Was ist robotergestützte Prozessautomatisierung? Wie funktioniert RPA?

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ist eine softwarebasierte Automatisierungstechnologie, die digitale Bots einsetzt, um wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben zu erledigen, die normalerweise von Menschen am Computer ausgeführt werden. RPA-Bots können Daten eingeben und übertragen, Transaktionen verarbeiten, Datensätze aktualisieren, Berichte erstellen, Dateien verwalten und gemäß vordefinierten Anweisungen mit verschiedenen Anwendungen interagieren.

Dieser Leitfaden erklärt die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), ihre Bedeutung, die Funktionsweise des RPA-Prozesses, die wichtigsten Arten von RPA, geeignete Automatisierungsaufgaben, RPA-Software und -Tools, geschäftliche Vorteile, Anwendungsbereiche im Gesundheitswesen und in der Industrie, Implementierungsmethoden, Leistungskennzahlen, KI-Integration, Herausforderungen und zukünftige Trends.

Was ist robotergestützte Prozessautomatisierung?

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ist eine Technologie, die Software-Bots einsetzt, um wiederkehrende, strukturierte und regelbasierte Computeraufgaben zu automatisieren. Diese Bots interagieren über Benutzerschnittstellen, APIs oder Integrationen mit Anwendungen, um Aktionen wie Dateneingabe, Dateiverschiebung, Datensatzprüfung, Transaktionsverarbeitung und Aktualisierung von Geschäftssystemen durchzuführen.

Anders als Industrieroboter, die Materialien physisch bewegen oder Maschinen bedienen, sind RPA-Roboter softwarebasiert. Sie können auf Websites, in Tabellenkalkulationen, ERP-Plattformen, CRM-Systemen, E-Mails, Datenbanken, älterer Software und anderen digitalen Umgebungen eingesetzt werden. IBM beschreibt RPA als Software-Robotik, die Benutzeroberflächeninteraktionen und APIs kombiniert, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensanwendungen auszuführen.

Der Wert von RPA liegt darin, vorhersehbare digitale Arbeitsabläufe in einen wiederholbaren, automatisierten Workflow umzuwandeln. Anstatt dass ein Mitarbeiter täglich hunderte Male fünf Anwendungen öffnen, Informationen kopieren, Felder validieren und Datensätze aktualisieren muss, kann dieselbe Abfolge einmalig konfiguriert und von Software-Bots konsistent ausgeführt werden.

Was bedeutet RPA?

RPA steht für Robotic Process Automation (robotergestützte Prozessautomatisierung) und beschreibt den Einsatz von Software-Robotern, die vordefinierte Anweisungen befolgen und sich wiederholende digitale Aufgaben ausführen, die zuvor eine manuelle menschliche Interaktion erforderten.

Der Begriff „robotisch“ kann irreführend sein, da RPA normalerweise keinen physischen Roboter beinhaltet. Das Enterprisers Project erklärt, dass es sich bei dem Roboter um eine Software handelt, die auf einem physischen oder virtuellen Computer läuft und Mensch-Computer-Interaktionen wie das Kopieren von Daten, das Verschieben von Dateien, das Ausfüllen von Feldern und das Befolgen mehrstufiger Arbeitsabläufe nachbildet.

Eine einfache Möglichkeit, RPA zu verstehen, ist folgende:

Der Mensch definiert die Regeln → Der Software-Bot führt die Regeln aus → Die Geschäftsaufgabe wird automatisch abgeschlossen

Diese Unterscheidung ist für Unternehmen, die Automatisierung evaluieren, von Bedeutung. RPA ist am effektivsten, wenn die Aufgabe bereits eine klare Logik aufweist. Können Mitarbeiter nicht nachvollziehbar erklären, wie eine Entscheidung getroffen wird, kann herkömmliches RPA diese Entscheidung in der Regel nicht zuverlässig ohne KI oder menschliche Überprüfung automatisieren.

Was macht RPA?

RPA automatisiert strukturierte digitale Aktionen wie Dateneingabe, Informationsübertragung, Transaktionsverarbeitung, Dateiverwaltung, Datensatzvalidierung, Berichterstellung und routinemäßige Interaktionen zwischen Softwareanwendungen.

Ein Bot könnte einen E-Mail-Anhang öffnen, eine Rechnungsnummer extrahieren, eine Bestellung prüfen, genehmigte Informationen in ein ERP-System eingeben, eine Tabelle aktualisieren und eine Bestätigungsnachricht senden. Der Workflow kann nach einem Zeitplan, einem Systemereignis, einer Warteschlange oder einer von einem Mitarbeiter initiierten Aktion ausgeführt werden.

Zu den üblichen Aufgaben gehören:

• Dateneingabe und Datenextraktion
• Datei- und Ordnerverwaltung
• Rechnungsverarbeitung
• Auftragsabwicklung
• Berichterstellung
• Datensatzvalidierung
• E-Mail-Bearbeitung
• Kontoaktualisierungen
• Datenmigration
• Geplante Abstimmungen

SAP beschreibt RPA ähnlich als Software-Bots, die klicken, tippen, Daten verschieben und mit Anwendungen auf eine Weise interagieren, die mit menschlichen Benutzern vergleichbar ist, jedoch mit automatisierter Ausführung.

Die entscheidende Grenze ist das Urteilsvermögen. Traditionelle RPA führt lediglich die trainierten Schritte aus. Sie versteht nicht von Natur aus mehrdeutige Dokumente, verhandelt nicht mit Kunden, interpretiert unklare Formulierungen nicht und trifft keine strategischen Entscheidungen. Für diese Aufgaben sind KI, andere Softwarelogik oder menschliches Eingreifen erforderlich.

Warum ist RPA für Unternehmen wichtig?

RPA ist für Unternehmen wichtig, weil es repetitive manuelle Arbeiten reduzieren und gleichzeitig Verarbeitungsgeschwindigkeit, Konsistenz, Betriebskapazität, Prüfbarkeit und Mitarbeiterproduktivität verbessern kann.

Routinemäßige digitale Aufgaben beanspruchen oft viel Arbeitszeit, ohne dass dafür nennenswerte Urteilsfähigkeit erforderlich ist. Durch die Automatisierung geeigneter Aufgaben können sich Mitarbeiter stärker auf Kundenkommunikation, Analysen, Entwicklung, Ausnahmebehandlung, Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung konzentrieren, anstatt ständig Informationen zwischen Bildschirmen zu übertragen.

UiPath hebt schnellere Ausführung, konsistente Verarbeitung, weniger Dateneingabefehler, 24/7-Betrieb (wo sinnvoll), geringeren Nachbearbeitungsaufwand und skalierbare Automatisierung als wesentliche Geschäftsvorteile von RPA hervor. Zudem betont das Unternehmen, dass Bots isolierte Systeme und Legacy-Anwendungen verbinden können, ohne dass jeder Workflow von Grund auf neu entwickelt werden muss.

Der überzeugendste Business Case lautet daher nicht einfach „manuelle Arbeit ersetzen“. Unternehmen sollten prüfen, ob die Automatisierung die Durchlaufzeit verkürzt, Engpässe beseitigt, den Service verbessert, die Kapazität erhöht oder fehlerbedingte Kosten senkt. Ein Prozess, der nur wenige Minuten pro Monat in Anspruch nimmt, rechtfertigt möglicherweise kein RPA-Projekt, selbst wenn er technisch automatisierbar ist.

Worin unterscheidet sich RPA von der traditionellen Automatisierung?

RPA unterscheidet sich von der traditionellen Automatisierung dadurch, dass es Arbeitsabläufe über bestehende Anwendungsschnittstellen automatisieren kann, während die traditionelle Softwareautomatisierung oft stärker auf APIs, Datenbanken, benutzerdefinierte Integrationen, Skripte oder Änderungen an den zugrunde liegenden Systemen angewiesen ist.

Faktor	RPA	Traditionelle Automatisierung
Hauptinteraktion	Benutzeroberfläche, Anwendungen, APIs	APIs, Datenbanken, benutzerdefinierter Code
Entwicklungsansatz	Oft Low-Code	Oftmals entwicklergeführt
Unterstützung für Altsysteme	Strong	integrationsabhängig
Beste Verwendung	Wiederkehrende digitale Arbeitsabläufe	Automatisierung auf Systemebene
Anwendungsänderungen	Kann UI-Bots beeinträchtigen	Hängt von der Integration ab
Einsatz	Oft relativ schnell	Kann einen höheren technischen Aufwand erfordern.
Governance-Bedarf	Hoch im Maßstab	Hoch im Maßstab

RPA ist besonders wertvoll, wenn Mitarbeiter wiederholt mit Anwendungen arbeiten müssen, die sich nur schwer direkt integrieren lassen. Da der Bot Aktionen auf der Benutzeroberfläche imitieren kann, ermöglicht er die Verbindung älterer und neuerer Systeme, ohne eine der Plattformen sofort ersetzen zu müssen. SAP hebt diesen Vorteil insbesondere für Legacy-Systeme und Anwendungen ohne komfortablen API-Zugriff hervor.

Die Automatisierung der Benutzeroberfläche ist jedoch nicht automatisch besser als APIs. Wo zuverlässige APIs verfügbar sind, kann die direkte Systemintegration robuster sein als die visuelle Interaktion mit Schaltflächen und Feldern. Eine durchdachte Automatisierungsarchitektur wählt für jeden Schritt die stabilste Integrationsmethode, anstatt jeden Prozess über eine RPA-Schnittstelle zu erzwingen.

Wie funktioniert die robotergestützte Prozessautomatisierung?

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) wandelt wiederkehrende Geschäftsprozesse in digitale Anweisungen um, die von Software-Bots über Anwendungen, Schnittstellen, APIs, Regeln, Trigger und Ausnahmebehandlungspfade ausgeführt werden. Ein typischer RPA-Prozess identifiziert die Aufgabe, definiert Eingaben und Entscheidungen, konfiguriert den Bot, testet den Workflow, stellt ihn bereit und überwacht die Leistung.

Moderne RPA-Plattformen bieten Entwicklungsumgebungen, in denen Teams die Abläufe in jeder Phase eines Workflows definieren können. Einige Aufgaben nutzen die Interaktion mit dem Bildschirm, andere greifen direkt auf APIs, Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Dokumente, E-Mails oder Unternehmenssysteme zu. IBM beschreibt Enterprise-RPA als die Kombination von UI-Interaktion und Integrationsfunktionen über ansonsten getrennte Anwendungen hinweg.

Ein vereinfachter RPA-Workflow sieht wie folgt aus:

Prozess identifizieren → Regeln definieren → Bot erstellen → Systeme verbinden → Testen → Bereitstellen → Überwachen → Verbessern

Schritt 1: Einen regelbasierten Prozess identifizieren

Der erste RPA-Schritt besteht darin, einen Prozess zu identifizieren, der wiederkehrend, vorhersehbar und von ausreichend hohem Volumen ist und durch Regeln gesteuert wird, die klar beschrieben werden können.

Die aussagekräftigsten Kandidaten umfassen in der Regel wiederholte, gleichartige Aktionen mit bekannten Eingaben und Ausgaben. Beispiele hierfür sind die Übertragung von Auftragsdaten, der Abgleich von Datensätzen, das Herunterladen von Berichten, die Aktualisierung von Kundeninformationen, die Verarbeitung von Standardrechnungen oder die Überprüfung von Werten anhand vordefinierter Schwellenwerte.

