Was ist intelligente Prozessautomatisierung (IPA)?

Klassische Automatisierung funktioniert am besten, wenn der Ablauf klar definiert ist und die Eingaben immer gleich strukturiert sind. In der Realität laufen Geschäftsprozesse aber selten so reibungslos.

In der Praxis geraten Workflows ins Stocken, wenn Daten fehlen, Anfragen unklar sind oder sich Bedingungen während des Ablaufs ändern.

Regelbasierte Systeme befolgen Anweisungen, können sich aber nicht anpassen, wenn sich das Umfeld verändert.

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) geht weiter, indem sie Automatisierung mit Enterprise-Chatbots kombiniert, die auch unübersichtliche Abläufe verstehen. Diese Bots interpretieren natürliche Eingaben, gleichen Unterschiede zwischen Systemen aus und treffen Entscheidungen in Echtzeit.

Was ist intelligente Prozessautomatisierung (IPA)?

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) vereint Robotic Process Automation (RPA) mit künstlicher Intelligenz (KI), Analytik und Entscheidungslogik, um Abläufe zu schaffen, die verstehen, sich anpassen und ohne menschliches Zutun handeln können.

Manchmal auch intelligente Automatisierung, Hyperautomatisierung oder digitale Prozessautomatisierung genannt, geht IPA über klassische regelbasierte Bots hinaus.

Sie nutzt Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Process Mining, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten, Kontext zu erkennen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Intelligente Prozessautomatisierung vs. Robotic Process Automation

Die Begriffe intelligente Prozessautomatisierung (IPA) und Robotic Process Automation (RPA) werden oft gleichgesetzt, erfüllen aber unterschiedliche Aufgaben.

RPA ist darauf ausgelegt, sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben zu übernehmen, bei denen die Eingaben einheitlich und die Schritte vorgegeben sind – etwa beim Übertragen von Daten zwischen Systemen oder beim Bearbeiten strukturierter Formulare.

IPA erweitert dies, indem künstliche Intelligenz in die Automatisierung integriert wird. So können Systeme unstrukturierte Eingaben verarbeiten, Bedingungen in Echtzeit bewerten und kontextabhängige Entscheidungen treffen.

Dadurch eignet sich IPA für Abläufe, die sich nicht einfach in ein Skript fassen lassen – bei denen die nächsten Schritte davon abhängen, was das System erkennt, nicht nur von festen Vorgaben.

Wichtige Vorteile der intelligenten Prozessautomatisierung

Automatisierung funktioniert nur, wenn sie die Komplexität realer Geschäftsprozesse bewältigen kann. Die meisten regelbasierten Bots scheitern, sobald sich Eingaben ändern oder Abläufe nicht vorhersehbar sind.

IPA bietet Teams eine flexiblere und skalierbare Automatisierungsebene. Sie ist darauf ausgelegt, dynamische Eingaben zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen.

Reduziert manuellen Aufwand im großen Maßstab

Klassische Automatisierung erfordert oft ständige Überwachung. Teams verbringen weiterhin Zeit mit der Prüfung von Ausnahmen, dem Beheben von Datenfehlern und der Bearbeitung von Aufgaben, die außerhalb des Skripts liegen.

IPA verringert diesen Kontrollaufwand. Sie kann Anfragen gemäß den Geschäftsregeln interpretieren und Aktionen durchführen, ohne dass bei jedem Schritt ein Mensch eingreifen muss.

Manche Unternehmen arbeiten mit KI-Agenturen zusammen, um solche Abläufe zu gestalten. Diese Partner sorgen dafür, dass die Systeme stabil, effizient und auf die tatsächlichen Geschäftsprozesse zugeschnitten sind.

Passt sich wechselnden Eingaben und Kontexten an

Klassische Bots sind auf gleichbleibende Formate angewiesen. Schon kleine Änderungen, wie Tippfehler oder ein neues Dokumentlayout, können den Ablauf unterbrechen.

