und mit Menschen zusammenarbeiten, um Verwaltungsaufgaben im Hintergrund zu erledigen und die kognitive Belastung aller Mitarbeiter zu reduzieren.

In jeder Branche und in jedem Unternehmen gibt es einen Platz für KI-gestützte intelligente Abläufe. Im Folgenden finden Sie nur einige Beispiele für KI-Automatisierung, die in verschiedenen Branchen zunehmend Verbreitung findet.

Personalverwaltung

KI-Automatisierung kann zeitaufwändige Personalaufgaben wie Bewerber-Screening, Formularübermittlung und -bearbeitung, Schulungen, Wissensaustausch sowie das laufende Urlaubs- und Zahlungsmanagement automatisieren.

Beispielsweise hat Deriv, ein Online-Broker, Schulungsinhalte an verschiedenen Orten gehostet, darunter GitHub, Cloud-Speicher, interne Wiki-Seiten und Slack-Diskussionen. Dies erschwerte das Auffinden von Informationen und führte zu Verzögerungen bei der Einarbeitung neuer Mitarbeiter. Durch den Einsatz von KI zur Indizierung aller Kundensupport-Materialien konnte das HR-Team von Deriv schnell das relevante Schulungsmaterial für Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen finden und weitergeben. Deriv erzielte eine Verkürzung der Onboarding-Zeit um 45 % und eine Reduzierung des Zeitaufwands für Rekrutierungsaufgaben um 50 %.

Medienmanagement

Alle Organisationen müssen Bilder und Videos für Marketing, Schulungen, Onboarding und manchmal auch für Kerngeschäftsprozesse speichern, verarbeiten und veröffentlichen. KI-Automatisierung kann dazu beitragen, die Bearbeitung und Verarbeitung von Medien zu beschleunigen und Zeit bei mühsamen Aufgaben zu sparen. KI kann Medieninhalte nach Bedarf generieren, integrieren, filtern und optimieren. Beispielsweise nutzt die Stockfoto-Agentur 123RF KI, um Bilder automatisch auf Urheberrechtsprobleme und Eignung zu überprüfen. KI kennzeichnet unangemessene Inhalte innerhalb von Sekunden nach dem Hochladen und hilft 123RF dabei, Beschwerden über unangemessene Bilder zu vermeiden. Dank KI-Automatisierung konnten sie Ressourcen von manuellen Überprüfungen auf die Geschäftsentwicklung umverteilen. 

Kundenservice

KI-Chatbots unterstützen den Self-Service für Kunden und automatisieren die Problemlösung, wodurch die Arbeitsbelastung des Kontaktcenters reduziert wird. Darüber hinaus können KI-Chatbots auch Kundendienstmitarbeiter unterstützen und so den Prozess weiter automatisieren. Beispielsweise hat BPC, ein weltweit führender Anbieter von Zahlungslösungen, einen Chatbot entwickelt, der sowohl von Kunden als auch von Kundenservice-Teams genutzt werden kann. Der menschliche Kundendienstmitarbeiter kann die Anfrage eines Kunden in den Chatbot eingeben und die generierte Antwort nach Überprüfung an den Kunden weiterleiten. Der Chatbot nutzt Retrieval Augmented Generation, um Daten aus den internen Wissensquellen von BPC abzurufen und menschliche Prompts automatisch anzureichern, um relevantere und genauere Antworten zu liefern.

Vertrieb und Marketing

KI-Automatisierung kann als Teil aller Marketing- und Vertriebs-Workflows eingesetzt werden – von der Erstellung von Kampagnen und Werbeinhalten bis hin zur Unterstützung des Vertriebsteams mit personalisierten Empfehlungen und Angeboten für einzelne Kunden. Beispielsweise nutzt der Managed Service Provider Trek10 KI, um seinem Vertriebsteam das erforderliche Wissen zur Verfügung zu stellen, um den Kaufprozess zu beschleunigen. Ihr KI-System liefert datenbasierte Empfehlungen, um das Vertrauen der Kunden zu gewinnen, sowie Berichte, die dabei helfen, den Verkauf abzuschließen, indem sie den Kunden den Wert des Produkts schneller demonstrieren.

