{"id":17996,"date":"2024-03-28T15:15:24","date_gmt":"2024-03-28T15:15:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.calabrio.com\/definitive-guide\/rpa-vs-ki-nlp-was-ist-der-unterschied\/"},"modified":"2025-02-11T05:40:40","modified_gmt":"2025-02-11T05:40:40","slug":"rpa-vs-ki-nlp-was-ist-der-unterschied","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/wfo\/customer-interaction-analytics\/rpa-vs-ki-nlp-was-ist-der-unterschied\/","title":{"rendered":"RPA vs. KI &amp; NLP: Was ist der Unterschied?"},"content":{"rendered":"\n<section\n\tid=\"\"\n\tclass=\"section-blog-case-study pb-l\/l md:pb-l\/xxl\"\n\tdata-theme-block-id=\"block_5956948d88d9915cad294959982818dc\"\n\tdata-aos=\"fade-up\"\n>\n\t<div class=\"relative\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"absolute top-0 left-c\/xl pt-0 lg:pt-4 md:mt-c\/m lg:mt-0\">\n\t\t\t\t<div class=\"py-c\/xs md:py-c\/l xl:py-c\/xs\">\n\t\t\t\t\t<ul class=\"flex gap-2 line-clamp-1 body-small\"><\/ul>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex lg:flex-row justify-between md:pt-l\/xl  flex-col\">\n\t\t\t<div class=\"container mt-c\/l md:-mt-c\/m lg:w-[calc(100%\/240*139)] lg:pb-0 flex flex-col gap-c\/xl md:gap-c\/l lg:px-c\/xxl xl:pr-[170px]  pt-c\/xxl lg:py-c\/xxl\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex flex-row gap-c\/m pt-c\/s md:pt-c\/l flex-wrap\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"w-fit body-small text-text-secondary-aa font-medium px-c\/m py-c\/xs bg-background-secondary rounded-xs cursor-pointer\">Analytics <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"\">\n\t\t\t\t\t<h1 class=\"heading-medium pb-c\/m\">RPA vs. KI &amp; NLP: Was ist der Unterschied?<\/h1>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<div class=\"relative lg:w-[calc(100%\/200*101)] xl:w-[calc(100%\/240*101)]\" data-aos=\"fade-up\" data-aos-delay=\"250\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/section>\n\n\t\t<style>\n\t[data-theme-block-id=\"block_5956948d88d9915cad294959982818dc\"] {\n\t\t@media only screen and (max-width: 743px) {\n\t\t\t\t\t\t\t\t}\n\t\t@media only screen and (min-width: 744px) {\n\t\t\t\t\t\t\t\t}\n\t}\n\t<\/style>\n\n<div class=\"container group page-layout flex flex-col flex-wrap lg:flex-row gap-l\/xxl lg:gap-gutter py-l\/xxl lg:py-l\/xs blg_inner_container\" data-module=\"page-layout\">\n\t\t\t\t\t\n\t<div\n\t\tclass=\"w-full aos-init aos-animate gap-c\/l flex flex-col\"\n\t\tdata-module=\"sticky-nav\"\n\t\tdata-aos=\"fade-up\"\n\t>\n\n\n\t<div class=\"flex justify-between items-center\">\n\t\t<p class=\"body-medium text-text-tertiary-aa\">Share<\/p>\n\n\t\t<div class=\"flex\">\n\t\t\t<a\n\t\t\t\thref=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https%3A%2F%2Fwww.calabrio.com%2Fde%2Fwfo%2Fcustomer-interaction-analytics%2Frpa-vs-ki-nlp-was-ist-der-unterschied%2F\"\n\t\t\t\ttarget=\"_blank\"\n\t\t\t\trel=\"noopener noreferrer\"\n\t\t\t\tclass=\"w-10 h-10 flex justify-center items-center p-c\/s border-thin border-stroke-tertiary hover:opacity-85\"\n\t\t\t\taria-label=\"\"\n\t\t\t>\n\t\t\t\t<svg width=\"18\" height=\"18\" viewBox=\"0 0 18 18\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<g clip-path=\"url(#clip0_2513_59672)\">\n<path d=\"M16.6676 0H1.32891C0.594141 0 0 0.580078 0 1.29727V16.6992C0 17.4164 0.594141 18 