IPA kann mit Abweichungen umgehen. Sie liest die Eingaben, erkennt die Absicht und reagiert – auch wenn die Struktur nicht optimal ist. Das macht sie im Alltag zuverlässiger, wo Anfragen selten immer gleich aussehen.

Erhöht die Transparenz in den Abläufen

Regelbasierte Automatisierung scheitert oft ohne Kontext. Es ist schwer nachzuvollziehen, was passiert ist, wo es passiert ist oder was den Fehler ausgelöst hat.

Das wird besonders in Multi-Agenten-Systemen zum Problem, in denen verschiedene Agenten parallel oder nacheinander arbeiten. Ohne Transparenz ist es schwierig, Abläufe nachzuvollziehen oder eine gleichbleibende Leistung sicherzustellen.

IPA verbessert die Nachvollziehbarkeit, indem jeder Schritt im Prozess protokolliert wird. Diese Detailtiefe ist besonders hilfreich beim Bewerten von Multi-Agenten-Systemen und unterstützt Teams dabei, Probleme zu isolieren und das Zusammenspiel der Agenten zu optimieren.

Wie funktioniert intelligente Prozessautomatisierung?

Intelligente Prozessautomatisierung verbindet Ereignisse, Daten, Entscheidungen und Aktionen in einem einzigen automatisierten Ablauf. Jeder Schritt wird von einem KI-Agenten übernommen, der versteht, was passiert, und weiß, was als Nächstes zu tun ist – selbst bei unvollständigen oder unstrukturierten Eingaben.

Um zu sehen, wie IPA praktisch funktioniert, betrachten wir einen typischen E-Commerce-Workflow: die Bearbeitung einer Rückgabeanfrage.

Statt alles über Support-Mitarbeiter laufen zu lassen, können Sie den gesamten Prozess mit einem KI-Agenten automatisieren – einem Agenten, der Eingaben versteht, die nächsten Schritte entscheidet und über verschiedene Tools hinweg handelt.

Schritt 1: Ein auslösendes Ereignis startet den Prozess

Ein Kunde füllt ein Rückgabeformular aus oder schickt eine Nachricht mit der Bitte, einen Artikel zurückzugeben. Diese Nachricht startet den Rückgabe-Workflow.

Der Agent übernimmt sofort, ohne auf eine manuelle Zuordnung zu warten.

Schritt 2: Der KI-Agent analysiert die Informationen

Der Agent durchsucht die Nachricht oder das Formular nach Schlüsselinformationen wie Bestellnummer, Artikelname, Rückgabegrund und Kundennummer.

Bei unstrukturierten Nachrichten nutzt er große Sprachmodelle (LLMs), um die Absicht zu erkennen und die richtige Bestellung zuzuordnen.

Schritt 3: Der KI-Agent entscheidet über das weitere Vorgehen

Anhand von Geschäftsregeln und Rückgaberichtlinien prüft der Agent, ob der Artikel zurückgegeben werden kann und welche Art der Rückgabe möglich ist – etwa Rückerstattung oder Guthaben.

Die Entscheidung erfolgt sofort, so wie es sonst ein Support-Mitarbeiter tun würde.

Schritt 4: Der KI-Agent führt Aktionen in verschiedenen Systemen aus

Sobald eine Entscheidung getroffen ist, führt der Agent Folgendes aus:

• Aktualisiert den Bestellstatus
• Erstellt ein Rücksendeetikett
• Sendet dem Kunden Anweisungen
• Benachrichtigt das Lager

Alles geschieht in verknüpften Systemen, ohne Übergaben zwischen Teams.

Schritt 5: Der KI-Agent protokolliert die Ergebnisse

Jeder Schritt wird dokumentiert – von der ersten Anfrage bis zur abschließenden Antwort. Diese Aufzeichnungen fließen in Dashboards und Benachrichtigungssysteme ein, sodass der Prozess nachvollziehbar bleibt.

Muss ein Fall manuell geprüft werden, wird er mit vollständigem Kontext zur Nachbearbeitung weitergeleitet.

