Was versteht man unter robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA)?

Michael Chen | Senior Writer | 18. Dezember 2025

In diesem Artikel

Wenn es um moderne Technologien zur Nutzung von Daten geht, denkt man selten zuerst an robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA). Erfahrene Unternehmen wissen jedoch, dass RPA ein zentrales Tool zur Optimierung von Workflows ist. Sie unterstützt unter anderem Dateneingabe, operative Abläufe und den Kundenservice. RPA verbindet Prozesse über Abteilungen und Funktionen hinweg. Gleichzeitig entlastet sie Mitarbeiter von manuellen Aufgaben, sodass sie sich auf wichtigere und kreativere Tätigkeiten konzentrieren können.

Was versteht man unter robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA)?

RPA ist eine Form der computerbasierten Prozessautomatisierung für Workflows mit klar definierten Regeln, Eingaben, Ausgaben und Prozess-Triggern. Repetitive Aufgaben lassen sich mit RPA schneller erledigen als durch Menschen. Zudem wird die Fehleranfälligkeit menschlicher Arbeit deutlich reduziert. RPA-Workflows können über Integrationen mit verschiedenen Anwendungen oder mit No- oder Low-Code-Tools definiert werden. Einige RPA-Systeme erstellen sogar Skripte, indem sie beobachten, wie ein Mensch eine Aufgabe ausführt. Praxisbeispiele für RPA-Prozesse sind automatisierte Dateneingaben, Bestandsprüfungen bei Erreichen definierter Lagerbestände oder die Bearbeitung einfacher Retouren im Einzelhandel.

Wichtigste Erkenntnisse:

  • RPA ermöglicht computerbasierte Automatisierung zur Verarbeitung repetitiver, regelbasierter Aufgaben in hohen Volumina – ohne das Risiko menschlicher Fehler.
  • RPA unterscheidet sich von KI, da es nicht selbstständig lernt oder neue Muster außerhalb definierter Workflows erkennt.
  • RPA entlastet Anwender von wiederkehrenden, zeitaufwendigen Tätigkeiten wie regelmäßiger Dateneingabe oder der Bereitstellung von Software-Updates.
  • Häufig wird RPA beim Aufbau von KI-Agenten eingesetzt, da es diesen ermöglicht, repetitive Aufgaben zuverlässig auszuführen.

Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) einfach erklärt

RPA ist eine Technologie, die Software-Roboter, sogenannte Bots, nutzt, um repetitive, regelbasierte digitale Aufgaben zu automatisieren, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden. RPA-Bots interagieren mit Anwendungen und Systemen genauso wie ein Mensch. Sie melden sich an, navigieren durch Masken, klicken Schaltflächen, extrahieren Daten, füllen Formulare aus und verschieben Dateien. So übernehmen sie Aufgaben wie die Rechnungsverarbeitung, die Pflege von Kundendaten oder die Erstellung von Berichten. RPA steigert die Effizienz, reduziert Fehler und entlastet Mitarbeiter, damit sie sich auf komplexere, wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können, die Urteilsvermögen und Kreativität erfordern. Zudem benötigt RPA für vergleichbare Aufgaben oft weniger Ressourcen als ein KI-System.

RPA-Technologie funktioniert ähnlich wie Makros in Anwendungen wie Excel. Beide arbeiten mit einem Regelwerk und definierten Triggern zur schrittweisen Automatisierung von Aufgaben. RPA kann jedoch anwendungsübergreifend eingesetzt werden und bietet Funktionen wie bedingte Logik, die auch komplexere Workflows ermöglichen. In einer Cloud-Infrastruktur lassen sich Skripte mit No- bzw. Low-Code-Tools erstellen. Dadurch wird RPA auch für Fachanwender zugänglich, die Automatisierungen ohne Unterstützung der IT entwickeln können.

RPA kann als automatisierter Schritt in einem Workflow eingerichtet werden (unbeaufsichtigt) oder manuell ausgelöst werden (beaufsichtigt). Durch die Kombination mit KI-Agenten lässt sich ein Prozess weiter automatisieren.

Funktionsweise der robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA)

RPA arbeitet mit Software-Bots, die nachahmen, wie eine Person einen Computer zur Ausführung einer Aufgabe nutzt. Zunächst zeichnen Fachanwender oder Entwickler mit RPA-Software die exakten Schritte eines Prozesses auf. Die Software erfasst Klicks, Tastatureingaben und Datenoperationen in relevanten Anwendungen wie E-Mail, Websites, Tabellenkalkulationen und Unternehmenssoftware wie ERP. Aus dieser Aufzeichnung entsteht ein schrittweises Skript bzw. ein Workflow. Ein Fachexperte kann dieses Skript anschließend verfeinern und Regeln, Schleifen sowie Logik hinzufügen, um mögliche Abweichungen und Entscheidungen abzudecken.