1.32891 18H16.6676C17.4023 18 18 17.4164 18 16.7027V1.29727C18 0.580078 17.4023 0 16.6676 0ZM5.34023 15.3387H2.66836V6.74648H5.34023V15.3387ZM4.0043 5.57578C3.14648 5.57578 2.45391 4.8832 2.45391 4.02891C2.45391 3.17461 3.14648 2.48203 4.0043 2.48203C4.85859 2.48203 5.55117 3.17461 5.55117 4.02891C5.55117 4.87969 4.85859 5.57578 4.0043 5.57578ZM15.3387 15.3387H12.6703V11.1621C12.6703 10.1672 12.6527 8.88398 11.2816 8.88398C9.89297 8.88398 9.68203 9.97031 9.68203 11.0918V15.3387H7.01719V6.74648H9.57656V7.9207H9.61172C9.9668 7.2457 10.8387 6.53203 12.1359 6.53203C14.8395 6.53203 15.3387 8.31094 15.3387 10.6242V15.3387Z\" fill=\"#2356E7\"\/>\n<\/g>\n<defs>\n<clipPath id=\"clip0_2513_59672\">\n<rect width=\"18\" height=\"18\" fill=\"white\"\/>\n<\/clipPath>\n<\/defs>\n<\/svg>\n\t\t\t<\/a>\n\n\t\t\t<a\n\t\t\t\thref=\"https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https%3A%2F%2Fwww.calabrio.com%2Fde%2Fwfo%2Fcustomer-interaction-analytics%2Frpa-vs-ki-nlp-was-ist-der-unterschied%2F&#038;text=RPA vs. KI &amp; 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RPA eignet sich hervorragend f\u00fcr die Automatisierung von regelbasierten Aufgaben, w\u00e4hrend KI die F\u00e4higkeit zum Lernen und zur Entscheidungsfindung mit sich bringt. Lassen Sie uns in die wichtigsten Unterschiede zwischen RPA und KI eintauchen. Was ist der Unterschied zwischen KI und RPA? RPA und KI dienen zwar beide der Automatisierung von Aufgaben, aber die zugrunde liegenden Mechanismen sind grundlegend verschieden. RPA wird am besten als regelbasiertes Arbeitspferd verstanden. Es zeichnet sich durch die Ausf\u00fchrung sich wiederholender, strukturierter Aufgaben mit klaren Anweisungen aus. Stellen Sie sich einen flei\u00dfigen Arbeiter vor, der akribisch eine Checkliste abarbeitet. RPA eignet sich hervorragend f\u00fcr Aufgaben wie die Dateneingabe, das \u00dcbertragen von Dateien und das Ausf\u00fcllen von Formularen in bestehenden Systemen. Ihm fehlt jedoch die F\u00e4higkeit, selbstst\u00e4ndig zu lernen oder adaptive Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) hingegen ist darauf ausgelegt, zu lernen und zu denken wie ein Mensch. Im Gegensatz zu RPA, Techniken wie maschinelles Lernen, um Muster in Daten zu finden, ist KI in der Lage, ihre Leistung und Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verbessern.<\/p>\n<p>Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) erm\u00f6glicht es der KI, die menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu interagieren, so dass fortschrittliche Chatbots, Voicebots und virtuelle Assistenten erstellt werden k\u00f6nnen. Letztendlich ist KI in der Lage, komplexere Aufgaben zu bew\u00e4ltigen als RPA, einschlie\u00dflich solcher, die ein gewisses Ma\u00df an Urteilsverm\u00f6gen und Interpretation erfordern.<\/p>\n<p>Um ein besseres Gef\u00fchl daf\u00fcr zu bekommen, wie diese verschiedenen Technologien in der Praxis aussehen, lassen Sie uns ein wenig tiefer in die Unterschiede zwischen RPA und der heutigen KI eindringen. RPA, der &#8222;Rule Follower&#8220;, verwendet strukturierte Eingaben und definierte Logik RPA ist ein allgemeiner Begriff, der jede Art von Prozessautomatisierung beschreibt, bei der eine Software die sich wiederholenden Aktionen eines menschlichen Benutzers nachahmt. Am h\u00e4ufigsten wird es verwendet, um die Klicks eines menschlichen Benutzers zu imitieren, um Aktionen wie die Dateneingabe auf einer Benutzeroberfl\u00e4che, das Ausf\u00fcllen von Formularen, das Ausl\u00f6sen von Aktionen auf einem Bildschirm, das Hochladen von Dateien in ein Enterprise Resource Planning (ERP)-System und mehr durchzuf\u00fchren. RPA ist vorprogrammiert, d.h. diese Systeme haben keine inh\u00e4rente F\u00e4higkeit, aus ihren Handlungen oder ihrer Umgebung zu lernen.