Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie, mit der Unternehmen sich wiederholende Aufgaben automatisieren können, die normalerweise von Menschen erledigt werden. Das sind oft Aufgaben, die bestimmten Regeln folgen, wie Dateneingabe, Transaktionsverarbeitung und E-Mail-Verwaltung. Bei RPA werden Software-Roboter oder Bots eingesetzt, um die Interaktion von Menschen mit digitalen Systemen und Anwendungen zu simulieren. Diese Bots lassen sich für eine Vielzahl von Aufgaben konfigurieren und können Mitarbeitenden Zeit für strategischere Aufgaben verschaffen.
RPA hat in der heutigen Geschäftswelt mehrere praktische Anwendungsbereiche. Hier einige Beispiele für den Einsatz von RPA in Unternehmen:
Wenn Sie das Potenzial von RPA voll ausschöpfen möchten, müssen Sie wissen, wie es funktioniert. Dabei werden Software-Roboter eingesetzt, die menschliche Handlungen bei der Interaktion mit digitalen Systemen nachahmen. Die Roboter folgen dabei vordefinierten Anweisungen und Triggern. Diese Roboter sind mit spezifischen Anweisungen programmiert, die sie autonom ausführen können. Ein Bot könnte beispielsweise so konfiguriert werden, dass er sich bei einer Anwendung anmeldet, wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt, Daten aus einer strukturierten Tabelle extrahiert und diese Daten dann in eine andere Anwendung kopiert und einfügt.
Der Automatisierungsprozess umfasst in der Regel die folgenden Schritte:
Die Standard-RPA basiert in der Regel auf vordefinierten Regeln. Sie kann jedoch mit Technologien wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) erweitert werden, um auch komplexere Aufgaben zu automatisieren. Diese Kombination, oft als intelligente Prozessautomatisierung (IPA) bezeichnet, ermöglicht es einigen Softwarelösungen, aus früheren Interaktionen zu lernen, um im Laufe der Zeit Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.
Bei der Implementierung von RPA gibt es drei Haupttypen der Automatisierung:
Feature | Beaufsichtigte Automatisierung | Unbeaufsichtigte Automatisierung | Hybride Automatisierung |
Trigger | Wird von einem menschlichen Mitarbeiter auf Anfrage initiiert. | Wird automatisch nach einem Zeitplan oder Systemtrigger ausgeführt. | Kann von einer Person oder einem System ausgelöst werden. |
Interaktion | Funktioniert an der Seite einer Person als „digitaler Assistent“ und sorgt für einen Human in the Loop. | Funktioniert selbstständig im Hintergrund, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. | Wechselt bei Bedarf zwischen unabhängigen und betreuten Aufgaben. |
Optimal für | Kundenservice, Helpdesks, Aufgaben, die menschliche Aufsicht erfordern. | Volumenstarke Backoffice-Prozesse wie Batch-Datenverarbeitung, Berichterstellung. | End-to-End-Prozesse, die sowohl automatisierte Schritte als auch menschliches Urteilsvermögen erfordern. |
Beispiel | Ein Callcenter-Mitarbeiter klickt auf eine Schaltfläche, damit ein Bot die vollständige Historie eines Kunden aus drei verschiedenen Systemen abruft. | Ein Bot wird jede Nacht um 2 Uhr ausgeführt, um alle Onlinebestellungen des Vortags zu verarbeiten und einen Umsatzbericht zu erstellen. | Ein Bot bearbeitet einen Kreditantrag, markiert ihn aber für einen Kreditberater, der die endgültige Genehmigung erteilen soll. |
Feature
Beaufsichtigte Automatisierung
Unbeaufsichtigte Automatisierung
Hybride Automatisierung
Trigger
Wird von einem menschlichen Mitarbeiter auf Anfrage initiiert.
Wird automatisch nach einem Zeitplan oder Systemtrigger ausgeführt.
Kann von einer Person oder einem System ausgelöst werden.
Interaktion
Funktioniert an der Seite einer Person als „digitaler Assistent“ und sorgt für einen Human in the Loop.
Funktioniert selbstständig im Hintergrund, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Wechselt bei Bedarf zwischen unabhängigen und betreuten Aufgaben.
