{"id":30878,"date":"2025-04-16T02:39:53","date_gmt":"2025-04-16T02:39:53","guid":{"rendered":"https:\/\/smartdev.com\/?p=30878"},"modified":"2025-04-23T02:36:21","modified_gmt":"2025-04-23T02:36:21","slug":"the-ultimate-guide-to-rpa-and-machine-learning-how-they-work-together-to-drive-intelligent-automation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartdev.com\/de\/the-ultimate-guide-to-rpa-and-machine-learning-how-they-work-together-to-drive-intelligent-automation\/","title":{"rendered":"Der ultimative Leitfaden zu RPA und maschinellem Lernen: Wie sie zusammenarbeiten, um intelligente Automatisierung voranzutreiben"},"content":{"rendered":"
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<\/span>1. <\/span>Einf\u00fchrung<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n

In der heutigen schnelllebigen digitalen Landschaft ist Automatisierung kein Luxus mehr \u2013 <\/span>es ist<\/span> eine Notwendigkeit. RPA und maschinelles Lernen<\/span>rning ar<\/span>t<\/span> zwei<\/span> Leistungsstarke Technologien transformieren Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe durch intelligente Automatisierung. W\u00e4hrend RPA wiederkehrende Aufgaben \u00fcbernimmt, f\u00fcgt ML datengesteuerte Intelligenz hinzu. Gemeinsam erm\u00f6glichen sie intelligentere, <\/span>Schneller<\/span> und effizientere Arbeitsabl\u00e4ufe. Dieser Leitfaden zeigt, wie sie zusammenarbeiten, um die digitale Transformation voranzutreiben.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

<\/p>\n

\"\"<\/h2>\n

1.1 <\/span>Was<\/span> Ist<\/span> RPA?<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Laut dem Institute of Robotics Process Automation (IRPA)<\/span><\/span><\/a>,\u00a0<\/span>Robotergest\u00fctzte Prozessautomatisierung<\/span>\u00a0<\/span>(RPA) <\/span>ist die Anwendung von Technologie, die es Mitarbeitern in einem Unternehmen erm\u00f6glicht, Computersoftware oder einen \u201eRoboter\u201c so zu konfigurieren, dass er vorhandene Anwendungen zur Verarbeitung einer Transaktion, zur Manipulation von Daten, zum Ausl\u00f6sen von <\/span>Antworten<\/span> und die Kommunikation mit anderen digitalen Systemen<\/span>. <\/span>Denken<\/span> von<\/span> Es<\/span> als<\/span> A <\/span>digital<\/span> Arbeitnehmer<\/span> Handhabung<\/span> Daten<\/span> Eintrag<\/span> oder<\/span> Rechnung<\/span> Verarbeitung<\/span> ohne<\/span> menschlich<\/span> Intervention<\/span>.<\/span><\/span><\/p>\n

1.2 <\/span>Was<\/span> Ist<\/span> Maschine<\/span> Lernen<\/span>?<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Entsprechend <\/span>MIT Sloan<\/span><\/span><\/a>, M<\/span>Machine Learning (ML) ist eine Teilmenge der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/span>, was allgemein als die F\u00e4higkeit einer Maschine definiert wird, intelligentes menschliches Verhalten zu imitieren. K\u00fcnstliche Intelligenzsysteme werden eingesetzt, um komplexe Aufgaben so auszuf\u00fchren, dass <\/span>\u00e4hnlich<\/span> wie Menschen Probleme l\u00f6sen. <\/span>Im Gegensatz zu RPA <\/span>nicht<\/span> befolgt strenge Regeln, passt sich aber an Muster an, beispielsweise beim Erkennen von Betrug bei Finanztransaktionen.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

1.3 Warum werden RPA und maschinelles Lernen oft verwechselt?<\/h4>\n

\"\"<\/p>\n

RPA und maschinelles Lernen werden oft verwechselt, da beide Prozesse automatisieren, aber unterschiedlichen Zwecken dienen: RPA eignet sich ideal f\u00fcr strukturierte, sich wiederholende Aufgaben, w\u00e4hrend maschinelles Lernen sich durch die Verarbeitung unstrukturierter Daten und die Entscheidungsfindung auf Grundlage erlernter Muster auszeichnet. Um beides effektiv zu nutzen, ist es entscheidend, die Unterschiede zu verstehen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Beispielsweise kann RPA Daten aus Rechnungen extrahieren, w\u00e4hrend Machine Learning diese Rechnungen analysiert, um Anomalien zu erkennen. Beide Methoden erg\u00e4nzen sich: RPA \u00fcbernimmt wiederkehrende, strukturierte Vorg\u00e4nge, w\u00e4hrend ML komplexe Entscheidungen steuert. So entstehen durchg\u00e4ngige Automatisierungsl\u00f6sungen, beispielsweise f\u00fcr die Bearbeitung von Kundendienstanfragen durch Datenextraktion und Stimmungsanalyse.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

1.4 Die wachsende Bedeutung intelligenter Automatisierung<\/h4>\n

Intelligente Automatisierung (IA), die Kombination aus RPA und maschinellem Lernen, entwickelt sich f\u00fcr moderne Unternehmen rasant zu einem strategischen Vorteil. Durch die Kombination von Robotic Process Automation (RPA) und maschinellem Lernen erm\u00f6glicht IA Unternehmen die Automatisierung sowohl regelbasierter als auch komplexer, datengesteuerter Aufgaben. Die Integration von maschinellem Lernen in RPA verbessert nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern steigert auch die Agilit\u00e4t, das Kundenerlebnis und die Kostenoptimierung. Da immer mehr Unternehmen L\u00f6sungen f\u00fcr maschinelles Lernen und RPA einsetzen, w\u00e4chst der Wert von RPA mit maschinellem Lernen weiter und erm\u00f6glicht eine intelligentere und skalierbarere digitale Transformation.<\/p>\n

