Heinz Wietfeld, Director bei Hyland, einem führenden Anbieter von Content-Services, gibt einen Ausblick auf Automatisierungs- und Künstliche-Intelligenz-Trends für 2023.
Hyperautomation wird zum entscheidenden Erfolgsfaktor für Unternehmen
Inflation, Rezession und geopolitische Instabilität bedeuten aktuell enorme Stressfaktoren für Unternehmen. In dieser angespannten Wirtschaftslage, in der Unternehmen zudem mit den Nachwehen einer globalen Pandemie und veränderten Arbeitsbedingungen zu kämpfen haben, wird die durchgängige Automatisierung von Geschäftsprozessen zu einem Schlüsselfaktor, um den Return on Investment (ROI) von Unternehmen zu steigern und die Total Cost of Operation so gering wie möglich zu halten. Die aktuelle Wirtschaftslage fordert von Unternehmen „mehr mit weniger zu schaffen“. Dazu braucht es einen intelligenten Einsatz wohlorchestrierter Automatisierungslösungen.
Mehr mit weniger erreichen: Robotic-Process-Automation und Low-Code-Tech
Angesichts des allgemeinen Fachkräftemangels und wirtschaftlichen und geopolitischen Unsicherheiten werden Technologien favorisiert, die einfach in der Anwendung sind und dabei einen messbaren Effizienzgewinn erbringen. Die Möglichkeit, einen geschäftlichen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen, ohne hoch bezahlte Entwicklungsressourcen einsetzen zu müssen, wird dazu beitragen, einen Teil des Drucks zu mildern. Wie bei den meisten Automatisierungen werden Anwendungsfälle mit einem hohen Transaktionsvolumen ins Visier genommen. Robotic-Process-Automation (RPA) und Low-Code-Technologien werden daher noch stärker als zuvor die Initiativen von Unternehmen treiben. Als Software zur Automatisierung von regelbasierten und hochvolumigen Prozessen, kann RPA außerdem eingesetzt werden, um weniger attraktive und anspruchsvolle Aufgaben zu automatisieren. Das kann den Workload durch fehlende Fachkräfte zumindest teilweise auffangen und qualifizierte Mitarbeitende entlasten.
Conversational-AI auf dem Vormarsch
Sprachbasierte KI-Systeme werden immer leistungsfähiger, zukünftig für noch mehr Anwendungsfälle zum Einsatz kommen und so den ROI für Unternehmen steigern. Mit Conversational-AI lassen sich auch Geschäftsabläufe automatisieren, die bisher von menschlichen Mitarbeitenden bearbeitet wurden – und das ohne, dass es zu Einschränkungen beim Nutzererlebnis kommt. Vielmehr haben User die Möglichkeit, in der ihnen vertrauten Sprache und über vertraute Eingabemethoden – zum Beispiel per Anruf oder Textnachricht – zuverlässig zu interagieren.
KI und Automatisierung wir leichter zugänglich
Bisher nutzen viele Unternehmen Automatisierungstechnologie lediglich punktuell für begrenzte Use Cases. Die Technologie-Stacks für KI-Workloads werden sich in Bezug auf ihren Umfang, die Funktionalitäten und auch ihre Benutzerfreundlichkeit jedoch weiter verbessern. Darüber hinaus tragen die kontinuierliche Optimierung der Bereitstellungspipelines sowie Low-Code-Funktionalitäten von KI-Plattformen dazu bei, den Zugang zu KI-Lösungen zu erleichtern und die Effizienz zu steigern.
Künstliche Intelligenz identifiziert eigenständig geeignete Use-Cases
In Bezug auf Daten und Analysen wird es die fortlaufende Verbesserung der Rechenressourcen – insbesondere auf Edge-Geräten wie Smartphones – ermöglichen, mehr Anwendungsfälle für Datafizierung und Federated-Machine-Learning umzusetzen. Federated-Machine-Learning hilft dabei sowohl bei der Skalierung als auch bei der Personalisierung von KI-Algorithmen. In diesem Zusammenhang werden Daten weiter an Bedeutung und Leistungsfähigkeit gewinnen.
Hinzu kommt, dass sich Unternehmen häufig noch immer schwer damit tun, KI-Use-Cases für ihre Daten zu identifizieren. Weil die KI-Tools jedoch immer ausgereifter werden, können sie zunehmend eigenständig Anwendungsfälle erkennen. Das wird die Akzeptanz und den Roll-out entsprechender Lösungen erheblich beschleunigen.
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