Optimal für
Kundenservice, Helpdesks, Aufgaben, die menschliche Aufsicht erfordern.
Volumenstarke Backoffice-Prozesse wie Batch-Datenverarbeitung, Berichterstellung.
End-to-End-Prozesse, die sowohl automatisierte Schritte als auch menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Beispiel
Ein Callcenter-Mitarbeiter klickt auf eine Schaltfläche, damit ein Bot die vollständige Historie eines Kunden aus drei verschiedenen Systemen abruft.
Ein Bot wird jede Nacht um 2 Uhr ausgeführt, um alle Onlinebestellungen des Vortags zu verarbeiten und einen Umsatzbericht zu erstellen.
Ein Bot bearbeitet einen Kreditantrag, markiert ihn aber für einen Kreditberater, der die endgültige Genehmigung erteilen soll.
Die beiden Begriffe werden manchmal verwechselt, aber RPA und KI sind unterschiedliche Konzepte. RPA kann zwar KI-Technologien nutzen, der Schwerpunkt liegt aber jeweils auf etwas anderem.
Robotic Process Automation konzentriert sich hauptsächlich auf die Automatisierung regelbasierter Aufgaben und Prozesse, die strukturierte Daten verwenden. KI hingegen zielt darauf ab, Systeme in die Lage zu versetzen, ohne menschliches Eingreifen zu lernen und Entscheidungen zu treffen, einschließlich der Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Text und Bilder.
RPA ist am effektivsten für die Automatisierung von Aufgaben, die sich wiederholen und vorhersehbar sind, während KI oft besser für Aufgaben geeignet ist, die komplex sind und ein gewisses Maß an Verständnis und Entscheidungsfindung erfordern. So könnte RPA beispielsweise zur Automatisierung der Rechnungserstellung eingesetzt werden, während KI zur Entwicklung eines Chatbots verwendet werden könnte, der mit Kunden interagiert und ihre Fragen beantwortet.
Es ist hilfreich, die allgemeinen Unterschiede zwischen RPA und KI zu kennen. Es kann aber auch nützlich sein, den Unterschied zwischen einem RPA-Bot und einem KI-Agenten zu betrachten. Ein KI-Agent ist eine fortschrittlichere Entität, die nicht nur Informationen verarbeitet, sondern auch ihre Umgebung wahrnimmt, autonome Entscheidungen trifft und aus ihren Interaktionen lernt, um bestimmte Ziele zu erreichen.
Hier eine Übersicht über die unterschiedlichen Merkmale:
Merkmal | RPA-Bots | KI-Agents |
Art des Betriebs | Programmiert, um vordefinierte Schritte auszuführen; folgt expliziten Anweisungen; muss bei Änderungen neu programmiert werden. | Menschliche kognitive Funktionen simulieren; Daten analysieren, Muster erkennen und autonome Entscheidungen treffen; sich auf der Grundlage neuer Informationen anpassen. |
Intelligenz und Lernen | Sie haben keine inhärente Intelligenz, sondern funktionieren nach vorgegebenen Regeln und entwickeln sich nicht selbstständig weiter. | Oft werden ML und andere KI-Techniken eingesetzt; lernen aus Daten; verbessern die Leistung im Laufe der Zeit; passen sich an veränderte Umstände an. |
Entscheidungsfindung | Basierend auf deterministischen, vordefinierten Regeln (wenn X, dann Y). | Kann in mehrdeutigen Situationen komplexere, probabilistische Entscheidungen treffen, indem Optionen abgeleitet, vorhergesagt und bewertet werden. |
Datenverarbeitung | Arbeiten hauptsächlich mit strukturierten Daten (Tabellen, Datenbanken). | Kann strukturierte und unstrukturierte Daten (Text, E-Mails, Bilder, Sprache) mit NLP und Computer Vision verarbeiten. |
Analogie | Ein digitaler Assistent, der eine Checkliste oder ein Script abarbeitet und Aufgaben ausführt. | Ein „digitales Gehirn“ oder kognitiver Partner, der den Kontext versteht, Entscheidungen treffen und lernen kann. |
Merkmal
RPA-Bots
KI-Agents
Art des Betriebs
Programmiert, um vordefinierte Schritte auszuführen; folgt expliziten Anweisungen; muss bei Änderungen neu programmiert werden.
