Robotic Process Automation (RPA) ermöglicht es Unternehmen, repetitive, regelbasierte Aufgaben effizient zu automatisieren, wodurch Zeit und Kosten eingespart werden. Die Kombination aus RPA, Machine Learning (ML), Process Mining und GenAI ermöglicht dann die Bewältigung komplexerer Aufgaben. [...]
Robotic Process Automation (RPA) ist seit Jahrzehnten eine etablierte Technologie zur Automatisierung repetitiver Geschäftsprozesse. In den vergangenen Jahren hat sich jedoch das mediale Interesse an RPA verringert. Ist die Technologie nun überholt oder von anderen Innovationen verdrängt worden? Die Antwort ist ein klares Nein. Vielmehr hat sich RPA weiterentwickelt – und dabei spielt künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle.
Klassische RPA-Lösungen automatisieren regelbasierte, strukturierte Aufgaben wie die Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung oder Berichtserstellung. Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass herkömmliche RPA-Systeme an ihre Grenzen stoßen, sobald unstrukturierte Daten oder komplexe Entscheidungsprozesse ins Spiel kommen.
Der nächste logische Schritt ist daher die Hyperautomation – die Automatisierung gesamter End-to-End-Geschäftsprozesse unter Einbindung verschiedenster Technologien. Mit der Integration von KI eröffnen sich jetzt noch weitreichendere Möglichkeiten. RPA wird nicht ersetzt, sondern durch moderne Technologien wie Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Intelligent Document Processing (IDP) erweitert.
Die Verschmelzung von RPA und AI
Die Weiterentwicklung von RPA hin zur intelligenten Automatisierung kombiniert verschiedene Technologien. Diese Kombination wird oft als Enterprise Automation oder Enterprise AI bezeichnet.
- KI zur Verarbeitung unstrukturierter Daten
- Process Mining zur Optimierung von Workflows
- Computer Vision zur Verbesserung der Datenerfassung
- Generative AI zur Entscheidungsunterstützung
Ersetzt KI RPA?
KI erweitert RPA, indem sie es flexibler und intelligenter macht. Dadurch entstehen Enterprise Agents, die nicht nur strukturierte, sondern auch komplexe und datenintensive Prozesse eigenständig bewältigen können. Die Vorteile dieser Verschmelzung sind:
- RPA bleibt weiterhin die Basis für regelbasierte Automatisierung.
- KI fügt eine kognitive Ebene hinzu, um Entscheidungen zu treffen und unstrukturierte Daten zu analysieren.
- Menschen behalten die Kontrolle und überwachen die Ergebnisse.
Herausforderungen und Kritik an RPA
Unternehmen, die Robot Process Automation (RPA) einführen möchten, sehen sich trotz technologischer Fortschritte mit mehreren Herausforderungen konfrontiert. Dazu gehören der Widerstand gegen Veränderungen innerhalb der Belegschaft, der Mangel an qualifizierten Fachkräften für die Implementierung und Wartung der Technologie, unklare Erfolgskriterien und Key Performance Indicators (KPIs) sowie die Notwendigkeit einer gründlichen Prozessanalyse vor der Automatisierung. Diese Hindernisse erschweren oft eine reibungslose Integration und Nutzung von RPA-Lösungen in Unternehmen.
Viele Unternehmen ersetzen den Begriff RPA zunehmend durch den allgemeineren Begriff Automatisierung, um der Erweiterung durch KI und andere Technologien gerecht zu werden.
Die Zukunft: Agentic Process Automation (APA)
Die nächste Generation der Automatisierung wird durch Agentic Process Automation (APA) geprägt sein. Dabei werden große Sprachmodelle (LLMs) und GenAI mit RPA kombiniert, um Arbeitsabläufe autonom zu gestalten. AI wird nicht nur Aufgaben ausführen, sondern proaktiv Handlungsempfehlungen geben und Geschäftsprozesse optimieren. RPA ist also keineswegs eine aussterbende Technologie – im Gegenteil: Durch die enge Verzahnung mit AI entwickelt sie sich zu einer leistungsfähigen Automatisierungsplattform. Der Wandel von RPA hin zur Intelligenten Automatisierung, wie sie auch SS&C Blue Prism anbietet, ist in vollem Gange und wird die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, nachhaltig verändern.
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