Sobald der Workflow definiert ist, ist der Bot einsatzbereit. Er kann zu bestimmten Zeiten geplant oder durch ein Ereignis ausgelöst werden. Beispielsweise, wenn es Zeit ist, einen neuen Mitarbeiter willkommen zu heißen. Der Bot führt die vordefinierten Schritte des Onboarding-Prozesses automatisch aus – genauso wie eine Person, jedoch in der Regel schneller und fehlerfrei. Er kann Informationen aus Recruiting-Systemen erfassen, Benutzerkonten, E-Mail-Adressen und Zugriffsrechte anlegen, Willkommens-E-Mails sowie Anleitungen versenden und erforderliche Compliance-Formulare erstellen. Kann der Bot einen Prozess nicht vollständig abschließen, leitet er den Vorgang zur manuellen Bearbeitung weiter.

Eingesetzte Kerntechnologien

Eine gängige Methode zur Erstellung einfacher Bots besteht darin, dass RPA-Software die Aktionen eines Menschen beobachtet und aufzeichnet. Zusätzlich können Task-Mining-Tools eingesetzt werden, die Benutzerinteraktionen wie Klicks, Tastatureingaben und Dateneingaben über verschiedene Anwendungen hinweg erfassen, um repetitive Aufgaben zu identifizieren, die sich für RPA eignen. Process-Mining-Tools gehen noch einen Schritt weiter. Sie analysieren Ereignisprotokolle aus Unternehmenssystemen, visualisieren End-to-End-Prozesse und helfen dabei zu bewerten, welche Automatisierungen einen hohen Nutzen versprechen.

Für komplexere Automatisierungen können Routinen mit Programmiersprachen wie Python oder JavaScript entwickelt werden. Diese nutzen APIs zur Anbindung von Systemen für Datenimport und -export, optische Zeichenerkennung und Objekterkennung bei gescannten Dokumenten sowie zur Integration von KI-Agenten. An diesem Punkt entwickelt sich RPA zu einer intelligenten Automatisierung, bei der KI die Verarbeitung weniger strukturierter Daten und einfache Entscheidungsfindung ermöglicht.

RPA-Tools selbst können No- und Low-Code-Tools für die Skripterstellung nutzen. Und wenn sie in eine Cloud-Infrastruktur integriert sind, können Skripte über eine Vielzahl von Datenquellen hinweg eingesetzt werden. In der Tat ist RPA in der Cloud ein großer Trend. Die Cloud verbessert die Skalierbarkeit und erleichtert es Bots, sich mit einer breiten Palette von Anwendungen und Datenquellen zu verbinden.

Mit zunehmender Anzahl eingesetzter Bots benötigen Unternehmen zudem eine Möglichkeit zur zentralen Verwaltung. Orchestrierungstools stellen dafür zentrale Steuerungsoberflächen bereit. Sie übernehmen Aufgaben wie die Zuweisung von Arbeit an verfügbare Bots, die Verwaltung von Zugangsdaten sowie die Bereitstellung detaillierter Protokolle und Analysen zur Bot-Performance.

Wie KI und RPA zusammenwirken

KI kann auf zwei grundlegende Arten mit RPA zusammenarbeiten. Erstens kann ein KI-Agent RPA nutzen, um ihm zugewiesene Aufgaben auszuführen. Wenn die Aufgabe eines KI-Agenten beispielsweise darin besteht, eingehende Dokumente zu prüfen und vorzubereiten, kann er eine Tabellenkalkulation analysieren, um festzustellen, ob das eingehende Format mit dem bevorzugten Format des Unternehmens kompatibel ist. Ist eine Umwandlung erforderlich, kann er ein RPA-Skript aktivieren, um die notwendigen Schritte auszuführen.

Zweitens können RPA-Skripte Regeln enthalten, um bei bestimmten Bedingungen anzuhalten und einen Menschen oder einen KI-Agenten zur Intervention aufzufordern. Standardmäßig erfolgt dabei häufig eine menschliche Prüfung und Entscheidungsfindung. Alternativ kann RPA jedoch einen KI-Agenten einbeziehen, der die Situation bewertet und gegebenenfalls festlegt, wie der Prozess fortgesetzt wird.