Das Enterprisers Project nennt vier nützliche Merkmale zur Beurteilung der Eignung von RPA: Der Workflow sollte regelbasiert sein, regelmäßig wiederholt oder vorhersehbar ausgelöst werden, definierte Ein- und Ausgaben haben und in ausreichendem Umfang auftreten.

Diese Auswahlphase hat erhebliche finanzielle Auswirkungen. Die Automatisierung eines stabilen Prozesses mit 20,000 Transaktionen pro Monat kann einen beträchtlichen Mehrwert generieren. Die Automatisierung eines sich ständig ändernden Arbeitsablaufs mit vielen unvorhersehbaren Ausnahmen kann hingegen höhere Wartungskosten als Arbeitsersparnisse verursachen.

Schritt 2: Eingaben und Geschäftsregeln erfassen

Der zweite RPA-Schritt besteht in der Definition der Eingaben, Entscheidungsregeln, erwarteten Ausgaben, Ausnahmen, Genehmigungen und Systeminteraktionen, die bestimmen, wie der Workflow abläuft.

Im Folgenden finden Sie eine hilfreiche Prozesslandkarte:

Auslöser → Eingabe → Validierung → Entscheidung → Aktion → Ausgabe → Ausnahme

Für einen Rechnungsworkflow benötigt der Bot möglicherweise Lieferantendaten, Bestelldaten, Rechnungsbeträge, Steuerinformationen, Genehmigungsstatus und ERP-Zugriff. Regeln legen dann fest, welche Transaktionen automatisch gebucht werden können und welche an einen Mitarbeiter weitergeleitet werden müssen.

Dieser Schritt sollte die realen Betriebsbedingungen und nicht nur den Idealprozess abbilden. Wenn beispielsweise 20 % der Rechnungen ohne Bestellbezug eingehen, muss diese Ausnahme in die Automatisierung integriert werden. Andernfalls funktioniert der Bot zwar in Demos einwandfrei, versagt aber im Produktivbetrieb wiederholt.

Schritt 3: Konfigurieren des RPA-Bots

Der dritte RPA-Schritt besteht darin, den Bot mit der Workflow-Logik, den Anwendungsinteraktionen, Regeln, Bedingungen, Schleifen, Datentransformationen und der Ausnahmebehandlung zu konfigurieren, die zur Erledigung der Aufgabe erforderlich sind.

Viele Tools für die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) bieten visuelle oder Low-Code-Builder, mit denen Aktionen zu Workflows geordnet werden können. SAP beschreibt außerdem die Workflow-Aufzeichnung, bei der Benutzeraktionen erfasst und in wiederholbare Automatisierungssequenzen umgewandelt werden können.

Einfache Aufzeichnung ist jedoch nur der Ausgangspunkt für eine zuverlässige Unternehmensautomatisierung. Produktions-Bots benötigen in der Regel Validierungsregeln, wiederverwendbare Komponenten, sichere Zugangsdatenverwaltung, Protokollierung, Wiederherstellungsverhalten, Fehlerbehandlung und kontrollierte Bereitstellung.

Schlecht strukturierte Automatisierung kann selbst bei funktionierender erster Version schwer zu warten sein. Entwicklungsstandards sind wichtig, da ein Bot jahrelang im Produktivbetrieb bleiben kann, während sich die zugehörigen Anwendungen, Geschäftsregeln, Benutzer und die Infrastruktur ständig ändern.

Schritt 4: Anwendungen und Systeme verbinden

Der vierte RPA-Schritt besteht darin, den Bot mit jeder Anwendung, Datenquelle und digitalen Umgebung zu verbinden, die zur Durchführung des Prozesses erforderlich sind.

Verbindungen können Folgendes umfassen:

• ERP-Systeme
• CRM-Plattformen
• Web Applikationen
• Desktop-Software
• E-Mail
• Tabellen
• Datenbanken
• APIs
• Dokumentenmanagementsysteme
• Interne Portale
• Virtuelle Desktops

Ein Grund für die Popularität von RPA ist, dass Unternehmen häufig viele Anwendungen betreiben, die ursprünglich nicht für die Kommunikation untereinander konzipiert wurden. IBM merkt an, dass RPA APIs und UI-Interaktionen kombinieren kann, um Aufgaben in unternehmensweit unabhängigen Systemen auszuführen.

Eine ausgereifte Implementierung nutzt die jeweils geeignetste Verbindungsmethode. Für eine ältere Anwendung ohne API kann die Automatisierung der Benutzeroberfläche sinnvoll sein, während für eine moderne Cloud-Plattform die direkte API-Kommunikation vorzuziehen sein kann.

Schritt 5: Automatisierte Aufgaben ausführen

Der fünfte RPA-Schritt besteht darin, dem Bot zu ermöglichen, den konfigurierten Workflow auszuführen, nachdem ein Mitarbeiter, ein Zeitplan, eine eingehende Transaktion, ein Systemereignis oder ein anderer Auslöser den Prozess gestartet hat.

Ein Rechnungs-Bot könnte beispielsweise Folgendes tun:

1. Eine neue Rechnung erkennen.
2. Rechnungsinformationen extrahieren.
3. Lieferantendaten prüfen.
4. Prüfen Sie die zugehörige Bestellung.
5. Vergleiche Mengen und Werte.
6. Geben Sie die genehmigten Informationen in das ERP-System ein.
7. Routenabweichungen einem Mitarbeiter melden.
8. Die abgeschlossene Transaktion protokollieren.

Der Bot muss nicht jede menschliche Handlung exakt nachahmen. Eine gut konzipierte Automatisierung kann unnötige Schritte eliminieren, nach Möglichkeit APIs nutzen, Daten in Stapeln verarbeiten und Routinevorgänge automatisch von Ausnahmefällen trennen.

Ziel ist es daher nicht, einen ineffizienten manuellen Arbeitsablauf schneller zu reproduzieren. Der bessere Ansatz besteht darin, den Prozess zunächst zu vereinfachen und anschließend die Version zu automatisieren, die den größten geschäftlichen Nutzen generiert.

Schritt 6: Ergebnisse und Ausnahmen überwachen

Der letzte RPA-Schritt umfasst die Überwachung der Automatisierungsleistung, die Identifizierung fehlgeschlagener Transaktionen und Ausnahmen, die Aktualisierung von Bots bei Systemänderungen und die kontinuierliche Verbesserung des Workflows. In Fertigungsumgebungen kann RPA zudem CNC-Bearbeitungsprozesse unterstützen , indem Produktionsdaten erfasst, ERP- oder MES-Datensätze aktualisiert, der Auftragsstatus verfolgt und Bearbeitungs- oder Prüfausnahmen an das zuständige Team weitergeleitet werden.

Zu den nützlichen Überwachungsdaten gehören Transaktionsvolumen, Abschlussquote, Fehlerquote, durchschnittliche Bearbeitungszeit, Bot-Verfügbarkeit, manuelle Eingriffe, Warteschlangenlänge und Kosten pro Transaktion. Bei CNC-Bearbeitungsabläufen können Unternehmen außerdem Maschinenstatus, Produktionsmengen, Prüfergebnisse, werkzeugbezogene Warnmeldungen, Auftragsabschluss und Planänderungen überwachen, sofern diese Informationen über verbundene Systeme verfügbar sind.

Produktions-RPA sollte als operatives System und nicht als einmaliges Automatisierungsprojekt betrachtet werden. Wenn ein CNC-Bearbeitungsauftrag die Qualitätskontrolle nicht besteht, eine Maschine einen Ausfall meldet oder Produktionsdaten außerhalb vordefinierter Bereiche liegen, kann ein RPA-Bot Benachrichtigungen auslösen, Fertigungsdatensätze aktualisieren, Folgeaufgaben erstellen oder das Problem an die Entwicklungs- und Qualitätssicherungsteams weiterleiten. RPA unterstützt den Informationsfluss rund um die Bearbeitung, anstatt die CNC-Steuerung oder das Bearbeitungsprogramm selbst zu ersetzen.

Das bedeutet, dass jede wichtige Automatisierung einen Verantwortlichen, eine Dokumentation, Alarmierungsregeln, Änderungsmanagementverfahren, Testfälle und eine definierte Reaktion haben sollte, falls der Bot eine Transaktion nicht abschließen kann. Für Hersteller, die CNC-Bearbeitung einsetzen, kann die Verknüpfung von RPA mit ERP-, MES-, Qualitätssicherungssystemen und Maschinenüberwachungsdaten die Produktionstransparenz verbessern und gleichzeitig sicherstellen, dass Bearbeitungsentscheidungen, Werkzeugwegsteuerung und kritische Qualitätsbeurteilungen unter angemessener technischer Aufsicht stehen.

Was sind die wichtigsten Arten von RPA?

Die wichtigsten RPA-Typen sind betreute RPA, unbetreute RPA und hybride RPA. Intelligente RPA erweitert diese Modelle durch die Kombination regelbasierter Bots mit Technologien der künstlichen Intelligenz, die Dokumente, Sprache, Bilder, Vorhersagen und andere Informationen verarbeiten können, die von der einfachen RPA nicht effektiv interpretiert werden können.

Der Unterschied zwischen beaufsichtigter und unbeaufsichtigter Automatisierung betrifft hauptsächlich die Interaktion des Menschen mit dem Prozess. Automation Anywhere definiert drei Hauptkategorien – beaufsichtigt, unbeaufsichtigt und hybrid –, während SAP beaufsichtigte und unbeaufsichtigte Automatisierung als die beiden primären Betriebsmodelle hervorhebt.

RPA-Typ	Menschliche Beteiligung	Typische Anwendung
Besucht	Häufig	Kundendienst, Desktop-Support
Unbeaufsichtigt	Niedrig	Stapelverarbeitung im Backoffice
Hybrid	Kastenwagen/Passagier	Prozesse mit Ausnahmen
Intelligente RPA	Variable	Dokumente und KI-gestützte Arbeitsabläufe

Betreutes RPA

Attended RPA arbeitet mit einem Mitarbeiter zusammen und wird normalerweise dann ausgelöst, wenn dieser Mitarbeiter während eines laufenden Geschäftsprozesses Unterstützung bei der Automatisierung benötigt.

Ein Kundendienstmitarbeiter kann während eines Kundengesprächs einen Bot starten. Dieser Bot kann Datensätze aus verschiedenen Systemen abrufen, gängige Felder ausfüllen, Informationen überprüfen und die nächsten Schritte vorbereiten, während der Mitarbeiter weiterhin für die Kommunikation, Genehmigungen und Entscheidungen verantwortlich bleibt.

Automation Anywhere beschreibt die betreute Automatisierung als von Menschen initiierte RPA, die zur Unterstützung interaktiver Prozesse wie Kundenservice und IT-Helpdesks eingesetzt wird.

Der Hauptvorteil besteht darin, dass sich repetitive Bildschirmarbeit automatisieren lässt, ohne dass der Mensch aus Situationen entfernt wird, die Kontext erfordern. Die interaktive RPA ist besonders effektiv, wenn Mitarbeiter im Kundenkontakt viel Zeit mit dem Suchen, Kopieren oder Eingeben von Informationen verbringen.

Die Einschränkung besteht darin, dass die Anwesenheit des Mitarbeiters weiterhin erforderlich ist. Kann der Prozess selbstständig ablaufen und erfordert keine menschlichen Entscheidungen in Echtzeit, kann die unbeaufsichtigte Automatisierung eine höhere operative Kapazität ermöglichen.

Unbeaufsichtigte RPA

Unbeaufsichtigte RPA läuft selbstständig nach vordefinierten Zeitplänen, Auslösern, Warteschlangen oder Systemereignissen, ohne dass eine Person jede Transaktion starten muss.

