Was ist AI-Automatisierung?
Vorteile, Beispiele und mehr

Was ist der Unterschied zwischen Automatisierung und künstlicher Intelligenz?

Klassische Automatisierung konzentriert sich darauf, wiederkehrende Aufgaben zuverlässig und konsistent auszuführen. Ein Benutzer definiert dabei einen vordefinierten Prozess und beschreibt, wie ein Computersystem ihn umsetzen soll. Diese regelbasierte Methode eignet sich besonders für Aufgaben wie Formularverarbeitung, Dateneingabe oder Auftragsbearbeitung – also Prozesse, die keinen Spielraum für eigene Entscheidungen benötigen.

Künstliche Intelligenz hingegen geht einen Schritt weiter: Sie nutzt komplexe Algorithmen und Computertheorien wie Natural Language Processing, um Aufgaben zu erledigen, die kognitive Fähigkeiten erfordern. KI kann Entscheidungen treffen, die menschlichem Urteilsvermögen ähneln – etwa beim Erkennen von Sprache, bei der Interpretation komplexer Daten oder bei der Vorhersage von Trends.

AI-Automatisierung, also die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Automatisierung, erweitert klassische Automatisierung, indem sie Systemen ermöglicht, selbstständig zu lernen und sich anzupassen. Statt festen Anweisungen zu folgen, entwickeln KI-gestützte Systeme eigene Lösungen basierend auf vorhandenen Daten – flexibler, dynamischer und unabhängiger als rein regelbasierte Prozesse. Diese Flexibilität macht sie anpassungsfähiger und leistungsstärker als klassische Automatisierungslösungen.

Tools für die AI-Automatisierung

Verschiedene Methoden und Technologien arbeiten zusammen, um AI-Automatisierung – bzw. KI-Automatisierung – möglich zu machen. Die fünf zentralen Tools sind:

Machine Learning (ML)

ML ist das Herzstück der KI-Automatisierung. Die Algorithmen analysieren historische Daten, erkennen Muster und treffen auf dieser Basis Entscheidungen – mit minimalem menschlichem Eingriff. Sie unterstützen unter anderem bei vorausschauender Wartung oder Produktionsoptimierung.

Optische Zeichenerkennung (OCR)

OCR wandelt gedruckten, getippten oder handschriftlichen Text in digitale, bearbeitbare Form um. Dies unterstützt automatisierte Dokumentenverarbeitung und Dateneingabe und steigert gleichzeitig die Produktivität. Durch die Digitalisierung historischer Unterlagen werden auch Archivierungsaufgaben beschleunigt und digitale Archive leicht zugänglich und durchsuchbar gemacht. Auch bestehende digitale Dateien wie PDFs oder JPEGs können mithilfe von OCR strukturiert und durchsuchbar gemacht werden.

Natural Language Processing (NLP)

Dank NLP verstehen Maschinen menschliche Sprache. So können Unternehmen beispielsweise Chatbots oder virtuelle Assistenten einsetzen, um Kundenserviceprozesse zu automatisieren.

Robotik

In Verbindung mit KI sind physische Roboter in der Lage, komplexe, anpassungsfähige Aufgaben zu übernehmen – etwa in der Produktion oder im Gesundheitswesen, wo Präzision und Effizienz besonders wichtig sind.

Computer Vision

Computer Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Informationen zu analysieren, zu verstehen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Mithilfe dieser Technologie können KI-Systeme Fehler schnell und genau erkennen. Einsatzgebiete sind automatisierte Qualitätskontrolle, autonome Fahrzeuge und Sicherheitsüberwachung. Auch Dokumentenerkennung (OCR) und intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) sind weit verbreitete Technologien, die im KI-Bereich der Computervision eingesetzt werden.

Vorteile der KI-Automatisierung für Unternehmen

Die Integration von AI Automatisierung ist eine unschätzbare Möglichkeit, Geschäftsaufgaben zu reduzieren und zu beschleunigen. Sie bringt viele geschäftliche Vorteile:

Steigerung der Produktivität

Manuelle Abläufe kosten Zeit und Geld. AI-Automatisierungssysteme übernehmen repetitive Aufgaben und entlasten dadurch Mitarbeitende, die sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren können. Gleichzeitig ermöglichen KI-Systeme schnellere und datenbasierte Entscheidungen.

