RPA und APIs in einem digitalen Unternehmen | KI im Geschäft Nr. 23

Veröffentlicht: 2022-10-27

Robotic Process Automation (RPA) und Application Programming Interfaces (APIs) sind zwei Ansätze zur Automatisierung mühsamer, zeitaufwändiger und sich wiederholender Aufgaben. Wie unterscheiden sie sich und welche Rolle spielt künstliche Intelligenz in beiden?

RPA und APIs im digitalen Unternehmen – Inhaltsverzeichnis:

  1. Einführung
  2. Robotische Prozessautomatisierung (RPA)
  3. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs)
  4. Zusammenfassung

Einführung

In jedem Unternehmen gibt es eine ganze Liste sich wiederholender Aufgaben, die jede Woche oder jeden Monat zu erledigen sind. Meist auf die letzte Minute beschränkt, kosten sie wertvolle Zeit und erzeugen folgenschwere Fehler. Typischerweise beinhalten sie die Verarbeitung von Unternehmensdokumenten und die Dateneingabe. Ihr gemeinsamer Nenner betrifft die Notwendigkeit, die gleichen Aktionen an mehreren Stellen zu wiederholen – das Umschreiben von Daten in ein anderes Format, das Kopieren und Einfügen in die entsprechenden Zellen sowie das Exportieren und Importieren verschiedener Dateitypen.

Verschiedene Programme, die dieselben Daten verarbeiten, aber Unterschiede miteinander kommunizieren, sind oft für die Hindernisse verantwortlich, die während des gesamten Prozesses der Datenverteilung auftreten. In solchen Zeiten kommt eine große Hilfe in Form von zunehmend verfügbaren Automatisierungstools, die von künstlicher Intelligenz unterstützt werden.

Robotische Prozessautomatisierung (RPA)

Eine Lösung, um unterschiedliche Anwendungen mit einem einzigen Programm abzuwickeln, ist Robotic Process Automation (RPA). In seiner Grundform verwaltet dieses Tool Unternehmensprogramme wie ein Mensch in einfachen, anspruchslosen Situationen. Beispielsweise kopiert es Text aus einem ausgewählten Browserfenster und fügt ihn in eine Tabellenkalkulation ein, importiert Daten aus einer Datenbank in eine andere oder verschiebt eine von einem Buchhaltungsprogramm erstellte Datei in einen bestimmten Ordner.

Doch echte Innovation beginnt erst bei der Ausstattung von RPA mit künstlicher Intelligenz. Dadurch werden anspruchsvolle Prozesse abgewickelt, die unterschiedliche Programme bedienen und dabei die Zusammenarbeit vieler Menschen berücksichtigen. Es wählt auch die geeignete Vorgehensweise in Abhängigkeit von dem in einem bestimmten Schritt erzielten Ergebnis. Angenommen, ein Kunde reicht eine Beschwerde über ein Formular auf der Website oder über einen Chatbot oder Voicebot ein. Dank RPA wird automatisch eine E-Mail mit einem Label zum Versenden eines Retourenpakets versendet. Darüber hinaus leitet es, falls zuvor programmiert, auf Anfrage das Verfahren zur Rückerstattung des Kaufs ein.

Das Spannendste an RPA ist jedoch, dass es wie ein zusätzlicher Benutzer der Unternehmenssoftware funktioniert und nicht wie ein typisches Computerprogramm. Mit anderen Worten, es verwaltet E-Mails, anstatt seinen Dienst bereitzustellen. Aus diesem Grund nennen es viele eine Oberflächenlösung, da sie die Funktionsweise der Unternehmensanwendungen nicht beeinträchtigt.