Typische Anwendungsbereiche sind unter anderem die nächtliche Kontenabstimmung, die Berichtserstellung, geplante Datenübertragungen, Kontoaktualisierungen, Transaktionsverarbeitung, Rechnungserfassung, Bestandsabgleich und Backoffice-Verwaltung.

SAP erklärt, dass unbeaufsichtigte Bots unabhängig laufen und durch Zeitpläne oder vordefinierte Bedingungen aktiviert werden können. Automation Anywhere positioniert unbeaufsichtigte RPA ähnlich für Backoffice-Tätigkeiten wie Dateneingabe, IT-Betrieb und Anwendungsintegration.

Dieses Modell ermöglicht verlängerte Betriebszeiten, da digitale Mitarbeiter nicht an reguläre Bürozeiten gebunden sind. Der unbeaufsichtigte Betrieb erfordert jedoch eine effektive Ausnahmebehandlung und Überwachung. Ein Bot, der um 2:00 Uhr nachts ausfällt, benötigt einen Alarmierungs- und Wiederherstellungsprozess.

Hybrid-RPA

Hybrid RPA kombiniert beaufsichtigte und unbeaufsichtigte Automatisierung, sodass Bots und Mitarbeiter in verschiedenen Phasen desselben Arbeitsablaufs mitwirken können.

Ein unbeaufsichtigter Bot kann beispielsweise 900 Standardtransaktionen automatisch verarbeiten. Weitere 100 Transaktionen können fehlende Informationen, widersprüchliche Werte oder Ausnahmen von den Richtlinien enthalten und werden daher an Mitarbeiter weitergeleitet. Nach Abschluss dieser Bearbeitungen kann der Bot die verbleibenden automatisierten Schritte fortsetzen.

Automation Anywhere beschreibt hybride RPA als eine Kombination, bei der Arbeiter und Automatisierungen zusammenarbeiten, um Prozesse abzuschließen, die nicht vollständig mit einem einzigen Ansatz bewältigt werden können.

Hybridmodelle sind oft realistischer als der Versuch einer hundertprozentigen Automatisierung. Wirtschaftliches Ziel ist nicht zwangsläufig die vollständige Eliminierung menschlicher Eingriffe. Es kann sinnvoller sein, 80–90 % der Routinearbeiten zu automatisieren und erfahrene Mitarbeiter auf den geringen Anteil an Transaktionen zu konzentrieren, die ein Urteilsvermögen erfordern.

Intelligente RPA

Intelligente RPA kombiniert deterministische RPA-Ausführung mit KI-Technologien, die bei der Interpretation von Informationen, der Klassifizierung von Eingaben, der Mustererkennung oder der Entscheidungsfindung helfen.

Mögliche Technologien sind unter anderem:

• Maschinelles Lernen
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Computer Vision
• Intelligente Dokumentenverarbeitung
• Generative KI
• Vorhersagemodelle

IBM beschreibt intelligente Automatisierung als eine Erweiterung von RPA, die KI-Disziplinen wie maschinelles Lernen, NLP und Computer Vision integriert.

Ein herkömmlicher RPA-Bot kann beispielsweise Daten nur aus festen Rechnungsfeldern lesen. Intelligente Dokumentenverarbeitung hingegen kann zunächst Lieferantenname, Wert, Datum und Rechnungsnummer in verschiedenen Dokumentlayouts identifizieren. Anschließend kann RPA diese Werte in das ERP-System eingeben.

Der entscheidende Unterschied besteht darin, dass die KI-Schicht unsichere Informationen interpretiert, während die RPA-Schicht kontrollierte Aktionen ausführt. Durch die Kombination beider Schichten erweitert sich die Anzahl der automatisierbaren Prozesse, ohne dass Validierung und Governance entfallen.

Welche Prozesse eignen sich am besten für RPA?

Prozesse, die sich am besten für RPA eignen, sind wiederkehrend, volumenstark, regelbasiert, stabil, digital zugänglich und basieren auf klar definierten Ein- und Ausgaben. RPA ist weniger geeignet für Prozesse, die von subjektiven Einschätzungen, sich ständig ändernden Verfahren, unvorhersehbaren Ausnahmen oder schlecht strukturierten Quelldaten geprägt sind.

Die Prozessauswahl hat einen starken Einfluss auf den ROI der Automatisierung. Ein technisch beeindruckender Bot kann dennoch eine schlechte Investition sein, wenn der zugrunde liegende Workflow ein geringes Volumen, häufige Änderungen oder einen hohen menschlichen Beurteilungsaufwand aufweist.

Prozessmerkmal	RPA-Eignung
Hohes Transaktionsvolumen	Hoch
Klare Geschäftsregeln	Hoch
Definierte Ein- und Ausgänge	Hoch
Stabile Anwendungen	Hoch
Wiederholte manuelle Anstrengung	Hoch
Häufige subjektive Entscheidungen	Niedrig
Kontinuierliche Prozessänderungen	Niedrig
Extrem unregelmäßige Daten	Niedriger ohne KI

Wiederkehrende und umfangreiche Aufgaben

Wiederkehrende und umfangreiche Aufgaben eignen sich hervorragend für RPA, da jede automatisierte Transaktion zu zusätzlichen Zeit- und Kosteneinsparungen beiträgt.

Eine Aufgabe, die drei Minuten dauert, mag unbedeutend erscheinen. Führen Mitarbeiter sie jedoch 20,000 Mal pro Monat aus, entspricht dies rund 1,000 Stunden manueller Tätigkeit – Fehler, Verzögerungen und Verwaltungsaufwand nicht mitgerechnet.

Das Enterprisers Project identifiziert die Verarbeitung großer Mengen sich wiederholender Daten als einen der deutlichsten Indikatoren für einen guten RPA-Kandidaten.

Unternehmen sollten daher die Häufigkeit der Aufgaben messen, anstatt das Automatisierungspotenzial allein anhand der Komplexität einzelner Transaktionen zu beurteilen. Einfache Aufgaben erzielen oft einen hohen ROI, gerade weil sie so häufig vorkommen.

Regelbasierte und vorhersagbare Prozesse

Regelbasierte und vorhersagbare Prozesse eignen sich für RPA, da Bots klare Anweisungen benötigen, um zu bestimmen, welche Aktion unter welchen Bedingungen ausgeführt werden soll.

Beispielsweise:

Wenn Rechnungsbetrag = Bestellbetrag → Weiter
Wenn Rechnungsbetrag ≠ Bestellbetrag → Weiterleitung zur Überprüfung

Diese Logik lässt sich leicht in Automatisierung umsetzen, da die erforderliche Aktion deterministisch ist. Der Bot muss nicht verstehen, warum die Abweichung aufgetreten ist.

Prozesse, die Verhandlungen, subjektive Einschätzungen, strategische Entscheidungen oder einen mehrdeutigen Kontext beinhalten, sind anders. Traditionelle RPA kann Urteile, die Mitarbeiter selbst nicht als konsistente Regeln definieren können, nicht zuverlässig reproduzieren.

Strukturierte digitale Daten

Strukturierte digitale Daten eignen sich gut für RPA, da Bots Felder, Tabellen, Formulare, Datensätze, Tabellenkalkulationen und standardisierte Datenbankinformationen zuverlässig lesen können.

Rechnungen, die beispielsweise in einem einheitlichen elektronischen Format eingehen, lassen sich leichter automatisieren als Fotos von handgeschriebenen Rechnungen mit uneinheitlichem Layout.

Unstrukturierte Eingaben machen Automatisierung nicht zwangsläufig unmöglich. Sie verändern lediglich den Technologie-Stack. Dokumenten-KI, OCR, NLP, Computer Vision oder generative KI können die Informationen zunächst in strukturierte Daten umwandeln, bevor ein RPA-Bot den Prozess fortsetzt.

Diese Unterscheidung hilft, zu verhindern, dass Unternehmen von einfacher RPA-Software erwarten, Dateninterpretationsprobleme zu lösen, für deren Bewältigung sie nicht konzipiert wurde.

Prozesse über mehrere Anwendungen hinweg

Prozesse, die von den Mitarbeitern ein wiederholtes Wechseln zwischen Anwendungen erfordern, eignen sich besonders gut für RPA.

Ein Mitarbeiter im Einkauf erhält möglicherweise Informationen per E-Mail, überprüft einen Lieferanten in einem Webportal, erfasst eine Bestellung in der ERP-Software, aktualisiert eine Tabelle und erstellt ein Dokument in einem anderen System. Einzeln betrachtet ist keiner dieser Schritte schwierig, doch die hunderte Male wiederholte Ausführung kann einen erheblichen Arbeitsaufwand bedeuten.

Sowohl UiPath als auch IBM betonen die Fähigkeit von RPA, Systeme durch UI-Interaktion, APIs und Integrationen zu verbinden, einschließlich Umgebungen, in denen Anwendungen isoliert sind oder Legacy-Systeme involviert sind.

Dies macht RPA besonders wertvoll als praktische Integrationsschicht, wenn der Neuaufbau der gesamten IT-Architektur zu langsam oder zu teuer wäre.

Aufgaben mit hohen manuellen Fehlerraten

Aufgaben mit hohen manuellen Fehlerraten können von RPA profitieren, wenn diese Fehler auf wiederholtes Kopieren, Tippen, Prüfen, Rechnen oder Datentransfer zurückzuführen sind.

Ein ordnungsgemäß validierter Bot führt die programmierten Schritte zuverlässig aus und ermüdet nicht oder überspringt aufgrund der Arbeitslast keine Felder. Dies kann die Datenkonsistenz verbessern und Nacharbeiten reduzieren.

RPA kann jedoch auch Fehler sehr effizient automatisieren. Wenn die Regel falsch ist, kann der Bot dieselbe fehlerhafte Aktion tausende Male wiederholen.

Daher müssen die Tests vor der Produktionsbereitstellung normale Fälle, Grenzfälle, ungültige Eingaben, fehlende Daten, Systemausfälle und unerwartete Anwendungsreaktionen umfassen.

Was sind gängige Anwendungsfälle für RPA?

Zu den typischen Anwendungsfällen von RPA gehören Finanz- und Rechnungswesen, Personalwesen, Betrieb, Kundenservice, Dateneingabe, Datenmigration, Rechnungsverarbeitung, Berichtswesen, Beschaffung, IT-Administration und andere Arbeitsabläufe, bei denen Informationen wiederholt zwischen digitalen Systemen übertragen werden.

Sowohl SAP als auch UiPath nennen Finanzen, Personalwesen, Kundenservice, IT, Beschaffung, Gesundheitswesen, Fertigung und andere Funktionen als gängige RPA-Umgebungen.

Finanz-und Rechnungswesen

Im Finanz- und Rechnungswesen wird RPA für die Rechnungsverarbeitung, die Kreditorenbuchhaltung, den Abgleich, die Erstellung von regelmäßigen Berichten, die Validierung von Transaktionen, die Unterstützung beim Finanzabschluss und den Informationsaustausch zwischen Finanzsystemen eingesetzt.

SAP beschreibt unbeaufsichtigte Bots, die Rechnungsinformationen extrahieren, in ERP-Systeme eingeben, Kontoauszüge abgleichen und planmäßige Finanzberichte erstellen.

Ein gut konzipierter Kreditorenbuchhaltungsprozess kann Rechnungen, die mit Bestellungen und genehmigten Lieferanten übereinstimmen, automatisch verarbeiten und Abweichungen zur manuellen Überprüfung weiterleiten.

