Digitale Prozessautomatisierung (DPA): Ein umfassender Leitfaden zu DPA, BPM und zur Transformation von Unternehmen

Während Unternehmen ihre digitale Transformation vorantreiben, verbindet intelligente Orchestrierung zunehmend agentenbasierte KI mit deterministischer Ausführung. So kann KI auf Basis regelbasierter Logik Entscheidungen treffen, ohne diese zu ersetzen. Dieses Zusammenspiel ermöglicht es Unternehmen, komplexere Entscheidungen und Ausnahmen unternehmensweit zu bewältigen.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Die digitale Prozessautomatisierung erweitert das Geschäftsprozessmanagement, indem sie Low-Code-Tools, KI und Automatisierung nutzt, um Workflows über mehrere Anwendungen und Systeme hinweg zu orchestrieren.
• Der Fokus liegt auf durchgängigen Prozessen, bei denen einzelne Aufgaben und Übergaben zu koordinierten Workflows verbunden werden, anstatt isolierte Aktivitäten zu automatisieren.
• Low-Code-Plattformen machen Automatisierung zugänglicher und ermöglichen es Geschäftsanwendern und Citizen Developern, Workflows mit geringerer Abhängigkeit von der herkömmlichen Softwareentwicklung zu erstellen und anzupassen.
• Sie ergänzen aufgabenbasierte Bots und KI: Deterministische Regeln kommen bei Routineaufgaben zum Einsatz, während KI Entscheidungen, Ausnahmefälle und unstrukturierte Eingaben unterstützt.
• Das Ziel ist eine umfassendere digitale Transformation, die die betriebliche Effizienz steigert und zugleich schnellere, konsistentere Erfahrungen für Kunden und Mitarbeitende schafft.

Was ist digitale Prozessautomatisierung?

DPA nutzt Low-Code-Entwicklungstools, um Prozesse zu automatisieren und zu orchestrieren, die sich über mehrere Anwendungen erstrecken, wobei der Fokus auf durchgängigen Workflows statt auf isolierten Aufgaben liegt. Der Begriff wurde 2017 von Forrester Research geprägt, um den Wandel weg von schwerfälligen Legacy-Suiten hin zu agileren Low-Code-Orchestrierungen zu beschreiben.

Moderne DPA vereint vier zentrale Bausteine: Low-Code-Plattformen, Workflow-Orchestrierungs-Engines, künstliche Intelligenz (KI) und robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA). Zusammengenommen ermöglichen diese Technologien Unternehmen, Arbeit über Anwendungen hinweg zu koordinieren, die bisher in Silos betrieben wurden. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) können moderne Anwendungen direkt verbinden, während Software-Bots mit Systemen interagieren können, denen APIs oder andere Integrationsmöglichkeiten fehlen. KI kann Informationen interpretieren und die Entscheidungsfindung innerhalb des Workflows unterstützen.

Low-Code-Schnittstellen erweitern den Kreis derjenigen, die sich an der Automatisierung beteiligen können, zusätzlich. Anstatt von Entwicklern zu verlangen, jede Workflow-Automatisierung von Grund auf neu zu programmieren, können autorisierte Citizen Developer visuelle Drag-and-drop-Tools nutzen, um Prozesse zu entwerfen und zu ändern und dabei die Governance-Standards des Unternehmens einzuhalten.

DPA Deep im Vergleich zu DPA Wide: Forresters Framework

Bei diesem Ansatz gibt es zwei unterschiedliche Ebenen, die Forrester Research als DPA-Deep- und DPA-Wide-Technologien unterscheidet.

Die Deep-Ebene steht für die Weiterentwicklung von Legacy-Plattformen zu cloudfähigen Low-Code-Systemen, die komplexe, integrationsintensive Unternehmensprozesse verwalten können. Die Wide-Ebene legt den Schwerpunkt auf leichtere, besser zugängliche Tools, mit denen größere Gruppen von Business-Anwendern relativ einfache Workflows automatisieren können.

