Intelligente Automatisierung mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI): Wie selbstlernende Systeme Entscheidungen in Zukunft eigenständig treffen können
Der nächste Schritt auf dem Weg zur teilautomatisierten Organisation ist die intelligente Automatisierung. Dieses Verfahren nutzt Künstliche Intelligenz (KI). So werden anhand von Vorhersagemodellen aus Daten, die bereits im System vorhanden sind, beziehungsweise Entscheidungen, die in der Vergangenheit getroffen wurden, Vorhersagen für den IST-Prozess getroffen. Derartige Systeme nennt man auch selbstlernende Systeme oder Machine Learning Systeme.
Ein bekanntes Beispiel für Machine Learning ist die Bilderkennung. Dabei wird das System, in der Regel ein sogenanntes neuronales Netz, anhand tausender Bilddaten zusammen mit der Information der Bildinhalte trainiert. Durch das Training, dass auch mal mehrere Stunden oder Tage dauern kann, wird ein Modell erzeugt, dass die Gesamtheit der gelernten Inhalte innerhalb des neuronalen Netzes repräsentiert. Dieses Modell kann dafür genutzt werden, später adhoc Vorhersagen zu machen oder Klassifikationen zu treffen. Ziel ist es, das System so zu trainieren, dass es Bildinhalte, die vorher nicht Bestandteil der Trainingsdaten waren, zuordnen kann. Selbstlernende Systeme beruhen auf tausenden mathematischen Formeln und Wahrscheinlichkeiten. Das führt dazu, dass im Gegensatz zu regelbasierten Systemen, die Fehlerfreiheit ihrer Vorhersagen nicht zu 100 Prozent gewährleistet werden kann.