Die Implementierung generativer KI-Technologien für die Automatisierung erfordert Geschäftsbereitschaft. Die meisten Unternehmen verwenden Reifegradmodelle, um ihren aktuellen Stand der Automatisierung zu bewerten. Reifegradmodelle bieten eine Richtlinie für die Festlegung von Automatisierungszielen, die Priorisierung von Investitionen und die Formulierung einer Automatisierungs-Roadmap.

Governance- und Sicherheits-Frameworks implementieren

Bevor eine Strategie entwickelt wird, müssen innerhalb des Unternehmens Richtlinien dafür festgelegt werden, wie die Governance und Sicherheit der KI-Automatisierung in der Praxis funktionieren soll. Dazu können beispielsweise folgende Punkte gehören:

• Umrissene Rollen und Zuständigkeiten innerhalb der Organisation
• Verfechter der KI-Automatisierung, darunter wichtige Interessengruppen
• Eine Sicherheitsrichtlinie, die Einschränkungen der Datennutzung, Richtlinien zum Identitätsmanagement und anderen Integritätsschutz festlegt
• Ein Leitfaden für die Weiterqualifizierung von Mitarbeitern und Änderungsmanagement

Dies bildet die Grundlage Ihres KI-Automatisierungsprogramms.

Automatisierungs- und Infrastrukturstrategie identifizieren 

Eine durchgängige Automatisierungs- und Infrastrukturstrategie trägt dazu bei, das Unternehmen auf den Erfolg des Programms vorzubereiten und verringert die Wahrscheinlichkeit, dass der ROI nicht erreicht wird. Im Rahmen der Strategie sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Starke Anwendungsfälle für Unternehmen
• Moderne Daten-Pipelines
• Konfiguration von Regeln für Datenresidenz und Trainingsdaten
• KI-Tools und -Technologien, die den Prozess vorantreiben
• Kontinuierliche Verbesserungsmethoden

Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass die Ergebnisse der Automatisierungsbemühungen gemessen werden. Identifizieren und verfolgen Sie relevante Metriken und legen Sie einen Basiswert fest, bevor die Automatisierung eingeführt wird. Verfolgen Sie dann die Daten im Laufe der Zeit. Sie können die Daten nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Effektivität zukünftiger Automatisierungsmaßnahmen zu verbessern.

Kompetentes Team aufbauen

Der Aufbau einer starken KI-Kultur ist genauso wichtig wie die richtige Entwicklung Ihrer Technologie.

Das Team, das Ihre neue Infrastruktur und KI-gestützte Automatisierung aufbaut, sollte Systemadministratoren, Cloud-Ingenieuren, Softwareentwicklern und KI-Experten umfassen. Neben den Technologien gehören zu den Teams auch Geschäftsanwender, die Automatisierung anfordern, Rechtsvertreter und Sicherheitsexperten. 

Es gibt zwei Möglichkeiten, Automatisierungsteams zu organisieren.

1. Ein zentralisiertes Automatisierungsteam kümmert sich um die Automatisierungsanforderungen im gesamten Unternehmen.
2. Kleinere, verteilte Automatisierungsteams entwickeln die Automatisierung für eine bestimmte Modernisierungsinitiative innerhalb einer bestimmten Abteilung. 

Ein zentralisiertes Team bietet den Vorteil einer einheitlichen Nutzung von Tools, Datenmanagement und anderen KI-bezogenen Aufgaben innerhalb des gesamten Unternehmens. Verteilte Teams erzielen jedoch schneller Ergebnisse und verursachen keine Engpässe bei Ihren Automatisierungsbemühungen.

Hohe Investitionen in Technologieexperten, Softwarelizenzen, Bereitstellung und andere teure Lösungen, die möglicherweise nicht die gewünschten Ergebnisse liefern, sind nicht die beste Automatisierungsstrategie. Die gleichzeitige Einführung einer Vielzahl neuer Tools kann Ihr Team überfordern, was zu einem schlechten Verständnis der Funktionen und einer geringen Akzeptanzrate führen kann.

