Technologieunternehmen, die die Lücke zwischen KI und Automatisierung schließen

Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) sind wichtige, miteinander verbundene Werkzeuge, die Organisationen dabei helfen, ihre Prozesse zu optimieren und Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren.

Sie ermöglichen es Unternehmen, ihre organisatorischen Ziele zu erreichen, indem sie Geschäftsprozesse automatisieren, wodurch sie die Effizienz steigern und sich an neue Geschäftsverfahren anpassen können.

Durch die Analyse von G2-Daten, Produktveröffentlichungen und heißen Finanzierungsrunden im letzten Monat werden wir ein Gefühl dafür bekommen, wie heiß dieser Bereich ist und die Bedeutung der Technologie besser verstehen.

Wenn KI und Automatisierung aufeinandertreffen

KI und Automatisierung sind separate Kategorien auf G2. Erstere konzentriert sich auf Werkzeuge, die es Unternehmen ermöglichen, KI-Technologien wie Deep Learning in ihre Produkte zu integrieren, und letztere auf Werkzeuge wie Robotic Process Automation (RPA) Software, Process Mining Software und Business Process Management (BPM) Software, die helfen, Unternehmensprozesse, Arbeitsabläufe und Operationen zu optimieren. Das bedeutet jedoch nicht, dass es eine undurchdringliche Mauer gibt, die diese Kategorien trennt und verhindert, dass Software Aspekte beider integriert. Im Gegenteil.

G2 hat eine zunehmende Anzahl von Softwareunternehmen beobachtet, die die Lücke schließen, indem sie leistungsstarke Automatisierungswerkzeuge schaffen, die KI integrieren, sodass der Benutzer sich weniger darauf konzentrieren muss, die Feinheiten dessen, was automatisiert werden soll, zu verstehen, und mehr auf höherwertige, kreative Arbeit. Wir haben diesen Trend, KI in Automatisierungswerkzeuge zu integrieren, auf zwei Hauptarten gesehen:

1. Intelligentes Process Mining, bei dem KI hilft, die besten Prozesse zur Automatisierung zu bestimmen, basierend auf Faktoren wie Kosten und Ressourcen
2. Intelligente Automatisierung von Aufgaben, bei der KI hilft, die Automatisierung effektiver und effizienter zu machen, einschließlich Bilderkennung und Natural Language Processing (NLP)

Durch die folgenden Finanzierungsrunden und Produktveröffentlichungen können wir sehen, wie sich diese Trends verwirklichen.

Tonkean sammelt 24 Millionen Dollar, um Unternehmensarbeitsabläufe zu automatisieren

Tonkean nutzt KI, um Geschäftsabläufe autonom zu koordinieren, auszuführen und zu verwalten, sowohl in Bezug auf Daten als auch auf Menschen. Durch eine Kombination aus intelligenten RPA-Bots und einer No-Code-Entwicklungsplattform (eine Kombination, die als digitale Prozessautomatisierung bezeichnet wird) können Benutzer die Bereitstellung kritischer Geschäftsdaten mit ihrem KI-gestützten Bot automatisieren. Der Bot sucht proaktiv nach Eingaben von Teams, wenn sich wichtige Daten ändern, und befähigt Manager, sofort Maßnahmen zu ergreifen. In einer Pressemitteilung zur Ankündigung der Finanzierungsrunde gab Tonkean auch bekannt, dass sie NLP-Fähigkeiten in ihre Plattform integriert haben, die den Bots die Fähigkeit geben, Text und Kontext zu verstehen.

"Ich muss nie daran denken, bei meinem Team nachzufragen, wo sie bei ihren Aufgaben stehen. Es ist auch großartig, Daten aus meinen anderen Geschäftsanwendungen in eine Oberfläche zu ziehen. Es könnte etwas mehr Visualisierung gebrauchen. Ich würde gerne Trends auf diese Weise sehen können."