Die Unterscheidung hilft Unternehmen dabei, die Technologie an die Komplexität ihrer Prozesse anzupassen. Ein geschäftskritischer Workflow, der mehrere Unternehmenssysteme umfasst, kann Deep-Funktionen erfordern, während Abteilungs-Workflows von Wide-Tools profitieren können, die Citizen Developer befähigen.

Unterschiede zwischen Automatisierungsebenen

Durchgängige Orchestrierung, die Verwaltung von Legacy-Prozessen und aufgabenbasierte Bots adressieren unterschiedliche Verbesserungsebenen. Moderne Orchestrierung hat sich aus BPM entwickelt und kann Software-Bot-Instanzen als Ausführungskomponenten in größeren Workflows integrieren. Anstatt miteinander zu konkurrieren, werden sie zunehmend gemeinsam eingesetzt.

Weiterentwicklung des herkömmlichen Workflow-Managements: DPA im Vergleich zu BPM

Der wesentliche Unterschied zwischen DPA BPM beschreibt, wie Prozesse digitalisiert und bereitgestellt werden. BPM konzentriert sich gewöhnlich auf die Modellierung, Verwaltung und Optimierung von Geschäftsprozessen, während DPA diese Prinzipien um Low-Code-Entwicklung, KI, moderne Integrationen und digitale Erlebnisse erweitert. DPA macht BPM nicht überflüssig. Es modernisiert und erweitert viele seiner zugrunde liegenden Konzepte.

Unterschiede hinsichtlich Umfang und Ausführung: DPA im Vergleich zu RPA

Der entscheidende Unterschied zwischen DPA und RPA ist der Umfang. Robotergesteuerte Prozessautomatisierung automatisiert typischerweise bestimmte wiederkehrende Aufgaben, indem sie menschliche Interaktionen mit Software nachahmt, während DPA die vollständige Workflow-Automatisierung über Anwendungen, Menschen, Daten und Automatisierung hinweg orchestriert.

Wichtigste Vorteile der digitalen Prozessautomatisierung

DPA sorgt für betriebliche Effizienz, Kosteneinsparungen, weniger manuelle Fehler, schnellere Kundenerlebnisse und höhere Skalierbarkeit, indem sie Workflows von Anfang bis Ende digitalisiert und isolierte Systeme miteinander verbindet. Sie reduziert manuelle Fehler bei der Dateneingabe und optimiert die Erfahrungen von Kunden und Mitarbeitenden.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Höhere betriebliche Effizienz und Produktivität. Workflow-Automatisierung reduziert sich wiederholende Dateneingaben und den Wechsel zwischen Systemen und verschafft Mitarbeitenden mehr Zeit für höherwertige Aufgaben.
• Reduzierte Betriebskosten. Echtzeitverarbeitung ermöglicht es Unternehmen, höhere Transaktionsvolumina zu bewältigen, ohne dass der manuelle Aufwand entsprechend steigt.
• Verbesserte Genauigkeit und Compliance. Standardisierte Prozesse können manuelle Fehler reduzieren und gleichzeitig konsistente Workflows und Audit Trails schaffen – besonders wichtig im Finanzdienstleistungssektor, im Gesundheitswesen und in anderen regulierten Branchen.
• Verbesserte Kundenerlebnisse. Die durchgängige Verarbeitung reduziert Verzögerungen zwischen Kundenanfragen und Ergebnissen.
• Höhere Skalierbarkeit. Digitale Workflows ermöglichen es Unternehmen, steigende Transaktionsvolumina zu bewältigen, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen.

Die potenziellen Vorteile können beträchtlich sein. Ein Telekommunikationskunde erzielte eine 108-fache Effizienzsteigerung im Forderungsmanagement und sparte mit 102 Automatisierungen monatlich 635.000 US-Dollar an manueller Arbeitszeit.

Gängige Beispiele und Anwendungsfälle

Zu den häufigsten Anwendungsfällen für DPA zählen das Kunden-Onboarding, das Rechnungs- und Beschaffungsmanagement, die Auftragsabwicklung und die Bearbeitung von Self-Service-Anfragen – Prozesse, die sich über mehrere Systeme erstrecken und zuvor manuelle Übergaben erforderten.