Dies reduziert den Aufwand für wiederholte Dateneingaben, ohne die Finanzkontrollen zu beeinträchtigen. Genehmigungsschwellenwerte, Funktionstrennung, Ausnahmeverfahren, Prüfprotokolle und Zugriffsberechtigungen sollten weiterhin Bestandteil des Prozesses sein.

Human Resources

Die Personalabteilung nutzt RPA zur Automatisierung des Onboardings von Mitarbeitern, der Dokumentenerstellung, der Aktualisierung von Datensätzen, der Lohn- und Gehaltsabrechnung, der Leistungsabwicklung und der Kontoeinrichtung.

SAP nennt die Erstellung von Angebotsbriefen, das Onboarding und die Pflege von Mitarbeiterdatensätzen als Beispiele für die automatisierte Personalarbeit.

Ein Onboarding-Bot könnte Systemkonten erstellen, Mitarbeiterinformationen einpflegen, Standarddokumente versenden, erforderliche Schulungen planen und Abteilungen benachrichtigen, nachdem ein neuer Mitarbeiter genehmigt wurde.

Menschliche Entscheidungen – wie die Auswahl von Kandidaten, die Leistungsbeurteilung, die Lösung von Konflikten oder die Festlegung der Vergütung – sollten nicht als routinemäßige regelbasierte Automatisierung behandelt werden, nur weil damit verbundene administrative Schritte automatisiert werden können.

Einkauf & Prozesse

Die operativen Teams nutzen RPA für Bestandsaktualisierungen, Bestellungen, Produktionsberichte, Lieferkettenverwaltung, Datensynchronisation, Auftragsmanagement und die routinemäßige Kommunikation zwischen operativen Systemen.

In der Fertigung arbeitet RPA üblicherweise auf der Software- und Informationsebene. Es kann ERP-, MES-, QMS-Systeme, Lagersysteme, Tabellenkalkulationen, Lieferantenportale und Berichtsanwendungen miteinander verbinden.

Automation Anywhere nennt Bestandsverwaltung, Bestell- und Versandabwicklung sowie Qualitätsdatenaktivitäten als Anwendungsfälle für RPA in der Fertigung.

RPA sollte daher nicht mit physischer Fabrikautomation verwechselt werden. Industrieroboter manipulieren Komponenten und Werkzeuge, RPA-Bots hingegen Informationen und Softwareprozesse.

Kundenservice

Der Kundenservice nutzt RPA, um Kontoinformationen abzurufen, Datensätze zu aktualisieren, Tickets weiterzuleiten, Fälle zu erstellen, Formulare auszufüllen und gängige digitale Aufgaben während der Kundeninteraktion zu automatisieren.

Attended RPA ist besonders nützlich, weil ein Mitarbeiter weiterhin mit einem Kunden sprechen kann, während der Bot Informationen aus verschiedenen Systemen sammelt.

UiPath nennt Ticket-Routing, Datenaktualisierungen und Antwortautomatisierung als gängige Kundendienstanwendungen.

Der geschäftliche Nutzen ergibt sich aus der Reduzierung von Bildschirmnavigation und Wartezeit, nicht aus der Automatisierung jedes Kundengesprächs. Komplexe Beschwerden, Verhandlungen, Einfühlungsvermögen und ungewöhnliche Entscheidungen erfordern weiterhin angemessene menschliche Unterstützung.

Dateneingabe und Datenmigration

RPA automatisiert die Dateneingabe und -migration, indem Informationen zwischen Systemen gemäß vordefinierten Zuordnungen, Validierungsregeln und Workflow-Logik übertragen werden.

Dies ist nützlich, wenn Unternehmen von Altsystemen migrieren, Geschäftsbereiche zusammenführen, CRM-Datensätze bereinigen, Datenbanken synchronisieren oder Systeme vorübergehend überbrücken müssen, bevor eine dauerhafte Integration möglich ist.

Die Datenqualität ist die größte Herausforderung. Automatisierung kann zwar Millionen von Datensätzen schneller verarbeiten, aber sie kann fehlerhafte oder doppelte Daten nicht automatisch vertrauenswürdig machen.

Ein solider Migrationsworkflow umfasst Validierung, Deduplizierung, Abgleich, Ausnahmeberichterstattung und Stichprobenprüfung, bevor das Quellsystem außer Betrieb genommen wird.

Rechnungs- und Auftragsbearbeitung

RPA automatisiert die Rechnungs- und Auftragsverarbeitung durch Datenextraktion, Überprüfung von Datensätzen, Anwendung von Standardregeln, Eingabe von Transaktionen und Weiterleitung von Ausnahmen.

Ein typischer Arbeitsablauf ist:

Dokument empfangen → Daten extrahieren → Lieferant validieren → Bestellung abgleichen → Betrag prüfen → Genehmigen oder eskalieren → Im ERP-System buchen

UiPath zählt die Rechnungsverarbeitung und den Auftragsabwicklungsprozess zu den wichtigsten Bereichen der Unternehmensautomatisierung.

Diese Prozesse eignen sich gut, da das Transaktionsvolumen hoch sein kann und viele Entscheidungen klaren Regeln folgen. Unregelmäßige Lieferanten, fehlende Referenzen, Preisstreitigkeiten, Steuerdifferenzen oder beschädigte Bestellungen erfordern jedoch weiterhin ein sorgfältig ausgearbeitetes Ausnahmebehandlungsverfahren.

Wo wird robotergestützte Prozessautomatisierung eingesetzt?

Die robotergestützte Prozessautomatisierung wird im Gesundheitswesen, Bankwesen, Finanzdienstleistungssektor, in der Fertigungsindustrie, im Versicherungswesen, im Einzelhandel, in der IT-Branche, im öffentlichen Dienst, im Finanzwesen, im Personalwesen, im Beschaffungswesen und in anderen Sektoren eingesetzt, in denen Mitarbeiter sich wiederholende digitale Prozesse über verschiedene Anwendungen hinweg durchführen.

UiPath identifiziert den Einsatz von RPA in den Bereichen Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel, Versicherung, Finanzen, Personalwesen, Kundenservice, IT, Beschaffung und anderen Unternehmensfunktionen.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird RPA für administrative Arbeitsabläufe eingesetzt, darunter Terminmanagement, Leistungsabrechnung, Rechnungsstellung, Aktualisierung von Patientendaten, Berichtswesen, Personalverwaltung und andere strukturierte digitale Aktivitäten.

Automation Anywhere nennt Patientenplanung, Abrechnungsabwicklung und die Verwaltung elektronischer Gesundheitsdaten als wichtige RPA-Anwendungen im Gesundheitswesen.

Die größten Chancen bieten sich in der Regel eher im administrativen als im klinischen Bereich, da regelbasierte Bots besser für die Übermittlung und Validierung von Informationen geeignet sind als für medizinische Beurteilungen.

Bei Implementierungen im Gesundheitswesen muss zudem besonderes Augenmerk auf Datenschutz, Zugangsdaten, Prüfbarkeit, Zugriffskontrolle, Ausnahmebehandlung und den Umgang mit sensiblen Patientendaten gelegt werden.

Bank- und Finanzdienstleistungen

Im Bank- und Finanzdienstleistungssektor wird RPA für die Kundenaufnahme, die Kreditverwaltung, den Abgleich, das Compliance-Reporting, die Kontoaktualisierung, die Transaktionsverarbeitung und wiederkehrende Backoffice-Arbeiten eingesetzt.

Automation Anywhere hebt Onboarding, Unterstützung bei der Kreditbearbeitung, Dokumentenprüfungen und regulatorische Berichterstattung als gängige Anwendungsbereiche im Finanzdienstleistungssektor hervor.

Der Sektor eignet sich aufgrund des hohen Transaktionsvolumens und der vielen durch explizite Regeln geregelten Prozesse hervorragend für RPA. Finanzinstitute benötigen jedoch auch strenge Sicherheitsvorkehrungen, Zugriffskontrollen, Prüfprotokolle, Validierungen und ein effektives Änderungsmanagement.

RPA kann die Erfassung und Ausführung von Forderungen automatisieren, während Kreditentscheidungen, Betrugsuntersuchungen, Investitionsbeurteilungen und andere Aktivitäten mit hoher Auswirkung spezialisierte Mitarbeiter oder gesteuerte KI-Systeme erfordern können.

Industrie

In der Fertigung wird RPA primär zur Automatisierung von Informationsflüssen rund um die Produktion eingesetzt, weniger zur physischen Bearbeitung, zum Schweißen, Montieren oder Bewegen von Bauteilen.

Typische Anwendungsbereiche sind Bestandsaktualisierungen, Bestellmanagement, Lieferanteninformationen, Produktionsberichte, Qualitätsdatenerfassung, Logistikaufzeichnungen, Rechnungen und ERP-Administration.

Automation Anywhere nennt insbesondere Bestandsmanagement, Auftragsabwicklung, Sendungsverfolgung und Qualitätsdatenaktivitäten als Anwendungsfälle für RPA in der Fertigung.

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil sich „robotische Automatisierung“ auf physische Roboter in der Fabrikhalle beziehen kann, während sich robotische Prozessautomatisierung normalerweise auf Software-Bots bezieht, die in digitalen Systemen arbeiten.

Versicherung

Die Versicherungsbranche nutzt RPA für die Schadenbearbeitung, Aktualisierung von Versicherungspolicen, Validierung von Kundendaten, Prämienverarbeitung, Meldewesen gegenüber Aufsichtsbehörden und wiederkehrende Unterstützung bei der Risikoprüfung.

UiPath zählt Schadenbearbeitung, Policenverwaltung und Unterstützung im Underwriting zu den Branchenanwendungen.

Schadenbearbeitungsprozesse umfassen häufig sowohl automatisierbare als auch auf Beurteilung basierende Tätigkeiten. Ein Bot kann Dokumente sammeln, Versicherungsinformationen überprüfen, Systeme aktualisieren und festgelegte Werte berechnen, während Sachbearbeiter ungewöhnliche oder strittige Schadensfälle untersuchen.

Dies macht hybride RPA besonders nützlich, da Routinevorgänge schnell abgewickelt werden können, während menschliches Fachwissen für Ausnahmefälle weiterhin zur Verfügung steht.

Einzelhandel und E-Commerce

Im Einzelhandel und im E-Commerce wird RPA für die Auftragsabwicklung, den Bestandsabgleich, die Aktualisierung von Produktdaten, die Retourenverwaltung, Preisfindungsprozesse, Kundeninformationen und das Reporting eingesetzt.

UiPath listet Auftragsabwicklung, Kundenservice und Bestandsabgleich als Anwendungen im Einzelhandel auf.

Einzelhandelsunternehmen betreiben oft viele voneinander unabhängige Plattformen, darunter Online-Shops, ERP-Systeme, Lagerverwaltungssoftware, Zahlungssysteme, Marktplätze, Speditionsportale und Kundendiensttools.

RPA kann diese Lücken in Umgebungen schließen, in denen eine dauerhafte Integration nicht möglich ist oder in denen die Mitarbeiter andernfalls immer wieder dieselben Informationen übertragen.

Informationstechnologie

Die Informationstechnologie nutzt RPA für die Benutzerbereitstellung, Passwort- und Zugriffsworkflows, die Service-Desk-Administration, geplante Aufgaben, Berichtswesen, Datenerfassung, Systemüberwachung und Backup-bezogene Aktivitäten.

UiPath nennt Benutzerbereitstellung, Überwachung und Datensicherungsprozesse als Beispiele für IT-Automatisierung.

