Der Bot, der mich liebte: Wie intelligente Automatisierung unsere Jobs und unsere Unternehmen verbessern wird

Zur Verfügung gestellt von PwC

Wenn wir an Automatisierung denken, kommen uns oft typische Beispiele in den Sinn – Fabrikroboter, Spam-Filter und automatisierte Softwaretest-Tools. Aber was wäre, wenn die Automatisierung durch die Integration dieser Tools mit Technologien für maschinelles Lernen (ML) dramatisch verbessert und intelligenter gemacht werden könnte? Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Automatisierungstools beobachten, wie wir arbeiten, und uns dann mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) Erkenntnisse sagen, wie wir besser arbeiten (oder unsere Arbeitsanstrengungen für uns verbessern) im Handumdrehen.

Es ist keine Fantasie: Intelligente Automatisierung kommt jetzt an , und es wird unsere Arbeitsweise grundlegend verändern.

Heutzutage sind Automatisierungstools weitgehend isoliert und in ihre eigenen Bereiche aufgeteilt. Ein Website-Chatbot interagiert normalerweise nicht mit einem Kundendienstmitarbeiter, es sei denn, er ist so programmiert, dass er ein Gespräch weiterleitet, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Der Chatbot folgt einfach seiner Programmierung und ändert niemals den Kurs, es sei denn, es wird ihm befohlen. Wenn wir ein solches System entwickeln, überlegen wir uns zuerst, was wir automatisieren wollen; Dann entwerfen und entwickeln wir den Bot so, dass er für seinen spezifischen Zweck funktioniert.

Aber all das ändert sich von Grund auf.

Maschinelles Lernen entscheidet, was automatisiert werden soll

So sieht die Zukunft der Automatisierung aus: Anstatt einen Prozess zu bestimmen, den wir automatisieren möchten, beobachtet ein Agent für maschinelles Lernen unsere Arbeitsweise, sammelt und analysiert historische Daten, um festzustellen, wo Automatisierungsmöglichkeiten liegen. Das KI-Tool stellt dann eine Lösung in Form einer automatisierten Prozessänderung auf und simuliert, wie diese Änderungen die Produktivität verbessern oder zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

Von dort aus wird der optimierte, automatisierte Prozess in die Arbeitsumgebung implementiert und integriert sich nahtlos in unsere Jobs, mit dem Ziel, sich wiederholende, manuelle Arbeiten zu reduzieren – die sogenannte Bussarbeit, die so viel Zeit in Anspruch nimmt. Diese Kombination aus menschlicher und digitaler Arbeit wird Orchestrierung genannt.

Es ist keine Fantasie: Intelligente Automatisierung kommt jetzt und wird unsere Arbeitsweise grundlegend verändern.

Wenn sie im gesamten Unternehmen eingesetzt wird, ermöglicht uns die Orchestrierung, einen Goldstandard für automatisierungsgesteuerte Best Practices zu schaffen, die im gesamten Unternehmen standardisiert werden können. Diese Tools überwachen ständig ihre eigene Leistung (und könnten auch die Leistung der Mitarbeiter überwachen) und verbessern ihre eigenen Algorithmen, wenn zusätzliche Daten erfasst werden, und werden jeden Tag besser, während sie ihre Erkenntnisse auf andere Herausforderungen anwenden, die verwandte Probleme aufweisen. Beispielsweise könnte sich ein Algorithmus, der eingehende Kundendienst-E-Mails weiterleitet, letztendlich selbst anpassen, um interne Mitarbeiterbewertungsdokumente weiterzuleiten.

Handy-App für Hörgeschädigte

Intelligente Automatisierung hat Anwendungen in einer Vielzahl von Berufsbildern, Disziplinen, Abteilungen und Sektoren. Es kann für alles verwendet werden, von der Verbesserung des Messaging über die Zuweisung von Abrechnungscodes bis hin zur Rationalisierung externer Marketinginitiativen.

Aber während ML-gesteuerte Orchestrierung viele Anwendungen in der Büroarbeit finden wird, ist sie nicht auf Routineaufgaben wie das Senden automatisierter E-Mail-Antworten auf Kundenanfragen oder das Onboarding neuer Mitarbeiter beschränkt.