Anwendungsfälle für intelligente Prozessautomatisierung

Während Chatbot-Anwendungsfälle oft im Fokus stehen, findet die wirkungsvollste Automatisierung häufig im Hintergrund statt – in den Abläufen, die Entscheidungen, Aktionen und die Nachverfolgung steuern.

Intelligente Prozessautomatisierung eignet sich dort, wo Workflows zu komplex für reine Regeln, aber zu wiederkehrend für manuelle Bearbeitung sind.

Wenn Ihr Team mit unvorhersehbaren Eingaben, fragmentierten Tools oder wiederkehrenden Entscheidungen zu tun hat, die noch menschliche Prüfung erfordern, kann IPA unterstützen.

Verarbeitung unstrukturierter Dokumente und Formulare

Regelbasierte Bots stoßen schnell an ihre Grenzen, wenn sie mit unübersichtlichen Eingaben arbeiten. Viele Geschäftsdokumente – wie Rechnungen, Anträge, Verträge oder Onboarding-Unterlagen – enthalten unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, die keinem festen Format folgen.

IPA-Agenten erledigen dies mithilfe von optischer Zeichenerkennung (OCR) und Natural Language Processing (NLP):

• Gesamtbeträge aus Belegen extrahieren
• Vertragsklauseln analysieren
• Identität anhand gescannter Formulare überprüfen

Sobald die Daten interpretiert sind, kann das System eigenständig darauf reagieren. So werden End-to-End-Workflows möglich, etwa wenn ein HR-Chatbot Mitarbeiterformulare bearbeitet oder ein Kundenservice-Chatbot dokumentenbasierte Supportanfragen empfängt.

Automatisierung mehrstufiger Workflows über verschiedene Systeme hinweg

Prozesse wie Onboarding oder Retourenabwicklung laufen selten in nur einem System ab. Sie umfassen meist CRMs, interne Datenbanken, Terminplanungstools und Benachrichtigungsdienste. Jede Komponente bringt eigene Abhängigkeiten mit.

IPA-Agenten steuern den Ablauf Schritt für Schritt. Sie bewerten die Eingaben, treffen kontextbasierte Entscheidungen und führen die Aktionen in den angebundenen Systemen aus.

Die Logik bleibt dabei erhalten – ohne manuelle Weiterleitung oder fehleranfällige Umgehungslösungen.

Dadurch eignet sich IPA ideal als Motor für Workflows wie einen Termin-Buchungs-Chatbot. Während die Oberfläche Basisdaten sammelt, übernimmt das System die Verfügbarkeitsprüfung, Terminvereinbarung, Bestätigung und Aktualisierung der Backend-Tools.

Support-Tickets nach Nachrichteninhalt weiterleiten

Support-Warteschlangen stauen sich oft, weil Nachrichten unklar formuliert sind. Kund:innen halten sich nicht immer an ein festes Format, und die meisten Systeme erkennen nicht, worum es tatsächlich geht.

IPA-Agenten lösen das, indem sie die Nachricht interpretieren, wichtige Details herausfiltern und die passende Aktion bestimmen.

Sie können die Dringlichkeit einschätzen und das Ticket ohne menschliches Zutun an das richtige System oder Team weiterleiten.

Das macht KI-basierte Ticketingsysteme skalierbarer: Tickets werden mit Kontext angereichert und direkt an die richtige Stelle geleitet.

Self-Service in internen Portalen ermöglichen

Interne Teams warten oft auf Freigaben oder Antworten, die eigentlich keine menschliche Bearbeitung erfordern. Solche Verzögerungen entstehen meist durch unklare Zuständigkeiten oder langsame manuelle Abläufe.

IPA macht interne Portale effizienter: Es versteht, was die Nutzer:innen benötigen, verbindet sich mit Backend-Systemen und erledigt Aufgaben direkt – alles über eine einzige Oberfläche, die unnötiges Hin und Her überflüssig macht.