Bessere Entscheidungsfindung

AI-Automatisierung verarbeitet enorme Datenmengen schneller und präziser als Menschen. Im Einzelhandel etwa können Echtzeitdaten zu Umsatz und Lagerbestand genutzt werden, um Entscheidungen zur Lagerhaltung und zum Marketing zu optimieren. Unternehmen können diese Daten verwenden, um schnell auf Markttrends zu reagieren und den Kundenbedarf besser zu erfüllen. Bessere Entscheidungsfindung in diesen Szenarien führt zu höherer Kundenzufriedenheit und steigert den Umsatz.

Verbesserter Kundenservice

Im heutigen Wettbewerb ist erstklassiger Kundenservice ein entscheidender Erfolgsfaktor. AI-Automatisierung analysiert Kundendaten, um personalisierte Angebote und Interaktionen zu schaffen. KI-basierte Chatbots bieten zudem jederzeit Unterstützung bei Fragen, sodass Kunden während ihres Kaufprozesses umfassend betreut werden.

Kostenreduktion

AI-Automatisierung spart auf mehreren Ebenen Kosten: Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben sinkt der manuelle Aufwand, Engpässe werden reduziert. Zudem benötigen Mitarbeiter bei Prozessänderungen weniger Umschulungen, da KI sich mithilfe von Machine Learning meist selbst anpasst.

Sinnvolle Arbeit fördern

Mitarbeiter suchen nach mehr als nur einem Gehalt – sie wollen sinnvolle Aufgaben. Automatisierung entlastet von Routinearbeiten und gibt Raum für kreative und analytische Tätigkeiten, was die Arbeitszufriedenheit erhöht und Unternehmen mehr Wert aus ihrem Personal ziehen lässt.

Weniger Ausfallzeiten

AI-Automatisierung hilft nicht nur kundenorientierten Prozessen, sondern minimiert auch interne Ausfallzeiten, indem sie Maschinen überwacht und Wartungsbedarf frühzeitig erkennt. Reparaturen können so in ruhigen Produktionszeiten geplant werden, was teure Stillstände vermeidet.

Geringerer Wartungsaufwand

AI-Automatisierung kann größtenteils eigenständig arbeiten. Dadurch lassen sich AI-Lösungen leichter warten und anpassen, was die Betriebskosten senkt und die Teams entlastet. Außerdem gewinnen die Implementierungsteams Zeit, um sich auf andere Aufgaben zu konzentrieren.

Herausforderungen bei AI-Automatisierung

Trotz der vielen Vorteile können Unternehmen bei der Umsetzung von AI-Automatisierung auf Herausforderungen stoßen:

Datenschutz. Drittanbieter-KI-Systeme benötigen in der Regel Zugriff auf sensible Unternehmens- und Kundendaten. Wenn diese Informationen unsachgemäß behandelt werden, kann dies Unternehmen erheblichen Reputations-, Rechts- und Compliance-Risiken aussetzen. Es ist daher entscheidend, geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, um Datenschutzverletzungen oder Cyberangriffe zu verhindern.

Potenzielle Verdrängung von Arbeitsplätzen. Einer der größten Vorteile von AI-Automatisierung besteht darin, routinemäßige Aufgaben zu übernehmen. Dies kann jedoch manuelle Tätigkeiten innerhalb der Belegschaft verdrängen und zu Unsicherheit bei Mitarbeitenden führen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, sollten Unternehmen in die Weiterbildung und Qualifizierung ihrer Beschäftigten investieren. Mitarbeitende auf höherwertige Aufgaben umzulenken, die nicht von KI übernommen werden können, trägt zusätzlich dazu bei, die Arbeitsmoral aufrechtzuerhalten und Anpassungsfähigkeit sowie Wachstum zu fördern.