<\/p>\n

<\/span>2. Die wesentlichen Unterschiede zwischen RPA und maschinellem Lernen<\/span><\/h3>\n

2.1 Definition und Umfang der einzelnen Technologien<\/h4>\n

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie, die wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben wie die Dateneingabe oder Formularverarbeitung mithilfe von Software-Bots automatisiert. Maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der KI, erm\u00f6glicht es Systemen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, um beispielsweise Aufgaben wie die Betrugserkennung zu bew\u00e4ltigen. RPA konzentriert sich auf Effizienz, w\u00e4hrend ML die Anpassungsf\u00e4higkeit an verschiedene Anwendungen betont.<\/p>\n

Der Anwendungsbereich von RPA ist eng gefasst und zielt auf strukturierte Prozesse in Bereichen wie Finanzen oder Personalwesen ab. Maschinelles Lernen in RPA hingegen erweitert die M\u00f6glichkeiten durch die Verarbeitung unstrukturierter Daten, beispielsweise durch die Analyse von Kundenfeedback. Diese Unterscheidung ist entscheidend f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis, wie sich RPA und maschinelles Lernen in der intelligenten Automatisierung erg\u00e4nzen.<\/p>\n

2.2 Funktionsweise von RPA<\/b><\/h4>\n

Um das Potenzial der Automatisierung effektiv zu nutzen, ist es wichtig zu verstehen, wie RPA und maschinelles Lernen im Kern funktionieren. RPA ist eine regelbasierte Technologie, die strukturierte, sich wiederholende Aufgaben automatisiert, indem sie menschliche Interaktionen mit digitalen Systemen nachahmt. Sie basiert auf klar definierten Anweisungen und Arbeitsabl\u00e4ufen und eignet sich daher ideal f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle wie Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung und Mitarbeiter-Onboarding.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

2.3 Funktionsweise von maschinellem Lernen<\/b><\/h4>\n

Im Gegensatz zu RPA, das festen Regeln folgt, <\/span>maschinelles Lernen<\/span><\/b> ist datenbasiert und passt sich im Laufe der Zeit an. Algorithmen lernen aus gro\u00dfen Datens\u00e4tzen, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Diese F\u00e4higkeit macht maschinelles Lernen in RPA besonders n\u00fctzlich beim Umgang mit unstrukturierten Daten wie Kundenfeedback, Finanzrisikoanalysen oder der Klassifizierung visueller Inhalte. Durch kontinuierliches Lernen und Anpassen verleiht ML Automatisierungs-Frameworks Flexibilit\u00e4t und Intelligenz.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

2.4 Wichtige Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr RPA vs. Machine Learning<\/b><\/h4>\n

Beide Technologien bieten je nach Gesch\u00e4ftskontext einzigartige St\u00e4rken. RPA eignet sich am besten f\u00fcr deterministische Aufgaben mit klarer Logik \u2013 beispielsweise f\u00fcr die Transaktionsverarbeitung oder die Berichterstellung. Maschinelles Lernen hingegen profitiert von Szenarien, die Mustererkennung, Anomalieerkennung oder nat\u00fcrliches Sprachverst\u00e4ndnis erfordern.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Kombination von RPA und maschinellem Lernen er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten. Im Kundenservice kann ML beispielsweise Anfragen und Stimmungen interpretieren, w\u00e4hrend RPA Folgema\u00dfnahmen wie die Aktualisierung von Datens\u00e4tzen oder die Generierung von Antworten \u00fcbernimmt. Diese Kombination aus maschinellem Lernen und RPA erm\u00f6glicht skalierbare, intelligente Automatisierung, die die betriebliche Effizienz und das Kundenerlebnis verbessert.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

2.5 Nebeneinanderstellung von RPA und maschinellem Lernen<\/h4>\n

Zu <\/span>besser<\/span> verstehen<\/span> Die <\/span>Unterschiede<\/span> Und<\/span> Komplementarit\u00e4ten<\/span> zwischen<\/span> Die <\/span>zwei<\/span>, <\/span>Hier<\/span> Ist<\/span> A <\/span>Vergleich<\/span> von<\/span> Maschine<\/span> Lernen<\/span> Roboter<\/span> Verfahren<\/span> Automatisierung<\/span> gegen<\/span> traditionell<\/span> RPA:<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

<\/span>3. <\/span>Wie<\/span> RPA <\/span>Und<\/span> Machi<\/span>nein<\/span> Lear<\/span>nin<\/span>G<\/span> Arbeiten<\/span> T<\/span>O<\/span>zusammen<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

3.1 <\/span>Warum<\/span> RPA <\/span>Allein<\/span> Ist<\/span> Nicht<\/span> E<\/span>genug<\/span> F<\/span>oder<\/span> Komp<\/span>lex<\/span> P<\/span>R<\/span>B\u00fcros<\/span>S<\/span>es<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

