Robotic Process Automation (RPA), auch als Softwarerobotik bezeichnet, verwendet Automatisierungstechnologien zum virtuellen Nachbilden von Back-Office-Tätigkeiten (z. B. Extrahieren von Daten, Ausfüllen von Formularen, Verschieben von Dateien usw.). RPA kombiniert Interaktionen in APIs und in der Benutzerschnittstelle (UI) zum Integrieren und Ausführen wiederholt auftretender Tasks zwischen Unternehmens- und Produktivitätsanwendungen. Durch den Einsatz von Scripts zum Emulieren realer Arbeitsprozesse ermöglichen RPA-Tools die vollständig autonome Ausführung verschiedener Aktivitäten und Transaktionen zwischen unabhängigen Softwaresystemen.

Diese Form der Automatisierung greift auf regelbasierte Software zurück. Dabei werden Geschäftsprozessaktivitäten mit hoher Frequenz ausgeführt, um Personalressourcen für komplexere Aufgaben mit höherer Priorität freizusetzen. Mit RPA können CIOs und andere Entscheidungsträger die Umsetzung der digitalen Transformation beschleunigen und den ROI ihrer Personalressourcen steigern.

Damit die RPA-Tools im Markt konkurrenzfähig bleiben, muss das Produktangebot über die Taskautomatisierung hinaus in Richtung auf intelligente Automatisierung (IA) erweitert werden. Bei dieser Art von Automatisierung werden die RPA-Funktionen durch die Integration von Disziplinen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision erweitert.  

Die intelligente Prozessautomatisierung geht weit über die regelbasierten Systeme der RPA hinaus. Robotic Process Automation (RPA) ist für das „Tun“ an sich zuständig, während künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) die Bereiche „Denken“ und „Lernen“ mit einbinden. Bei RPA werden Algorithmen so trainiert, dass die Software die erforderlichen Aufgaben schneller und effizienter ausführt.

Robotic  Process Automation wird häufig mit Künstlicher Intelligenz (KI) verwechselt, aber es handelt sich um zwei völlig unterschiedliche Dinge. Die KI verknüpft kognitive Automatisierung, maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (National Language Processing, NLP), logisches Schlussfolgern, Hypothesenbildung und Analyse miteinander.

Der wesentliche Unterschied liegt darin, dass RPA auf Prozessen basiert, KI hingegen auf Daten. RPA-Bots können lediglich die vom Endbenutzer definierten Prozesse nachvollziehen. KI-Bots dagegen erkennen durch maschinelles Lernen Muster in den Daten (besonders in unstrukturierten Daten) und können im Laufe der Zeit dazulernen. Mit anderen Worten, KI zielt darauf ab, die menschliche Intelligenz nachzubilden, während sich RPA allein auf das Replizieren der von Menschen ausgeführten Aufgaben beschränkt. Zwar sind sowohl KI als auch RPA darauf ausgerichtet, das manuelle Eingreifen realer Benutzer zu minimieren, sie setzen diese Automatisierung von Prozessen jedoch mit verschiedenen Methoden um. 

Ungeachtet dieses Unterschieds ergänzen sich RPA und KI gegenseitig. Dank KI kann RPA Aufgaben umfassender automatisieren und komplexere Anwendungsfälle verarbeiten. Zudem ermöglicht RPA ein schnelleres Reagieren auf die durch KI gewonnenen Erkenntnisse, da das Warten auf manuelle Implementierungen entfällt.

Laut Forrester müssen RPA-Softwaretools über folgende Kernfunktionen verfügen:

1. Low-Code-Funktionen zum Erstellen von Automatisierungsscripts
   
   
2. Integration mit Unternehmensanwendungen
   
   
3. Orchestrierung und Verwaltung, einschließlich Konfiguration, Überwachung und Sicherheit

Automatisierungstechnologie wie RPA kann auch über traditionelle Systeme auf Informationen zugreifen und durch Front-End-Integrationen problemlos mit anderen Systemen verknüpft werden. Dadurch kann die Automatisierungsplattform – ähnlich wie die Mitarbeiter eines Unternehmens – Routineaufgaben (z. B. Anmelden bzw. Kopieren und Einfügen von einem System in ein anderes) problemlos ausführen. Obwohl Back-End-Verbindungen zu Datenbanken und Enterprise-Web-Services ebenfalls die Automatisierung erleichtern, liegt der größte Nutzen von RPA in den schnellen und einfachen Front-End-Integrationen.

RPA (Robotic Process Automation) bietet viele Vorteile, wie z. B.:

• Geringer Codierungsaufwand: RPA muss nicht unbedingt von einem Entwickler konfiguriert werden. Drag-and-drop-Funktionen in Benutzerschnittstellen senken die Schwelle zum Einbinden von Mitarbeitern mit geringen technischen Vorkenntnissen.
  
  
• Schnelle Kosteneinsparungen: Da RPA die Arbeitslast der Teams verringert, können die Mitarbeiter andere Arbeitsaufgaben mit höherer Priorität ausführen, für die manuelle Eingriffe erforderlich sind. Dies führt zu einer Steigerung der Produktivität und des ROI. 
  
  
• Höhere Kundenzufriedenheit: Da Bots und Chatbots rund um die Uhr arbeiten, werden die Wartezeiten der Kunden verkürzt und dadurch die Kundenzufriedenheit verbessert.
  