Blue Prism sammelt über 120 Millionen Dollar, um seine Robotic Process Automation Suite zu stärken

Blue Prism, ein Anbieter einer robusten RPA-Plattform für eine Reihe von Fortune 500- und öffentlichen Sektor-Unternehmen, hat Intelligenz als Säule ihrer Software.

In einer Pressemitteilung zur Ankündigung der Finanzierungsrunde sagte Blue Prism CEO und Vorsitzender Jason Kingdon:

„In dieser Umgebung ist unsere [RPA-Lösung] wohl wichtiger denn je, um organisatorische Anpassung und Resilienz zu fördern, und unsere Rolle als strategischer Technologiepartner für unsere Kunden wird in vielerlei Hinsicht wichtiger.“

Durch Computer Vision oder Bilderkennung, Sentimentanalyse und Übersetzungsfähigkeiten hat Blue Prism Intelligenz in die Plattform integriert, um einen optimierteren und einfacheren Prozess zu ermöglichen.

Der Zweck dieser Fähigkeiten ist es, den Prozess für den Endbenutzer einfacher und effizienter zu machen. Tatsächlich bewerten Benutzer auf G2 Blue Prism konsequent hoch für Benutzerfreundlichkeit, was es zu einem der Top 9 der am einfachsten zu verwendenden Robotic Process Automation (RPA) Software Produkte macht. Mit mindestens 60 Akteuren in der RPA-Kategorie auf G2 kann es überwältigend sein, das richtige Werkzeug für einen bestimmten Anwendungsfall auszuwählen. Das G2 Grid für Robotic Process Automation (RPA) kann Unternehmen in dieser Hinsicht mit Einblicken in die Erfahrungen anderer ähnlicher Unternehmen helfen.

Automation Hero kündigt Hero_Sonar für intelligentes Process Mining an

Bevor man mit dem Automatisierungsprozess beginnen kann, muss eine Art von Process Mining stattfinden. Es gibt eine Reihe verschiedener Möglichkeiten, diese Aufgabe durchzuführen, aber die gebräuchlichste ist ziemlich rudimentär. In diesem Prozess versammeln sich Kollegen um ein Whiteboard und schreiben die besten Prozesse auf, die automatisiert werden sollen. Es kann auch einen Abstimmungsprozess geben, bei dem die Ideen reduziert werden. Technisch versierte Unternehmen bringen dieses Whiteboarding nun auf den digitalen Bildschirm eines Computers.

Einige Unternehmen versuchen jedoch, die Kraft der KI in diesen Prozess einzubinden. Dazu injizieren sie Process Mining Software in die KI-Engine, um Organisationen tiefere Einblicke in ihre Prozesse und die Auswirkungen zu geben, die die Automatisierung auf sie hätte.

Automation Hero, eine KI-gestützte RPA-Lösung, hat ein intelligentes Process Mining Tool eingeführt, das Unternehmen dabei helfen kann, Prozesse zu entdecken, die für Verbesserungen geeignet sind. Zum Beispiel kann Automation Hero Krankenhäusern helfen zu sehen, was passiert, herauszufinden, was funktioniert, und vor allem, diese Entscheidungen in ein KI-Modell für die Automatisierung umzuwandeln (das Unternehmen bietet seine Plattform derzeit auch kostenlos für die Gesundheitsgemeinschaft an).

FortressIQ sammelt 30 Millionen Dollar, um KI in das Process Mining zu bringen

Ein weiteres Unternehmen, das versucht, KI in den Automatisierungsprozess zu bringen, ist FortressIQ, das tiefe neuronale Netzwerke nutzt, um skalierbar Trainingsdaten zu erwerben, indem es die Welt um uns herum beobachtet. Laut der Pressemitteilung des Unternehmens kombiniert die Plattform Computer Vision, Natural Language Processing, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um alle Prozessschritte über jedes System hinweg ohne Integrationen, APIs oder Anwendungsprotokolle zu erfassen.