Anwendungsprogrammierschnittstellen

APIs oder Anwendungsprogrammierschnittstellen funktionieren etwas anders als RPA. Im Fall von RPAs besteht die Aufgabe der Betriebsvorbereitung darin, eine Software zu entwerfen, die den gesamten im Unternehmen gewünschten Workflow abbildet. Aus diesem Grund erfordert beispielsweise ein Wechsel des E-Mail-Clients einen Wechsel der RPA. Bei APIs hingegen sind Lösungen modular. Mit anderen Worten, APIs interessieren sich nicht dafür, welchen Mail-Client ein Unternehmen hat, sondern nur für die Ausgabe, die es generiert. Dies macht den API-First-Ansatz zu einer flexibleren Lösung. Es erfordert jedoch, von der Oberfläche, der Front-End-Ebene, auf der RPA operiert, eine Ebene nach unten zu gehen. Dies liegt daran, dass die API auf der Ebene der Anwendungsprogrammierung, dem Back-End, arbeitet.

Ein großartiges Beispiel für API betrifft die Fähigkeit, das Lesen sowie die Erstellung von Google-Dokumenten zu automatisieren. Sie ermöglichen es einem Unternehmen, Berichte zu erstellen, im Falle des E-Commerce automatisch Rechnungen auf der Grundlage von Daten aus einem Geschäft zu erstellen oder sogar neue Sprachversionen einer Website zu erstellen, fast wie eine KI-unterstützte Übersetzung. Die Anwendung von APIs erfordert jedoch zumindest Kenntnisse der Programmiergrundlagen und häufig die Fähigkeit, erweiterte Formeln auszuführen.

Zusammenfassung

Die Kombination des Betriebs verschiedener Arten von Software in einem modernen digitalen Unternehmen gehört zu einer Gruppe anspruchsvoller Aufgaben. Es erfordert, den Prozess des Daten- und Dokumenten-Workflows zu überdenken und sich wiederholende Aufgaben sowie Momente zu identifizieren , in denen menschliche Entscheidungen erforderlich werden.

Mit zwei verschiedenen Möglichkeiten, den Betrieb der Programme zu integrieren – über RPA und APIs oder sogar beides – automatisieren Sie jedoch einen großen Teil der langwierigen Prozesse und sparen wertvolle Zeit Ihrer Kollegen, um kreativere und innovativere Aktivitäten durchzuführen.

Wenn Ihnen unsere Inhalte gefallen, werden Sie Teil unserer fleißigen Bienen-Community auf Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

RPA and APIs in a digital company | AI in business #23 robert whitney avatar 1background

Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Ausbilder, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie man beim Programmieren effektiv zusammenarbeitet.

Alle Beiträge anzeigen

KI in der Wirtschaft:

  1. Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft - Einführung
  2. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 1)
  3. Gefahren und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 2)
  4. KI-Anwendungen in der Wirtschaft – Überblick
  5. Was ist NLP oder Verarbeitung natürlicher Sprache in der Wirtschaft?
  6. Automatische Dokumentenverarbeitung
  7. KI und Social Media – was sagen sie über uns aus?
  8. Automatischer Übersetzer. Intelligente Lokalisierung digitaler Produkte
  9. KI-unterstützte Text-Chatbots
  10. Der Betrieb und die Geschäftsanwendungen von Voicebots
  11. Virtuelle Assistententechnologie oder wie man mit KI spricht?
  12. Business NLP heute und morgen
  13. Wie kann künstliche Intelligenz bei BPM helfen?
  14. Wird künstliche Intelligenz Business Analysten ersetzen?
  15. Die Rolle der KI bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen
  16. Was ist Business Intelligence?
  17. Planen von Social-Media-Beiträgen. Wie kann KI helfen?
  18. Automatisierte Social-Media-Posts
  19. Künstliche Intelligenz im Content Management
  20. Kreative KI von heute und morgen
  21. Multimodale KI und ihre Anwendungen in der Wirtschaft
  22. Neue Interaktionen. Wie verändert KI die Art und Weise, wie wir Geräte bedienen?
  23. RPA und APIs in einem digitalen Unternehmen
  24. Neue Dienstleistungen und Produkte, die mit KI arbeiten
  25. Der Arbeitsmarkt der Zukunft und kommende Berufe
  26. Grüne KI und KI für die Erde
  27. EdTech. Künstliche Intelligenz in der Bildung