Systemintegration. Einige KI-Tools verfügen nur über eine eingeschränkte Kompatibilität und lassen sich möglicherweise nicht in die bestehende Infrastruktur integrieren. Eine nahtlose Integration und Kompatibilität zwischen alten und neuen Systemen erfordert unter Umständen Planung, Anpassungen oder Upgrades – alles zeitaufwendige Prozesse. Die Wahl eines No-Code-Automatisierungstools das sich problemlos in andere Anwendungen integrieren lässt, ist entscheidend, um Betriebsabläufe nicht zu stören.

Beispiele für AI-Automatisierung in verschiedenen Branchen

AI-Automatisierung ist branchenübergreifend einsetzbar. Hier einige Beispiele:

AI-Automatisierung in der Fertigung

Die Fertigung hat in den vergangenen Jahrzehnten bereits durch traditionelle Automatisierung große Fortschritte gemacht – AI-Automatisierung geht noch einen Schritt weiter. Besonders bei der vorausschauenden Wartung bringt sie Innovation voran: KI überwacht Maschinenleistung, erkennt frühzeitig Teilverschleiß und ineffiziente Abläufe. So können Wartungen gezielt in produktionsarmen Zeiten durchgeführt und unerwartete Ausfälle vermieden werden.

AI-Automatisierung im Gesundheitswesen

AI-Automatisierung unterstützt im Gesundheitswesen sowohl Diagnose- als auch Serviceprozesse. Sie analysiert medizinische Bilder präzise, identifiziert Verbesserungspotenziale in Arbeitsabläufen und beschleunigt den Informationsfluss – mit dem Ziel, die Patientenversorgung zu optimieren. Auch Roboterassistenzsysteme bei Operationen profitieren von AI, da sie präzise chirurgische Eingriffe ermöglichen. Zudem wird die Verwaltung patientenbezogener Dokumente – von Aufnahme bis Abrechnung – effizient automatisiert.

AI-Automatisierung im Finanzwesen

In einer Branche mit hohem Dokumentenaufkommen wie dem Finanzwesen hilft AI-Automatisierung, manuelle Arbeitsabläufe zu reduzieren und Risiken besser zu bewerten. Neben der automatisierten Dokumentenverarbeitung kann KI auch verdächtige Transaktionen in Echtzeit analysieren und auffälliges Verhalten identifizieren. Frühzeitige Warnmeldungen unterstützen so die Betrugsprävention und reduzieren das Risiko finanzieller Schäden.

AI-Automatisierung in der Versicherungsbranche

Versicherungsunternehmen profitieren erheblich von AI-Automatisierung: Papierbasierte Prozesse werden effizient digitalisiert, wodurch Durchlaufzeiten verkürzt und der Kundenservice verbessert werden. Intelligente AI-Automatisierung berechnet autonom Versicherungsrisiken und Tarife und sorgt gleichzeitig dafür, dass regulatorische Anforderungen zuverlässig eingehalten werden. Das steigert Genauigkeit, Geschwindigkeit und Rechtssicherheit.

AI-Automatisierung im Marketing

Im Marketing ermöglicht AI-Automatisierung die Analyse großer Datenmengen zur Erstellung personalisierter Werbekampagnen. Die AI-Tools lernen kontinuierlich aus Kundenverhalten und Feedback, wodurch Inhalte noch gezielter auf Zielgruppen abgestimmt werden können. Das führt zu einer höheren Relevanz der Maßnahmen und einer verbesserten Marketing-Performance.

AI-Automatisierung im Einzelhandel

Im Einzelhandel trägt AI-Automatisierung dazu bei, den Kundensupport und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Durch die Analyse von Verkaufs- und Lagerdaten lassen sich Nachfrageprognosen erstellen und Bestände optimieren. So vermeiden Unternehmen Überlagerung und Lieferschwierigkeiten. Zusätzlich ermöglichen AI-gestützte Systeme personalisierte Kaufempfehlungen und Angebote, was die Kundenbindung stärkt.