Beispiele für KI-Automatisierung in der Praxis

Ein Beispiel ist der kombinierte Einsatz eines KI-Kundenservice-Chatbot-Agenten und eines RPA-Skripts zur Bearbeitung von Produktrückgaben. Der Chatbot nimmt das Rückgabeformular eines Kunden entgegen und nutzt RPA, um zu prüfen, ob ein gültiger Rückgabegrund vorliegt. Die Auswahlliste „Rückgabegrund“ enthält jedoch die Option „Sonstiges“ mit einem zusätzlichen Textfeld, in dem der Kunde das Problem beschreibt. Da hier unstrukturierte Daten ohne klar definierte nächste Schritte entstehen, würde RPA den Vorgang normalerweise anhalten und zur manuellen Prüfung kennzeichnen. Mit KI im Einsatz kann RPA stattdessen ein Large Language Model (LLM) einbeziehen, das Zugriff auf frühere Fälle mit der Auswahl „Sonstiges“ hat und analysiert, wie diese behandelt wurden. Auf Basis dieser Analyse kann das System die Rückgabe akzeptieren oder ablehnen, und bei Bedarf eskaliert es den Vorgang an einen Service-Mitarbeiter.

Vorteile der robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA)

Systemische Automatisierung mit RPA bietet eine Vielzahl von Vorteilen, insbesondere höhere Effizienz und weniger Fehler. Die inhärente Flexibilität von RPA ermöglicht kreative Integrationen – sowohl in Anwendungen für interne Abläufe als auch in kundenorientierter Software. Nachfolgend sind die häufigsten Vorteile von RPA zusammengefasst.

  • Kosteneinsparungen: RPA erledigt Aufgaben schneller und setzt gleichzeitig personelle Ressourcen für höherwertige Tätigkeiten frei. Weniger Fehler bedeuten zudem weniger Zeitaufwand für die Suche nach Problemen und deren Behebung. Darüber hinaus können Unternehmen den Einsatz von RPA flexibel an schwankende Anforderungen anpassen, ohne die Kosten für Einstellung und Schulung neuer Mitarbeiter tragen zu müssen, und bei Bedarf wieder skalieren.
  • Weniger Fehler: Die genannten arbeitsintensiven Aufgaben sind in der Praxis häufig anfällig für menschliche Fehler. Ein Beispiel ist ein Dateneingabe-Workflow, der Kundendaten aus einem Formular in ein umfassenderes Profil überträgt. Manuelle Dateneingaben, wie z. B. durch Tippen oder Kopieren und Einfügen, bergen ein hohes Fehlerrisiko. Bots hingegen folgen stets einem vordefinierten Skript und führen Prozesse präzise aus.
  • Höhere Effizienz und Produktivität: RPA ist darauf ausgelegt, regelbasierte Schritte und Workflows zu automatisieren. Dabei handelt es sich häufig um arbeitsintensive, mehrstufige Aufgaben wie Dateneingaben zur Formularbefüllung oder Berichtserstellung. In einer Cloud-Umgebung mit umfassendem Datenzugriff können RPA-Prozesse unternehmensweit eingesetzt werden. Zudem arbeiten Bots rund um die Uhr ohne Pausen und sind schneller als Menschen.
  • Strenge Auditierbarkeit: Bots sind so programmiert, dass sie Prozesse exakt einhalten. Dadurch wird die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und interner Richtlinien unterstützt und ein klarer, nachvollziehbarer Audittrail gewährleistet.

Einschränkungen der robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA)

Obwohl RPA in vielen Szenarien überzeugt, bringt es Einschränkungen bei Integration und Funktion mit sich. Im Folgenden sind einige der häufigsten Herausforderungen von RPA zusammengefasst.

  • Auf wiederholbare Aufgaben beschränkt: RPA-Bots eignen sich besonders für regelbasierte, repetitive und strukturierte Aufgaben. Für Prozesse, die Urteilsvermögen, kritisches Denken oder kreative Problemlösungen erfordern, sind sie ungeeignet. Enthält ein Prozess viele Ausnahmen oder basiert er auf unstrukturierten Daten – wie z. B. bei der Interpretation von „sonstigen“ Rückgabegründen –, stößt ein klassischer RPA-Bot ohne Unterstützung durch fortgeschrittene KI-Agenten an seine Grenzen.
  • Nicht anpassungsfähig: Änderungen an Menüs, Benutzeroberflächen oder Systemen können RPA-Bots stören und zu fehlerhaften oder unterbrochenen Prozessen führen. Für qualitativ hochwertige Ergebnisse ist eine über längere Zeit stabile Umgebung erforderlich. Ändern sich Workflows durch neue Software oder aktualisierte Prozesse, können sich RPA-Bots nicht automatisch anpassen. Zwar kann RPA Prozesse durch manuelle Demonstration „erlernen“, neue Regeln erfordern jedoch in der Regel eine manuelle Neuprogrammierung.
  • Herausforderungen bei der Skalierbarkeit: Da RPA häufig in Umgebungen ohne APIs eingesetzt wird, sind Übertragbarkeit und Skalierbarkeit oft auf den ursprünglichen Einzelfall beschränkt. Ein skalierbarer Ansatz für eine RPA-Funktion hängt von der Zieldefinition, der eingesetzten Software sowie der Fähigkeit ab, Prozesse in allgemeinere Schritte zu überführen.
  • Sicherheitsrisiken: Bots benötigen häufig weitreichende Systemzugriffe und privilegierte Zugangsdaten. Da ein einzelner Bot mit zahlreichen sensiblen Anwendungen interagieren kann, kann bereits ein kompromittiertes Konto Angreifern den Zugriff auf Daten ermöglichen, Abläufe stören oder Betrug begünstigen. Besondere Aufmerksamkeit erfordern die sichere Speicherung von Zugangsdaten, der Schutz vor Manipulation der Bot-Logik, belastbare Audittrails zur Nachverfolgung von Bot-Aktivitäten sowie ein starkes Governance-Modell mit strikten Zugriffskontrollen.
  • Vorlaufkosten: RPA wird häufig dort eingesetzt, wo APIs nicht verfügbar sind. Das kann zu komplexen Konfigurationsanforderungen führen und sowohl Einführungs- als auch Wartungskosten erhöhen. Abhilfe schaffen Cloud-Services mit integrierten RPA-Funktionen, die größere Reichweite, bessere Zusammenarbeit und mehr Funktionalität ohne aufwendige Implementierung bieten.