RPA ist dann sinnvoll, wenn der Vorgang vorhersehbar ist und mehrere Schnittstellen umfasst. Komplexere Infrastrukturkonfigurationen lassen sich unter Umständen besser durch Skripte, Konfigurationsmanagement-Tools, APIs oder dedizierte DevOps-Automatisierung bewältigen.

Die beste Lösung hängt daher von der Art der Aufgabe ab, anstatt anzunehmen, dass RPA jeden IT-Prozess automatisieren sollte.

Was ist RPA-Software und was sind RPA-Tools?

RPA-Software und -Tools sind Plattformen, die zur Entwicklung, Ausführung, Planung, Orchestrierung, Überwachung, Sicherung, Wartung und Analyse von Software-Bots eingesetzt werden, welche digitale Geschäftsprozesse automatisieren. Unternehmensplattformen kombinieren typischerweise Workflow-Entwicklung, UI-Automatisierung, Integrationen, Zugangsdatenverwaltung, zentrales Management, Analysen und Governance.

Moderne RPA-Software geht weit über die einfache Makroaufzeichnung hinaus. UiPath hebt Low-Code-Entwicklung, Integration, Orchestrierung, zentrale Verwaltung, KI, Sicherheit und flexible Bereitstellung als wichtige Funktionen für die Automatisierung im Unternehmensmaßstab hervor.

RPA-Entwicklungswerkzeuge

RPA-Entwicklungswerkzeuge ermöglichen die Erstellung von Arbeitsabläufen mithilfe visueller Aktivitäten, wiederverwendbarer Komponenten, Bedingungen, Schleifen, Variablen, Anwendungsaktionen, APIs und Geschäftsregeln.

Die Low-Code-Entwicklung reduziert den Aufwand für die traditionelle Programmierung gängiger Arbeitsabläufe und ermöglicht es geschulten Anwendern, sich an der Automatisierungsentwicklung zu beteiligen.

UiPath empfiehlt Plattformen, die sowohl Geschäftsanwender als auch professionelle Entwickler unterstützen, einschließlich Versionskontrolle, Debugging, wiederverwendbarer Komponenten, automatisierter Tests, Konnektoren und Prozesserkennungsfunktionen.

Die Entwicklung in Unternehmen erfordert nach wie vor technische Disziplin. Ein Bot, der von einem einzelnen Mitarbeiter genutzt wird, mag mit einfacher Konfiguration auskommen, doch eine geschäftskritische Automatisierung, die Transaktionen in Millionenhöhe verarbeitet, erfordert Tests, Dokumentation, Zugriffsverwaltung, Code-Reviews und kontrollierte Releases.

Bots und Automatisierungs-Workflows

RPA-Bots sind Software-Mitarbeiter, die definierte Automatisierungs-Workflows über Anwendungen und digitale Systeme hinweg ausführen.

Ein Unternehmen kann separate Bots für Rechnungsstellung, Mitarbeiter-Onboarding, CRM-Aktualisierungen, Lieferantenstammdaten, Berichtswesen, Reklamationen, Inventur oder Kundendienstaufgaben einsetzen.

Jeder Produktionsworkflow sollte Folgendes beinhalten:

• Ein definierter Geschäftsinhaber
• Technische Verantwortung
• Versionsgeschichte
• Sicherheitsberechtigungen
• Ausnahmeverfahren
• Leistungsmetriken
• Wartungsanforderungen

Mit zunehmender Anzahl von Automatisierungen wird es immer wichtiger, Bots als verwaltete digitale Assets zu behandeln.

Ohne klare Zuständigkeiten können sich in Organisationen „verwaiste Bots“ ansammeln, die niemand vollständig versteht, von denen aber kritische Prozesse dennoch abhängen.

Orchestrierung und Terminplanung

Die Orchestrierung steuert, wann und wo Bots ausgeführt werden, welche Arbeitswarteschlangen sie bearbeiten, wie Ressourcen zugewiesen werden und was bei Ausnahmen geschieht.

Ein zentraler Orchestrator kann Zeitpläne, Anmeldeinformationen, Bot-Versionen, Arbeitslasten, Bereitstellungen, Sicherheitsrollen, Warteschlangen, Warnmeldungen und Systemumgebungen verwalten.

UiPath beschreibt die Orchestrierung als besonders wichtig, wenn Organisationen eine große Anzahl von Robotern, KI-Agenten, Menschen und langlaufende Arbeitsabläufe koordinieren müssen.

Für ein kleines Automatisierungsprogramm mag dies übertrieben erscheinen. Im Unternehmensmaßstab jedoch trennt die zentrale Steuerung eine verwaltete Automatisierungsplattform von Hunderten unabhängiger Desktop-Skripte.

Überwachung und Analyse

RPA-Monitoring und -Analyse messen, ob Bots zuverlässig arbeiten und ob automatisierte Prozesse das erwartete Geschäftsergebnis liefern.

Wichtige Kennzahlen können sein:

• Abgeschlossene Transaktionen
• Fehlgeschlagene Transaktionen
• Bearbeitungszeit
• Ausnahmerate
• Warteschlangenlänge
• Bot-Verfügbarkeit
• Manuelle Eingriffe
• SLA-Konformität
• Kosten pro Transaktion

Technische Dashboards sollten mit Geschäftsergebnissen verknüpft sein. Ein Bot kann eine Verfügbarkeit von 99.9 % aufweisen, während er einen Prozess automatisiert, der nur einen sehr geringen finanziellen Nutzen bringt.

Das Monitoring erfordert daher sowohl operative als auch geschäftliche Kennzahlen.

Integration mit Unternehmensanwendungen

RPA-Tools integrieren sich über Benutzerschnittstellen, APIs, Datenbanken, Konnektoren, Dateien, E-Mail und andere Kommunikationsmethoden in Unternehmensanwendungen.

Gängige Systeme sind ERP, CRM, Tabellenkalkulationen, Browser, Datenbanken, virtuelle Desktops, Dokumentenplattformen, HR-Systeme, Finanzsoftware und proprietäre Legacy-Anwendungen.

UiPath empfiehlt Plattformen, die in der Lage sind, UI-, API- und KI-basierte Automatisierung zu ermöglichen, anstatt sich nur auf eine Methode zu verlassen.

Dies ist ein wichtiges Beschaffungskriterium. Eine Plattform, die gut mit bestehenden Unternehmenssystemen zusammenarbeitet, reduziert im Allgemeinen das Risiko von kundenspezifischer Entwicklung, Wartung und Implementierung.

Welche Funktionen sollte eine RPA-Plattform bieten?

Eine RPA-Plattform sollte zuverlässige Workflow-Entwicklung, umfassende Systemintegration, zentrale Orchestrierung, Sicherheit, Governance, Monitoring, KI-Kompatibilität, Skalierbarkeit und flexible Bereitstellung ermöglichen. Die richtige Plattform sollte den gesamten Automatisierungslebenszyklus unterstützen und nicht nur die Aufzeichnung von Bildschirmaktionen erlauben.

Die Plattformauswahl sollte die langfristige Automatisierungsstrategie des Unternehmens widerspiegeln. Ein Unternehmen, das fünf Abteilungs-Bots plant, hat andere Anforderungen als ein global tätiges Unternehmen, das Tausende von Workflows in den Bereichen Finanzen, Personalwesen, Lieferkette, Kundenservice und IT erwartet.

Einfache Automatisierungsentwicklung

Eine RPA-Plattform sollte die Entwicklung geeigneter Automatisierungen effizient gestalten und gleichzeitig professionelle Engineering-Praktiken für komplexe Arbeitsabläufe unterstützen.

Visuelle Builder, wiederverwendbare Aktivitäten, Aufzeichnung, Debugging, Tests, Vorlagen und Konnektoren können die Entwicklungszeit verkürzen.

UiPath empfiehlt ausdrücklich die Kombination von Low-Code-Tools mit Funktionen für professionelle Entwickler wie Versionskontrolle, wiederverwendbaren Komponenten, erweitertem Debugging und automatisierten Tests.

Die Entwicklungsgeschwindigkeit ist wichtig, aber die Wartbarkeit ist über den gesamten Lebenszyklus der Automatisierung hinweg entscheidender. Ein Bot, dessen Entwicklung zwei Tage dauert, der aber ständige Reparaturen erfordert, kann teurer sein als ein sorgfältig geplanter Workflow, der lediglich einen höheren anfänglichen Aufwand erfordert.

Starkes Integrationsökosystem

Eine RPA-Plattform sollte eine starke Integration über bestehende Unternehmenssysteme, Legacy-Anwendungen, Web-Schnittstellen, Datenbanken, APIs und Technologien von Drittanbietern hinweg unterstützen.

Ein breit gefächertes Integrationsökosystem verringert den Bedarf, für jedes Projekt individuelle Konnektoren zu erstellen.

UiPath empfiehlt Plattformen, die UI-, API- und KI-Integration kombinieren können und vorgefertigte Konnektoren sowie branchenspezifische Automatisierungskomponenten unterstützen.

Vor der Auswahl einer Software sollten Unternehmen die Plattform anhand ihres tatsächlichen Technologie-Stacks testen und sich nicht nur auf Demonstrations-Workflows verlassen.

Die Kompatibilität mit den schwierigsten Legacy-Anwendungen kann wichtiger sein als Hunderte von Konnektoren, die das Unternehmen nie verwenden wird.

Zentralisierte Orchestrierung

Eine Enterprise-RPA-Plattform sollte eine zentrale Orchestrierung von Bots, Warteschlangen, Zeitplänen, Anmeldeinformationen, Benutzern, Umgebungen, Ausnahmen und Workloads ermöglichen.

Mit zunehmender Automatisierung wird die manuelle Verwaltung jedes einzelnen Bots ineffizient und riskant.

UiPath betont die zunehmende Bedeutung der Orchestrierung, wenn automatisierte Arbeitsabläufe Roboter, KI-Agenten, Mitarbeiter, Abhängigkeiten und Ausnahmebehandlungspfade in komplexen Workflows umfassen.

Die zentrale Steuerung hilft IT-Teams auch bei der Beantwortung praktischer Fragen: Welcher Bot hat diese Transaktion verarbeitet? Welche Softwareversion wurde verwendet? Auf welche Anmeldeinformationen hat er zugegriffen? Warum ist der Workflow fehlgeschlagen? Wer hat die Änderung genehmigt?

Sicherheit und Governance

Eine RPA-Plattform sollte Sicherheits- und Governance-Kontrollen bieten, die den Zugriff einschränken und eine nachvollziehbare, kontrollierte Automatisierung ermöglichen.

Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören:

• Rollenbasierte Zugriffssteuerung
• Anmeldeinformationsspeicher
• Prüfprotokolle
• Verschlüsselung
• Genehmigungsworkflows
• Versionskontrolle
• Trennung von Entwicklung und Produktion
• Richtliniendurchsetzung

UiPath empfiehlt zentralisierte Kontrollmechanismen, darunter rollenbasierte Zugriffskontrolle, Audit-Trails, Ausnahmebehandlung und Dashboards.

Governance wird besonders wichtig, wenn Bots Zugriff auf Lohn-, Kunden-, Gesundheits-, Bank-, Lieferanten- oder Finanzsysteme haben können.

KI- und intelligente Automatisierungsfähigkeiten

Moderne RPA-Plattformen sollten in der Lage sein, sich mit KI zu integrieren, wenn Arbeitsabläufe Dokumentenverständnis, Sprachverarbeitung, Klassifizierung, Vorhersage oder eine flexiblere Entscheidungsunterstützung erfordern.