AI-Automatisierung im Personalwesen (HR)

Im HR-Bereich rationalisiert AI-Automatisierung viele Prozesse – vom Recruiting bis zur Gehaltsabrechnung. Algorithmen durchsuchen Bewerbungen, gleichen Qualifikationen mit Stellenprofilen ab und führen erste Interviews automatisiert via Chatbots durch. Dies beschleunigt den Auswahlprozess, reduziert Bias und entlastet HR-Teams bei zeitaufwendigen, administrativen Aufgaben wie der Lohn- und Leistungsabrechnung. Dadurch bleibt mehr Zeit für strategische Themen.

Wie sieht die Zukunft der AI-Automatisierung am Arbeitsplatz aus?

AI-Automatisierung hat das Potenzial, die Arbeitswelt grundlegend zu verbessern, indem sie betriebliche Effizienz deutlich steigert.

Wir gehen davon aus, dass sich die wichtigsten Veränderungen vor allem auf die Umgestaltung von Arbeitsplätzen konzentrieren werden. Trotz der Befürchtung, dass KI Arbeitsplätze vollständig ersetzen könnte, werden viele Rollen mithilfe neuer Technologien verändert statt vollständig abgeschafft. Eine Analyse von McKinsey ergab, dass rund 30 Prozent der Aufgaben in etwa 60 Prozent aller Berufe automatisiert werden könnten. Anders ausgedrückt: Die meisten Tätigkeiten könnten teilweise automatisiert werden. In Zukunft werden die meisten Beschäftigten branchenübergreifend mit AI-Automatisierungstechnologien zusammenarbeiten, um ihre Produktivität zu steigern und von monotonen Aufgaben entlastet zu werden.

Über die Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt hinaus hat AI-Automatisierung das Potenzial, erhebliches Wirtschaftswachstum zu fördern. Die verbesserte Zugänglichkeit von KI ermöglicht es insbesondere kleinen Unternehmen und Unternehmern, mit begrenzten Ressourcen mehr zu erreichen als größere Konzerne. In gewisser Hinsicht kann AI-Automatisierung als Ausgleich betrachtet werden. Sie verschafft Unternehmen aus verschiedenen Branchen sofortigen Zugang zu fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken, die in beliebigen Prozessen eingesetzt werden können. Von der Erkennung von Anomalien in der Produktion bis hin zur Aufdeckung betrügerischer Kontobewegungen macht die Fähigkeit der AI-Automatisierung, aus Daten zu lernen und sich anzupassen, sie zu einer wertvollen langfristigen Investition zur Unterstützung eines exponentiellen Unternehmenswachstums.

Einstieg in die AI-Automatisierung

Etwa 90 Prozent aller Geschäftsprozesse enthalten Dokumente. Die Automatisierung dieser Prozesse ist der Schlüssel zur Erschließung grenzenloser Effizienzpotenziale. Genau hier kommen die maßgeschneiderten AI-Automatisierungslösungen von ABBYY ins Spiel.

Die AI-Plattform von ABBYY ist marktführend im Bereich Intelligent Document Processing (IDP) und Process Intelligence (PI). Sie nutzt eine Kombination aus Werkzeugen und Techniken, darunter Machine Learning und die neuesten AI-Methoden, um Prozesse in Ihrem Unternehmen zu analysieren, zu automatisieren, vorherzusagen und zu überwachen. Die Plattform digitalisiert Dokumente, extrahiert Daten daraus, analysiert Ihre Systems of Record, um Automatisierungsmöglichkeiten aufzuzeigen, und erkennt potenzielle Engpässe frühzeitig.

FVon der Kundenanmeldung und Schadenbearbeitung bis hin zur Zollabfertigung und Steuererklärung – es gibt keinen Prozess, den ABBYY nicht automatisieren kann. Unsere Low-Code-Plattform versteht über 200 Sprachen, und mit sofort einsatzbereiten KI-Modellen aus dem ABBYY Marketplace können Sie direkt mit der Verarbeitung beliebiger Dokumente starten.

Die Automatisierung Ihrer geschäftskritischen Prozesse hilft Ihnen dabei:

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