Je nach Anwendungsfall lässt sich die Automatisierung durch künstliche Intelligenz am besten schrittweise umsetzen. AWS-Tools und vollständig verwaltete Services bilden die Grundlage für schnelles Plug-and-Play. Es fallen keine Anfangsinvestitionen an – es erfolgt eine nutzungsabhängige Zahlung und Sie können je nach Bedarf skalieren. 

Hier sind einige Strategien und unterstützende AWS-Tools, mit denen Sie die Automatisierungsreife kosteneffizient steigern können – selbst wenn Sie nur über begrenzte interne Entwicklerkompetenzen verfügen.

Vereinheitlichen Sie das Sucherlebnis.

In Unternehmen werden Daten in Apps, Repositorys, Dateien und unterschiedlichen Servern gespeichert. Eine große Herausforderung für alle Mitarbeiter besteht darin, zu wissen, wo sie die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt finden können. KI kann eine einheitliche Suche über verschiedene Datenquellen hinweg ermöglichen, sodass Mitarbeiter alle ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen auf einmal abfragen können. Beispielsweise könnte ein Marketingfachmann die einheitliche Suche nach allen internen und externen Ressourcen zu einem wichtigen Produkt innerhalb des letzten Jahres abfragen, einschließlich öffentlicher Kampagnen.

Amazon Q Business ist ein KI-Assistent für Unternehmen, der in all Ihre internen Datenquellen und mehrere Drittanbieter-Apps integriert ist, um zusammengefasste Antworten auf komplexe Fragen zu liefern. Er zitiert aus der Quelle und erlaubt benutzerdefinierte Plugins, alles innerhalb einer sicher verwalteten Umgebung. Er führt Automatisierung ein und steigert die Produktivität, indem er den Zeitaufwand der Mitarbeiter für die Suche nach Informationen reduziert.

Mitarbeiter befähigen

Jedes Team und jede Einzelperson in Ihrem Unternehmen ist am besten in der Lage zu erkennen, wie KI ihnen helfen kann, effizienter zu arbeiten. Beispielsweise benötigt ein für die Kommunikation zuständiger Mitarbeiter KI, um Branchennachrichten zu sammeln und zusammenzufassen, während ein für die Gehaltsabrechnung zuständiger Mitarbeiter KI benötigt, um monatliche Berichte über die von Auftragnehmern protokollierten Zeiten zu erstellen.

Mit Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und KI-gestützter Automatisierung können Sie Ihren Mitarbeitern die Möglichkeit geben, die von ihnen benötigten KI-Automatisierungsworkflows mithilfe von Chats in natürlicher Sprache zu erstellen und selbst zu verwalten. Beispielsweise ermöglicht Amazon Q Apps, eine einfache Funktion zur App-Erstellung in Amazon Q Business, Benutzern die Automatisierung von Prompts, Inhaltserstellung und Aufgaben in ihrem Workflow. Benutzer können Apps erstellen, indem sie Anforderungen in natürlicher Sprache beschreiben. Sie können Apps auch für andere freigeben, damit diese sie verwenden, duplizieren und anpassen können.

KI in Softwareentwicklung und Betrieb einführen

Die Softwareentwicklung ist eine natürliche Ergänzung zur KI-Automatisierung. KI-gestützte Automatisierung kann für Aufgaben wie die folgenden eingesetzt werden:

• Aktualisierung von Legacy-Softwaresystemen
• Code-Faktorwechsel
• Entwicklung komplexer Module 
• Erstellung von Testfällen und Benutzerdokumentation
• Datenanreicherung durch Dritte
• Fehlersuche und Fehlerbehebung 

Menschen und KI können gemeinsam ML-Modelle entwerfen, optimal geeignete Bereitstellungs-Pipelines aufbauen, die Cloud-Infrastruktur optimieren, um die Cloud-Kosten zu minimieren, und vieles mehr.