Traditionelle RPA ist nach wie vor wertvoll für die deterministische Ausführung. KI erweitert den Umfang der Informationen, die die Automatisierung verstehen kann.

Eine sinnvolle Architektur könnte beispielsweise so aussehen:

Dokumenten-KI extrahiert Daten → KI klassifiziert Fälle → Geschäftsregeln validieren → RPA führt Transaktionen aus → Menschliche Überprüfung von Ausnahmen

IBM beschreibt intelligente Automatisierung als RPA erweitert um maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision.

Die Kombination ist leistungsfähiger, erfordert aber auch eine stärkere Validierung, da die Ergebnisse der KI eher probabilistisch als deterministisch sein können.

Flexible Bereitstellung und Skalierbarkeit

Eine RPA-Plattform sollte ein Bereitstellungsmodell unterstützen, das mit den Sicherheits-, Infrastruktur-, Personal- und Skalierbarkeitsanforderungen der Organisation kompatibel ist.

Mögliche Modelle sind:

• Wolke
• Auf dem Gelände
• Hybrid
• Desktop
• Virtuelle Maschinen
• Serverbasierte Bots
• Remote-Umgebungen

UiPath empfiehlt die Unterstützung von Cloud-, On-Premises- und Hybridumgebungen sowie von beaufsichtigten und unbeaufsichtigten Robotern.

Das beste Bereitstellungsmodell hängt von der Datensensibilität, dem Anwendungsstandort, der Identitätsarchitektur, der Netzwerkleistung, den regulatorischen Anforderungen und der IT-Strategie ab und nicht von einer universellen Präferenz.

Wie hängen RPA und künstliche Intelligenz zusammen?

RPA und künstliche Intelligenz ergänzen sich: RPA führt vordefinierte Prozesse zuverlässig aus, während KI Informationen interpretiert, Muster erkennt, Ergebnisse generiert, Prognosen erstellt und Entscheidungen unterstützt, die sich nicht einfach in festen Regeln ausdrücken lassen. Die Kombination beider Technologien ermöglicht komplexere intelligente Automatisierung.

IBM unterscheidet RPA primär als prozessorientierte Automatisierung und intelligente Automatisierung als Erweiterung, die KI-Technologien wie maschinelles Lernen, NLP und Computer Vision einbezieht.

Faktor	RPA	AI
Hauptrolle	Aufgaben ausführen	Interpretieren und entscheiden
Logik	Vorgegebene Regeln	Modelle und Daten
Ausgang	Vorhersagbar	Kann probabilistisch sein
Beste Eingaben	Strukturierte	Strukturiert/unstrukturiert
Lernen	Nicht inhärent	Häufig modellbasiert
Beispiel	ERP-Update	Eine Rechnung interpretieren

RPA vs. Künstliche Intelligenz

RPA unterscheidet sich von KI dadurch, dass RPA im Wesentlichen Regeln ausführt, während KI Informationen interpretieren und aus Mustern oder Modellen Schlussfolgerungen ziehen kann.

Angenommen, ein Unternehmen erhält eine standardisierte Rechnungsvorlage. Ein RPA-Bot weiß möglicherweise, dass sich die Rechnungsnummer immer in einem bestimmten Feld befindet.

Erhält das Unternehmen Tausende von Rechnungen in unterschiedlichen Formaten, kann ein KI-gestütztes Dokumentenverarbeitungsmodell zunächst Rechnungsnummer, Lieferant, Betrag und Datum ermitteln. Der RPA-Bot kann diese Werte dann übernehmen und in das Buchhaltungssystem eingeben.

SAP unterscheidet RPA ähnlich wie regelbasierte Automatisierung von KI-Systemen, die zum Lernen, Schlussfolgern, Erkennen von Mustern und Verarbeiten von Sprache fähig sind.

RPA und intelligente Automatisierung

Intelligente Automatisierung kombiniert RPA mit KI und verwandten Technologien, um Prozesse zu automatisieren, die sowohl vorhersehbare Abläufe als auch variablere Informationen beinhalten.

Ein typischer Arbeitsablauf könnte wie folgt aussehen:

KI liest E-Mail → KI klassifiziert Anfrage → Regeln überprüfen Richtlinie → RPA aktualisiert System → Mensch prüft Ausnahme

Die KI-Komponente übernimmt die Interpretation. RPA sorgt für zuverlässige Systemaktionen.

Diese Aufteilung ist wichtig, da Organisationen nicht jeden Schritt intelligent ausführen müssen. Viele Unternehmensaufgaben werden besser kontrollierbar, wenn Entscheidungsfindung und Ausführung getrennt werden.

Intelligente Automatisierung ist daher nicht einfach nur „bessere RPA“. Sie ist eine umfassendere Automatisierungsarchitektur, in der RPA eine nützliche Ausführungstechnologie bleibt.

Maschinelles Lernen in der RPA

Maschinelles Lernen erweitert RPA, indem es Vorhersagen oder Klassifizierungen liefert, die der Bot innerhalb eines automatisierten Arbeitsablaufs nutzen kann.

Anwendungen:

• Betrugsrisikobewertung
• Dokumentklassifizierung
• E-Mail-Routing
• Bedarfsprognose
• Erkennung von Anomalien
• Kundenkategorisierung

Der RPA-Bot kann die Modellausgabe verarbeiten und den entsprechenden Systemworkflow ausführen.

Da ML-Vorhersagen auf Wahrscheinlichkeiten beruhen, sollten Unternehmen Konfidenzschwellenwerte festlegen. Routinefälle mit hoher Konfidenz können automatisch bearbeitet werden, während unsichere oder schwerwiegende Fälle an menschliche Prüfer weitergeleitet werden sollten.

Dadurch wird verhindert, dass die Automatisierung jede Vorhersage des maschinellen Lernens als unumstößliche Tatsache behandelt.

Generative KI und RPA

Generative KI erweitert RPA durch die Interpretation von Sprache, die Zusammenfassung von Dokumenten, die Generierung von Texten, die Extraktion von Informationen und die Unterstützung von Benutzern bei der Interaktion mit der Automatisierung durch natürliche Sprache.

UiPath beschreibt die gegenwärtige Beziehung als komplementär: KI-Agenten können logisches Denken und Entscheidungen treffen, während RPA eine vorhersehbare Ausführung über Unternehmensanwendungen hinweg ermöglicht.

Ein generatives KI-Modell könnte eine Kundenanfrage interpretieren und feststellen, ob ein Rückerstattungsprozess angebracht ist. RPA kann dann das Transaktionssystem öffnen, die genehmigte Rückerstattung erfassen, das CRM aktualisieren und eine standardisierte Bestätigung versenden.

Je höher die Autonomie, desto wichtiger werden Prüfbarkeit, Genehmigungsschwellenwerte, Sicherheit und Rücksetzungsverfahren.

KI-Agenten und RPA-Bots

KI-Agenten und RPA-Bots unterscheiden sich dadurch, dass Agenten planen oder entscheiden können, wie sie ein Ziel verfolgen, während RPA-Bots für die zuverlässige Ausführung spezifischer, definierter Aktionen optimiert sind.

Automation Anywhere beschreibt RPA als eine Ausführungsschicht, die von der agentengesteuerten Automatisierung aufgerufen werden kann, wenn Aktionen in unternehmensweiten Systemen ausgeführt werden müssen.

Ein KI-Agent kann beispielsweise feststellen, dass eine Bestellung eine Kreditgenehmigung erfordert, die anwendbare Richtlinie ermitteln und die nächsten Schritte festlegen. Ein RPA-Bot kann dann die genehmigten Aktualisierungen in ERP-, CRM- und Warenwirtschaftssystemen durchführen.

Diese Architektur trennt das Denken von der Ausführung und ermöglicht eine einfachere Steuerung komplexer Automatisierungsprozesse, als wenn einem KI-System uneingeschränkte Kontrolle über jede Anwendung eingeräumt würde.

Wie implementiert man die robotergestützte Prozessautomatisierung?

Die robotergestützte Prozessautomatisierung wird implementiert, indem geeignete, wertvolle Prozesse identifiziert, messbare Geschäftsziele definiert, der Arbeitsablauf standardisiert, geeignete Software ausgewählt, die Automatisierung entwickelt und getestet, sie schrittweise eingeführt, die Ergebnisse gemessen und vor der Skalierung Governance-Strukturen etabliert werden.

Der größte Implementierungsfehler besteht darin, mit der Frage „Welches Werkzeug sollten wir kaufen?“ anstatt mit der Frage „Welchen Prozess sollten wir verbessern?“ zu beginnen. Die Automatisierungstechnologie sollte sich am Business Case orientieren.

Hochwertige Automatisierungsmöglichkeiten identifizieren

Hochwertige RPA-Möglichkeiten verbinden sinnvolle manuelle Arbeit mit vorhersehbaren Arbeitsabläufen und ausreichender Prozessstabilität.

Unternehmen sollten Folgendes messen:

• Monatliches Transaktionsvolumen
• Manuelle Bearbeitungszeit
• Fehler- und Nacharbeitsrate
• Arbeitskosten
• Ausnahmerate
• Prozessstabilität
• SLA-Anforderungen
• Auswirkungen auf das Geschäft

Eine Aufgabe, die zehn Minuten dauert, aber nur zweimal im Monat anfällt, bietet möglicherweise wenig Automatisierungspotenzial. Eine zweiminütige Aufgabe, die 100,000 Mal wiederholt wird, kann hingegen ein erhebliches Potenzial darstellen.

Die Auswahl der Prozesse erfordert daher tatsächliche operative Daten und nicht subjektive Eindrücke darüber, welche Arbeiten sich wiederholen.

Stakeholder einbinden und Geschäftsziele definieren

RPA-Projekte sollten mit klar definierten Geschäftszielen beginnen, die von Prozessverantwortlichen, Mitarbeitern, IT, Sicherheit, Finanzen und anderen relevanten Interessengruppen geteilt werden.

Ein sinnvolles Ziel ist messbar:

Die Bearbeitungszeit für Rechnungen wurde von 12 Minuten auf 4 Minuten reduziert.

„Mit RPA die Produktivität steigern“ ist zu vage.

Klare Zielvorgaben machen den ROI messbar und helfen Teams bei der Entscheidung, welche Ausnahmen oder Prozessneugestaltungen einen Entwicklungsaufwand rechtfertigen.

Auch die Mitarbeiter, die den Prozess durchführen, sollten teilnehmen, da sie in der Regel praktische Ausnahmen und undokumentierte Umgehungslösungen kennen, die in den offiziellen Verfahren fehlen.

Den Prozess standardisieren und optimieren

Der Prozess sollte vereinfacht und standardisiert werden, bevor die Automatisierung beginnt.

Ein Workflow, der doppelte Genehmigungen, veraltete Berichte, unnötige Dateneingaben, inkonsistente Feldnamen und informelle Ausnahmen enthält, sollte nicht einfach direkt in einen Bot umgewandelt werden.

Automatisierung sollte, wo immer möglich, unnötige Arbeit beseitigen.

Ein nützliches Prinzip ist:

Vereinfachen → Standardisieren → Automatisieren

Dadurch verringert sich die Anzahl der Schritte, die der Bot ausführen muss, und die Zuverlässigkeit wird in der Regel erhöht.

RPA kann unklare Unternehmensrichtlinien nicht beheben. Wenn Mitarbeiter unterschiedlicher Meinung darüber sind, wie eine Transaktion abgewickelt werden soll, muss diese Uneinigkeit geklärt werden, bevor der Workflow deterministisch werden kann.