Typen der robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA)

Es gibt zwei Haupttypen von RPA: beaufsichtigte und unbeaufsichtigte RPA. Darüber hinaus gewinnt eine dritte, hybride Variante zunehmend an Bedeutung, da sie einen Ausgleich zwischen effizienter Automatisierung und komplexer Problemlösung mit menschlicher Intervention schafft. Sehen wir uns alle drei Typen an.

  • Beaufsichtigte RPA
    Bei der beaufsichtigten RPA wird der Bot durch menschliche Interaktion gestartet und steht damit bei Bedarf als On-Demand-Tool zur Verfügung. Beispielsweise kann ein RPA-Bot Teil des Tool-Sets eines Datenanalysten sein, um einen Label-Konvertierungsprozess auf einem Datensatz auszuführen. Da der Analyst die Daten zunächst im Rohformat prüfen möchte, handelt es sich nicht um eine vollständig automatische Transformation. Nach Abschluss der Prüfung startet der Analyst den RPA-Code, um den Transformationsschritt der Aufgabe zu automatisieren.
  • Unbeaufsichtigte RPA
    Unbeaufsichtigte RPA ermöglicht es, einen Prozess vollständig automatisiert in den Workflow zu integrieren. Der Bot ist permanent aktiv und wird automatisch ausgelöst, sobald die entsprechenden Schritte im Ablauf erreicht sind. Ein alltägliches Beispiel für unbeaufsichtigte RPA findet sich im Onlinehandel: Nach Abschluss eines Kaufs erstellt ein automatisierter Prozess Belege und versendet diese per E-Mail oder SMS an den Kunden.
  • Hybride RPA
    Hybride RPA kombiniert die Vorteile von beaufsichtigter und unbeaufsichtigter RPA. In hybriden Szenarien übernehmen Bots vorhersehbare Aufgaben innerhalb klar definierter Grenzen und Parameter. Treten Ausnahmen oder potenzielle Probleme auf, werden diese zur menschlichen Prüfung gekennzeichnet. Erst nach einer entsprechenden Entscheidung wird der Prozess fortgesetzt.

Zur Veranschaulichung der Optimierung durch hybride RPA dient das Beispiel eines Kunden-Chatbots, der den Genehmigungsprozess für Rückgaben unterstützt. Unbeaufsichtigte RPA bearbeitet Rückgabeanfragen, die innerhalb definierter Kriterien liegen, wie z. B. Kaufdatum, Zustand und Produkttyp. Gibt der Kunde jedoch Informationen ein, die nicht eindeutig zuzuordnen sind, kennzeichnet der Chatbot den Vorgang für eine manuelle Prüfung, um zu entscheiden, ob die Rückgabe genehmigt werden soll. Auf diese Weise wird ein Großteil der Aufgaben maximal effizient automatisiert, während gleichzeitig die Möglichkeit besteht, auf Basis definierter Faktoren wie Kundenwert oder Wiederverkaufbarkeit des Produkts eine menschliche Entscheidung einzubeziehen.

Häufige Missverständnisse bezüglich der robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA)

Obwohl robotergesteuerte Prozessautomatisierung kulturell nicht so präsent ist wie Machine Learning und künstliche Intelligenz, ist sie ein leistungsstarkes Tool, auf das viele Unternehmen angewiesen sind. In vielerlei Hinsicht sind RPA, ML und KI symbiotische und sich häufig überschneidende Technologien. Für IT-Teams ist es entscheidend zu wissen, wo welche Technologie eingesetzt werden sollte, und zwei verbreitete Irrtümer über RPA zu kennen.