Laut FortressIQ Gründer und CEO Pankaj Chowdhry:

„Wir entwickeln diese Art von cooler Computer Vision, um bei der Prozessentdeckung zu helfen, hauptsächlich im Automatisierungsbereich, um Ihnen bei der Automatisierung von Prozessen zu helfen.“

Sie kündigten 30 Millionen Dollar in einer Serie-B-Finanzierung an, die von M12, dem Risikokapitalfonds von Microsoft, und Tiger Global Management geleitet wurde. Die Microsoft-Investition steht im Zusammenhang mit ihrer strategischen Partnerschaft mit dem Unternehmen, die im November angekündigt wurde. Darüber hinaus kündigten sie im April 2020 eine neue Integration mit Microsoft Power Automate an, die es Unternehmen ermöglicht, eine End-to-End-Lösung für intelligente Automatisierung zu erstellen.

UiPath stellt ihre End-to-End-Automatisierungsplattform vor

Am 12. Mai kündigte UiPath (Leader im G2 Grid für RPA) die Veröffentlichung ihrer Hyperautomatisierungsplattform an, die sie erstmals im Oktober angekündigt hatten. Wie wir bei Automation Hero und FortressIQ gesehen haben, hat UiPath Process Mining und Task Mining in ihre breitere RPA-Suite integriert (angetrieben durch ihre Übernahmen von ProcessGold und StepShot im Jahr 2019), um Kunden wissenschaftlich bei der Entdeckung von Möglichkeiten zu helfen. Basierend auf G2-Bewertungen ist ein häufiger Grund für die positive Stimmung der Benutzer gegenüber UiPath ihre Fähigkeit, Process Mining zu handhaben.

Durch die Integration von KI in jeden Teil der Plattform möchte UiPath eine Anlaufstelle für Automatisierung von Anfang bis Ende sein. Die UiPath KI-Produkte bieten eine größere Fähigkeit für Roboter, mehr Anwendungsfälle zu automatisieren, einschließlich der Verarbeitung unstrukturierter Daten, der Erkennung dynamischer Schnittstellen und der komplexen Entscheidungsfindung (z.B. Vorhersage von Kreditausfällen, Interpretation komplexer Dokumente, Klassifizierung von E-Mails mit Natural Language Processing).

Diese Produkte umfassen:

• UiPath Document Understanding
• UiPath AI Computer Vision
• UiPath Conversational Understanding

Zusätzlich zur Ermöglichung dieser Fähigkeiten erlaubt UiPath Kunden, ihre eigenen Modelle oder solche, die von ihrem großen Ökosystem bereitgestellt werden, zu verwenden. Schließlich ermöglicht AI Fabric Datenwissenschaftlern, die Barrieren bei der Bereitstellung von Modellen in die Automatisierung und beim Retraining zu überwinden. Ein besonders interessantes neues Feature der Plattform ist das Model Retraining, das hilft, die Lücke zwischen KI und Automatisierung zu schließen und im Prozess des Trainings von maschinellen Lernmodellen hilft.

Über Konsolidierung in KI & Automatisierung sprechen

Es dreht sich alles um die Plattformspiele. Wo es einst vielfältige, disparate und unterschiedliche maschinelle Lernalgorithmen gab, erwarten wir mehr Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen und KI- und maschinelle Lern-Operationalisierungssoftware, die dem Benutzer viel Arbeit abnehmen und alles unter einem Dach vereinen.

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In ähnlicher Weise könnten disparate Werkzeuge für die Prozessautomatisierung, wie Process Mining und RPA-Software, allmählich durch breitere, multifunktionale intelligente Automatisierungsplattformen ersetzt werden. Die verschiedenen Phasen der Automatisierungsreise (vom Process Mining bis zur Automatisierung von Aufgaben) werden zunehmend plattformisiert, sodass der Benutzer alle benötigten Fähigkeiten mit einer einzigen Mehrzwecksoftware nutzen kann.

Das heißt jedoch nicht, dass maschinelle Lernsoftware oder Process Mining Software bald verschwinden werden, da es immer noch Fälle geben wird, in denen diese eigenständigen Lösungen besser funktionieren als die Plattformkomponenten.