Amazon Q Developer ist ein KI-Assistent für die Softwareentwicklung, der sehr einfach einzurichten und zu verwenden ist. Er läuft innerhalb der Entwicklerumgebung und bietet sachkundige Vorschläge zu Codierung und Infrastruktur, erste Code-Entwürfe, automatische Code-Überprüfungen, Upgrades und vieles mehr. Amazon Q Developer lässt sich in IDEs, die CLI, die AWS-Konsole und GitLab integrieren, um Entwickler überall dort zu unterstützen, wo sie arbeiten.

KI in die Analytik einführen

Berichterstellung und Dashboarding werden durch KI-gestützte Automatisierung noch aufschlussreicher. Analysten können mithilfe von KI-Automatisierung schnell gemischte Berichte erstellen, Daten kombinieren, mit dem Markt vergleichen und schnelle Entscheidungen treffen. 

Mit Amazon Q in Quicksight können Benutzer visuell ansprechende Dokumente generieren, benutzerdefinierte Dashboards erstellen und ihre Daten mit vorgeschlagenen Fragen, Datenvorschauen und Unterstützung für vage Abfragen untersuchen. Es revolutioniert die Datenexploration, indem es Geschäftsanwendern multivisuelle Einblicke bietet, die über die Grenzen herkömmlicher Dashboards hinausgehen.

Kundenservice automatisieren

Der automatisierte Kundenservice ergänzt Ihre menschliche Belegschaft. Kundendienstmitarbeiter können sofort auf Kunden- und Produktinformationen zugreifen und Lösungen für Probleme finden, ohne einen weiteren Anruf tätigen zu müssen. Kunden können auf personalisierte Online-Self-Service-Hilfe zugreifen, mehrstufige Kaufentscheidungen treffen sowie KI- und menschliche Interaktionen miteinander kombinieren.

Amazon Q in Connect ist ein generativer KI-gestützter Assistent für den Kundenservice, der Endkunden und Kundendienstmitarbeitern die Informationen und Maßnahmen liefert, die zur Lösung von Problemen in Echtzeit erforderlich sind. Er sorgt für eine schnellere Problemlösung und ein verbessertes Kundenerlebnis.

Lieferkettenmanagement automatisieren

Beim Lieferkettenmanagement dreht sich alles um Prognosen. Mit KI-gestützter Automatisierung können Analysten nahezu jedes Was-wäre-wenn-Szenario durchspielen, um Prognosen zu erstellen und Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen, die Aufträge der Lieferanten zu optimieren und verborgene Muster in den Daten aufzudecken.

AWS Supply Chain ist ein vollständig verwalteter Service, der Lieferkettendaten vereinheitlicht und umsetzbare Erkenntnisse auf Basis von Machine Learning, integrierte kontextbezogene Zusammenarbeit und Bedarfsplanung bietet. 

Amazon Q in AWS Supply Chain ist ein generativer KI-Assistent, der Ihrem Team dabei hilft, die Lieferkette effizienter zu betreiben, indem er Daten in Ihrem AWS Supply Chain analysiert, wichtige betriebliche und finanzielle Erkenntnisse liefert und dringende Fragen zur Lieferkette beantwortet. Er vereinfacht die Suche nach Antworten und minimiert den Zeitaufwand für das Erlernen, Bereitstellen, Konfigurieren oder Beheben von Problemen im Lieferkettenmanagement.

Die KI-gestützte Automatisierung beginnt häufig mit einer unternehmensweiten Suche, die durch einen Chat in natürlicher Sprache gesteuert wird, und kann sich zu vollständig angepassten, komplexen, mehrstufigen Aufgaben über verschiedene Rollen und Domains hinweg entwickeln. Mit dieser neuen Form der Geschäftsautomatisierung sind die Möglichkeiten unbegrenzt. Durch die Schaffung der richtigen Grundlagen können Unternehmen eine höhere Produktivität, eine gesteigerte Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit, verbesserte Entscheidungsprozesse, eine schnellere Entwicklung von Produkten, Services und Materialien sowie vieles mehr erwarten. Dieser Leitfaden ist nur ein Ausgangspunkt für Ihren Weg in die KI-Automatisierung. Mit generativen KI-Tools und -Services in AWS können Sie Ihre Geschäftsprozesse weiter optimieren.