Stellen Sie sich einen Versicherungsagenten vor, der komplexe Policen für seine Kunden entwickelt, basierend auf umfassenden Umfragen, die ihre besonderen Bedürfnisse detailliert beschreiben. Die Erstellung dieser Richtlinien kann Stunden dauern – sie werden Stück für Stück aus umfangreichen Katalogen mit variablen Bedingungen, Kosten und Vorteilen entwickelt. Es kann ein unkomplizierter Prozess sein, aber er ist auch zeitaufwändig und erfordert viel Liebe zum Detail, um sicherzustellen, dass nichts übersehen wird.

Intelligente Automatisierung eliminiert diesen Aufwand nahezu vollständig. Ein intelligenter Mikrobot könnte den Arbeitsablauf des Versicherungsagenten beobachten, aufdecken, wo zu viel manueller Aufwand stattfindet, und feststellen, wo die Automatisierung sowohl den Arbeitsablauf rationalisieren als auch das fertige Produkt verbessern könnte, ohne den Agenten direkt einzubeziehen.

Während der Agent die Aufsicht behalten würde, wäre er von den alltäglicheren Aspekten der Arbeit befreit, da der Microbot die Richtlinie in seinem Namen erstellen würde, sodass sich der Agent auf die Gesamtaufgabe konzentrieren könnte, seine Kunden besser zu bedienen.

Von intelligenter Automatisierung kann jeder Mitarbeiter profitieren

Diese zu erweitern, ist eines der Ziele der intelligenten Automatisierung Nutzen für alle in der Organisation . Sie sollten die IT-Abteilung nicht einbeziehen müssen, um die Vorteile der Automatisierung zu nutzen, da diese Tools entwickelt wurden, um einen einst sehr mühsamen und technischen Prozess über Bord zu werfen und ihn viel benutzerfreundlicher zu machen.

Das obige Beispiel eines Versicherungsagenten mag komplex klingen, aber im Kern ist es ein grundlegendes Problem, das jeder Wissensarbeiter hat: viele Stunden in einen sich wiederholenden Prozess investieren zu müssen, der die Zeit oder die Fähigkeiten dieses Fachmanns nicht optimal nutzt. Das ideale intelligente Automatisierungs-Toolkit ist so konzipiert, dass es für jeden zugänglich ist, und Unternehmen benötigen keine Mitarbeiter von Datenwissenschaftlern, um es zu implementieren.

Intelligente Automatisierungs-Bots müssen diese Ängste überwinden, bevor wir ihnen genug vertrauen, um das volle Gewicht des Unternehmens auf ihre Schultern zu legen.

Betrachten Sie einen anderen Business Case, mit dem fast jedes große Unternehmen zu kämpfen hat: das Call Center. Das Callcenter ist ein großartiges Beispiel, weil wir ganz klar sehen können, wie es funktioniert und betrieben wird, was Callcenter-Agenten tun und wie sie jeden Anruf bearbeiten. Es wird viel Energie darauf verwendet, Anrufe zu überwachen, die Art des Anrufs zu bestimmen und ihn entsprechend weiterzuleiten. Call-Center-Manager sind oft stolz darauf, Zugriff auf einen Berg von Informationen über jeden Anruf zu haben, der im Center eingeht.

Beginnen wir also damit, grundlegende Automatisierung auf diese Abteilung anzuwenden. Ein einfaches KI-Tool, wie es heute existiert, könnte entscheiden, dass die besten Kunden am wenigsten warten sollten. Dies ist ein strenger algorithmischer Ansatz, der einige Anrufer auf die Website leitet, anderen Anrufern eine vorgefertigte Antwort liefert und VIPs schnell an einen erfahreneren Agenten eskaliert.

Das KI-Tool verwendet Regeln und Logik, um diese Entscheidungen zu treffen, aber hier ist kein menschliches Einfühlungsvermögen vorhanden. Das KI-Tool kann die Frustration in der Stimme eines Anrufers nicht spüren, und es ist ihm egal, dass eine gestresste Mutter, die ihre Kinder zu spät abholt, seit einer Stunde in der Warteschleife liegt.

fbi über russisches hacken

Durch Einbringen eines orchestrierten, intelligenten Automatisierungstools in den Mix kann das System aus der Untersuchung der Interaktionen aller Agenten mit allen Anrufern lernen, anstatt sich einfach auf eine Reihe statischer, vordefinierter Regeln zu verlassen. Es ist nicht dasselbe wie menschliche Empathie, aber die Fähigkeit des Bots, sich anzupassen (oder selbst zu heilen), bewegt die Nadel in diese Richtung und führt mit der Zeit zu messbar besseren Ergebnissen.

