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Eine Art magische Taste zur Automatisierung langweiliger und repetitiver Aufgaben am Arbeitsplatz – und damit vereinfachte Arbeitsabläufe und mehr Zeit für wichtige Tasks – das ist das Versprechen von Robotic Process Automation (RPA). RPA integriert auch neue KI-Algorithmen in alte Technologie-Stacks: Viele Plattformen bieten Computer Vision und Machine Learning Tools. Dennoch: RPA ist kein Automatismus, ein beträchtliches Maß an manuellen Eingriffen und Anpassungen ist während des Trainings entsprechender Modelle erforderlich. Noch gibt es einige Tasks, die vorkonfigurierte Bots nicht erledigen können – allerdings werden die Softwareroboter zunehmend intelligenter und ihr Training einfacher.

Der RPA-Markt bietet eine Mischung aus neuen, speziell entwickelten Tools und älteren Werkzeugen, die mit zusätzlichen Automatisierungsfunktionen ausgestattet wurden. Einige Anbieter vermarkten ihre Tools unter dem Begriff “Workflow-Automatisierung” oder “Work Process Management”, andere sprechen von “Geschäftsprozessautomatisierung”.

Was Robotic Process Automation leisten sollte

Bevor Sie sich für ein RPA-Produkt entscheiden, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass jedes Produkt seine eigenen proprietären Dateiformate zum Einsatz bringt. Deshalb sind RPA-Lösungen nicht miteinander kompatibel. Die Konsequenz für Sie als Anwender: Sie sollten in Frage kommende Produkte vorab sorgfältig evaluieren und einen Proof of Concept durchführen. Nachträglich auf ein anderes Produkt umzusteigen, ist in der Regel relativ mühsam – und kostspielig.

Stellen Sie sicher, dass sämtliche grundlegenden und speziellen Funktionen, die Sie benötigen, auch im Zusammenspiel mit Ihrer IT-Umgebung funktionieren. Auf folgende Faktoren gilt es dabei besonders zu achten:

• Bots sollten simpel einzurichten sein. Zudem sind verschiedene Möglichkeiten, um RPA-Bots für unterschiedliche Personas aufzusetzen, essenziell. Ein Recorder sollte die normalen Aktionen von Business-Nutzern erfassen. Citizen Developer sollten Low-Code-Umgebungen nutzen können, um Bots und Business-Regeln zu definieren. Und Profi-Devs sollten echten Automatisierungs-Code erstellen können, der auf die APIs des RPA-Tools zugreift.
• Low-Code-Funktionen sind unerlässlich. In der Regel vereint Low-Code eine Drag-and-Drop-Zeitleiste mit einer Aktions-Toolbox und Property-Formularen – ab und an muss auch ein Code-Snippet erstellt werden. Das geht deutlich schneller, als Business-Regeln mit herkömmlichen Verfahren zu erstellen.
• Die Lösung der Wahl sollte sowohl Attended als auch Unattended Bots unterstützen. Manche Bots sind nur sinnvoll, um sie on Demand (attended) auszuführen – etwa wenn es darum geht, einen genau definierten Task auszuführen. Andere eignen sich, um auf bestimmte Events zu reagieren (unattended) – etwa Due-Diligence-Prüfungen für übermittelte Kreditanträge. Sie benötigen beide Formen.
• Machine-Learning-Fähigkeiten sind Pflicht. Noch vor wenigen Jahren hatten viele RPA-Tools Probleme, Informationen aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren.  Heutzutage kommen ML-Lernfunktionen zum Einsatz, um solche Daten zu analysieren. Das bezeichnen einige Anbieter und Analysten auch als “Hyperautomation”.
• Der Faktor Mensch braucht Raum. Kategoriale maschinelle Lernmodelle schätzen in der Regel die Wahrscheinlichkeit möglicher Ergebnisse. Ein Modell zur Vorhersage von Kreditausfällen, das eine Ausfallwahrscheinlichkeit von 90 Prozent angibt, könnte beispielsweise empfehlen, den Kredit abzulehnen, während ein Modell, das eine Ausfallwahrscheinlichkeit von 5 Prozent berechnet, empfehlen könnte, diesen zu gewähren. Zwischen diesen Wahrscheinlichkeiten sollte Spielraum für ein menschliches Urteil bestehen. Das RPA-Tool Ihrer Wahl sollte deshalb die Möglichkeit für manuelle Reviews bieten.
• Bots müssen sich mit ihren Enterprise Apps integrieren lassen – ansonsten können sie keine Informationen daraus abrufen und bringen entsprechend wenig. Die Integration geht in der Regel einfacher vonstatten, als PDF-Dateien zu parsen. Nichtsdestotrotz benötigen Sie dafür Treiber, Plugins und Anmeldedaten für sämtliche Datenbanken, Buchhaltungs- und HR-Systeme sowie weitere Unternehmens-Apps.
• Orchestrierungsmöglichkeiten sind unverzichtbar. Bevor Sie Bots ausführen können, müssen Sie sie konfigurieren und die dafür erforderlichen Anmeldedaten bereitstellen, in der Regel über einen eigens abgesicherten Credential Store. Zudem müssen Benutzer autorisiert werden, um Bots erstellen und ausführen zu können.
• Cloud-Bots können zusätzliche Benefits bringen. Als RPA eingeführt wurde, liefen die Bots ausschließlich auf den Desktops der Benutzer oder den Servern des Unternehmens. Mit dem Wachstum der Cloud haben sich jedoch virtuelle Cloud-Maschinen für diesen Zweck etabliert. Einige RPA-Anbieter haben auch bereits Cloud-native Bots implementiert, die als Cloud-Apps mit Cloud-APIs ausgeführt werden, anstatt auf virtuellen Windows-, macOS- oder Linux-Maschinen. Selbst wenn Sie derzeit nur wenig in Cloud-Anwendungen investiert haben, ist diese Funktion mit Blick auf die Zukunft empfehlenswert.
• Process-Mining-Fähigkeiten können Aufwand reduzieren. Der zeitaufwändigste Teil einer RPA-Implementierung besteht im Regelfall darin, Prozesse zu identifizieren, die automatisiert werden können – und diese entsprechend zu priorisieren. Je besser die RPA-Lösung Ihrer Wahl Sie in Sachen Process Mining und Task Discovery unterstützen kann, desto schneller und einfacher können Sie automatisieren.
• Skalierbarkeit ist das A und O. Wenn Sie RPA unternehmensweit einführen und sukzessive ausbauen möchten, können leicht Skalierungsprobleme auftreten – insbesondere, wenn es um Unattended Bots geht. Dagegen hilft oft eine Cloud-Implementierung, insbesondere, wenn die Orchestrierungskomponente in der Lage ist, bei Bedarf zusätzliche Bots bereitzustellen.

Die besten RPA-Softwarelösungen

Im Folgenden haben wir die aktuell wichtigsten Anbieter und Lösungen im Bereich Robotic Process Automation für Sie zusammengestellt. Die Auflistung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und basiert unter anderem auf den Bewertungen von Anwendern sowie den Einschätzungen von Analysten.

Zu beachten ist dabei, dass KI-Agenten klassischen RPA-Lösungen zunehmend den Rang ablaufen, da sie weitergehende, intelligentere Automatisierungsinitiativen ermöglichen: Während Robotic Process Automation vor allem regelbasiert funktioniert, “lernen” KI-Agenten aus Daten. Diverse Anbieter haben bereits auf den Trend reagiert und ihr Automatisierungsangebot entsprechend neu ausgerichtet.

• Airslate
• Appian
• Automation Anywhere
• AutomationEdge
• AWS Lambda
• Cyclone Robotics
• Datamatics
• EdgeVerve Systems
• Fortra Automate
• IBM
• Laiye
• Microsoft
• Mulesoft (Salesforce)
• NiCE
• Nintex
• NTT-AT
• Pega
• Samsung SDS
• SAP
• ServiceNow
• SS&C Blue Prism
• Tungsten Automation (ehemals Kofax)
• UiPath
• WorkFusion

(fm)

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