Obwohl beide Technologien das Potenzial haben, Abläufe zu rationalisieren und das Erlebnis für Kunden und Mitarbeiter zu verbessern, haben beide Technologien unterschiedliche Stärken und Anwendungsmöglichkeiten. RPA eignet sich hervorragend für die Automatisierung von regelbasierten Aufgaben, während KI die Fähigkeit zum Lernen und zur Entscheidungsfindung mit sich bringt. Lassen Sie uns in die wichtigsten Unterschiede zwischen RPA und KI eintauchen. Was ist der Unterschied zwischen KI und RPA? RPA und KI dienen zwar beide der Automatisierung von Aufgaben, aber die zugrunde liegenden Mechanismen sind grundlegend verschieden. RPA wird am besten als regelbasiertes Arbeitspferd verstanden. Es zeichnet sich durch die Ausführung sich wiederholender, strukturierter Aufgaben mit klaren Anweisungen aus. Stellen Sie sich einen fleißigen Arbeiter vor, der akribisch eine Checkliste abarbeitet. RPA eignet sich hervorragend für Aufgaben wie die Dateneingabe, das Übertragen von Dateien und das Ausfüllen von Formularen in bestehenden Systemen. Ihm fehlt jedoch die Fähigkeit, selbstständig zu lernen oder adaptive Entscheidungen zu treffen.
Künstliche Intelligenz (KI) hingegen ist darauf ausgelegt, zu lernen und zu denken wie ein Mensch. Im Gegensatz zu RPA, Techniken wie maschinelles Lernen, um Muster in Daten zu finden, ist KI in der Lage, ihre Leistung und Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verbessern.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es der KI, die menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu interagieren, so dass fortschrittliche Chatbots, Voicebots und virtuelle Assistenten erstellt werden können. Letztendlich ist KI in der Lage, komplexere Aufgaben zu bewältigen als RPA, einschließlich solcher, die ein gewisses Maß an Urteilsvermögen und Interpretation erfordern.
Um ein besseres Gefühl dafür zu bekommen, wie diese verschiedenen Technologien in der Praxis aussehen, lassen Sie uns ein wenig tiefer in die Unterschiede zwischen RPA und der heutigen KI eindringen. RPA, der „Rule Follower“, verwendet strukturierte Eingaben und definierte Logik RPA ist ein allgemeiner Begriff, der jede Art von Prozessautomatisierung beschreibt, bei der eine Software die sich wiederholenden Aktionen eines menschlichen Benutzers nachahmt. Am häufigsten wird es verwendet, um die Klicks eines menschlichen Benutzers zu imitieren, um Aktionen wie die Dateneingabe auf einer Benutzeroberfläche, das Ausfüllen von Formularen, das Auslösen von Aktionen auf einem Bildschirm, das Hochladen von Dateien in ein Enterprise Resource Planning (ERP)-System und mehr durchzuführen. RPA ist vorprogrammiert, d.h. diese Systeme haben keine inhärente Fähigkeit, aus ihren Handlungen oder ihrer Umgebung zu lernen.
Ein Beispiel für einen guten Kandidaten für RPA ist die Spesenbearbeitung. Obwohl sie meist von einer Abteilung bearbeitet wird, durchläuft jede Spesenabrechnung mehrere Schritte. Ein typischer Spesenabrechnungsprozess sieht folgendermaßen aus: Abrufen eines Anhangs aus einer E-Mail oder von Informationen aus einer App, Kategorisierung der Ausgaben, Weiterleitung der Rechnung an die richtige Person zur Genehmigung und schließlich Hochladen der Informationen in ein Finanzsystem zur Auszahlung. Alle diese Schritte können von RPA-gesteuerter Software mit großem Erfolg durchgeführt werden.Künstliche Intelligenz bezeichnet in der Regel Software, die in der Lage ist, aus den von ihr verarbeiteten Daten zu lernen. Maschinelles Lernen (kurz ML) ist eine Schlüsselkomponente moderner KI-Systeme, die KI-Entitäten die Fähigkeit verleiht, Muster aus Daten zu extrahieren und zu lernen.