RPA <\/span>zeichnet sich aus<\/span> bei<\/span> Automatisierung<\/span> sich wiederholend<\/span>, <\/span>regelbasiert<\/span> Aufgaben<\/span> wie<\/span> Daten<\/span> Eintrag<\/span>, <\/span>Aber<\/span> Es<\/span> str<\/span>uggles<\/span> mit<\/span> Komplex<\/span> Prozesse<\/span> Einbeziehung<\/span> unstrukturiert<\/span> Daten<\/span> oder<\/span> Entscheidungsfindung<\/span>. <\/span>F\u00fcr<\/span> Beispiel<\/span>, <\/span>Es<\/span> kippen<\/span> interpretieren<\/span> E-Mails<\/span> oder<\/span> anpassen<\/span> Zu <\/span>unerwartet<\/span> \u00c4nderungen<\/span> ohne<\/span> vordefiniert<\/span> Regeln<\/span>. <\/span><\/span>Unternehmen<\/span> oft<\/span> Gesicht<\/span> Arbeitsabl\u00e4ufe<\/span> Das<\/span> erfordern<\/span> Urteil<\/span>, <\/span>solch<\/span> als<\/span> Betrug<\/span> Erkennung<\/span> oder<\/span> Kunde<\/span> Gef\u00fchl<\/span> Analyse<\/span>RPA <\/span>allein<\/span> fehlt<\/span> Die <\/span>kognitiv<\/span> F\u00e4higkeit<\/span> Zu <\/span>Verfahren<\/span> diese<\/span> Aufgaben<\/span> effektiv<\/span>. <\/span>Das<\/span> L\u00fccke<\/span> Highlights<\/span> Warum<\/span> Maschine<\/span> Lernen<\/span> Roboter<\/span> Verfahren<\/span> Automatisierung<\/span> Ist<\/span> essentiell<\/span> f\u00fcr<\/span> Bek\u00e4mpfung<\/span> anspruchsvoll<\/span> Herausforderungen<\/span>.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

3.2 Wie maschinelles Lernen die F\u00e4higkeiten von RPA verbessert<\/b><\/h4>\n

Maschinelles Lernen verbessert RPA durch datenbasierte Intelligenz und erm\u00f6glicht es Bots, Aufgaben jenseits starrer Regeln zu erledigen. Diese Synergie verwandelt die Automatisierung in einen intelligenteren, adaptiven Prozess. <\/span>Mit maschinellem Lernen in RPA k\u00f6nnen Bots unstrukturierte Daten wie Bilder oder Text verarbeiten und so die Genauigkeit bei Aufgaben wie der Dokumentenextraktion verbessern. Laut McKinsey k\u00f6nnen Unternehmen, die intelligente Automatisierung einsetzen, <\/span>Steigerung der Produktivit\u00e4t um bis zu 30%<\/span><\/a> Bei gleichzeitiger deutlicher Kostensenkung verbindet es den Ausf\u00fchrungsfokus von RPA mit kognitiver Flexibilit\u00e4t.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

3.3 Das Konzept der \u201eIntelligenten Automatisierung\u201c (IA)<\/b><\/h4>\n

\"\"<\/span><\/p>\n

Intelligente Automatisierung (IA) kombiniert die Effizienz von RPA mit den Lernf\u00e4higkeiten des maschinellen Lernens zu einer ganzheitlichen Automatisierungsl\u00f6sung. Sie erm\u00f6glicht es Systemen, nicht nur Aufgaben auszuf\u00fchren, sondern auch im Laufe der Zeit zu lernen, sich anzupassen und zu optimieren. <\/span>KI erm\u00f6glicht Unternehmen die Automatisierung kompletter Prozesse \u2013 von der Datenerfassung bis hin zu strategischen Erkenntnissen. Beispielsweise kann RPA mit maschinellem Lernen das Supply Chain Management optimieren, indem es die Nachfrage vorhersagt und Arbeitsabl\u00e4ufe anpasst. Dieses Konzept ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie Unternehmen die digitale Transformation angehen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

3.4 Beispiele f\u00fcr maschinelles Lernen und RPA in Aktion<\/b><\/h4>\n

Im Bankwesen bearbeitet RPA Kreditantr\u00e4ge, w\u00e4hrend ML das Kreditrisiko bewertet, Genehmigungen beschleunigt und Fehler reduziert. Im Gesundheitswesen arbeiten maschinelles Lernen und RPA zusammen, um Patientenakten zu verwalten und Behandlungsergebnisse vorherzusagen, wie die Fallstudien von IBM zeigen. Diese realen Anwendungen demonstrieren ihre kombinierte Leistungsf\u00e4higkeit.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Der Einzelhandel nutzt RPA zur Auftragsabwicklung und ML zur Personalisierung von Kundenempfehlungen und verbessert so die Servicequalit\u00e4t. TechTarget Highlights <\/span>ein Logistikbeispiel<\/span><\/a> RPA automatisiert die Rechnungsstellung und ML prognostiziert die Nachfrage, wodurch die Kosten um 25% gesenkt werden. Solche Integrationen bieten branchen\u00fcbergreifend praktische Vorteile.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

3.5 Branchen-Akzeptanztrends: Statistiken und Wachstumsdaten<\/b><\/h4>\n

Die Einf\u00fchrung von RPA und maschinellem Lernen nimmt rasant zu. <\/span>Der globale RPA-Markt wird bis 2030 voraussichtlich $30,85 Milliarden erreichen<\/span><\/a>Laut Grand View Research w\u00e4chst der Markt f\u00fcr intelligente Automatisierung, einschlie\u00dflich ML, ab 2023 mit einer j\u00e4hrlichen Wachstumsrate von 39,91 TP3B. Gleichzeitig wird erwartet, dass der Markt f\u00fcr intelligente Automatisierung, einschlie\u00dflich ML, bis 2030 1TP4B60 Milliarden \u00fcberschreiten wird. Die Deloitte-Umfrage von 2024 ergab, dass <\/span>73% der Organisationen nutzen jetzt Automatisierungstechnologien<\/span><\/a>, ein Anstieg gegen\u00fcber 58% im Jahr 2019, wobei viele ML f\u00fcr erweiterte Funktionen integrieren. Diese Statistiken spiegeln einen Trend hin zu intelligenterer Automatisierung wider. Unternehmen investieren zunehmend in dieses Duo, um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/h2>\n

