Was ist das nächste große Ding in der Unternehmensautomatisierung? Wenn Sie die Technologiegiganten fragen, sind es Agenten – angetrieben durch generative KI.
Es gibt keine allgemein akzeptierte Definition von Agentaber heutzutage wird der Begriff verwendet, um generative KI-gestützte Tools zu beschreiben, die komplexe Aufgaben durch menschenähnliche Interaktionen über Software- und Webplattformen hinweg ausführen können.
Beispielsweise könnte ein Agent eine Reiseroute erstellen, indem er die Informationen eines Kunden auf den Websites von Fluggesellschaften und Hotelketten eingibt. Oder ein Agent könnte den günstigsten Fahrdienst zu einem Standort bestellen, indem er automatisch die Preise über Apps hinweg vergleicht.
Anbieter spüren Chancen. ChatGPT-Hersteller OpenAI ist angeblich tief in die Entwicklung von KI-Agentensystemen eintauchen. Und Google stellte auf seiner jährlichen Cloud Next-Konferenz Anfang April eine Reihe agentenähnlicher Produkte vor.
„Unternehmen sollten sich schon heute auf die weitreichende Einführung autonomer Agenten vorbereiten“, schrieben Analysten der Boston Consulting Group kürzlich in einem Bericht – unter Berufung auf Experten, die schätzen, dass autonome Agenten in drei bis fünf Jahren zum Mainstream werden.
Automatisierung der alten Schule
Wo bleibt also RPA?
Robotic Process Automation (RPA) kam vor über einem Jahrzehnt in Mode, als Unternehmen auf die Technologie setzten, um ihre Bemühungen zur digitalen Transformation zu verstärken und gleichzeitig die Kosten zu senken. Wie ein Agent treibt RPA die Workflow-Automatisierung voran. Es handelt sich jedoch um eine viel starrere Form, die auf voreingestellten „Wenn-Dann“-Regeln für Prozesse basiert, die in streng definierte, diskretisierte Schritte unterteilt werden können.
„RPA kann menschliche Aktionen wie Klicken, Tippen oder Kopieren und Einfügen nachahmen, um Aufgaben schneller und genauer als Menschen auszuführen“, erklärte Saikat Ray, VP Analyst bei Gartner, in einem Interview mit Tech. „RPA-Bots haben jedoch Einschränkungen, wenn es um die Bewältigung komplexer, kreativer oder dynamischer Aufgaben geht, die die Verarbeitung natürlicher Sprache oder Denkfähigkeiten erfordern.“
Diese Starrheit macht den Bau von RPA teuer – und schränkt seine Anwendbarkeit erheblich ein.
Ein 2022 Umfrage von Robocorp, einem RPA-Anbieter, stellt fest, dass 69 % der Unternehmen, die angeben, RPA eingeführt zu haben, mindestens einmal pro Woche mit fehlerhaften Automatisierungsworkflows zu kämpfen haben – und die Behebung dieser Probleme dauert oft Stunden. Ganze Geschäfte wurden daraus gemacht, Unternehmen dabei zu helfen, ihre RPA-Installationen zu verwalten und zu verhindern, dass sie kaputt gehen.
RPA-Anbieter sind nicht naiv. Sie sind sich der Herausforderungen bewusst – und glauben, dass generative KI viele davon lösen könnte, ohne den Untergang ihrer Plattformen zu beschleunigen. In den Augen von RPA-Anbietern können RPA und generative KI-gestützte Agenten friedlich nebeneinander existieren – und vielleicht eines Tages sogar wachsen und sich gegenseitig ergänzen.
Generative KI-Automatisierung
UiPath, einer der größeren Player auf dem RPA-Markt mit schätzungsweise mehr als 10.000 Kunden, darunter Uber, Enslin nennt es „digitale Transformation mit einem Klick“.
„Diese Funktionen bieten Kunden generative KI-Modelle, die für ihre spezifischen Aufgaben trainiert werden“, sagte Enslin gegenüber Tech. „Unsere generative KI ermöglicht Arbeitslasten wie die Textvervollständigung für E-Mails, Kategorisierung, Bilderkennung, Sprachübersetzung und die Möglichkeit, personenbezogene Daten herauszufiltern [and] Schnelle Beantwortung aller personenbezogenen Fragen basierend auf Erkenntnissen aus internen Daten.“
Eine der neueren Erkundungen von UiPath im Bereich der generativen KI ist Clipboard AI, das die Plattform von UiPath mit Modellen von Drittanbietern von OpenAI, Google und anderen kombiniert, um – wie Enslin es ausdrückt – „die Leistungsfähigkeit der Automatisierung jedem zu bieten, der kopieren/ Paste.“ Clipboard AI ermöglicht es Benutzern, Daten aus einem Formular hervorzuheben und – mithilfe generativer KI, um die richtigen Orte für die kopierten Daten herauszufinden – sie auf ein anderes Formular, eine andere App, eine andere Tabelle oder eine andere Datenbank zu verweisen.
Bildnachweis: UiPath
„UiPath erkennt die Notwendigkeit, Aktion und KI zusammenzubringen; Hier wird Wert geschaffen“, sagte Enslin. „Wir glauben, dass die beste Leistung von denen erzielt wird, die generative KI und menschliches Urteilsvermögen – was wir Human-in-the-Loop nennen – über End-to-End-Prozesse hinweg kombinieren.“
Auch Automation Anywhere, der Hauptkonkurrent von UiPath, versucht, generative KI in seine RPA-Technologien zu integrieren.