Das funktioniert besonders gut, da diese Workflows über viele Kanäle und Nutzer:innen hinweg skalierbar sind und jede Interaktion sauber dokumentiert wird.

Top 5 Software-Lösungen für Intelligent Process Automation

Wenn Sie über regelbasierte Automatisierung hinausgehen möchten, ist die Wahl der richtigen Software entscheidend.

Für die Automatisierung komplexer Workflows wie Rückerstattungen, Onboarding, Triage oder Ticketweiterleitung bieten diese Plattformen die wichtigsten Bausteine.

1. Botpress

Botpress ist für Teams gemacht, die Kontrolle über ihre Automatisierung wollen. Sie können Agenten definieren, die nicht nur Regeln befolgen, sondern Entscheidungen auf Basis von Eingaben, Speicher und Echtzeit-Kontext treffen.

Sie können Flows erstellen, die Rückgabe-Berechtigungen prüfen, Rückerstattungsanfragen interpretieren oder Datensätze systemübergreifend aktualisieren. Jeder Agent kann Regeln, LLMs oder Entscheidungslogik nutzen – alles läuft über Web, Slack, WhatsApp und mehr, ohne doppelten Aufwand.

Ideal, wenn Sie intelligente Workflows mit variablen Eingaben, API-Triggern und echten operativen Ergebnissen aufbauen möchten.

Hauptfunktionen:

• Visueller Builder für KI-Agenten mit Flow-Logik, Speicher und Bedingungen
• Funktioniert kanalübergreifend und integriert sich mit Backend-Tools
• Unterstützt Echtzeit-API-Aufrufe, dynamisches Routing und individuelle Aktionen
  
  

Preise:

• Kostenloser Tarif mit nutzungsbasierten KI-Credits
• Plus: 89 $ pro Monat für Live-Agent-Übergabe und Flow-Tests
• Team: 495 $/Monat mit Zusammenarbeit, SSO und Zugriffskontrolle
• Enterprise: Individuell

2. Make (ehemals Integromat)

Make ist darauf ausgelegt, Apps ohne Programmierung zu verknüpfen. Sie erhalten eine visuelle Oberfläche, auf der Sie mehrstufige Szenarien bauen können – ideal für IPA, wenn Sie Aktionen zwischen Tools automatisieren möchten.

Besonders stark ist Make bei Workflows, in denen ein System auf Ereignisse in einem anderen reagieren muss – etwa wenn ein CRM mit einem Bestellsystem synchronisiert wird oder ein Support-Formular bedingte Aktionen auslöst.

Sie erhalten keinen Agenten-Kontext oder KI-Entscheidungen, aber für Prozessintegration und Trigger ist es schnell und flexibel.

Hauptfunktionen:

• Drag-and-Drop-Workflow-Builder für Hunderte von Apps
• Bedingte Logik, Terminplanung, Datenanalyse und Webhooks
• Unterstützt komplexe Verzweigungen und mehrstufige Flows
  
  

Preise:

• Kostenlos: 1.000 Vorgänge/Monat
• Core: 9 $ pro Monat
• Pro- und Team-Tarife für höheren Bedarf und erweiterte Steuerung
  
  

3. Zapier

Zapier eignet sich am besten, wenn Sie Tools schnell verbinden möchten und keine komplexen Verzweigungen benötigen. Es ist keine vollständige Orchestrierungsschicht – aber es übernimmt die Datenübergabe zwischen Ihrem Chatbot und CRM, Terminplaner oder Datenbank ganz ohne Code.

Für IPA ist Zapier ideal, um interpretierte Intentionen in Backend-Aktionen umzusetzen. Es übernimmt nicht das „Denken“, sondern verbindet das denkende System mit den Tools, die die Arbeit erledigen.