Durch die Beobachtung, wie Menschen auf verschiedene Anrufe reagieren, wird das Automatisierungstool immer besser darin, Entscheidungen darüber zu treffen, wie diese Anrufe ohne menschliches Eingreifen zu handhaben sind. Das Endergebnis sind zufriedenere Kunden und engagiertere und produktivere Callcenter-Betreiber.

Das mag phantasievoll und futuristisch klingen, aber solche Tools kommen bereits auf den Markt. Bis 2019 sollen sie in verschiedenen Branchen flächendeckend zum Einsatz kommen.

Das heißt nicht, dass diese Tools einseitig bereit für das Rampenlicht sind, denn intelligente Automatisierung hat einige Herausforderungen, die wir meistern müssen, wenn die Technologie in den Mainstream eindringt.

Vertrauen ist eines der größten Probleme. Marketing-E-Mails und Rechnungscodes sind eine Sache, aber können Menschen Bots mit Finanztransaktionen und Personalinformationen vertrauen? Wenn es um sensible Daten wie Krankenakten und Kreditkartennummern geht, ist es natürlich zu befürchten, dass aufgrund einer falsch platzierten Codezeile etwas schief gehen könnte.

Intelligente Automatisierungs-Bots müssen diese Ängste überwinden, bevor wir ihnen genug vertrauen, um das volle Gewicht des Unternehmens auf ihre Schultern zu legen.

Intelligente Unternehmen sind dem Spiel voraus ... durch die Entwicklung eines Frameworks für die Steuerung der Automatisierung.

Eine weitere Herausforderung ist die Datenstandardisierung. Daten werden in unzähligen Formaten gespeichert, Dutzende von Programmiersprachen sind üblich, und die Anzahl der Anwendungen, mit denen Bots interagieren müssen, geht wahrscheinlich in die Tausende. Wie nutzen Bots all diese Datenquellen und -formate? Und wer ist für die Verwaltung des Bot-Schwarms verantwortlich?

Und schließlich, wie verhindern wir, dass sich Vorurteile in intelligente Systeme einschleichen? Wird sich die Voreingenommenheit eines Entwicklers in seinen Algorithmus einschleichen? Wenn der Kreditmanager einer Bank unterschiedliche Standards für Antragsteller aus Minderheiten anwendet, lernt der Bot dieses Verhalten und macht Diskriminierung zu einem Teil seines internen Prozesses? Situationen wie diese führen zu ethischen Fragen, die noch nicht vollständig diskutiert wurden – aber das müssen sie sein.

Diese Herausforderungen müssen nicht abschreckend sein und können durch eine strenge Unternehmensführung angegangen werden. Intelligente Unternehmen sind dem Spiel voraus (und bewältigen einige dieser Herausforderungen). Entwicklung eines Governance-Rahmens über Automatisierung, die genehmigte Tools und Sicherheitsprotokolle beschreibt, die Bots verwenden können. In einigen Unternehmen werden auch Geschäftsprozesse neu erfunden, damit die Automatisierung erfolgreicher umgesetzt werden kann. Andere passen ihr Betriebsmodell an, um mehr Technologie direkt in das Unternehmen einzubetten.

Auch wenn wir noch einen weiten Weg vor uns haben, beweist intelligente Automatisierung bereits ihren Wert. Dies Reihe von Technologien bietet eine nachgewiesene Möglichkeit, Ausgaben zu reduzieren, die Produktivität zu steigern und die Mitarbeiterzufriedenheit zu steigern. Und da die Automatisierung intelligenter und sinnvoller wird, werden sich all diese Faktoren weiter verbessern – manchmal sogar dramatisch.

Da wir alle Arten von Prozessen von Anfang bis Ende überdenken, erwarten wir den Aufstieg zahlreicher völlig neuer Wertversprechen, die alle von der Leistungsfähigkeit intelligenter Automatisierung angetrieben werden.

Um mehr über die Automatisierungsperspektive von PwC zu erfahren und herauszufinden, wie Sie Ihr Unternehmen neu erfinden können, klicken Sie hier.

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