Quelle: Grand View Research<\/em><\/p>\n

<\/span>4. <\/span>Reale Welt<\/span> Verwenden<\/span> F\u00e4lle<\/span> von<\/span> RPA <\/span>Und<\/span> Maschine<\/span> Lernen<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n
\n

\"\"<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

4.1 Bank- und Finanzwesen: Betrugserkennung und automatisierte Kreditabwicklung<\/h4>\n

Im Bankensektor arbeiten maschinelles Lernen und RPA zusammen, um sichere und effiziente Dienstleistungen zu gew\u00e4hrleisten. ML-Modelle werden trainiert, um Betrugsmuster durch die Analyse historischer Transaktionsdaten zu erkennen, w\u00e4hrend RPA-Bots verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten sofort markieren oder blockieren. Bei der Kreditbearbeitung erm\u00f6glicht RPA mit maschinellem Lernen intelligente Dokumentenklassifizierung, Risikobewertung und Kreditscoring in Echtzeit \u2013 wodurch Genehmigungszeiten und menschliche Fehler drastisch reduziert werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Deutsche Bank <\/span>implementierte intelligente Automatisierung, die RPA und ML kombiniert<\/span><\/a> um ihre Compliance- und Betrugsbek\u00e4mpfungsprozesse zu optimieren. Diese Integration erm\u00f6glichte es der Bank, Transaktionen in Echtzeit zu \u00fcberwachen, Anomalien zu identifizieren und Fehlalarme zu reduzieren. Dadurch wurden die betriebliche Effizienz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verbessert.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

4.2 Gesundheitswesen: Schadensabwicklung und pr\u00e4diktive Diagnose<\/b><\/h4>\n

RPA optimiert die Bearbeitung von Gesundheitsleistungen durch die Eingabe von Daten in Systeme, w\u00e4hrend maschinelles Lernen Patientendiagnosen anhand der Krankengeschichte vorhersagt. So kann ML beispielsweise potenzielle Gesundheitsrisiken identifizieren, und RPA reicht die Kostenerstattung ein, was den Leistungserbringern Zeit spart. Krankenh\u00e4user nutzen maschinelles Lernen in RPA, um die Behandlungsergebnisse ihrer Patienten zu verbessern und die Verwaltungseffizienz zu steigern. Pr\u00e4diktive Modelle helfen bei der Priorisierung dringender F\u00e4lle, w\u00e4hrend RPA wiederkehrende Aufgaben wie die Abrechnung \u00fcbernimmt.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

4.3 Einzelhandel & E-Commerce: Personalisierte Kundenbetreuung und Auftragsabwicklung<\/b><\/h4>\n

Im Einzelhandel automatisiert RPA die Auftragsabwicklung durch Bestandsaktualisierung und Rechnungserstellung, w\u00e4hrend maschinelles Lernen den Kundensupport durch Chatbots personalisiert. RPA und maschinelles Lernen verbessern gemeinsam sowohl Backend- als auch kundenorientierte Abl\u00e4ufe. ML-Modelle analysieren das Kundenverhalten, um ma\u00dfgeschneiderte Produktempfehlungen zu liefern, w\u00e4hrend RPA-Bots die Bestandsverwaltung und Auftragsabwicklung automatisieren, was zu h\u00f6herer Kundenzufriedenheit und betrieblicher Effizienz f\u00fchrt.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

4.4 Supply Chain & Logistik: Bedarfsprognose und automatisierte Rechnungsverarbeitung<\/b><\/h4>\n

RPA in der Logistik automatisiert die Rechnungsverarbeitung durch Datenextraktion und -validierung, w\u00e4hrend maschinelles Lernen die Nachfrage anhand von Markttrends prognostiziert. Dies reduziert \u00dcberbest\u00e4nde und verbessert Lieferzeiten, wodurch Unternehmen laut Deloitte eine Effizienzsteigerung von 20% verzeichnen. Die robotergest\u00fctzte Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen revolutioniert das Supply Chain Management.<\/span>\u00a0<\/span>DHL nutzt RPA f\u00fcr die Bearbeitung des Papierkrams und ML zur Prognose des Versandvolumens. Das Ergebnis: schnellere Rechnungsstellung und intelligentere Ressourcenzuweisung.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

4.5 HR & Recruitment: Lebenslauf-Screening und Chatbot-gest\u00fctzte Einstellung<\/b><\/h4>\n

RPA organisiert Kandidatendaten und plant Vorstellungsgespr\u00e4che, w\u00e4hrend maschinelles Lernen Lebensl\u00e4ufe pr\u00fcft, um Top-Talente anhand von F\u00e4higkeiten und Erfahrungen zu identifizieren. ML-basierte Chatbots beantworten Bewerberanfragen und reduzieren so laut The Hackett Group den Arbeitsaufwand der Recruiter um 30%. Diese Kombination aus maschinellem Lernen und RPA optimiert Einstellungsprozesse. <\/span>RPA \u00fcbernimmt repetitive Aufgaben, w\u00e4hrend ML Kandidaten effizient bewertet. Forbes berichtet, dass <\/span>HR-Automatisierung verbessert die Einstellungsgeschwindigkeit und das Bewerbererlebnis erheblich<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

<\/span>5. Hauptvorteile der Kombination von RPA und maschinellem Lernen<\/span><\/b><\/span><\/h3>\n
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5.1 H\u00f6here Genauigkeit und weniger menschliche Fehler<\/b><\/h4>\n

