Die Studierenden sind in der Lage,

• die Grundprinzipien von RPA und KI zu verstehen.
• verschiedene Anwendungsfälle von RPA in Verbindung mit KI zu identifizieren und zu analysieren.
• einfache Praxisbeispiele mit Künstlicher Intelligenz zu unterstützen.
• RPA-Tools zu bewerten und anzuwenden.
• einfache Automatisierungsprozesse unter Verwendung von KI zu erstellen und zu implementieren.
• anhand von aktuellen Softwaretools und -Services (z.B. MS Power-Automate, UiPath, Copilot etc.) praxisbezogene Aufgabenstellungen zu lösen und entsprechende Applikationen zu erstellen.
• ethische und gesellschaftliche Aspekte von RPA bzw. KI und
  die Auswirkung dieser Technologien auf den Arbeitsmarkt zu verstehen bzw. damit zusammenhängende rechtliche Aspekte zu erkennen und zu erläutern.

keine

• Einführung in RPA und KI
• Definition und Historie
• Unterschiede zwischen herkömmlicher Automatisierung und RPA
• Architektur und Funktionsweise von RPA-Tools
• Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning
• Unterschiede zwischen KI, Machine Learning und traditionellen algorithmischen Ansätzen
• Integration von RPA und KI
• Vorteile der Kombination von RPA und KI

• Anwendungsfälle wie Chatbots, Dokumentenverarbeitung, Kundenservice usw.
• RPA-Tools und Plattformen: Übersicht und Anwendung gängiger RPA-Tools (z.B. UiPath, Automation Anywhere, MS Power Automate), praktische Anwendung und Fallstudien

• Gestaltung und Implementierung von RPA-Prozessen

• Best Practices für den Entwurf von RPA-Lösungen
• Risikomanagement und Fehlerbehandlung

• Ethische und gesellschaftliche Aspekte von RPA und KI
• Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt
• Datensicherheit und Datenschutz

Bostrom, N. (2016): Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies, reprint ed. Oxford: Oxford University Press.

Buxmann, P./Schmidt, H. (2018): Künstliche Intelligenz: Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg. o.O.: Springer-Verlag.

Czarnecki, C./Fettke, P. (2021): Robotic Process Automation: Management, Technology, Applications. o.O.: Walter de Gruyter GmbH & Co KG.

Goodfellow, I./Bengio, Y./Courville, A. (2016): Deep Learning. o.O.: The MIT Press.

Kreutzer, R. T./Sirrenberg, M. (2019): Künstliche Intelligenz verstehen: Grundlagen - Use-Cases - unternehmenseigene KI-Journey. o.O.: Springer-Verlag.

Langmann, C./Turi, D. (2020): Robotic Process Automation (RPA) - Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen: Voraussetzungen, Funktionsweise und Implementierung am Beispiel des Controllings und Rechnungswesens. o.O.: Springer-Verlag.

Vortrag, Diskussion, Einzel- und Gruppenarbeiten, Bearbeiten von Fallbeispielen aus der Praxis

Integrierte Modulprüfung

Immanenter Prüfungscharakter: Präsentation, Fallbearbeitung, Einzel- bzw. Gruppenarbeit, mündliche Abschlussprüfung