Hauptfunktionen:

• Über 6.000 Integrationen
• Trigger von Chatbots, Formularen oder Webhooks
• Einfache Einrichtung für Teams ohne Entwicklerunterstützung

Preise:

• Kostenlos: 100 Aufgaben/Monat
• Starter: 19,99 $/Monat
• Professional: 49 $/Monat für erweiterte Funktionen

4. Tidio

Tidio ist eine Live-Chat-Plattform mit integrierter Automatisierung. Es ist keine vollständige IPA-Plattform, aber ideal, wenn Sie kundennahe Aufgaben wie Routing, Datenerfassung oder Support-Antworten automatisieren möchten.

Es unterstützt KI-Antworten, bedingte Flows und Backend-Übergaben – und eignet sich gut für einfache Entscheidungsautomatisierung. Für kleine Teams oder KMU ist es ein unkomplizierter Einstieg.

Hauptfunktionen:

• KI-gestützter Live-Chat mit Automatisierungsvorlagen
• Chat-Routing, Formularbearbeitung und CRM-Integrationen
• GPT-basierter Assistent für flexible Antworten

Preise:

• Kostenlos: Basis-Chat und Automatisierung
• Starter: 29 $/Monat
• Plus: KI-Funktionen und CRM-Synchronisierung

5. n8n

n8n ist eine Open-Source-Plattform für Workflow-Automatisierung, die volle Kontrolle über Logik, Trigger und Integrationen bietet. Im Gegensatz zu Zapier oder Make ist sie selbst hostbar und ermöglicht es Ihnen, bei Bedarf eigenen Code zu schreiben.

Das macht sie ideal für Teams mit technischen Ressourcen, die Flexibilität und Datenschutz wünschen. Sie können IPA-Agenten betreiben, APIs anbinden und strukturierte oder unstrukturierte Daten verarbeiten – alles in individuell anpassbaren Workflows.

Hauptfunktionen:

• Visueller Editor mit Code-Node-Unterstützung
• Webhooks, Scheduler, bedingte Verzweigungen
• Selbst hosten oder Cloud-Angebot nutzen

Preise:

• Kostenlos: Selbst gehostet
• Cloud Basic: 20 $/Monat
• Pro: 50 $/Monat mit Teamfunktionen

So führen Sie Intelligent Process Automation ein

Intelligent Process Automation zu verstehen ist das eine. Sie in die Praxis umzusetzen, erfordert Fokus, Planung und einen geeigneten Einstiegspunkt.

Die meisten Teams stellen nicht alles auf einmal um. Sie starten mit einem Prozess, der häufig Probleme macht – etwas Sichtbares, Wiederkehrendes, das noch auf menschliche Eingriffe angewiesen ist.

Ein Beispiel:

Sie arbeiten mit einem Customer-Success-Team, das Rückerstattungen manuell bearbeitet.

Der Workflow basiert auf Formularübermittlungen, gleicht Daten systemübergreifend ab und folgt bestimmten Geschäftsregeln, um Anträge zu genehmigen oder abzulehnen.

Es ist langsam, fehleranfällig und teuer zu skalieren. Genau hier setzt intelligente Prozessautomatisierung an.

1. Beginnen Sie mit einem Workflow, der Engpässe verursacht

Der Genehmigungsprozess für Rückerstattungen ist ein gutes Beispiel. Anfragen gehen ein, sind aber uneinheitlich. Manche enthalten Bestellnummern, andere nicht. Mitarbeitende müssen Details recherchieren, die Berechtigung prüfen und Geschäftsregeln manuell anwenden.

Diese Reibung macht ihn zum idealen Kandidaten für intelligente Automatisierung – die Logik ist klar, aber die Eingaben variieren gerade so weit, dass regelbasierte Bots ins Stolpern geraten.

2. Skizzieren Sie den gesamten Ablauf, inklusive Ausnahmen

Dokumentieren Sie, wie der Prozess funktioniert. Verfolgen Sie, wie Rückerstattungsanfragen eingehen, wo Mitarbeitende Informationen heraussuchen, welche Entscheidungen sie treffen und welche Aktionen sie ausführen.