<\/p>\n<p>Ein Beispiel f\u00fcr einen guten Kandidaten f\u00fcr RPA ist die Spesenbearbeitung. Obwohl sie meist von einer Abteilung bearbeitet wird, durchl\u00e4uft jede Spesenabrechnung mehrere Schritte. Ein typischer Spesenabrechnungsprozess sieht folgenderma\u00dfen aus: Abrufen eines Anhangs aus einer E-Mail oder von Informationen aus einer App, Kategorisierung der Ausgaben, Weiterleitung der Rechnung an die richtige Person zur Genehmigung und schlie\u00dflich Hochladen der Informationen in ein Finanzsystem zur Auszahlung. Alle diese Schritte k\u00f6nnen von RPA-gesteuerter Software mit gro\u00dfem Erfolg durchgef\u00fchrt werden.K\u00fcnstliche Intelligenz bezeichnet in der Regel Software, die in der Lage ist, aus den von ihr verarbeiteten Daten zu lernen. Maschinelles Lernen (kurz ML) ist eine Schl\u00fcsselkomponente moderner KI-Systeme, die KI-Entit\u00e4ten die F\u00e4higkeit verleiht, Muster aus Daten zu extrahieren und zu lernen.<\/p>\n<p>Je nach Art der Daten kann ein maschineller Lernalgorithmus aus Erfahrung lernen, insbesondere in kontrollierten Umgebungen, in denen die Regeln genau definiert sind. Viele der fortschrittlichsten ML-Anwendungen von heute haben sich an diesen Modellen orientiert, wie z.B. <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/alphazero-shedding-new-light-on-chess-shogi-and-go\/\">AlphaZero<\/a> von Google DeepMind, das sich schnell bei Tischspielen wie Schach, Go und Shogi auszeichnete. Andere Anwendungen zeichnen sich dadurch aus, dass sie von explizit definierten Etiketten lernen, die in der Regel von einem Menschen gesetzt werden, wie z.B. die Erkennung von Betrug, oder dass sie einfach Muster erkennen und abgrenzen, z.B. \u00c4hnlichkeiten in Daten finden.Was ist nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung? Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit der Durchf\u00fchrung sprachbezogener Aufgaben wie \u00dcbersetzung, Verstehen, Zusammenfassung oder Verstehen von Textst\u00fccken besch\u00e4ftigt. Die am h\u00e4ufigsten eingesetzten Sprachmodelle erf\u00fcllen Verstehensaufgaben und werden vor allem in Chatbots sowie f\u00fcr maschinelle \u00dcbersetzungen und <a href=\"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/wfo\/customer-interaction-analytics\/call-center-sentiment-analysis\/\">Stimmungsanalysen<\/a> verwendet.<\/p>\n<p>NLP kann S\u00e4tze und Phrasen analysieren, um die zugrunde liegende Absicht des Benutzers zu ermitteln. Zum Beispiel signalisiert der Satz &#8222;Ich m\u00f6chte einen Flug buchen&#8220; eine Absicht in Bezug auf Reisevorbereitungen.