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Das halsbrecherische Tempo bei den Ankündigungen und Innovationen im Bereich KI hat sich seit der Einführung von ChatGPT vor fast einem Jahr kaum verlangsamt. Allein in den letzten Wochen gab es wichtige Ereignisse wie den DevDay von OpenAI und den Erlass der Presidential Executive Order zu KI. Es ist zwar noch nicht abzusehen, wohin sich diese Technologien in Zukunft entwickeln werden, aber eines wird immer deutlicher: Sie werden die Unternehmensautomatisierung erheblich beeinflussen und Unternehmen in die Lage versetzen, ein breiteres Spektrum von Prozessen umfassender zu automatisieren als je zuvor.
Bei Automation Anywhere haben wir einen spürbaren Wandel in der Unternehmenslandschaft beobachtet. Unternehmen integrieren generative KI eifrig in ihre Abläufe, insbesondere in den Bereichen Finanzen und Kundenservice. Dieser strategische Schritt hat beachtliche Gewinne mit sich gebracht, wie erste Erfolgsgeschichten zeigen, beispielsweise von Petrobras, die auf unserer Konferenz Imagine im September über ihre bemerkenswerten Ergebnisse berichteten. Diese Unternehmen haben in erstaunlich kurzer Zeit Gewinne in Millionenhöhe erzielt, wobei einige auf dem besten Weg sind, Beträge von mehreren Milliarden Dollar zu erreichen.
Darüber hinaus ist das Aufkommen der generativen KI nicht nur ein Segen für das Geschäftsergebnis, sondern auch ein entscheidender Faktor für die Demokratisierung der Automatisierung. Wir beobachten, dass generative KI die Hürden für die Automatisierungsentwicklung abbaut und es mehr Menschen in Unternehmen ermöglicht, Automatisierungen schneller zu erstellen, was dazu beiträgt, den Trend zu mehr Automatisierung weiter zu beschleunigen.
Die jüngsten Ankündigungen von OpenAI, die auf ihrer ersten Entwicklerkonferenz, dem DevDay, vorgestellt wurden, haben gezeigt, wie einige der Bausteine, die für Fortschritte in der Automatisierung benötigt werden, weiterentwickelt werden, um die Automatisierungstrends in Unternehmen zu unterstützen. Diese Ankündigungen reichten von Verbesserungen des GPT-4-Modells bis hin zur Einführung von GPTs und der neuen Assistants API.
Während die Modellankündigungen viele erwartete Verbesserungen enthielten, waren die Ankündigungen zu GPTs und der Assistants API besonders interessant, da sie Fähigkeiten konsolidierten, die viele Entwickler heute nutzen, um gezielte Aufgaben durchzuführen oder Agenten mit LLMs zu erstellen. GPTs und die Assistants API kombinieren Konzepte von spezialisierten Anweisungen, Wissensabfrage und Plug-Ins, um Agenten für spezifische Zwecke mit einer Sprachschnittstelle zu erzeugen. Dies war eine aufregende Ankündigung, weil damit ein Framework standardisiert wurde, mit dem nicht nur Entwickler, sondern auch viele andere Menschen aufgabenspezifische Agenten mit generativer KI entwickeln können und das die Fortschritte in diesem Bereich beschleunigen sollte.
Bei der Verwendung für Aufgaben, die über einen engen Rahmen hinausgehen, weisen diese Agenten jedoch für Unternehmen immer noch viele der Einschränkungen auf, die wir bei früheren Open-Source-Frameworks für Agenten wie AutoGPT gesehen haben: Sie sind oft unzuverlässig, neigen dazu, das Ziel zu verfehlen, und können halluzinieren. Dieser Ansatz für Agenten, der Abfragen und Funktionsaufrufe kombiniert, hat sich jedoch als recht nützlich erwiesen, wenn es um die Durchführung enger definierter Aufgaben geht und die notwendigen Schutzvorrichtungen und -maßnahmen für die Ein- und Ausgaben des Agenten vorhanden sind.
In Zusammenarbeit mit unseren Kunden haben wir diese Konzepte in komplexen End-to-End-Unternehmensautomatisierungen angewandt, wie z. B. bei der Automatisierung der Lösung von Support-Tickets, die Datenabrufe plus LLMs als eine Teilaufgabe der Gesamtautomatisierung verwendet. Hier kommt die Plattform für Automatisierungserfolg ins Spiel, die KI einsetzt. Der Schlüssel zum Erfolg dieses Anwendungsfalls liegt darin, dass die gesamte Orchestrierung dieses mehrstufigen, systemübergreifenden Prozesses über unsere Orchestrierungsplattform für Unternehmen erfolgt, die über die geeigneten Werkzeuge, Schutzvorrichtungen, Governance, Analysen, Integrationen und vieles mehr verfügt, welche für die Bereitstellung eines anspruchsvollen Prozesses wie diesem in der Produktion erforderlich sind.