  • RPA wird häufig mit KI-gestützter Entscheidungsfindung verwechselt. KI-Entscheidungsfindung basiert auf einer Kombination aus vordefinierten Regeln, Trainingsdaten und erlerntem Schlussfolgern. Dabei werden Grenzen und Prozesse kontinuierlich selbst bewertet, verbessert und weiterentwickelt. RPA hingegen folgt klar definierten, regelbasierten Workflows. Schlussfolgerungen oder schrittweise Optimierungen sind hier nicht vorgesehen. Ohne Unterstützung durch KI eignet sich RPA daher nicht für Aufgaben, die Interpretation, Ableitung oder Urteilsvermögen erfordern.
  • RPA arbeitet ausschließlich mit vordefinierten Regeln. Zwar basieren RPA-Prozesse häufig auf statischen, festgelegten Regeln, zwingend ist dies jedoch nicht. RPA kann auch durch das Aufzeichnen wiederholt ausgeführter Aktionen arbeiten und diese anschließend replizieren. Wiederholt ein Nutzer beispielsweise bestimmte Schritte in einem Bildbearbeitungsprogramm, um die Auflösung eines Bildes zu ändern, kann ein RPA-Tool diesen Prozess erfassen, identifizieren und ausführen. Diese Vorgehensweise bietet jedoch nur eine begrenzte Anpassungsfähigkeit. Ändern sich in diesem Beispiel die Benutzeroberfläche oder Menüstrukturen der Software erheblich, kann sich das RPA-Skript ohne menschliches Eingreifen in der Regel nicht anpassen.

RPA vs. KI: Die Unterschiede

Der Unterschied zwischen RPA und KI lässt sich mit dem Vergleich zwischen einem Techniker und einem Ingenieur veranschaulichen. Beide sind für den Erfolg eines Betriebs wichtig und verfügen über technisches Verständnis. Sie folgen jedoch unterschiedlichen Parametern und Zielen. Ein Techniker hält sich an Regeln, führt definierte Schritte aus und beachtet feste Grenzen, um Prozesse schnell und präzise umzusetzen. Ein Ingenieur kann diese Aufgaben ebenfalls übernehmen, ist jedoch in der Lage, mit Ausnahmen und Abweichungen umzugehen und Prozesse zu analysieren, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

  • RPA automatisiert repetitive Aufgaben auf Basis festgelegter Regeln, die entweder vordefiniert sind oder durch Wiederholung beobachtet werden. Ziel von RPA ist es, wiederholbare, regelbasierte Prozesse – wie beispielsweise eine Abfolge von Menü-Klicks – zu automatisieren, um eine bestimmte Funktion zu erfüllen. In vielerlei Hinsicht ähnelt RPA der Funktionalität eines Makros in Anwendungen wie Excel, ist jedoch flexibler, oft einfacher zu erstellen und agiler beim Einsatz über Anwendungsgrenzen hinweg. Aufgrund der strikten Ausrichtung an Prozessen und Regeln ist die Anpassungsfähigkeit von RPA jedoch begrenzt.
  • KI lernt aus Daten und trifft Entscheidungen auf Basis von Erkenntnissen. Wie RPA kann auch KI mit vordefinierten Vorgaben starten oder durch Beobachtung trainiert werden. Ein wesentlicher Unterschied liegt jedoch darin, dass KI diese Anfangsvorgaben lediglich als Ausgangspunkt nutzt. Durch einen kontinuierlichen Feedbackloop aus Lernen und Ergebnissen entwickelt sich KI weiter. Dadurch erkennt sie Muster in Daten und kann differenziertere Entscheidungen treffen oder Workflows um zusätzliche Optionen erweitern, ohne dafür explizit programmiert zu sein.

Kombination von RPA und KI für eine intelligente Automatisierung

Was versteht man unter intelligenter Automatisierung? Kurz gesagt handelt es sich um die Integration von Automatisierungsprozessen wie RPA mit KI, um die Vorteile beider Technologien optimal zu nutzen. Diese Kombination verbindet die regelbasierte Effizienz der Automatisierung zur Reduzierung von Arbeitsaufwand und manuellen Tätigkeiten mit der Fähigkeit von KI, autonom zu entscheiden, wann diese Funktionen ausgeführt werden. Im Folgenden sehen Sie zwei Beispiele für intelligente Automatisierung:

  • KI-gestützte Datenanalyse als Grundlage für automatisierte Berichte mit RPA: RPA-Skripte können die automatische Erstellung von Berichten auslösen. Der Inhalt dieser Berichte lässt sich jedoch durch KI-gestützte Datenanalyse deutlich erweitern. Durch die Verarbeitung und Analyse von Daten mittels KI können RPA-Skripte präzisere Berichte mit tiefer gehenden Erkenntnissen auf Basis von Echtzeitdaten erstellen. Der kombinierte Einsatz von KI und RPA reduziert den Zeitaufwand und die Prozessschritte entlang des gesamten Workflows erheblich.
  • Einsatz von NLP (Natural Language Processing) zur Verarbeitung unstrukturierter Daten, die anschließend von RPA-Bots weiterverarbeitet werden: Liegt Dateninput in Form von E-Mails, Protokollen oder anderen textbasierten, unstrukturierten Formaten vor, kann NLP diese Informationen so aufbereiten und verdichten, dass sie für die jeweilige Anwendung nutzbar sind. Soll intelligente Automatisierung beispielsweise eine Sentimentanalyse aus Feedbackformularen erstellen, kann eine KI mit NLP den Text zunächst verarbeiten, kategorisieren, auswerten und relevante Aspekte kennzeichnen. Anschließend übernimmt RPA die strukturierten Ergebnisse zur automatisierten Berichtserstellung.

Wichtige Branchen, die RPA im Einsatz haben

Automatisierung mit RPA kann funktions- und branchenübergreifend eingesetzt werden, um Verschwendung zu reduzieren, die Leistung zu steigern und die Genauigkeit zu erhöhen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie verschiedene Branchen RPA erfolgreich in ihre Workflows integrieren:

  • Finanzen: Die Finanzbranche erzeugt enorme Mengen strukturierter Daten – ein ideales Einsatzfeld für RPA. Viele arbeitsintensive Aufgaben mit hohem Volumen lassen sich nahezu in Echtzeit automatisieren. Dazu zählen Dateneingaben, Dokumentenprüfungen, Etikettenformatierungen sowie weitere Tätigkeiten mit klar definierten Regeln, Schritten und Grenzen. Neben der Effizienzsteigerung erhöht RPA auch die Genauigkeit, da menschliche Fehler bei manueller Dateneingabe vermieden werden.
  • Gesundheitswesen: Organisationen im Gesundheitswesen können RPA sowohl in patientennahen als auch in internen Prozessen einsetzen. Für Patienten vereinfacht die Automatisierung praktischer Abläufe wie Check-in bei Terminen, Benachrichtigungen zu Labor- oder Untersuchungsergebnissen sowie Terminerinnerungen das Gesamterlebnis. Für Leistungserbringer beschleunigt RPA die Konsolidierung von Daten über verschiedene EHR-Formate hinweg sowie das Management nach der Entlassung. Im operativen Bereich deckt RPA ein breites Spektrum ab, darunter die Optimierung von Dienstplänen sowie das Lieferketten- und Bestandsmanagement.
  • Einzelhandel: Unabhängig davon, ob Händler online, stationär oder hybrid agieren – RPA kann erhebliche Verbesserungen in den Abläufen erzielen. Durch den Einsatz von RPA im Bestands- und Lieferkettenmanagement behalten Händler Lagerbestände und Lieferungen kontinuierlich im Blick, sodass Manager schneller fundierte Anpassungen vornehmen können. Darüber hinaus automatisiert RPA zahlreiche kundenorientierte Prozesse, wie z. B. die Bearbeitung von Rückgabe- und Erstattungsanfragen, die Erstellung und den Versand von Rechnungen sowie die Verwaltung von Marketing-E-Mails und -Nachrichten.

Anwendungsfälle der robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA)

RPA kann branchenübergreifend eingesetzt werden, um Geschäftsprozesse zu automatisieren – sowohl in internen Abläufen als auch in kundenorientierten Interaktionen. Die Einsatzmöglichkeiten von RPA sind nahezu unbegrenzt. Jeder wiederholbare Prozess mit klar definierten Schritten kommt grundsätzlich infrage. Im Folgenden sind einige der gängigsten branchenübergreifenden Anwendungsfälle für RPA zusammengefasst:

  • Kundensupport: RPA-gestützte Chatbots können viele häufige und prozessuale Supportanfragen bearbeiten – von Datensatzprüfungen über Rückgabe- und Erstattungsanfragen bis hin zur Verarbeitung von Kundenfeedback, sofern die Abläufe klar definiert und strukturiert sind. In den meisten Unternehmen folgt ein Großteil der Supportaufgaben standardisierten Workflows, die RPA übernehmen kann. So bleibt menschlichen Mitarbeitern mehr Zeit für komplexere Anliegen.
  • Personalwesen: HR-Abteilungen befassen sich mit einer Vielzahl von Prozessen, die sich durch Automatisierung deutlich optimieren lassen. Nahezu jede Phase der Employee Journey beinhaltet wiederkehrende HR-Prozesse, darunter Onboarding, Pflege von Profildaten, Trainings-Workflows und sogar Offboarding-Checklisten. RPA kann den Großteil dieser Prozesse automatisieren.
  • Software-Updates: RPA kann IT-Teams erheblich entlasten, indem Software-Updates im gesamten Netzwerk automatisiert werden. Systeme prüfen automatisch auf verfügbare Updates und führen die Installation so aus, dass der Zeit- und Ressourcenaufwand für Mitarbeiter minimiert wird.