Menschliche kognitive Funktionen simulieren; Daten analysieren, Muster erkennen und autonome Entscheidungen treffen; sich auf der Grundlage neuer Informationen anpassen.
Intelligenz und Lernen
Sie haben keine inhärente Intelligenz, sondern funktionieren nach vorgegebenen Regeln und entwickeln sich nicht selbstständig weiter.
Oft werden ML und andere KI-Techniken eingesetzt; lernen aus Daten; verbessern die Leistung im Laufe der Zeit; passen sich an veränderte Umstände an.
Entscheidungsfindung
Basierend auf deterministischen, vordefinierten Regeln (wenn X, dann Y).
Kann in mehrdeutigen Situationen komplexere, probabilistische Entscheidungen treffen, indem Optionen abgeleitet, vorhergesagt und bewertet werden.
Datenverarbeitung
Arbeiten hauptsächlich mit strukturierten Daten (Tabellen, Datenbanken).
Kann strukturierte und unstrukturierte Daten (Text, E-Mails, Bilder, Sprache) mit NLP und Computer Vision verarbeiten.
Analogie
Ein digitaler Assistent, der eine Checkliste oder ein Script abarbeitet und Aufgaben ausführt.
Ein „digitales Gehirn“ oder kognitiver Partner, der den Kontext versteht, Entscheidungen treffen und lernen kann.
Unternehmen, die RPA-Lösungen einführen, können von einer Vielzahl von Vorteilen profitieren. Zu den wichtigsten potenziellen Vorteilen gehören:
Höhere Effizienz
Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben kann RPA die betriebliche Effizienz erheblich verbessern. So können sich die Mitarbeitenden auf strategischere und komplexere Aufgaben konzentrieren, die überlegte menschliche Eingaben erfordern.
Höhere Genauigkeit
Bots sind in der Regel weniger fehleranfällig als Menschen, sodass sie die Genauigkeit der Dateneingabe und anderer Aufgaben verbessern können.
Bessere Compliance
RPA kann Unternehmen dabei helfen, die Compliance zu verbessern, indem Aufgaben im Zusammenhang mit regulatorischen Anforderungen automatisiert werden. Ein Bot kann beispielsweise dafür sorgen, dass alle Rechnungen rechtzeitig und korrekt bearbeitet werden und alle erforderlichen Informationen enthalten sind.
Skalierbarkeit
Unternehmen können RPA nutzen, um ihre Abläufe einfacher zu skalieren. Bots lassen sich einfach replizieren und in verschiedenen Systemen bereitstellen. So können Unternehmen ihre Abläufe ausweiten, ohne mehr Personal einzustellen.
Höhere Mitarbeiterzufriedenheit
RPA kann zu einem positiveren Arbeitsumfeld beitragen. Wenn sich Mitarbeitende auf anspruchsvollere und lohnendere Aufgaben konzentrieren können, kann das Langeweile und Frustration reduzieren, die Moral verbessern und ihnen helfen, mehr von der Arbeit zu erledigen, die sie gerne machen.
Schnellerer ROI
RPA bietet häufig einen schnellen Return on Investment (ROI). Viele RPA-Projekte lassen sich relativ schnell umsetzen und können schon nach kurzer Zeit Vorteile bringen. Durch die Automatisierung der mühsameren Aufgaben, die derzeit von Menschen erledigt werden, könnten im Laufe der Zeit auch erhebliche Kosteneinsparungen erzielt werden.
Trotz der vielen Vorteile von RPA sollten Unternehmen sich der potenziellen Herausforderungen bewusst sein, die mit der Implementierung verbunden sind. Dazu zählen unter anderem:
Google Cloud bietet zwar leistungsstarke Bausteine für die Entwicklung moderner, intelligenter Automatisierungslösungen, die über die traditionelle RPA hinausgehen, aber kein eigenständiges, Low-Code-RPA-Tool. Stattdessen können Sie leistungsstärkere und skalierbare Automatisierungen erstellen, indem Sie die serverlose Ausführung mit erstklassiger KI kombinieren.
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