Vergessen Sie nicht die häufigsten Ausnahmen: fehlende Daten, unklare Rückgabegründe oder Abweichungen zwischen Bestellinformationen und Rückerstattungsrichtlinien.

Genau hier muss intelligente Automatisierung eingreifen.

3. Identifizieren Sie die Entscheidungsstellen

Suchen Sie nach Punkten, an denen Menschen Eingaben interpretieren oder Urteile fällen. Im Rückerstattungsprozess könnte das bedeuten, den Grund des Kunden zu lesen, ihn mit Rückgaberichtlinien abzugleichen und zwischen Rückerstattung, Guthaben oder Ablehnung zu entscheiden.

Jede dieser Entscheidungen kann von einer KI übernommen werden, sofern die Logik definiert ist und die Daten zugänglich sind.

4. Verbinden Sie die Tools, die die Aktionen ausführen

Sobald die Entscheidung getroffen ist, muss das System den Bestellstatus aktualisieren, den Kunden benachrichtigen, ein Versandlabel erstellen oder eine Zahlung auslösen.

Um das zu automatisieren, benötigen Sie eine Plattform, die diese Tools verbindet und Aktionen zuverlässig koordiniert. Das kann eine Agenten-Orchestrierungsschicht oder ein Automatisierungs-Framework mit Integrationsmöglichkeiten sein.

5. Testen, überwachen, verbessern

Sobald der Rückerstattungsprozess automatisiert ist, überwachen Sie die Performance. Prüfen Sie, welche Fälle korrekt bearbeitet werden und wo das System Schwierigkeiten hat. Nutzen Sie dieses Feedback, um die Entscheidungslogik zu verfeinern und die Zuverlässigkeit zu erhöhen.

IPA-Systeme sind dynamisch. Je mehr Sonderfälle Sie erfassen und abdecken, desto robuster und skalierbarer wird der Workflow.

Häufige Herausforderungen bei der Einführung von IPA

Intelligente Prozessautomatisierung kann starke Ergebnisse liefern – aber der Weg dorthin erfordert mehr als nur technische Fähigkeiten.

Die meisten Hürden entstehen durch die Art, wie Unternehmen ihre Prozesse strukturieren, Verantwortlichkeiten verteilen und Automatisierung mit den gewünschten Ergebnissen abstimmen.

Unzureichende Prozess- und Datenvorbereitung

Automatisierung funktioniert am besten bei konsistenten Prozessen. In vielen Unternehmen sind Workflows jedoch nicht dokumentiert oder werden von Teams unterschiedlich gehandhabt. Daten liegen oft in getrennten Systemen oder in verschiedenen Formaten vor, was stabile Automatisierung erschwert.

Bevor Sie intelligente Prozessautomatisierung einführen, nehmen Sie sich Zeit, den aktuellen Ablauf zu erfassen. Dokumentieren Sie Eingaben, bekannte Ausnahmen, Tool-Abhängigkeiten und Stellen, an denen menschliches Eingreifen noch erforderlich ist.

Zu komplexe erste Implementierungen

Teams versuchen oft, zu viel auf einmal zu automatisieren. Wenn der erste Rollout mehrere Systeme umfasst oder von Anfang an Sonderfälle abdeckt, steigt das Risiko von Verzögerungen oder Fehlschlägen.

Starten Sie stattdessen mit einem einzelnen Prozess, der einen klaren Entscheidungspunkt und ein messbares Ergebnis hat. Zeigen Sie den Mehrwert früh, indem Sie den Umfang begrenzen.

Fehlende klare Zuständigkeit oder langfristige Perspektive

Intelligente Prozessautomatisierung ist ein adaptives, sich weiterentwickelndes Projekt. Ohne ein Team oder eine verantwortliche Person für Performance, Logik und Wartung wird das System oft veraltet oder verliert die Ausrichtung.

Bestimmen Sie von Anfang an eine dauerhafte Zuständigkeit. Jemand muss verfolgen, wie die Automatisierung läuft, was nicht funktioniert und wo Anpassungen nötig sind.

