RPA ist zweifelsfrei der erfolgreichste Werkzeugkasten für die Prozessautomatisierung in modernen Unternehmen.
Allerdings bringt die Einführung von RPA auch einige Herausforderungen, insbesondere beim Design, der Entwicklung und der Wartung der Bots mit sich. Entsprechend widmen sich die RPA-Plattformhersteller und Lösungsanbieter diesen Herausforderungen sehr umfassend. Alle Hersteller eint dabei das Ziel, den Einsatz von RPA so einfach wie nur möglich zu machen. Nur so können sie die Anwendungsbereiche von RPA stetig erweitern. Wir können deshalb von einer schnellen und kontinuierlichen Fortentwicklung der RPA-Werkzeugkästen ausgehen und sehen derzeit die folgenden drei Schwerpunkte.
Sämtliche RPA-Hersteller bieten heute komfortable Entwicklungsumgebungen für die Programmierung von Bots an. Mit diesen Umgebungen wird derzeit der größte Teil der Automatisierung implementiert und hier entsteht auch der meiste Aufwand. Deshalb versuchen die RPA-Hersteller weiterführende Funktionen zur Verfügung zu stellen, mit denen auch Experten aus den Fachbereichen die Automatisierung ohne Programmierung – »No-Code« – umsetzen können.
Obwohl die RPA-Programmierung schneller erlernt werden kann als gängige Programmiersprachen wie etwa Java oder Python, erfordert sie dennoch einen nicht zu unterschätzenden Lernaufwand. Mit No-Code-RPA kann sich das radikal ändern.
No-Code-RPA hat dabei das Potenzial, die tägliche Arbeit von Angestellten in praktisch sämtlichen Unternehmensbereichen zu revolutionieren. Dies wird klar, wenn man sich die Veränderungen alleine im Finanzbereich durch Werkzeuge wie Excel vor Augen führt. No-Code-RPA hat ein sehr viel breiteres Anwendungsspektrum als etwa Excel und ein dementsprechend großes Potenzial nachhaltig Einfluss auf unsere Arbeitsmethodik zu nehmen.
Derzeit müssen RPA-Entwickler den zu automatisierenden Geschäftsprozess vor der eigentlichen Programmierung manuell analysieren, verstehen und modellieren. Das kann ein sehr anspruchsvoller und auch aufwendiger Vorgang sein, wenngleich es viele unterstützende Tools wie etwa Recorder gibt. In vielen Unternehmen steckt das Wissen um die Einzelheiten der Abläufe jedoch ausschließlich in den Köpfen der Mitarbeiter. Dementsprechend muss das notwendige Prozesswissen manuell aus Interviews, Videos und Protokollen extrahiert werden.
Mit Self-Learning-RPA verfolgen die RPA-Hersteller das Ziel, das notwendige Prozesswissen möglichst vollautomatisch akquirieren zu können. Außer den Daten, die aus der Benutzung der Zielanwendungen entstehen, müssen in die Analyse der Geschäftsprozesse auch ergänzende aktuelle Kontextinformationen mit einbezogen werden. So etwa die Informationen, die der Sachbearbeiter während seiner Tätigkeiten spricht oder die aktuellen Wetterdaten etc. Dies zu automatisieren ist eine äußerst schwierige Aufgabe und wird in vielen kleinen Schritten entwickelt werden.
Unter dem Begriff Cognitive Automation werden im Kontext von RPA alle KI-basierten Erweiterungen zusammengefasst. Vielfach wird in diesem Zusammenhang auch der Begriff Intelligent Process Automation (IPA) verwendet. KI umfasst dabei verschiedene Technologien, mit denen Bots wahrnehmen, verstehen, handeln und lernen. Mit diesen Technologien sollen Bots Schritt für Schritt mit erweiterten Skills ausgestattet werden, was als Upskilling bezeichnet wird.
Eine wesentliche Fähigkeit an der einige Hersteller intensiv arbeiten, ist die Verbesserung der Verarbeitung von natürlicher Sprache, sei es als gesprochene Sprache oder in Form von Texten in Dokumenten, E-Mails etc. Bereits ein grundlegendes Sprachverständnis erleichtert die Automatisierung der meisten Kundenservice- oder Vertragsprozesse erheblich.
Eine weitere wichtige Fähigkeit ist die Verarbeitung unstrukturierter Daten mithilfe von Machine-Learning-Anwendungen. Dies führt zu einer enormen Erweiterung der Bandbreite der zu automatisierenden Prozesse.
Bereits heute stehen die folgenden KI-basierten Möglichkeiten zur Verfügung, die auch kontinuierlich weiterentwickelt werden:
Das Interview ist Teil des IT’s automated – CORBOX Robots-as-a-Service-Magazins.
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Studium in Wirtschaftsinformatik und BWL (Master of Arts), bei DATAGROUP seit 2014. Researcher, Softwareentwickler und Leiter Anwendungsentwicklung. Projektleitung und Geschäftsführer in Deutschland, Luxemburg, der Schweiz, Singapur und Australien. Seit 1999 Gründung, Aufbau und Verkauf mehrerer IT-Unternehmen. Schließlich mit Excelsis zu DATAGROUP.