Je nach Art der Daten kann ein maschineller Lernalgorithmus aus Erfahrung lernen, insbesondere in kontrollierten Umgebungen, in denen die Regeln genau definiert sind. Viele der fortschrittlichsten ML-Anwendungen von heute haben sich an diesen Modellen orientiert, wie z.B. AlphaZero von Google DeepMind, das sich schnell bei Tischspielen wie Schach, Go und Shogi auszeichnete. Andere Anwendungen zeichnen sich dadurch aus, dass sie von explizit definierten Etiketten lernen, die in der Regel von einem Menschen gesetzt werden, wie z.B. die Erkennung von Betrug, oder dass sie einfach Muster erkennen und abgrenzen, z.B. Ähnlichkeiten in Daten finden.Was ist natürliche Sprachverarbeitung? Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit der Durchführung sprachbezogener Aufgaben wie Übersetzung, Verstehen, Zusammenfassung oder Verstehen von Textstücken beschäftigt. Die am häufigsten eingesetzten Sprachmodelle erfüllen Verstehensaufgaben und werden vor allem in Chatbots sowie für maschinelle Übersetzungen und Stimmungsanalysen verwendet.
NLP kann Sätze und Phrasen analysieren, um die zugrunde liegende Absicht des Benutzers zu ermitteln. Zum Beispiel signalisiert der Satz „Ich möchte einen Flug buchen“ eine Absicht in Bezug auf Reisevorbereitungen.
Ein NLP-Modell wird explizit von Menschen trainiert, die entscheiden, welche Intentionen von dem Modell gelernt werden sollen. Dies wird als überwachtes Lernen bezeichnet. Intents werden trainiert, indem man dem Modell Beispieläußerungen zeigt, die Beispielsätze für einen Intent sind. Ein paar Beispiele für Äußerungen sind „Ich muss meine Rechnung bezahlen“, „Rechnung bezahlen“ und „Wie bezahle ich meine Rechnung“. Alle oben genannten Äußerungen würden auf die Absicht „Rechnung bezahlen“ trainiert werden.
Das Modell fasst diese Beispiele dann in einer maschinellen Darstellung zusammen, die diesen Sätzen eine Bedeutung verleiht. Diese Darstellung wird als „Vektorraum“ bezeichnet.
Wenn eine neue Phrase mit ähnlicher Bedeutung auftaucht, z.B. „Wie hoch ist meine Rechnung, ich möchte sie bezahlen“, findet das Modell die nächstliegende Übereinstimmung im Vektorraum und weist dann eine Wahrscheinlichkeit dafür zu, wie gut die eingegebene Phrase mit der Absicht übereinstimmt. Die erwähnte Phrase könnte mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,92 mit der Absicht „Rechnung bezahlen“ übereinstimmen, d.h. es handelt sich um eine 92%ige Übereinstimmung.
Wenn der Wert über einem festgelegten Schwellenwert liegt, löst der Chatbot die mit der gewählten Absicht verbundene Aktion oder Antwort aus. Wenn mehrere Übereinstimmungen gefunden werden, wird diejenige mit der höchsten Wahrscheinlichkeit ausgewählt. Wenn die Übereinstimmung unter dem Schwellenwert liegt, kann der Chatbot die Antwort ablehnen. Alle Antworten und Aktionen für die einzelnen Absichten werden von menschlichen Gesprächsdesignern vorgegeben.
NLP, das der neuesten KI und den fortschrittlichsten Chatbots zugrunde liegt, ist letztlich wesentlich leistungsfähiger als RPA. Der Einsatz dieser beiden auf Automatisierung ausgerichteten Technologien bietet den Unternehmen von heute jedoch erhebliche Vorteile. Die richtige Kombination aus RPA und NLP ermöglicht es Unternehmen, die Vielfalt und Komplexität der Transaktionsprozesse zu erweitern, die sie ihren Kunden über konversationelle Kanäle anbieten.
Möchten Sie die Leistungsfähigkeit von KI und RPA in Ihrem Contact Center nutzen? Buchen Sie eine Demo und sehen Sie selbst, wie KI-gestützte Tools für das Personalmanagement im Contact Center Ihnen helfen können, Ihr Potenzial zu maximieren.