Herausforderungen bei der Implementierung von RPA

Während RPA erhebliche Chancen zur Automatisierung von Prozessen und zur Steigerung der organisatorischen Effizienz bietet, stehen Unternehmen häufig vor einigen typischen Herausforderungen. RPA ist jedoch eine etablierte Technologie, und für die meisten Hürden gibt es bewährte, proaktive Lösungsansätze.

  • Integration von Legacy-Systemen: Moderne Anwendungen lassen sich in der Regel problemlos in RPA integrieren. Legacy-Systeme – insbesondere On-Premises-Lösungen – stellen jedoch oft Herausforderungen dar, wie z. B. durch uneinheitliche Schnittstellen und heterogene IT-Landschaften. IT-Teams können dem entgegenwirken, indem sie frühzeitig Kompatibilitätsprüfungen für Anwendungen und RPA-Systeme durchführen und bei Bedarf Middleware oder kundenspezifische Konnektoren einsetzen, um die RPA-Plattform mit älteren oder individuell entwickelten Anwendungen zu verbinden.
  • Mitarbeiterwiderstand und Änderungsmanagement: Die Einführung von Automatisierung kann bei Mitarbeitern Sorgen auslösen, da sie einen Arbeitsplatzverlust befürchten. Dies kann zu Widerstand führen und den Projekterfolg gefährden. Ein wirksames Änderungsmanagement ist daher entscheidend. Führungskräfte sollten die Ziele von RPA transparent kommunizieren und klar herausstellen, dass Automatisierung menschliche Fähigkeiten ergänzt, indem sie repetitive Aufgaben übernimmt. So wird RPA als Unterstützung verstanden, die es Mitarbeitern ermöglicht, sich auf höherwertige Tätigkeiten mit Kreativität und kritischem Denken zu konzentrieren – und nicht als Technologie, die sie ersetzen soll.
  • Management von Prozessänderungen und Bot-Wartung: RPA-Bots sind auf spezifische Workflows ausgelegt. Ändert sich eine zugrunde liegende Anwendung oder ein Prozess – selbst geringfügig, wie beispielsweise durch das Verschieben einer Schaltfläche –, kann die Automatisierung ausfallen. Diese Anfälligkeit erfordert eine kontinuierliche Wartung. Unternehmen müssen daher ein Governance-Konzept etablieren, das eine regelmäßige Überwachung der Bots sowie die Aktualisierung der Skripte sicherstellt, um Genauigkeit zu gewährleisten und kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden.

Best Practices für eine erfolgreiche RPA-Implementierung

Während RPA ein leistungsstarkes Tool zur Optimierung von Workflows sein kann, maximieren einige Planungs- und Integrationsbest Practices den Erfolg. In der Regel beginnt die Einführung von RPA mit der Identifikation wiederholbarer und stabiler Aufgaben innerhalb der Workflows eines Unternehmens. Sobald geeignete Zielprozesse definiert sind, helfen die folgenden Schritte dabei, Automatisierungsinitiativen erfolgreich umzusetzen.

  1. Konfigurierbarkeit integrieren: Erfolgreiche RPA-Entwickler minimieren den Anteil an Code, der spezifische Variablen und Einstellungen wie Dateipfade oder Empfänger-E-Mail-Adressen fest verankert. Stattdessen sollten diese Parameter für Prozessverantwortliche leicht konfigurierbar sein, sodass Änderungen ohne erneute Anpassung von Code und Skripten durch Entwickler möglich sind.
  2. Wiederverwendbarkeit in den Fokus stellen: Viele Schritte in RPA-Workflows sind generisch und wiederkehrend, wie z. B. Anmeldeprozesse, E-Mail-Benachrichtigungen oder Formatänderungen. Durch einen modularen Aufbau des RPA-Codes lassen sich diese Bausteine als Grundlage für weitere Funktionen wiederverwenden. Dies beschleunigt nicht nur die zukünftige Entwicklung von RPA-Prozessen, sondern schafft auch unternehmensweite Standards für Wiederholbarkeit und Zugriff.
  3. Mit Fehlern rechnen und sie einplanen: Da RPA regelbasiert arbeitet, können unerwartete Abweichungen oder Änderungen an Anwendungen einen Prozess stören. Während einige Fehler zwangsläufig zum Abbruch führen, lassen sich andere mit moderner RPA-Software abfangen – vorausgesetzt, Teams integrieren geeignete Reaktionen auf häufige und erwartbare Störungen, wie z. B. Server-Timeouts. Mögliche Maßnahmen sind das Überspringen des nächsten Elements in der Warteschlange sowie das Protokollieren der Fehlerdetails zur späteren menschlichen Prüfung.
  4. Integration von KI einplanen: Mit KI-Unterstützung kann RPA komplexere, unstrukturierte Daten verarbeiten sowie Kontext besser verstehen und Ausnahmen handhaben. Dadurch lassen sich umfassendere End-to-End-Prozesse automatisieren, etwa die Verarbeitung unterschiedlicher Rechnungsformate oder die Interpretation von Kundenstimmungen in E-Mails.