  
• Verbesserte Mitarbeitermotivation: Ihr Team wird durch RPA von häufig wiederkehrenden und zeitintensiven Arbeitsprozessen entlastet und kann sich stärker auf die zielgerichtete und strategische Entscheidungsfindung konzentrieren. Diese Verlagerung des Arbeitsinhalts wirkt sich positiv auf die Zufriedenheit der Beschäftigten aus.
  
  
• Größere Genauigkeit und mehr Compliance: Durch das programmgesteuerte und gezielte Abarbeiten bestimmter Workflows und die Einhaltung von Regeln mithilfe von RPA können Bedienungs- und Bearbeitungsfehler reduziert werden, insbesondere bei Arbeiten, die Genauigkeit und Compliance erfordern (z. B. die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften). Darüber hinaus kann RPA ein Prüfprotokoll bereitstellen, um die Überwachung des Fortschritts zu erleichtern und Probleme schneller zu beheben.
   
  
• Bestehende Systeme bleiben erhalten: Die Software für Robotic Process Automation (RPA) verursacht keine Unterbrechungen in den zugrunde liegenden Systemen, da RPA-Bots auf der Darstellungsebene bestehender Anwendungen ausgeführt werden. So können Sie Bots für Szenarios implementieren, in denen keine Anwendungsprogrammierschnittstelle (Application Programming Interface, API) vorhanden ist und keine Ressourcen zum Entwickeln tiefgreifender Integrationen zur Verfügung stehen.

Weiter Informationen zu den Anforderungen an Fachanwender für das Einrichten von RPA-Tools finden Sie in diesem Blog.

RPA-Software kann Unternehmen zwar zu mehr Wachstum verhelfen, aber es gibt auch einige Hindernisse, wie z. B. die Unternehmenskultur, technische Probleme und die Skalierung.

Unternehmenskultur
Während RPA einerseits den Bedarf an bestimmten Tätigkeiten verringert, wird es andererseits zu einer Zunahme neuer Aufgaben führen, um komplexere Aufgabenstellungen zu bewältigen und den Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, sich auf übergeordnete Strategien und kreative Problemlösungen zu konzentrieren. Unternehmen müssen größeren Wert auf eine Kultur des Lernens und der Innovation legen, wenn sich die Tätigkeitsprofile mehr auf verantwortliche Aufgaben verlagern. Die Anpassungsfähigkeit der Arbeitskräfte wird für den Erfolg von Automatisierung und digitalen Transformationsprojekten wichtig sein. Indem Sie Ihre Mitarbeiter weiterbilden und in Schulungsprogramme investieren, können Sie Ihre Teams auf ständige Verschiebungen der Prioritäten vorbereiten.

Herausforderungen bei der Skalierung
Obwohl RPA in der Lage ist, mehrere Vorgänge gleichzeitig durchzuführen, kann die Skalierung im Unternehmen aufgrund sich ändernder Vorschriften oder interner Veränderungen problematisch sein. Laut eines Berichts von Forrester klagen 52 % der Kunden über Probleme bei der Skalierung Ihres RPA-Programms. Für die Einstufung als fortgeschrittenes RPA-Programm muss ein Unternehmen 100 oder mehr aktiv genutzte Softwareroboter vorweisen können, doch nur wenige RPA-Initiativen kommen über die ersten 10 Bots hinaus.

Verschiedene Branchen machen sich die RPA-Technologie zunutze, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. RPA-Implementierungen sind in den folgenden Branchen zu finden:

Bank- und Finanzdienstleistungen: Laut dem Forrester-Bericht „The RPA Services Market Will Grow To Reach USD 12 Billion By 2023“ sind 36 % aller Anwendungsfälle im Bereich Finanzen und Rechnungswesen angesiedelt. Derzeit ist mehr als jeder dritte Bot in der Finanzwirtschaft im Einsatz, was angesichts der frühen Einführung der Automatisierung im Bankensektor kaum überrascht. Viele große Banken nutzen heute RPA-Automatisierungslösungen, um Aufgaben wie Kundenrecherche, Kontoeröffnung, Bearbeitung von Anfragen und Bekämpfung von Geldwäsche zu automatisieren. Banken nutzen Tausende von Bots für die Automatisierung umfangreicher manueller Dateneingaben. Dazu gehört eine Vielzahl langwieriger, regelbasierter Prozesse, die durch Automatisierung rationalisiert werden können.

Versicherungen: Im Versicherungswesen gibt es viele wiederkehrende Prozesse, die für die Automatisierung bestens geeignet sind. RPA kann auf Prozesse wie Schadensbearbeitung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Richtlinienverwaltung und andere versicherungstechnische Aufgaben angewendet werden.

Einzelhandel: Durch die rasante Zunahme des E-Commerce wurde RPA eine zentrale Komponente des modernen Einzelhandels, die Back-Office-Aktivitäten und das Kundenerlebnis verbessert hat. Bereiche, in denen RPA-Anwendungen häufig zum Einsatz kommen, sind das Customer-Relationship-Management, Bestands- und Auftragsverwaltung, die Verarbeitung von Kundenrückmeldungen und die Betrugserkennung.

Gesundheitswesen: Präzision und Compliance sind im Gesundheitswesen von größter Bedeutung. Einige der größten Kliniken weltweit setzen RPA- Software zur Automatisierung von Prozessen ein, um u. a. das Informationsmanagement, die Verwaltung von Rezepten, die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und Zahlungszyklen zu optimieren.

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