Die Kombination aus RPA und maschinellem Lernen erh\u00f6ht die Prozessgenauigkeit erheblich, indem menschliche Fehler eliminiert und die Leistung kontinuierlich verbessert wird. Herk\u00f6mmliche RPA f\u00fchrt Aufgaben mit gleichbleibender Pr\u00e4zision aus. Durch die Erweiterung um maschinelles Lernen k\u00f6nnen diese Systeme Anomalien erkennen und sich in Echtzeit selbst korrigieren.\u00a0<\/span>Intelligente Automatisierung hat <\/span>reduzierte durchschnittliche Bearbeitungszeiten f\u00fcr komplexe Prozesse durch 83%<\/span><\/a> Gleichzeitig wird eine Skalierbarkeit in Echtzeit erm\u00f6glicht, die Volumenschwankungen von bis zu 400% ohne Leistungseinbu\u00dfen aush\u00e4lt<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

5.2 Verbesserte Entscheidungsfindung durch datenbasierte Erkenntnisse<\/b><\/h4>\n

Die Integration von maschinellem Lernen in RPA macht die Automatisierung von einem rein operativen zu einem strategisch wertvollen Prozess. Sie liefert pr\u00e4diktive Erkenntnisse, die zu besseren Gesch\u00e4ftsentscheidungen f\u00fchren. ML-Modelle analysieren historische Datenmuster, um Ergebnisse vorherzusagen, w\u00e4hrend RPA-Bots basierend auf diesen Vorhersagen geeignete Ma\u00dfnahmen ergreifen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

5.3 H\u00f6here Betriebseffizienz und Skalierbarkeit<\/b><\/h4>\n

RPA und maschinelles Lernen optimieren Abl\u00e4ufe durch die Automatisierung komplexer Aufgaben und die Anpassung an ver\u00e4nderte Anforderungen. ML optimiert Prozesse kontinuierlich und erm\u00f6glicht eine nahtlose Skalierung ohne zus\u00e4tzliche Ressourcen. Unternehmen, die diese Kombination nutzen, berichten von deutlichen Effizienzsteigerungen und flexiblem Wachstum.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

5.4 Kosteneinsparungen durch intelligente Automatisierung<\/b><\/h4>\n

Intelligente Automatisierung durch RPA und maschinelles Lernen reduziert Arbeitskosten und eliminiert Nacharbeit durch pr\u00e4zise Aufgabenabwicklung. Unternehmen erzielen erhebliche Einsparungen, da die Betriebskosten deutlich sinken. Diese Kosteneffizienz f\u00fchrt zu langfristigen finanziellen Vorteilen und unterst\u00fctzt nachhaltiges Wachstum.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

5.5 Verbessertes Kunden- und Mitarbeitererlebnis<\/b><\/h4>\n

RPA in Kombination mit maschinellem Lernen liefert schnellere, ma\u00dfgeschneiderte Services, steigert die Kundenzufriedenheit und entlastet Mitarbeiter f\u00fcr h\u00f6herwertige Aufgaben. Maschinelles Lernen, wie personalisierte Chatbots, l\u00f6st Probleme schnell und steigert das Engagement. Kunden und Teams profitieren von reibungsloseren und innovativeren Interaktionen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

<\/span>6. <\/span>Herausforderungen<\/span> A<\/span>N<\/span>D<\/span> Lim<\/span>Es<\/span>ati<\/span>ons<\/span> von<\/span> RPA <\/span>ein<\/span>D<\/span> Mac<\/span>hine<\/span> Lernen<\/span> Integration<\/span><\/span><\/h3>\n

\"\"<\/p>\n

6.1 Probleme mit der Datenqualit\u00e4t und Komplexit\u00e4t des Modelltrainings<\/b><\/h4>\n

Maschinelles Lernen basiert auf hochwertigen Daten, und schlechte Eingaben k\u00f6nnen die RPA-Leistung beeintr\u00e4chtigen. Das Training von ML-Modellen ist komplex und erfordert Zeit und Fachwissen, um Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten. Unzureichende Datenaufbereitung bleibt eine entscheidende H\u00fcrde f\u00fcr eine erfolgreiche Integration.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

6.2 Widerstand gegen Ver\u00e4nderungen in Altsystemen<\/b><\/h4>\n

Legacy-Systeme kollidieren h\u00e4ufig mit RPA und ML, was die Integration erschwert und den Fortschritt verlangsamt. Die Modernisierung veralteter Infrastrukturen kann kostspielig sein und den Betrieb st\u00f6ren. Kompatibilit\u00e4tsprobleme verz\u00f6gern Automatisierungsinitiativen in traditionellen Umgebungen h\u00e4ufig.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

6.3 Ethische Bedenken: Arbeitsplatzverlust und Datenschutz<\/b><\/h4>\n

RPA mit maschinellem Lernen weckt Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzverlusten und Datensicherheit, da die Automatisierung Rollen ersetzt und sensible Informationen verarbeitet. Ethische Debatten \u00fcber Auswirkungen auf die Belegschaft und Datenschutzrisiken versch\u00e4rfen sich mit zunehmender Akzeptanz. Die Ber\u00fccksichtigung dieser Bedenken ist f\u00fcr eine verantwortungsvolle Implementierung unerl\u00e4sslich.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

6.4 Hohe anf\u00e4ngliche Implementierungskosten und ROI-\u00dcberlegungen<\/b><\/h4>\n

Die Implementierung von RPA mit ML erfordert erhebliche Vorabinvestitionen in Technologie und Schulung. Unternehmen m\u00fcssen mit verz\u00f6gerten Ertr\u00e4gen rechnen, was insbesondere kleinere Unternehmen vor Herausforderungen stellt. Sorgf\u00e4ltige Planung ist unerl\u00e4sslich, um Kosten und langfristigen Nutzen in Einklang zu bringen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

6.5 Sicherstellung langfristiger Skalierbarkeit und Sicherheit<\/b><\/h4>\n

Die Skalierung von RPA und maschinellem Lernen erfordert eine robuste Infrastruktur und starke Cybersicherheitsma\u00dfnahmen. Schwache Systeme k\u00f6nnen das Wachstum einschr\u00e4nken oder mit zunehmender Automatisierung Risiken bergen. Die Priorisierung von Sicherheit und Skalierbarkeit sichert nachhaltigen Erfolg.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

