Alle Unternehmen, ob groß oder klein, befinden sich im Wettlauf um die Automatisierung. Jede Organisation möchte diese in ihre Geschäftsprozesse integrieren.

Innerhalb der Automatisierung gibt es verschiedene Formen. Robotic Process Automation (RPA) und kognitive Automatisierung sind zwei beliebte Formen der Automatisierung.

Es passiert schnell, dass Unternehmen versehentlich die falsche Form wählen. Wenn Sie Schwierigkeiten haben, den Unterschied zwischen den beiden zu verstehen, machen Sie sich keine Sorgen. Wir werden hier herausfinden, worin der Unterschied zwischen RPA und kognitiver Automatisierung besteht.

RPA vs. kognitive Automatisierung: Ein kurzer Vergleich

Funktionalität

Bei RPA geht es um die Automatisierung einfacher und sich wiederholender Aufgaben. Kognitive Automatisierung umfasst die Einbindung von KI und ML.

Sie ahmt menschliche Entscheidungs- und Funktionsfähigkeiten nach. Dies hilft dabei, komplexere Probleme zu lösen und wichtige Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen.

Einsatz von Analysetools

RPA umfasst keine fortgeschrittenen Analysen. Es befasst sich hauptsächlich mit der Statistik der ausgeführten Aufgaben. Es führt ein Protokoll über die erzielten Ergebnisse und führt grundlegende Analysen daran durch. Es arbeitet mit einem minimalen Befehlssatz.

Kognitive Automatisierung führt komplexe Analysen der Daten durch.

Aufgaben wie das Ermitteln der Ursache eines Problems, das selbstständige Beheben des Problems oder das Erlernen von Lösungsansätzen – all das kann die kognitive Automatisierung leisten.

Die zusätzliche Ebene aus KI und ML ermöglicht neue Funktionen, die RPA nicht bietet. Selbstheilung und schnelle Fehlerbehebung sind einige der Funktionen der kognitiven Automatisierung.

Technologie im Einsatz

RPA umfasst in erster Linie die Konfiguration und Bereitstellung bestimmter Frameworks, damit es funktionieren kann. Es erfordert keine Programmierung. Falls überhaupt, wäre der Programmieraufwand minimal.

Zu den verwendeten Technologien gehören unter anderem Workflow-Automatisierung, Screen Scraping und Makroskripte.

Kognitive Automatisierung erfordert viel Programmieraufwand, da sie für ihre effiziente Funktionsweise maschinelles Lernen nutzt.

Sie nutzt fortschrittliche Technologien wie Data Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, semantische Technologien, Textanalyse und so weiter.

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Verarbeitungsansatz

Einer der wesentlichen Unterschiede zwischen RPA und kognitiver Automatisierung liegt in der Art und Weise, wie Daten verarbeitet werden.

Da bei RPA keine Programmierung erforderlich ist, funktioniert sie meist nach einer einfachen „Wenn-Dann“-Logik.

Sie ist nicht in der Lage, unterschiedlich komplexe Ausnahmesituationen zu bewältigen. Stößt sie auf solche Fälle, leitet sie das Problem lediglich an die Warteschlange für die manuelle Bearbeitung weiter.

Dies führt zu einer gewissen Abhängigkeit hinsichtlich ihrer Funktionsweise und Leistungsfähigkeit.

Kognitive Automatisierung ist in der Lage, menschliches Verhalten und Denken nachzuahmen.

Dank KI- und ML-Fähigkeiten kann sie die aufgetretenen Probleme analysieren, versucht, die Ursache zu finden, und löst sie an der Wurzel.

Bei einzigartigen Ausnahmen leitet die kognitive Automatisierung das Problem zwar an die Warteschlange für menschliche Bearbeitung weiter.

Sie lernt jedoch auch aus den Lösungsansätzen der Menschen. Wenn ein solches Problem also erneut auftritt, weiß die kognitive Automatisierung, wie es zu lösen ist.

Dadurch werden ihr im Laufe der Zeit neue Fähigkeiten hinzugefügt, sodass sie besser in der Lage ist, komplexe Probleme und eine Vielzahl von Ausnahmen zu lösen.

Auf dem Markt erhältliche Werkzeuge

Zu den besten auf dem Markt erhältlichen RPA-Tools gehören:

• Blue Prism
• Inflectra Rapise
• UiPath
• IBM Automation Anywhere

Zu den auf dem Markt erhältlichen Tools für kognitive Automatisierung gehören:

• Digitate ignio
• Splunk
• Moogsoft
• Automation Edge

Tabellarischer Vergleich zwischen RPA und kognitiver Automatisierung

Parameter	Robotic Process Automation	kognitive Automatisierung
Funktionalität	ideal für die Wiederholung von Routineaufgaben	hilft bei der Lösung komplexer Probleme
Einsatz von Analysetools	Verwenden Sie keine erweiterten Analysen	nutzt KI-gestützte fortschrittliche Analysen
verwendete Technologie	erfordert nur minimale oder gar keine Programmierkenntnisse	nutzt maschinelles Lernen, erfordert umfangreiche Programmierkenntnisse
Verarbeitungsansatz	verwendet eine Wenn-Dann-Logik	erfordert komplexe Verarbeitungsprozesse
Werkzeuge	Blue Prism, Inflectra, Rapise	Digitate Ignio, Splunk, Moogsoft

Fazit

Wie aus den obigen Punkten hervorgeht, stellen sowohl RPA als auch kognitive Automatisierung zwei unterschiedliche Pole desselben Automatisierungsspektrums dar.

Auch wenn sie einige gemeinsame Grundlagen aufweisen, gibt es doch deutliche Unterschiede zwischen ihnen.

Letztendlich kommt es darauf an, welche Funktionen Unternehmen automatisieren möchten. Auf dieser Grundlage können sie sich für die Automatisierungsform entscheiden, die am besten zu ihnen passt.