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Beim Thema Robotic Process Automation (RPA) bekommen viele Unternehmen derzeit leuchtende Augen. Die neue Technologie verspricht eine einfache, kostengünstige Prozessautomatisierung und soll sogar mithilfe von Machine Learning selbstständig intelligent agieren können. Ein Statement von Murat Bayram, Head of IoT & Industrie 4.0 im Bereich Industrie 4.0, Axians IT Solutions.

Ganz so rosig sieht die Realität dann aber doch nicht aus.

Die Nachfrage nach Robotic Process Automation steigt. Einer aktuellen Studie der Information Services Group (ISG) zufolge wollen 93 Prozent der deutschen Unternehmen die neue Technologie bis zum Jahr 2020 einsetzen. Woher kommt die Begeisterung?

RPA bietet eine softwarebasierte Möglichkeit, wiederkehrende Standardabläufe zu automatisieren. Sie imitiert das Nutzerverhalten eines Sachbearbeiters und führt genau die Mausklicks und Tastatureingaben durch, die der Mensch sonst machen würde. Schritt für Schritt arbeitet die Lösung sequenzielle Befehle ab. Man kann sich das vorstellen wie ein Makro in Excel oder Word – und ähnlich einfach lassen sich solche Abfolgen auch programmieren. Selbst ein Sachbearbeiter, der nicht IT-affin ist, kann dies tun. Mitarbeiter sehen außerdem jeden Mausklick, den der Software-Roboter ausführt, und können genau nachvollziehen, was passiert. Dadurch ist die Hemmschwelle niedrig, RPA einzusetzen, und die Technologie findet hohe Akzeptanz. Nicht zuletzt sind RPA-Tools günstig zu haben und einfach zu bedienen. Das ermöglicht schnelle, kostengünstige Erfolge.

Schnelle Hilfe ohne Tiefgang

RPA ist aber nicht vergleichbar mit einer Prozessautomatisierung im Backend und kann bei Weitem nicht dasselbe leisten. Die Technologie ist ideal, um monotone, immer gleiche Abfolgen auszuführen, etwa Daten aus einem Feld in ein anderes zu kopieren oder eine Standard-Eingabe zu machen. Für komplexe Aufgaben, bei denen man viele Arbeiten parallel durchführen muss – etwa das automatisierte Erstellen von Reports – eignet sich RPA nicht. Die Lösung optimiert Abläufe außerdem nur an der Oberfläche, beschäftigt sich aber nicht mit dem eigentlichen Prozess im Hintergrund. Das ist so, als würde man schnell ein Pflaster aufkleben, ohne die Ursache des Problems zu beleuchten. Für eine langfristige Optimierung ist es daher sinnvoller, zu prüfen, ob man den Gesamt-Prozess effizienter gestalten könnte, um monotone Tätigkeiten grundsätzlich zu minimieren. Eine solche Analyse ist immer die Voraussetzung für eine Prozessautomatisierung mit Backend. Diese ist aber natürlich ungleich aufwändiger, als schnell einmal einen RPA-Ablauf zusammenzuklicken.

KI in RPA ist noch mit Vorsicht zu genießen

Klar, dass auch das Trend-Thema Künstliche Intelligenz (KI) gerne im selben Atemzug wie RPA genannt wird. Viele Hersteller werben derzeit vollmundig damit, dass ihre Tools bereits Machine-Learning-Funktionalität einsetzen. Das suggeriert, dass ein Software-Roboter selbstständig entscheiden kann, was er in ein Formularfeld eintragen muss. Gerade bei komplexen Themen sollten sich Anwender aber besser nicht darauf verlassen, dass dies auch fehlerfrei funktioniert. Machine Learning könnte jedoch zum Einsatz kommen, um kontextbezogene Vorschläge zu machen, aus denen der Anwender dann auswählen kann – ähnlich wie bei der Texteingabe im Smartphone. Noch steht KI in RPA aber ganz am Anfang.

Fazit: Die richtige Kombi macht‘s

RPA birgt Potenzial – aber nur in einem klar begrenzten Einsatzgebiet. Die Technologie eignet sich gut für einfache, sequenzielle Tätigkeiten, für die eine Automatisierung mit Backendanbindung zu aufwändig wäre. Oft ist es aber sinnvoller, einen Prozess an der Wurzel zu packen. Empfehlenswert ist daher immer ein zweigleisiger Ansatz: Prüfen, wo es sich lohnt, tiefer in die Prozessoptimierung einzusteigen, und RPA dort einsetzen, wo schnelle Hilfe gefragt ist.

Bayram MuratMurat Bayram, Head of IoT & Industrie 4.0 im Bereich Industrie 4.0, Axians IT Solutions, www.axians.de


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