Intelligente Automatisierung

Erstellt von Andreas Forth, Vorstand & COO, agentbase AG
Andreas Forth, Vorstand & COO, agentbase AG

In meinem letzten Blogbeitrag hatte ich angekündigt, dass ich Ihnen diesmal etwas über die sich anbahnenden Neuerungen in der Digital Business Automation (DBA) Plattform, im Bereich Artificial Intelligence (AI) bzw. Künstliche Intelligenz (KI) berichten möchte. IBM bezeichnet diese Initiative mit dem Kürzel AIDA (Artificial Intelligence for Digital Automation).

IBM geht diesen Weg schon seit geraumer Zeit mit „Watson“ und den in den verschiedensten Softwareprodukten konsumierbaren „Watson-Services“.
Die Fragen, die sich dem Anwender, bzw. dem Entwickler jedoch in der Vergangenheit immer wieder gestellt haben waren: Was für einen Service benutze ich in der konkreten Situation auf welchem Weg? Was bringt es mir? Wie komme ich schnell zu meinem Ziel?

Um diese Fragen besser beantworten zu können, hat IBM im DBA-Umfeld die Herausforderungen und die erhofften Mehrwerte von der Einbindung von KI in Prozessen genauer unter die Lupe genommen. Um die von IBM gefundenen Lösungsvorschläge und die eingeschlagene Strategie verstehen zu können, ist es wichtig zu wissen, dass für IBM AI mehr ist als „Deep Learning“ oder „Machine Learning“ (ML).

Die nachfolgende Abbildung veranschaulicht das ganz gut.

In diesem Sinne ist auch die nachfolgende Aussage von IBM zu verstehen:
 „Die Reise zur intelligenten Automatisierung beginnt mit den Daten.“


Hier geht es um die Daten, die entstehen, wenn Prozesse durchlaufen oder Entscheidungen getroffen werden. Den Daten, die die Objekte mitbringen, die im Rahmen von Prozessen verarbeitet werden sollen. Das können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sein.
Somit beginnt IBM damit die vorhandenen Daten „aufzubrechen“ und für die Prozesse nutzbar zu machen. Die isoliert vorliegenden Daten werden aufbereitet und in einen großen „Topf“ = Data Lake geworfen.

Durch die anschließende Nutzung von Business Analytics, werden die Daten aufbereitet und in Dashboards sichtbar gemacht. Damit hat der Analyst oder der „Process Owner“ die Möglichkeit Schwachstellen und Verbesserungspotentiale in Prozessen zu erkennen und zu optimieren.
Bis zu diesem Punkt ist aus meiner Sicht noch nicht viel AI im Spiel (das konnte IBM in der Vergangenheit mit seinen Data Mining und Business Analytics Tools auch schon sehr gut) – aber im nächsten Schritt wird es spannend.


Durch die fortlaufende Optimierung und das ständige sammeln und auswerten von großen Datenmengen, können die KI basierten Algorithmen anfangen ihren Dienst zu versehen. So können mit Hilfe der KI-basierten Algorithmen Vorhersagen getroffen und in Echtzeit Empfehlungen und Hinweise an den Bearbeiter einer Aufgabe gegeben werden.


Welche Anwendungszenarien damit bedient werden können, zeigt die nachfolgende Abbildung:

 

Warum Kunden AI in Business Prozessen einsetzen möchten, veranschaulicht die nachfolgende Aufstellung:

Zu guter Letzt noch ein Blick auf den aktuellen Entwicklungsstatus. Wo steht IBM aktuell im AIDA Projekt:

Der Plan ist ambitioniert. Wir werden das für Sie weiter genau beobachten und bezüglich der weiteren Entwicklung am Ball bleiben. Aus meiner Sicht ist das sehr spannend, da mit dem Projekt AIDA das oftmals abstrakte Thema AI mit IBM Watson, ganz konkret auf das Anwendungsszenario DBA heruntergebrochen und greifbar gemacht wird.


Sollte Sie das Thema detaillierter interessieren, dann freue ich mich, wenn sie mich dazu ansprechen. Ich habe noch eine Menge weitere Details und Anwendungsszenarien, die ich gerne mit Ihnen in einem persönlichen Gespräch diskutiere.


Ich freue mich auf Ihre Rückmeldung.
Andreas Forth.