Intelligente Automatisierung (IA) ist eine Kombination aus Technologien wie RPA (Automatisierung von Routineaufgaben), künstlicher Intelligenz (KI/ML) und intelligenter Dokumentenverarbeitung (IDP), deren Ziel es ist, die Effizienz zu steigern, Fehler zu reduzieren und Geschäftsprozesse zu beschleunigen.
Dieses Training vermittelt ein grundlegendes Verständnis intelligenter Automatisierung und ihrer Komponenten. Die Teilnehmer lernen, automatisierungsfähige Prozesse zu erkennen, lernen grundlegende IA-Technologien (RPA, KI, IDP, NLP, Process Mining) kennen und erhalten praktische Einblicke in die Arbeit mit IA-Tools wie UiPath. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Bewertung des Nutzens von IA in verschiedenen Geschäftsfunktionen sowie auf den Kriterien, die bestimmen, ob ein Prozess für die Automatisierung geeignet ist. Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, anhand von Mini-Cases und Live-Demonstrationen zu sehen, wie IA in der Praxis funktioniert – ganz ohne Programmierkenntnisse. Das Training verbindet Theorie und Praxis und ist ein hervorragender Einstieg in die Welt der Automatisierung und digitalen Prozesstransformation.
Das Training richtet sich an alle, die sich ein grundlegendes Verständnis von IA-Technologien aneignen möchten – vom operativen Mitarbeiter bis zum Management, unabhängig von der Branche, in der sie arbeiten, und unabhängig von technischen Vorkenntnissen.
01 Einführung in intelligente Automatisierung und Prozessverständnis
Was ist IA: Eine Kombination aus RPA + KI + IDP
Hauptvorteile: Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Fehlerreduzierung, 24/7-Verfügbarkeit
Wo IA einen Mehrwert bringt: Finanzen, Logistik, Personalwesen, Kundensupport
Was sind Geschäftsprozesse?
Unterschied zwischen Funktionen und Prozessen
Grundlegende Merkmale des Prozesses
Die Bedeutung von Mapping und Analyse
02 So identifizieren Sie Prozesse für die Automatisierung (IA-Perspektive)
Kriterien: Wiederholung, Struktur, Umfang, Stabilität
Prozesspriorisierungsmatrix (Komplexität vs. Nutzen)
Richtlinien für „Quick Wins“ und strategische IA-Initiativen
Mini-Case: IA-Potenzial anhand von Beispielen identifizieren
03 Ein Überblick über die wichtigsten Komponenten der IA
RPA – Automatisierung routinemäßiger, regelbasierter Aufgaben
KI / ML – Lernen aus Daten, Entscheidungsfindung und Vorhersage
IDP - Erkennung und Verarbeitung von Daten aus Dokumenten
NLP – Sprachverständnis und -verarbeitung (Text, E-Mail)
Process & Task Mining – Analyse von Aktivitäten und Daten
04 Praktische Demonstration von IA-Tools und Diskussion
Arbeiten in einem Tool anzeigen (z. B. UiPath StudioX, Document Understanding)
Aufgabenautomatisierung (PDF-Lesen, E-Mail-Eingabe, Dateneingabe)
Konzentrieren Sie sich auf die Arbeitslogik – kein Codieren
Fragen und Antworten und Diskussion zu IA-Erweiterungsmöglichkeiten
(c) 2025 Vereinfachen. Alle Rechte vorbehalten | Datenschutzrichtlinie | Bedingungen Nutzungsbedingungen