<\/span>7. <\/span>Schritt-f\u00fcr-Schritt<\/span>t<\/span>P<\/span> G<\/span>Sie<\/span>ide<\/span>: <\/span>H<\/span>ee<\/span> Zu <\/span>Implementieren<\/span> RPA <\/span>mit<\/span> Maschine<\/span> Lernen<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

\"\"<\/p>\n

7.1 Bewertung Ihrer Gesch\u00e4ftsprozesse auf Automatisierungsm\u00f6glichkeiten<\/b><\/h4>\n

Identifizieren Sie zun\u00e4chst wiederkehrende, datenintensive Aufgaben wie Rechnungsstellung oder Kundensupport, die sich f\u00fcr die Automatisierung eignen. Bewerten Sie, wo ML pr\u00e4diktive Erkenntnisse liefern kann, um die Wirkung zu maximieren. Die Abbildung von Workflows hilft dabei, wertvolle M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Integration von RPA und ML zu identifizieren.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

7.2 Auswahl der richtigen RPA- und Machine-Learning-Tools<\/b><\/h4>\n

W\u00e4hlen Sie RPA- und ML-Plattformen, die Ihren Gesch\u00e4ftsanforderungen entsprechen und sich nahtlos integrieren lassen. Priorisieren Sie Skalierbarkeit und Kompatibilit\u00e4t, um zuk\u00fcnftige Erweiterungen zu unterst\u00fctzen. Pilottests stellen sicher, dass die Tools die Leistungserwartungen erf\u00fcllen, bevor sie vollst\u00e4ndig eingef\u00fchrt werden.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

7.3 Aufbau eines KI-gesteuerten Automatisierungs-Workflows<\/b><\/h4>\n

Entwerfen Sie Workflows, bei denen RPA Routineaufgaben \u00fcbernimmt und ML umsetzbare Erkenntnisse liefert, beispielsweise die Vorhersage von Kundenbed\u00fcrfnissen. Beginnen Sie klein, um Prozesse zu verfeinern, bevor Sie skalieren. Die Ausrichtung der Automatisierung an strategischen Zielen f\u00fchrt zu messbaren Ergebnissen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

7.4 Trainieren und Testen von Machine-Learning-Modellen f\u00fcr RPA<\/b><\/h4>\n

Trainieren Sie ML-Modelle mit sauberen Daten, um die RPA-Genauigkeit zu verbessern, beispielsweise durch die Erkennung von Fehlern in Echtzeit. Iterative Tests gew\u00e4hrleisten die zuverl\u00e4ssige Leistung der Modelle in allen Szenarien. Kontinuierliche Validierung sichert die Systemeffektivit\u00e4t und schafft Vertrauen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

7.5 \u00dcberwachung, Optimierung und Skalierung von Automatisierungsbem\u00fchungen<\/b><\/h4>\n

Verfolgen Sie Kennzahlen wie Effizienz und Fehlerraten, um den Automatisierungserfolg zu bewerten und Systeme bei Bedarf zu optimieren. Skalieren Sie bew\u00e4hrte Workflows betriebs\u00fcbergreifend und mit strenger \u00dcberwachung. Kontinuierliches Monitoring sichert Gewinne und f\u00f6rdert langfristiges Wachstum.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

<\/span>8. Die <\/span>F<\/span>Zukunft<\/span> von<\/span> RPA <\/span>Und<\/span> Mac<\/span>hine<\/span> M<\/span>Verdienst<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die Konvergenz von RPA und maschinellem Lernen zum Eckpfeiler der digitalen Transformation. Die Integration von maschinellem Lernen in RPA-Systeme erm\u00f6glicht intelligentere, schnellere und pr\u00e4zisere Entscheidungen und ebnet den Weg f\u00fcr intelligente Automatisierung.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

8.1 Neue Trends: Hyperautomatisierung und KI-gest\u00fctzte Bots<\/b><\/h4>\n

Einer der wichtigsten Trends f\u00fcr die Zukunft der robotergest\u00fctzten Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen ist die Hyperautomatisierung. Diese Strategie geht \u00fcber die grundlegende Automatisierung hinaus und integriert RPA mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI), Process Mining und Advanced Analytics. KI-gest\u00fctzte Bots, die durch maschinelles Lernen und RPA verbessert werden, k\u00f6nnen nun Kontexte verstehen, aus Mustern lernen und Vorhersagen treffen und so die Grenzen der Automatisierung erweitern.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

8.2 Die Rolle der generativen KI in der Automatisierung<\/b><\/h4>\n

Generative KI wird unseren Automatisierungsansatz revolutionieren. Durch die Generierung von Inhalten, Code und sogar pr\u00e4diktiven Modellen erg\u00e4nzt sie RPA mit maschinellem Lernen und verbessert die F\u00e4higkeit von Bots, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, Workflows dynamisch zu erstellen und Kundeninteraktionen zu personalisieren. Diese Synergie treibt Innovationen in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Kundenservice voran.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

8.3 Wie sich Unternehmen auf die n\u00e4chste Welle intelligenter Automatisierung vorbereiten k\u00f6nnen<\/b><\/h4>\n

Um sich auf die n\u00e4chste Welle intelligenter Automatisierung vorzubereiten, sollten Unternehmen in digitale Kompetenzprogramme investieren, um ihre Mitarbeiter im Umgang mit RPA- und Machine-Learning-Technologien weiterzubilden. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen robuste Data-Governance-Frameworks etablieren, um qualitativ hochwertige Inputs f\u00fcr Machine-Learning-Modelle sicherzustellen, die die RPA-Leistung verbessern. Gleichzeitig sollten sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung f\u00f6rdern, in der RPA-L\u00f6sungen mit Machine Learning auf Basis von Leistungsdaten weiterentwickelt werden.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