Fehlende Abstimmung zwischen Geschäftszielen und Automatisierungslogik

Nicht jeder Prozess lohnt sich zur Automatisierung – und nicht jede Automatisierung bringt echten Mehrwert. Manchmal spiegelt die Logik nur das technisch Machbare wider, nicht aber die tatsächlichen Anforderungen des Unternehmens.

Um das zu vermeiden, gestalten Sie Workflows gemeinsam mit denjenigen, die sie nutzen. Dazu gehören Support-Teams, Operations-Leads und Produktverantwortliche.

Wenn Automatisierung auf echte Bedürfnisse abgestimmt ist, liefert sie nachhaltigere Ergebnisse.

Bringen Sie IPA noch heute in Ihren Workflow ein

IPA entfaltet sein volles Potenzial, wenn es in bestehende Abläufe integriert wird – etwa bei Support-Triage, Rückerstattungsfreigaben, Dokumentenverarbeitung, interner Weiterleitung oder Terminvereinbarungen.

Mit Plattformen wie Botpress können Sie Agenten erstellen, die Entscheidungen treffen, externe Tools anbinden, unstrukturierte Eingaben verarbeiten und über Kanäle wie Web, Slack, WhatsApp oder interne Tools laufen.

Ob Sie fehleranfällige Skripte ersetzen oder bestehende Abläufe skalieren: IPA bietet Ihnen die Struktur, um echte Arbeit zu automatisieren – nicht nur Routineaufgaben.

Klein anfangen. Etwas Nützliches bauen. Schnell bereitstellen.

Häufig gestellte Fragen

1. Worin unterscheidet sich IPA vom Business Process Management (BPM)?

IPA (Intelligent Process Automation) unterscheidet sich von BPM darin, dass BPM sich auf die Gestaltung, Modellierung und Optimierung von Prozessen konzentriert, während IPA diese Prozesse tatsächlich mithilfe von KI, maschinellem Lernen und RPA ausführt und Entscheidungen sowie Aktionen automatisiert. BPM ist strategisch; IPA ist operativ und auf die Ausführung ausgerichtet.

2. Kann IPA menschliche Arbeitskräfte vollständig ersetzen oder nur deren Arbeitslast verringern?

IPA ist darauf ausgelegt, die Arbeitslast von Menschen zu verringern, indem wiederkehrende und regelbasierte Aufgaben automatisiert werden – nicht, um Mitarbeitende vollständig zu ersetzen. So bleibt mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten wie Problemlösung oder Beziehungsaufbau, die Automatisierung nicht zuverlässig übernehmen kann.

3. Welche Arten von Machine-Learning-Modellen werden typischerweise in IPA eingesetzt?

Typische Machine-Learning-Modelle in IPA sind Sprachmodelle (z. B. BERT, GPT) zur Verarbeitung unstrukturierter Texte, Random Forests für regelbasierte Entscheidungen und Klassifikationsmodelle für Dokumententagging oder Intent-Erkennung. Die Auswahl hängt von der jeweiligen Automatisierungsaufgabe ab.

4. Ist IPA nur für große Unternehmen relevant oder profitieren auch kleine und mittlere Unternehmen davon?

IPA ist auch für KMU sehr relevant, da kleine Teams damit wiederkehrende Aufgaben wie Rechnungsbearbeitung oder Formularprüfung automatisieren können. Cloudbasierte IPA-Tools machen das erschwinglich und skalierbar – auch für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen.

5. Welche Art von Daten wird benötigt, um IPA-Modelle effektiv zu trainieren oder zu konfigurieren?

Um IPA-Modelle effektiv zu trainieren, benötigen Sie reale Betriebsdaten – E-Mails, Support-Tickets, Chatprotokolle, Formulare und Transaktionsdaten – zusammen mit den jeweils richtigen Ergebnissen oder Aktionen. Saubere, gelabelte historische Daten verbessern die Leistung.