<\/p>\n<p>Ein NLP-Modell wird explizit von Menschen trainiert, die entscheiden, welche Intentionen von dem Modell gelernt werden sollen. Dies wird als \u00fcberwachtes Lernen bezeichnet. Intents werden trainiert, indem man dem Modell Beispiel\u00e4u\u00dferungen zeigt, die Beispiels\u00e4tze f\u00fcr einen Intent sind. Ein paar Beispiele f\u00fcr \u00c4u\u00dferungen sind &#8222;Ich muss meine Rechnung bezahlen&#8220;, &#8222;Rechnung bezahlen&#8220; und &#8222;Wie bezahle ich meine Rechnung&#8220;. Alle oben genannten \u00c4u\u00dferungen w\u00fcrden auf die Absicht &#8222;Rechnung bezahlen&#8220; trainiert werden.<\/p>\n<p>Das Modell fasst diese Beispiele dann in einer maschinellen Darstellung zusammen, die diesen S\u00e4tzen eine Bedeutung verleiht. Diese Darstellung wird als &#8222;Vektorraum&#8220; bezeichnet.<\/p>\n<p>Wenn eine neue Phrase mit \u00e4hnlicher Bedeutung auftaucht, z.B. &#8222;Wie hoch ist meine Rechnung, ich m\u00f6chte sie bezahlen&#8220;, findet das Modell die n\u00e4chstliegende \u00dcbereinstimmung im Vektorraum und weist dann eine Wahrscheinlichkeit daf\u00fcr zu, wie gut die eingegebene Phrase mit der Absicht \u00fcbereinstimmt. Die erw\u00e4hnte Phrase k\u00f6nnte mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,92 mit der Absicht &#8222;Rechnung bezahlen&#8220; \u00fcbereinstimmen, d.h. es handelt sich um eine 92%ige \u00dcbereinstimmung.<\/p>\n<p>Wenn der Wert \u00fcber einem festgelegten Schwellenwert liegt, l\u00f6st der Chatbot die mit der gew\u00e4hlten Absicht verbundene Aktion oder Antwort aus. Wenn mehrere \u00dcbereinstimmungen gefunden werden, wird diejenige mit der h\u00f6chsten Wahrscheinlichkeit ausgew\u00e4hlt. Wenn die \u00dcbereinstimmung unter dem Schwellenwert liegt, kann der Chatbot die Antwort ablehnen. Alle Antworten und Aktionen f\u00fcr die einzelnen Absichten werden von menschlichen Gespr\u00e4chsdesignern vorgegeben.<\/p>\n<p>NLP, das der neuesten KI und den fortschrittlichsten Chatbots zugrunde liegt, ist letztlich wesentlich leistungsf\u00e4higer als RPA. Der Einsatz dieser beiden auf Automatisierung ausgerichteten Technologien bietet den Unternehmen von heute jedoch erhebliche Vorteile. Die richtige Kombination aus RPA und NLP erm\u00f6glicht es Unternehmen, die Vielfalt und Komplexit\u00e4t der Transaktionsprozesse zu erweitern, die sie ihren Kunden \u00fcber konversationelle Kan\u00e4le anbieten.<\/p>\n<p><strong>M\u00f6chten Sie die Leistungsf\u00e4higkeit von KI und RPA in Ihrem Contact Center nutzen? <a href=\"https:\/\/info.calabrio.com\/book-demo\/\">Buchen Sie eine Demo<\/a> und sehen Sie selbst, wie <a href=\"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/produkte\/arbeitskraefte-management\/\">KI-gest\u00fctzte Tools f\u00fcr das Personalmanagement im Contact Center<\/a> Ihnen helfen k\u00f6nnen, Ihr Potenzial zu maximieren.  <\/strong><\/div>\n<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\n\n\n\t<\/div> ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":234,"featured_media":4603,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"blog-languages":[],"class_list":["post-17996","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analytics"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.5 (Yoast SEO v27.5) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>RPA vs. KI und NLP: Was ist der Unterschied? | Calabrio<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie in diesem Calabrio-Leitfaden, wie RPA im Vergleich zu KI und nat\u00fcrlicher Sprachverarbeitung abschneidet. 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