8.4 Prognosen f\u00fcr die n\u00e4chsten 5\u201310 Jahre im Bereich RPA und maschinelles Lernen<\/b><\/h4>\n

Gartner prognostiziert, dass RPA-Implementierungen im n\u00e4chsten Jahrzehnt maschinelles Lernen integrieren werden. Dadurch werden regelbasierte Bots zu kognitiven Assistenten, die komplexe Entscheidungen treffen k\u00f6nnen. Die Demokratisierung dieser Technologien wird durch Low-Code\/No-Code-Plattformen beschleunigt und sie f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender ohne technisches Fachwissen zug\u00e4nglich machen.<\/span><\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus werden wir eine st\u00e4rkere Integration zwischen RPA und maschinellem Lernen sowie neuen Technologien wie Blockchain, IoT und Augmented Reality erleben. Dadurch entstehen autonome Systeme, die nur minimale menschliche Eingriffe erfordern, w\u00e4hrend ethische KI und erkl\u00e4rbares maschinelles Lernen zu Standardanforderungen bei Unternehmensimplementierungen werden.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

<\/span>9. <\/span>C<\/span>als<\/span>t<\/span> Studie<\/span>S<\/span>: <\/span>H<\/span>ee<\/span> Com<\/span>pani<\/span>es<\/span> Sind<\/span> Gelingen<\/span>ing<\/span> mit<\/span> RPA <\/span>Und<\/span> Maschine<\/span> Lernen<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

9.1 Fallstudien<\/b><\/h4>\n

Orange, ein f\u00fchrender europ\u00e4ischer Telekommunikationsanbieter, implementierte erfolgreich RPA und maschinelles Lernen, um sowohl das Backoffice als auch die kundenorientierten Abl\u00e4ufe zu optimieren. Angesichts der Herausforderung, Millionen von Kundenkonten zu verwalten, k\u00e4mpfte das Unternehmen mit Abrechnungsfehlern und ineffizienter Netzwerkwartungsplanung \u2013 Probleme, die zu Kundenunzufriedenheit und erh\u00f6hten Betriebskosten f\u00fchrten.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Um diese Schwachstellen zu beheben, setzte Orange RPA-Bots ein, um die Rechnungspr\u00fcfung und Dateneingabe zu automatisieren und so den manuellen Arbeitsaufwand in Abrechnungsprozessen deutlich zu reduzieren. Gleichzeitig wurden Machine-Learning-Modelle anhand historischer Daten trainiert, um Abrechnungsabweichungen vorherzusagen und die Netzwerkwartungspl\u00e4ne anhand von Nutzungstrends zu optimieren. Insgesamt wurden \u00fcber 400 Bots in verschiedenen Abteilungen eingef\u00fchrt.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Ergebnisse waren beeindruckend. Innerhalb von zwei Jahren sparte Orange 34 Millionen Euro an Betriebskosten. Der Zeitaufwand f\u00fcr die Behebung von Abrechnungsfehlern sank um 401 TP3T, was direkt zu einer h\u00f6heren Kundenzufriedenheit beitrug. Durch vorausschauende Wartung konnten die Netzwerkausfallzeiten zus\u00e4tzlich um 151 TP3T reduziert werden. Entscheidend war auch, dass Orange in seine Belegschaft investierte und 250 Mitarbeiter im effektiven Umgang mit Automatisierungstools schulte, um so langfristige Skalierbarkeit und Integration sicherzustellen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/span><\/i><\/b><\/p>\n

9.2 Erkenntnisse aus diesen Fallstudien<\/b><\/h4>\n

Erfolgreiche Implementierungen von RPA und maschinellem Lernen, wie im Fall von Orange, bieten Unternehmen, die \u00e4hnliche Ziele verfolgen, wichtige Erkenntnisse. Vor allem ist die Festlegung klarer und messbarer Ziele unerl\u00e4sslich, um sicherzustellen, dass die Automatisierungsbem\u00fchungen mit den \u00fcbergeordneten Gesch\u00e4ftspriorit\u00e4ten \u00fcbereinstimmen. Ohne klar definierte Ziele k\u00f6nnen selbst die fortschrittlichsten Technologien keine sinnvollen Ergebnisse liefern.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ebenso wichtig ist die strategische Kombination der Effizienz von RPA bei der Bew\u00e4ltigung repetitiver Aufgaben mit den analytischen F\u00e4higkeiten des maschinellen Lernens. Diese Kombination schafft intelligente Systeme, die nicht nur Prozesse ausf\u00fchren, sondern auch lernen und sich an ver\u00e4nderte Bedingungen anpassen und so mehr Wert und Flexibilit\u00e4t bieten.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Skalierbarkeit sollte ebenfalls von Anfang an ein zentrales Kriterium sein. Automatisierungsl\u00f6sungen m\u00fcssen mit Blick auf zuk\u00fcnftiges Wachstum konzipiert werden, damit Unternehmen ihre Kapazit\u00e4ten erweitern k\u00f6nnen, ohne bestehende Systeme \u00fcberholen zu m\u00fcssen. Gleichzeitig h\u00e4ngt eine erfolgreiche Transformation von der guten Vorbereitung der Belegschaft ab. Die Unterst\u00fctzung der Mitarbeiter durch Schulungen und Change Management erm\u00f6glicht eine reibungslosere Einf\u00fchrung und f\u00f6rdert die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Automatisierungstools.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Kontinuierliche Verbesserung ist ein weiteres wichtiges Element. Regelm\u00e4\u00dfige Leistungs\u00fcberwachung und iterative Verfeinerung tragen dazu bei, die Effektivit\u00e4t des Systems zu steigern und neue Bereiche zu erschlie\u00dfen, in denen Automatisierung Mehrwert schaffen kann. Letztlich sollte jede Automatisierungsinitiative vom Ziel getrieben sein, messbare Vorteile zu schaffen \u2013 sei es in Bezug auf Kosteneinsparungen, Effizienz, Kundenzufriedenheit oder Mitarbeiterf\u00f6rderung. So muss sichergestellt werden, dass die Wertsch\u00f6pfung im Mittelpunkt der Strategie steht.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