Letztes Jahr hat Automation Anywhere generative KI-gestützte Tools auf den Markt gebracht, um Workflows aus natürlicher Sprache zu erstellen, Inhalte zusammenzufassen, Daten aus Dokumenten zu extrahieren und – was vielleicht am wichtigsten ist – sich an Änderungen in Apps anzupassen, die normalerweise zum Scheitern einer RPA-Automatisierung führen würden.
„[Our generative AI models are] darüber hinaus entwickelt [open] große Sprachmodelle und trainiert mit anonymisierten Metadaten aus mehr als 150 Millionen Automatisierungsprozessen in Tausenden von Unternehmensanwendungen“, sagte Peter White, SVP für Unternehmens-KI und Automatisierung bei Automation Anywhere, gegenüber Tech. „Wir erstellen weiterhin benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen für bestimmte Aufgaben innerhalb unserer Plattform und erstellen jetzt mithilfe unserer Automatisierungsdatensätze auch benutzerdefinierte Modelle auf der Grundlage grundlegender generativer KI-Modelle.“
RPA der nächsten Generation
Ray weist darauf hin, dass es wichtig ist, sich der Grenzen generativer KI bewusst zu sein – nämlich Voreingenommenheiten und Halluzinationen –, da sie eine wachsende Zahl von RPA-Funktionen ermöglicht. Aber abgesehen von den Risiken glaubt er, dass generative KI einen Mehrwert für RPA schaffen wird, indem sie die Funktionsweise dieser Plattformen verändert und „neue Möglichkeiten für die Automatisierung schafft“.
„Generative KI ist eine leistungsstarke Technologie, die die Fähigkeiten von RPA-Plattformen verbessern kann, indem sie es ihnen ermöglicht, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, die Erstellung von Inhalten zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und sogar Code zu generieren“, sagte Ray. „Durch die Integration generativer KI-Modelle können RPA-Plattformen ihren Kunden mehr Mehrwert bieten, ihre Produktivität und Effizienz steigern und ihre Anwendungsfälle und Anwendungen erweitern.“
Craig Le Clair, Chefanalyst bei Forrester, sieht RPA-Plattformen als reif für eine Erweiterung an Unterstützung autonome Agenten und generative KI, wenn ihre Anwendungsfälle wachsen. Tatsächlich geht er davon aus, dass sich RPA-Plattformen in umfassende Toolsets für die Automatisierung verwandeln – Toolsets, die bei der Bereitstellung von RPA zusätzlich zu verwandten generativen KI-Technologien helfen.
„RPA-Plattformen verfügen über die Architektur, um Tausende von Aufgabenautomatisierungen zu verwalten, und das ist ein gutes Zeichen für die zentrale Verwaltung von KI-Agenten“, sagte er. „Tausende Unternehmen sind mit RPA-Plattformen gut vertraut und werden bereit sein, sie für generative KI-gestützte Agenten zu nutzen. RPA ist zum Teil dank seiner Fähigkeit gewachsen, sich durch die UI-Integration problemlos in bestehende Arbeitsmuster zu integrieren, und dies wird auch in Zukunft für intelligentere Agenten wertvoll bleiben.“
UiPath unternimmt bereits erste Schritte in diese Richtung mit einer neuen Funktion, Context Grounding, die Anfang des Monats in die Vorschau ging. Wie Enslin es mir erklärte, soll Context Grounding die Genauigkeit generativer KI-Modelle – sowohl von Erst- als auch von Drittanbietern – verbessern, indem Geschäftsdaten, auf die diese Modelle zurückgreifen könnten, in ein „optimiertes“ Format konvertiert wird, das einfacher zu indizieren und zu durchsuchen ist.
„Context Grounding extrahiert Informationen aus unternehmensspezifischen Datensätzen, wie einer Wissensdatenbank oder internen Richtlinien und Verfahren, um genauere und aufschlussreichere Antworten zu erstellen“, sagte Enslin.
„Wenn es etwas gibt, das RPA-Anbieter zurückhält, dann ist es die allgegenwärtige Versuchung, Kunden an sich zu binden“, sagte Le Clair. Er betonte die Notwendigkeit, dass Plattformen „agnostisch bleiben“ und Tools anbieten, die so konfiguriert werden können, dass sie mit einer Reihe aktueller – und zukünftiger – Unternehmenssysteme und Arbeitsabläufe funktionieren.
Enslin versprach, dass UiPath „offen, flexibel und verantwortungsbewusst“ bleiben werde.
„Die Zukunft der KI wird eine Kombination aus spezialisierter KI mit generativer KI erfordern“, fuhr er fort. „Wir möchten, dass Kunden alle Arten von KI sicher nutzen können.“
White hat sich nicht unbedingt zur Neutralität verpflichtet. Er betonte jedoch, dass die Roadmap von Automation Anywhere stark vom Kundenfeedback geprägt sei.
„Was wir von allen Kunden aus allen Branchen hören, ist, dass ihre Fähigkeit, Automatisierung in viel mehr Anwendungsfällen zu integrieren, durch generative KI exponentiell gestiegen ist“, sagte er. „Mit der Einbindung generativer KI in intelligente Automatisierungstechnologien wie RPA sehen wir das Potenzial für Unternehmen, ihre Betriebskosten zu senken und die Produktivität zu steigern. Unternehmen, die diese Technologien nicht übernehmen, werden Schwierigkeiten haben, mit anderen zu konkurrieren, die generative KI und Automatisierung nutzen.“