Die richtige RPA-Software auswählen

Die Auswahl der RPA-Software sollte sich nach Anwendungskompatibilität, Workflow-Komplexität, Sicherheitsanforderungen, Entwicklungsmöglichkeiten, Skalierbarkeit, Orchestrierung, KI-Integration, Bereitstellungsarchitektur und Gesamtlebenszykluskosten richten.

Unternehmen, die Dienstleistungen oder Software zur robotergestützten Prozessautomatisierung evaluieren, sollten realistische Anwendungsfälle testen, anstatt sich nur auf Vorführungen der Anbieter zu verlassen.

Die Fragen sollten Folgendes beinhalten:

• Funktioniert es zuverlässig mit unseren bestehenden Systemen?
• Können Zugangsdaten zentral verwaltet werden?
• Können wir Arbeitsabläufe testen und versionieren?
• Kann es unbeaufsichtigte Bots verwalten?
• Wie werden Ausnahmen überwacht?
• Lässt es sich über APIs integrieren?
• Was geschieht bei Anwendungsaktualisierungen?

Die beste Plattform ist diejenige, die am besten zur tatsächlichen Betriebsumgebung passt, nicht unbedingt die mit dem umfangreichsten Funktionsumfang.

Automatisierung erstellen und testen

Die RPA-Automatisierung sollte so aufgebaut und getestet werden, dass sie normale Transaktionen, Ausnahmen, ungültige Daten, Anwendungsausfälle, Timeouts, Anmeldefehler und realistische Transaktionsvolumina berücksichtigt.

Ein Bot ist noch nicht produktionsreif, nur weil er einen Demonstrationsfall erfolgreich abgeschlossen hat.

Die Tests sollten sowohl die technische Umsetzung als auch die Geschäftsergebnisse validieren.

Wenn der Bot eine Rechnung zwar erfolgreich verarbeitet, aber die falsche Steuerregel anwendet, ist die Automatisierung fehlgeschlagen, obwohl kein Softwarefehler aufgetreten ist.

Teams sollten auch das Wiederherstellungsverhalten testen. Wenn ein ERP-System mitten in einer Transaktion ausfällt, muss der Bot wissen, ob er die Transaktion wiederholen, pausieren, rückgängig machen oder den Fall an einen Mitarbeiter weiterleiten soll.

Klein anfangen und iterativ skalieren

RPA-Programme sollten in der Regel mit überschaubaren, messbaren Arbeitsabläufen beginnen und erst erweitert werden, nachdem sich die Entwicklungs-, Betriebs- und Governance-Praktiken bewährt haben.

Erste Projekte helfen Organisationen dabei, Standards für Dokumentation, Tests, Sicherheit, Eigentumsverhältnisse, Bereitstellung, Überwachung und Support festzulegen.

Eine zu schnelle Skalierung kann Hunderte von anfälligen Bots mit inkonsistenten Entwicklungsmethoden hervorbringen.

SAP weist darauf hin, dass Skalierbarkeit zu einem wichtigen Planungsaspekt wird, wenn Unternehmen dazu übergehen, Hunderte oder Tausende von automatisierten Arbeitsabläufen zu verwalten.

Ziel sollte daher die wiederholbare Automatisierungsfähigkeit sein, nicht einfach die größtmögliche Anzahl von Bots.

Einrichtung von Governance-Strukturen und eines Kompetenzzentrums

Die RPA-Governance definiert, wie Automatisierungen ausgewählt, entwickelt, gesichert, getestet, genehmigt, eingesetzt, überwacht, geändert und schließlich außer Betrieb genommen werden.

Größere Organisationen können ein Kompetenzzentrum für Automatisierung einrichten, um Standards, Architektur, wiederverwendbare Komponenten, Schulungen, Zuständigkeiten und Leistungsmessung zu koordinieren.

Governance verhindert, dass einzelne Abteilungen unkontrollierte Bots mit sich überschneidenden Funktionen oder übermäßigen Zugriffsrechten erstellen.

Zudem wird die Skalierung dadurch wirtschaftlicher, da zukünftige Projekte getestete Komponenten, Sicherheitsmuster, Dokumentationen und Betriebsabläufe wiederverwenden können.

Was sind die Herausforderungen und Grenzen von RPA?

Die größten Herausforderungen bei RPA sind mangelhaftes Prozessdesign, Anfälligkeit der Benutzeroberfläche, inkonsistente oder unstrukturierte Daten, Ausnahmebehandlung, Wartung, Sicherheit, Governance, organisatorische Akzeptanz und die Schwierigkeit, eine große Anzahl von Bots in sich verändernden Unternehmenssystemen zu skalieren.

SAP weist ausdrücklich darauf hin, dass Änderungen an der Benutzeroberfläche Automatisierungen stören können, Ausnahmen häufig menschliches Eingreifen erfordern und die Skalierung von Unternehmen Herausforderungen in Bezug auf Governance und Integration mit sich bringt.

Schlecht konzipierte Prozesse

Schlecht konzipierte Prozesse bleiben auch nach ihrer Automatisierung ineffizient.

Ein Unternehmen automatisiert möglicherweise einen achtstufigen Arbeitsablauf und reduziert die Bearbeitungszeit erheblich, nur um dann festzustellen, dass drei dieser Schritte von Anfang an unnötig waren.

RPA sollte daher der Prozessanalyse folgen und sie nicht ersetzen.

Teams sollten hinterfragen, warum jedes Feld, jede Genehmigung, jede Übergabe, jede Tabellenkalkulation und jede Systeminteraktion existiert, bevor sie diese automatisch reproduzieren.

Das wertvollste Ergebnis könnte darin bestehen, einen Prozessschritt zu eliminieren, anstatt ihn zu automatisieren.

Aus diesem Grund sollten Prozessanalyse und -optimierung vor der Bot-Entwicklung erfolgen, insbesondere bei Arbeitsabläufen, die mehrere Abteilungen betreffen.

Automatisierung der Schwierigkeitsskalierung

RPA wird schwieriger zu handhaben, wenn Unternehmen von wenigen Bots zu Hunderten von Workflows über mehrere Teams und Geschäftssysteme hinweg übergehen.

Automation Anywhere nennt Prozessermittlung, Daten, Governance, Wartung und Resilienz als wichtige Aspekte bei der Skalierung von RPA.

Ohne Standardisierung könnten verschiedene Teams unabhängig voneinander ähnliche Bots entwickeln, uneinheitliche Sicherheitspraktiken anwenden, Integrationen duplizieren und Arbeitsabläufe erstellen, die für die zentrale IT schwer zu unterstützen sind.

Skalierung erfordert Architektur, Orchestrierung, wiederverwendbare Komponenten, Namensstandards, Dokumentation, Verantwortlichkeiten, Überwachung, Änderungsmanagement und Lebenszyklus-Governance.

Unstrukturierte oder inkonsistente Daten

Unstrukturierte und inkonsistente Daten schränken die traditionelle RPA ein, da Bots am besten funktionieren, wenn die Eingaben vorhersehbar und klar definiert sind.

Freiform-E-Mails, eingescannte Verträge, Fotos, handschriftliche Formulare, lange Dokumente und inkonsistente Tabellenkalkulationen können Schwierigkeiten für rein regelbasierte Arbeitsabläufe verursachen.

KI-Technologien können dabei helfen, diese Eingaben in strukturiertere Informationen umzuwandeln.

Die Genauigkeit der Datenextraktion sollte jedoch vor der vollständigen Automatisierung überprüft werden. Wenn ein KI-Modell in einem Finanzbereich nur zu 90 % sicher ist, benötigen Unternehmen Regeln, die festlegen, ob die Transaktion ausgeführt oder an einen Mitarbeiter weitergeleitet wird.

Die Automatisierung von Unsicherheit erfordert andere Steuerungsmechanismen als die Automatisierung deterministischer Daten.

Änderungen an Anwendung und Benutzeroberfläche

Änderungen an Anwendungen und Schnittstellen können RPA-Bots beeinträchtigen, wenn Arbeitsabläufe von Bildschirmelementen, Navigationssequenzen, Beschriftungen, Fensterpositionen oder anderem Schnittstellenverhalten abhängen.

SAP hebt diese Abhängigkeit als Herausforderung für die Wartung hervor, da selbst relativ kleine Anwendungsänderungen UI-basierte Bots beeinträchtigen können.

Eine robustere Automatisierung nutzt stabile Elementselektoren, gegebenenfalls APIs, kontrollierte Anwendungsversionen, Regressionstests und Überwachung.

Organisationen sollten geplante Software-Upgrades auch den Automatisierungsteams mitteilen, damit Bots vor Produktionsänderungen getestet werden können.

Wartung und Bot-Resilienz

RPA erfordert eine kontinuierliche Wartung, da sich Geschäftsregeln, Softwaresysteme, Zugangsdaten, Datenformate, Betriebssysteme und organisatorische Anforderungen ändern.

Ein Produktionsbot sollte daher einen definierten Verantwortlichen und ein Supportmodell haben.

Teams müssen Folgendes wissen:

• Wer erhält Fehlermeldungen?
• Wer kann den Arbeitsablauf ändern?
• Wie wird eine Änderung getestet?
• Wie werden Versionen verwaltet?
• Was geschieht während der Ausfallzeiten?
• Wie wird ein Bot außer Dienst gestellt?

Ausfallsicherheit ist Teil des Designs und wird nicht erst nach dem Auftreten von Fehlern hinzugefügt. Kritische Automatisierungen erfordern möglicherweise Wiederholungsversuche, Wiederherstellung der Warteschlange, Vermeidung von Duplikaten, Prüfpunkte, Ausweichlogik und die Möglichkeit der Eskalation durch einen Mitarbeiter.

Sicherheit, Compliance und Governance

RPA kann Sicherheitsrisiken bergen, da Bots möglicherweise Zugriff auf sensible Unternehmenssysteme und -daten benötigen.

Ein für Lohn- oder Zahlungsabwicklung eingesetzter Bot sollte keine Passwörter in einem ungesicherten Skript speichern oder ein gemeinsam genutztes Administratorkonto verwenden.

Für Unternehmensprogramme sollten Berechtigungen nach dem Prinzip der minimalen Rechtevergabe, zentralisierte Anmeldeinformationsverwaltung, Verschlüsselung, Prüfprotokolle, kontrollierte Bereitstellung, Trennung der Umgebungen und Genehmigungsworkflows angewendet werden.

UiPath nennt rollenbasierte Zugriffskontrolle, Prüfbarkeit, zentralisierte Verwaltung und Governance als wichtige Plattformfunktionen.

Sicherheit gewinnt noch mehr an Bedeutung, wenn RPA mit KI-Agenten verbunden wird, die in der Lage sind, Aktionen autonomer auszulösen.

Organisatorischer Widerstand gegen die Automatisierung

Organisatorischer Widerstand kann den Erfolg von RPA einschränken, wenn Mitarbeiter die Automatisierung als Bedrohung ansehen, von der Prozessneugestaltung ausgeschlossen werden oder den daraus resultierenden Arbeitsabläufen nicht vertrauen.

Mitarbeiter, die dem Prozess am nächsten stehen, kennen oft ungewöhnliche Ausnahmen, die in der Dokumentation nicht aufgeführt sind.

Die Einbeziehung dieser Faktoren in die Automatisierungserkennung kann daher sowohl die technische Genauigkeit als auch die Akzeptanz verbessern.