<\/span>10. <\/span>Abschluss<\/span> und <\/span>N\u00e4chste<\/span> Schritte<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

10.1 Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse<\/b><\/h4>\n

In diesem umfassenden Leitfaden haben wir untersucht, wie RPA und maschinelles Lernen zusammenarbeiten, um leistungsstarke intelligente Automatisierungsl\u00f6sungen zu erm\u00f6glichen. RPA eignet sich besonders f\u00fcr regelbasierte, repetitive Aufgaben, w\u00e4hrend maschinelles Lernen adaptive Intelligenz und Entscheidungsfindung in den Automatisierungsprozess einbringt. Kombiniert erm\u00f6glichen diese Technologien Systeme, die sowohl strukturierte Arbeitsabl\u00e4ufe als auch komplexe, entscheidungsbasierte Vorg\u00e4nge verwalten k\u00f6nnen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Integration von maschinellem Lernen in RPA bietet zahlreiche Vorteile, darunter h\u00f6here Genauigkeit, verbesserte Entscheidungsfindung, gesteigerte Betriebseffizienz, erhebliche Kosteneinsparungen und ein besseres Kundenerlebnis f\u00fcr Kunden und Mitarbeiter. Um diese Ergebnisse zu erzielen, ist jedoch ein strategischer Ansatz erforderlich, der eine gr\u00fcndliche Prozessbewertung, die Auswahl der richtigen Tools, die sorgf\u00e4ltige Gestaltung von Workflows, das richtige Training von Modellen und eine kontinuierliche Leistungs\u00fcberwachung umfasst.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Lieferkette und Personalwesen erleben bereits die transformativen Auswirkungen intelligenter Automatisierung. Obwohl Herausforderungen wie Datenqualit\u00e4t und Implementierungskosten bestehen bleiben, sorgt die hohe Kapitalrendite weiterhin f\u00fcr eine breite Akzeptanz. Die Entwicklung intelligenter Automatisierung wird k\u00fcnftig von neuen Trends wie Hyperautomatisierung, generativer KI und der zunehmenden Zug\u00e4nglichkeit dieser fortschrittlichen Technologien gepr\u00e4gt sein.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

10.2 Ist RPA mit maschinellem Lernen das Richtige f\u00fcr Ihr Unternehmen?<\/b><\/h4>\n

\"\"<\/span><\/p>\n

RPA mit maschinellem Lernen bietet erhebliche Vorteile. Um jedoch festzustellen, ob es f\u00fcr Ihr Unternehmen die richtige L\u00f6sung ist, m\u00fcssen mehrere Schl\u00fcsselfaktoren sorgf\u00e4ltig gepr\u00fcft werden. Es eignet sich besonders, wenn Ihr Unternehmen auf klar definierten, sich wiederholenden Prozessen basiert, die viel Zeit in Anspruch nehmen. Dar\u00fcber hinaus ist der Zugriff auf strukturierte Daten, die zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen verwendet werden k\u00f6nnen, f\u00fcr den Erfolg unerl\u00e4sslich.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Unternehmen, die Ressourcen f\u00fcr die Implementierung und laufende Wartung bereitstellen k\u00f6nnen, profitieren am besten von RPA mit maschinellem Lernen. Wenn Sie Ihre Betriebsabl\u00e4ufe skalieren m\u00f6chten, ohne den Personalbestand entsprechend zu erh\u00f6hen, oder wenn hohe Fehlerquoten in manuellen Prozessen die Kundenzufriedenheit oder die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften beeintr\u00e4chtigen, kann dieser intelligente Automatisierungsansatz eine strategische L\u00f6sung darstellen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Die erfolgreichsten Anwender von RPA und ML beginnen mit einer umfassenden Bewertung ihrer Automatisierungsbereitschaft. Sie identifizieren wichtige Anwendungsf\u00e4lle und entwickeln einen schrittweisen Implementierungsplan, der eng mit den \u00fcbergeordneten Gesch\u00e4ftszielen harmoniert und so langfristigen Mehrwert und eine nachhaltige Transformation gew\u00e4hrleistet.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

10.3 Expertenempfehlungen von SmartDev<\/b><\/h4>\n

Sind Sie bereit, das volle Potenzial von RPA und maschinellem Lernen f\u00fcr Ihr Unternehmen zu nutzen? Bei SmartDev liefert unser Team aus Experten f\u00fcr intelligente Automatisierung \u2013 unterst\u00fctzt durch modernste Technologien und fundierte Branchenkenntnisse \u2013 ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sungen, die die Geschwindigkeit von RPA nahtlos mit den adaptiven F\u00e4higkeiten von maschinellem Lernen verbinden. Von der Steigerung der Betriebseffizienz bis zur intelligenten Skalierung unterst\u00fctzen wir Sie bei Ihrer Transformation.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Entdecken Sie wie SmartDev<\/a> kann Ihren Weg zur digitalen Transformation durch unsere folgenden Speziall\u00f6sungen voranbringen:<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n\t<\/div>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\tEntdecken Sie unsere RPA-L\u00f6sungen<\/span><\/a>Entdecken Sie unsere M\u00f6glichkeiten zum maschinellen Lernen<\/span><\/a>\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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