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Large Language Models (LLMs) eröffnen unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht. Diese Entwicklung wurde insbesondere durch Large Language Models (LLMs) vorangetrieben. Diese Modelle, die auf riesigen Datenmengen trainiert werden, sind in der Lage, menschenähnliche Texte zu generieren, Fragen zu beantworten und komplexe Aufgaben zu lösen. Obwohl LLMs in aller Munde sind, sind die Anwendungsbereiche für viele Unternehmen oft noch unklar.

Komplexe Prozesse mit RPA und LLMS effizient automatisieren
Die Digitale Transformation hat in den letzten Jahren an Fahrt aufgenommen und Unternehmen suchen nach innovativen Wegen, um ihre Prozesse zu optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. In einer Ära, in der die Digitale Transformation zunehmend den Wettbewerbsvorteil von Unternehmen bestimmt, gewinnen Automatisierungslösungen rasant an Bedeutung. Eine vielversprechende Kombination, die dabei helfen kann, ist die Verbindung von Robotic Process Automation (RPA) und Large Language Models (LLMs). Die Integration von RPA mit LLMs markiert einen revolutionären Schritt, der das Potenzial hat, selbst komplexe und nicht-regelbasierte Prozesse zu automatisieren.

UiPath öffnet die Tür zur KI-gestützten Automatisierung
Der Aufstieg der Künstlichen Intelligenz (KI) hat die Unternehmenslandschaft erheblich verändert. Viele Unternehmen erkennen die Vorteile von KI und Automatisierung bei der Förderung von Innovationen und der Steigerung der Mitarbeiterproduktivität. Einige Führungskräfte und Unternehmen stehen jedoch vor Herausforderungen, wenn es um die Integration von KI in ihre Abläufe geht. Um diese Lücke zu schließen, hat UiPath generative KI-Funktionen in seine Plattform für Geschäftsautomatisierung integriert.

Die digitale Transformation der Automobilindustrie
Die Digitalisierung findet sich in nahezu jeder Branche in den zentralen Strategien der Unternehmen wieder. Auch die Automobilbranche steht vor einem fundamentalen Umbruch und muss sich digitalisieren. Im Vergleich zu anderen Branchen steckt die Automobilindustrie hier jedoch noch in den Anfängen fest.
Neuste Beiträge im Blog

Was ist der Unterschied zwischen KI-Agenten und Chatbots?
Chatbots sind darauf spezialisiert, einfache Anfragen über Text- oder Sprachschnittstellen zu beantworten – schnell, skalierbar und rund um die Uhr verfügbar. KI-Agenten hingegen agieren autonom, analysieren komplexe Zusammenhänge und treffen proaktiv Entscheidungen zur Zielerreichung. Während Chatbots reaktiv und regelbasiert arbeiten, verfügen KI-Agenten über Planungskompetenz, Lernfähigkeit und Handlungsspielraum. Der Beitrag beleuchtet die wichtigsten Unterschiede, Anwendungsbeispiele und Zukunftsperspektiven beider Technologien. Unternehmen können so gezielter entscheiden, welche Lösung zu ihren Bedürfnissen passt.

KI-Agenten vs. klassische Automatisierungslösungen: Ein Vergleich
Die digitale Transformation stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen. Klassische Automatisierungslösungen wie RPA glänzen bei standardisierten Aufgaben mit Effizienz und Stabilität, stoßen aber bei komplexen Prozessen an ihre Grenzen. KI-Agenten hingegen lernen, passen sich flexibel an und ermöglichen personalisierte, dynamische Automatisierung. Hybride Systeme vereinen das Beste aus beiden Welten und bieten eine zukunftssichere Lösung für Unternehmen jeder Größe. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer strategischen Kombination beider Ansätze.

Beschwerdemanagement automatisieren mit RPA & KI
Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen ist der Umgang mit der Vielfalt und Komplexität von Beschwerden, die sich in Tonalität und Inhalt erheblich unterscheiden. In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt entdecken Unternehmen zunehmend Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI), um ihren Kundenservice zu verbessern. KI-gestützte Beschwerdemanagementsysteme setzten dabei auf eine Kombination aus Large Language Models (LLMs), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision und Robotic Process Automation (RPA) zur Automatisierung, Analyse und verbesserten Bearbeitung von Kundenbeschwerden.
Unsere Erfolgsgeschichten
Use Case – Scaled Agile Framework (SAFe®)
Wie man mit SAFe® interne Prozesse optimiert und die Effizienz entscheidend steigert.
KI Use Case – LLM-Automatisierung der Angebotserstellung
Erfahren Sie in diesem KI Use Case, wie sich mittels Large Language Model die Angebotserstellung im produzierenden Gewerbe nahezu komplett automatisieren lässt.
Use Case – Robotic Process Automation im E-Commerce
Automatisierung des Preisvergleichs bei einem Online-Händler
Use Case – Robotic Process Automation im IT Service
Automatisierung der Ticketbearbeitung in der Automobilbranche
Unsere Whitepaper
Large Language Models für Entscheider
Erfahren Sie, wie ein Large Language Model funktioniert und wie auch Ihr Unternehmen von LLMs profitieren kann. Jetzt Whitepaper downloaden!
Intelligent Process Automation
Erfahren Sie, wie IPA funktioniert und wie auch Ihr Unternehmen von intelligenter Prozessautomatisierung profitieren kann.
Robotic Process Automation im Unternehmenseinsatz
Erfahren Sie, ob die RPA-Technologie alle Anforderungen erfüllt, die Unternehmen an ihre Software-Architektur stellen.