Unternehmen sollten außerdem erläutern, wie sich die Verantwortlichkeiten nach der Automatisierung verändern werden. Wenn wiederkehrende Aufgaben wegfallen, benötigen die Mitarbeiter Klarheit darüber, welche höherwertigen Tätigkeiten sie ersetzen werden.

Die Implementierung von RPA ist teils ein Technologieprojekt, teils aber auch ein Prozess- und Veränderungsmanagementprojekt.

Wie sieht die Zukunft der robotergestützten Prozessautomatisierung aus?

Die Zukunft der robotergestützten Prozessautomatisierung ist zunehmend mit KI-gestützten Arbeitsabläufen, agentenbasierter Automatisierung, durchgängiger Orchestrierung, flexiblen Integrationen, stärkerer Governance und menschlicher Aufsicht verbunden, anstatt mit eigenständigen Bots, die isolierte Bildschirmaktionen automatisieren.

Sowohl UiPath als auch Automation Anywhere positionieren RPA derzeit als Ausführungsschicht innerhalb umfassenderer KI- und agentenbasierter Automatisierungsarchitekturen und nicht als eine Technologie, die durch KI ersetzt wird.

KI-gestützte RPA

KI-gestützte RPA wird die Automatisierung auf Prozesse ausweiten, die Dokumente, Sprache, Bilder, Klassifizierung, Vorhersage und andere Informationen betreffen, die mit herkömmlichen Regeln nicht effizient interpretiert werden können.

Die Schlüsselarchitektur trennt häufig die Interpretation von der Ausführung.

Künstliche Intelligenz kann bestimmen, was Informationen bedeuten, während RPA auf Basis genehmigter Ergebnisse kontrollierte Systemaktionen durchführt.

Dadurch wird eine flexiblere Automatisierung ermöglicht, während gleichzeitig die deterministische Ausführung dort erhalten bleibt, wo Zuverlässigkeit wichtig ist.

Der Kompromiss liegt in der Steuerung. KI-Modelle können unsichere oder falsche Ergebnisse liefern, daher müssen Organisationen Vertrauensschwellenwerte festlegen, Anforderungen überprüfen, Protokollierung, Überwachung und Rollback-Verfahren einführen.

Agentische Prozessautomatisierung

Agentische Prozessautomatisierung kombiniert KI-Agenten, die zur Planung und Entscheidungsfindung fähig sind, mit RPA-Bots, die zuverlässige digitale Aktionen ausführen können.

Automation Anywhere beschreibt RPA als einen zentralen Ausführungsmechanismus, den Agenten und umfassendere Automatisierungssysteme aufrufen können, um Aufgaben in unternehmensweiten Anwendungen zu erledigen.

Ein Agent kann beispielsweise eine eingehende Bestellung analysieren, die Bedingungen der Versicherungspolice auswerten, feststellen, dass die Bestellung ausgeführt werden kann, und einen RPA-Bot anweisen, die Transaktion im ERP-System zu erstellen.

Der Agent liefert adaptives Schlussfolgern, RPA führt die vorhersehbare Anwendungsinteraktion durch.

Diese Unterscheidung könnte zunehmend an Bedeutung gewinnen, da Unternehmen eine intelligentere Automatisierung anstreben, ohne probabilistischen Modellen unkontrollierten Zugriff auf sensible Systeme zu gewähren.

End-to-End-Prozessorchestrierung

Die durchgängige Orchestrierung koordiniert RPA, APIs, KI, Geschäftsregeln, Mitarbeiter und Anwendungen über einen gesamten Geschäftsprozess hinweg.

Traditionelle RPA-Projekte automatisieren oft einzelne Aufgaben. Zukünftige Architekturen konzentrieren sich zunehmend auf vollständige Ergebnisse wie Auftragsabwicklung, Schadensbearbeitung, Mitarbeiter-Onboarding oder Kundenservice-Lösung.

UiPath beschreibt Orchestrierung als die Koordination von Robotern, KI-Agenten und Menschen innerhalb längerer und komplexerer Arbeitsabläufe.

Der Vorteil liegt in der reduzierten Fragmentierung. Anstatt Dutzende von unverbundenen Bots zu pflegen, können Unternehmen ihre Automatisierungsressourcen über den gesamten Lebenszyklus einer Transaktion hinweg koordinieren.

Mehr autonome Unternehmensautomatisierung

Die Automatisierung in Unternehmen wird zunehmend autonomer, da Systeme immer häufiger Ereignisse erkennen, Informationen analysieren, nächste Schritte festlegen, Transaktionen ausführen, Ergebnisse überwachen und routinemäßige Ausnahmen beheben.

Mehr Autonomie bedeutet jedoch nicht, dass Menschen aus jedem Prozess ausgeschlossen werden.

Der Mensch bleibt wichtig für Ausnahmefälle, sensible Genehmigungsverfahren, politische Entscheidungen, Verantwortlichkeit, Kundenbeziehungen und Entscheidungen mit erheblichen finanziellen oder rechtlichen Konsequenzen.

Die technische Herausforderung besteht daher darin, zu entscheiden, wo Autonomie einen Mehrwert schafft und wo menschliche Kontrolle weiterhin zwingend erforderlich sein sollte.

Die Automatisierungsarchitektur sollte das Geschäftsrisiko widerspiegeln und nicht maximale Autonomie als Selbstzweck anstreben.

Stärkere Regierungsführung und menschliche Aufsicht

Governance und menschliche Aufsicht werden wichtiger, da RPA, KI und autonome Agenten einen breiteren Zugang zu Unternehmenssystemen erhalten.

Organisationen müssen in der Lage sein, folgende Fragen zu beantworten:

• Was hat diesen Arbeitsablauf ausgelöst?
• Welche Daten wurden verwendet?
• Welches System oder Modell hat die Entscheidung getroffen?
• Welcher Bot hat die Aktion ausgeführt?
• Wer hat die sensiblen Transaktionen genehmigt?
• Welche Ausnahmen traten auf?
• Kann die Maßnahme rückgängig gemacht werden?

UiPath hebt Governance, Prüfbarkeit, zentralisiertes Management und kontrollierte Ausführung als wichtige Merkmale moderner Automatisierungsplattformen hervor.

Je leistungsfähiger die Automatisierung wird, desto wertvoller werden auch Rückverfolgbarkeit und Verantwortlichkeit.

Häufig gestellte Fragen

Worin unterscheidet sich RPA von KI?

RPA und KI unterscheiden sich dadurch, dass RPA vordefinierten Prozessregeln folgt, während KI Daten interpretiert, Muster erkennt, aus Modellen lernt oder Entscheidungen trifft. RPA eignet sich für deterministische Aufgaben wie das Kopieren von Daten oder das Aktualisieren von ERP-Datensätzen, KI hingegen für weniger strukturierte Aufgaben wie die Dokumentenklassifizierung oder Sprachanalyse. IBM beschreibt RPA als prozessgetriebene und intelligente Automatisierung als die Integration von maschinellem Lernen, NLP und Computer Vision. In vielen Systemen interpretiert KI die Eingaben, und RPA führt die genehmigte Aktion aus.

Was ist besser, RPA oder Python?

Weder RPA noch Python sind generell besser. RPA eignet sich in der Regel besser für die Low-Code-Automatisierung von Geschäftsprozessen in Desktop- und Unternehmensanwendungen, insbesondere wenn Orchestrierung, Berechtigungsverwaltung, UI-Automatisierung, Monitoring und Governance erforderlich sind. Python bietet mehr Flexibilität für APIs, Algorithmen, Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und benutzerdefinierte Integrationen, erfordert aber fundiertere Programmier- und Bereitstellungskenntnisse. Bei komplexer Unternehmensautomatisierung können sich beide Technologien ergänzen: Python kann spezialisierte Verarbeitungsprozesse durchführen, während eine RPA-Plattform die Workflow-Ausführung in den Geschäftssystemen steuert.

Worin unterscheidet sich die robotergestützte Prozessautomatisierung von der intelligenten Automatisierung?

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) unterscheidet sich von der intelligenten Automatisierung dadurch, dass traditionelle RPA strukturierte, regelbasierte Aufgaben ausführt, während intelligente Automatisierung KI-Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Dokumentenanalyse einsetzt. RPA kann bekannte Rechnungswerte in ein ERP-System eingeben, während intelligente Automatisierung diese Werte zunächst anhand verschiedener Rechnungsformate identifizieren kann. IBM beschreibt intelligente Automatisierung als Erweiterung der RPA um KI-Funktionen, die es Workflows ermöglicht, variablere Eingaben und Entscheidungen zu verarbeiten.

Was sind RPA-Tools?

RPA-Tools sind Softwareplattformen, die zum Erstellen, Bereitstellen, Ausführen, Planen, Überwachen, Sichern und Verwalten von Software-Bots eingesetzt werden. Moderne RPA-Tools bieten typischerweise visuelle Entwicklung, UI-Automatisierung, APIs, Konnektoren, Workflow-Orchestrierung, Warteschlangen, Berechtigungsverwaltung, Analysen, Tests und Governance. Unternehmensplattformen können zusätzlich KI- und Dokumentenverarbeitungsfunktionen umfassen. Beim Vergleich von Tools sollten Unternehmen Anwendungskompatibilität, Sicherheit, Bereitstellungsmodell, Skalierbarkeit, Wartung, Orchestrierung, KI-Integration und die gesamten Lebenszykluskosten bewerten und nicht allein den Lizenzpreis als Kriterium heranziehen.

Was ist robotergestützte Prozessautomatisierung im Bankwesen?

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) im Bankwesen nutzt Software-Bots, um wiederkehrende Finanzprozesse wie Kunden-Onboarding, Kontoverwaltung, Prüfung von Kreditunterlagen, Abstimmung, Meldewesen, Transaktionsverarbeitung und Datentransfer zu automatisieren. Automation Anywhere nennt Onboarding, Kreditbearbeitung und Compliance-Reporting als gängige RPA-Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor. Ein Anbieter berichtet von über 40,000 verarbeiteten Dokumenten innerhalb von 14 Tagen mithilfe KI-gestützter Automatisierung, wobei die Ergebnisse individuell variieren. Implementierungen im Bankwesen erfordern strenge Zugriffskontrollen, Audit-Trails, Ausnahmebehandlung, Sicherheit und menschliche Überwachung.

Fazit

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) nutzt Software-Bots, um wiederkehrende, regelbasierte digitale Aufgaben anwendungsübergreifend auszuführen. Dadurch eignet sie sich besonders für stabile, umfangreiche Arbeitsabläufe mit strukturierten Daten und vorhersehbaren Entscheidungen. Erfolgreiche RPA hängt von der Auswahl des richtigen Prozesses, dessen Vereinfachung vor der Automatisierung, der Auswahl geeigneter Software, dem Ausnahmemanagement, der ROI-Messung sowie der Gewährleistung von Sicherheit und Governance bei wachsendem Umfang des Programms ab.

Bei TiRapid liegt unsere Expertise in der Präzisionsfertigung für die physische Automatisierung, nicht in der softwarebasierten RPA. Wir bieten CNC-Präzisionsbearbeitung und Fertigungsdienstleistungen für kundenspezifische Komponenten, die in Robotik, Automatisierungsanlagen, Elektronik, Halbleitersystemen und Industriemaschinen eingesetzt werden. Unser Leistungsspektrum umfasst CNC-Fräsen, CNC-Drehen, 5-Achs-Bearbeitung, Werkstoffbearbeitung, Oberflächenveredelung und Dimensionsprüfung.