Verbessern Sie Ihre Automatisierung mit Oracle RPA-Lösungen

RPA bietet zuverlässige und konsistente Automatisierungstechnologie und ist damit ideal für jedes KI-Agenten-Toolkit. Oracle Integration, Die einheitliche Business-Automatisierungsplattform von Oracle, stellt vorkonfigurierte Integrationen, integrierte Best Practices und eine visuelle Entwicklungsumgebung bereit, um den Nutzen von RPA und weiteren Automatisierungstools zu maximieren. Mit Oracle Integration-Lösungen können Kunden hybride Automatisierungen erstellen, die API-basierte Integrationen, Roboter, KI-Agenten und Human-in-the-Loop-Prozesse kombinieren.

Dank KI stehen wir an der Schwelle zu einer neuen Ära RPA-getriebener Produktivität. Während RPA seit jeher darin überzeugt, repetitive und strukturierte Aufgaben durch die Nachahmung menschlicher Handlungen zu automatisieren, kann KI-gestützte RPA weit mehr leisten. Die Herausforderung für Unternehmen besteht nun darin, größer zu denken und neue Einsatzfelder für RPA zu identifizieren. Pilotprojekte helfen, den Mehrwert moderner RPA-Technologien aufzuzeigen, Führungskräfte in den Fachbereichen einzubinden und RPA gezielt als zentralen Enabler für agentenbasierte KI zu etablieren.

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Häufig gestellte Fragen zur robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA)

Kann RPA zur Automatisierung unstrukturierter Daten eingesetzt werden?

RPA eignet sich am besten für strukturierte Daten mit festen Regeln, lässt sich jedoch in seinen Einsatzmöglichkeiten erweitern. Für die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Text, Video oder Bilder sind zusätzliche Tools erforderlich, die diese Inhalte in strukturierte Formate für RPA-Systeme überführen. So können NLP-Modelle unstrukturierte Textdaten analysieren, kategorisieren und mit Tags versehen, die RPA anschließend für die Berichtserstellung nutzt. Ebenso kann die optische Zeichenerkennung (OCR) Inhalte aus Dokumentenbildern in strukturierte Daten umwandeln, die dann in RPA-Analysen einfließen.

Welche zentralen Aspekte sind bei der Skalierung von RPA im gesamten Unternehmen zu berücksichtigen?

RPA lässt sich unternehmensweit skalieren, erfordert dabei jedoch eine durchdachte Umsetzung. Der Erfolg hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter die eingesetzten RPA-Tools, das Volumen potenzieller Automatisierungen, die Vernetzung vorhandener Daten, verfügbare Verarbeitungsressourcen sowie die Möglichkeit zur Überwachung und Wartung der Bots. Zu Beginn sollten Unternehmen eine organisationsweite Analyse ihrer Prozesse durchführen, um Automatisierungspotenziale zu identifizieren, und diese mit bestehenden IT-Tools und Ressourcen abstimmen. Auf operativer Ebene sollten RPA-Teams Modularität, Wiederverwendbarkeit und flexible Konfigurationen berücksichtigen. Dies erleichtert die Wiederverwendung von RPA-Skripten und vereinfacht Bewertungen hinsichtlich Ressourceneinsatz, Integration und Skalierbarkeit.

Wie lässt sich RPA mit anderen Automatisierungstechnologien integrieren?

RPA kann auf vielfältige Weise mit anderen Automatisierungstechnologien kombiniert werden – häufig als intelligente Automatisierung bezeichnet. In Szenarien mit agentenbasierter KI fungiert RPA als Tool im Instrumentarium eines Mitarbeiters, das gezielt zur Erreichung seiner Ziele eingesetzt wird. In Workflows kann RPA vor dem nächsten Prozessschritt ein KI-Modell zur Entscheidungsfindung bei komplexen oder uneindeutigen Eingaben heranziehen. In anderen Anwendungsfällen führen KI-Modelle Analysen oder die Verarbeitung unstrukturierter Daten durch, bevor die Ergebnisse in einen stärker strukturierten RPA-Workflow zur Berichtserstellung überführt werden.

Mit Oracle AI Agent Studio for Fusion Cloud Applications können Sie die vordefinierten KI-Agenten in Fusion Applications ändern oder auch schnell neue erstellen.