Gleichzeitig kann dieser Gesamtprozess die erforderliche KI nutzen, um relevantes Wissen auf Grundlage einer Kundenanfrage abzurufen und ein LLM zu verwenden, um eine personalisierte Antwort auf die Kundenfrage zu generieren. Mit den neuen Ankündigungen von OpenAI gibt es nun eine vereinfachte Möglichkeit, diesen Teil der Lösung in einen Gesamtunternehmensprozess einzubinden.
Es gibt noch viele andere Beispiele, die wir mit Kunden entwickeln und die von neuen Funktionen ähnlich denen, die OpenAI auf dem DevDay angekündigt hat, profitieren könnten. Auf unserer Konferenz Imagine haben wir einen Prozess zur Lösung von Versandproblemen vorgestellt, der die Erfassung von Daten aus E-Mails, Salesforce, SAP, MS Teams und anderen Systemen, die Nutzung von KI zur Extraktion von Daten und Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten sowie die Weiterleitung von Arbeit zur Genehmigung erforderte.
Dieser kritische Geschäftsprozess erforderte eine system- und benutzerübergreifende End-to-End-Orchestrierung, die unsere Plattform nahtlos bietet. Außerdem wurde generative KI eingesetzt, um spezifische Informationen zu Produktbeständen zu analysieren und einen Vorschlag für die Abwicklung der Kundenbestellung zu machen. Dies ist wiederum ein Beispiel dafür, dass ein enger gefasster KI-Agent bei der Erstellung dieser Empfehlung als Teil des gesamten Workflows helfen könnte.
Das andere Muster, das wir beim Einsatz generativer KI sehen, ist die Front-End-Konversationsschnittstelle für Automatisierung und Informationen sowohl für Geschäftsanwender als auch für Entwickler. Wir haben bereits unseren Co-Pilot für Automatisierer veröffentlicht, der in der Lage ist, natürliche Sprache in Automatisierung umzuwandeln und die Entwicklung von Automatisierungen um über 55 % zu beschleunigen. Er nutzt viele der Konzepte, die auch in den neuen GPTs und Assistants verwendet werden, verfügt aber über zusätzliche Funktionen, die ihn für die spezielle Aufgabe der Erstellung von Workflows zur Geschäftsautomatisierung robuster machen. Er verwendet auch unser speziell trainiertes Modell, das mit über 100 Millionen Automatisierungsläufen gespeist wurde, um Automatisierungs-Workflows für Unternehmen auszugeben, z. B. für Auftragsmanagementprozesse.
Um die Produktivität der Teams bei Automation Anywhere zu verbessern, haben wir außerdem einen internen KI-Assistenten, Jarvis, eingeführt, der den Mitarbeitern hilft, Antworten auf geschäftsbezogene Fragen zu erhalten und automatisierte Geschäftsprozesse auf unserer Plattform zu starten. Wir gehen davon aus, dass mit den von OpenAI angekündigten Funktionen mehr Menschen in der Lage sein werden, einfache Konversationsassistenten zu erstellen, um ihre persönliche Produktivität zu steigern, und dass sie diese als Bausteine für eine durchgängige Workflow-Automatisierung auf unserer Plattform nutzen können.
Von der Erschließung völlig neuer Anwendungsfälle und millionenschwerer Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis bis hin zur Veränderung der Art und Weise, wie Nutzer mit Technologie interagieren, ist dies eine aufregende Zeit für die technologische Entwicklung und insbesondere für die Unternehmensautomatisierung. Die Ankündigungen von OpenAI in der vergangenen Woche haben das Potenzial dieser neuen KI-Modelle verdeutlicht und werden viele der Muster, die wir bereits in den Automatisierungs-Workflows der führenden Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten, sehen, weiter beschleunigen. Für Unternehmen, die ihre Arbeitsweise ändern möchten, ist es nun an der Zeit, die richtige Automatisierungsplattform zu finden, um diese neuen Technologien in geschäftskritische Workflows zu integrieren.
Peter White ist SVP of Emerging Products bei Automation Anywhere.
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