• Onboarding von Kunden: DPA kann Know-your-Customer-Prüfungen (KYC), die Generierung von Anmeldeinformationen und Willkommenskommunikation koordinieren. Durch die Verknüpfung dieser Schritte können Unternehmen Onboarding-Zyklen verkürzen. Beispielsweise reduziert die agentenbasierte KI-Lösung für das Onboarding die Prüfzeit für KYC-/Geldwäscheprüfungen (AML) um bis zu 60 % und verursacht 50 % weniger manuelle Fehler.
• Rechnungsmanagement und Beschaffung: Die Workflow-Automatisierung kann Rechnungsinformationen extrahieren, mit Bestellungen abgleichen, Daten zwischen Finanz- und Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP-Systemen) übertragen, Ausnahmen zur Prüfung weiterleiten und Genehmigungen oder Zahlungen veranlassen.
• Auftragsabwicklung: DPA kann Auftragssysteme verbinden, um Steuern zu berechnen, Versandmanifeste zu erstellen und Kunden über den Sendungsverfolgungsstatus zu informieren.

Process Discovery kann Unternehmen dabei helfen, diese Möglichkeiten zur durchgängigen Verarbeitung zu identifizieren, indem repetitive Aktivitäten, Engpässe und reibungsintensive Übergaben sichtbar gemacht werden, bevor entschieden wird, was automatisiert werden soll.

Die digitale Transformation mit KI und Orchestrierung vorantreiben

DPA verbindet ERP, CRM und Cloud-Dienste über APIs, wendet Echtzeitanalysen an und leitet Ausnahmen, die fundierte Beurteilungen erfordern, zur Prüfung und Genehmigung an KI-Agenten oder Personen weiter.

Agentenbasierte KI ergänzt diese Ebene und ist kein Nachfolger davon. Die deterministische Ausführung übernimmt weiterhin die volumenstarken, regelbasierten Schritte des Workflows, während agentenbasierte KI Ausnahmen, mehrdeutige Eingaben und Ermessensentscheidungen bearbeitet, die sich nicht allein durch regelbasierte Logik auflösen lassen.

Low-Code-Tools zur Workflow-Automatisierung übertragen diesen Ansatz auf die Fachbereiche und ermöglichen autorisierten Citizen Developern, Workflows zu erstellen und anzupassen, ohne auf die Umsetzung jeder Änderung durch Entwicklungsteams warten zu müssen.

In diesem Video erläutern die Branchenführer Mihir Shukla, CEO von Automation Anywhere, und Craig Le Clair, Vice President und Principal Analyst bei Forrester Research, die entscheidenden Unterschiede zwischen KI-Agenten, agentenbasierter KI und Prozessautomatisierung. Sie stellen die drei Klassen von KI-Agenten vor und erläutern, warum die unternehmensweite Orchestrierung über Silogrenzen hinweg der Schlüssel zu einer transformativen Rendite (Return on Investment = ROI) und betrieblicher Effizienz ist.

Häufige Herausforderungen bei der Implementierung (und wie Sie sie vermeiden können)

Die größten Herausforderungen bei der Weiterentwicklung des Business Process Managements hin zu DPA sind Widerstände gegen Veränderungen, die Komplexität der Integration mit Legacy-Systemen, unklare Prozessverantwortlichkeiten und Governance in großem Maßstab – nicht die Technologie selbst.

Unternehmen können diese Risiken reduzieren, indem sie mit der Prozesserkennung beginnen und hochwertige Workflows identifizieren, anstatt umfassende Transformationsprogramme nach dem „Big-Bang“-Prinzip zu starten. Pilotprojekte bieten die Möglichkeit, einen messbaren Mehrwert nachzuweisen, bevor sie skaliert werden. Zur Orientierung bei der Strukturierung dieser Initiativen ist das National Institute of Standards and Technology (NIST) AI Risk Management Framework eine freiwillige Ressource für die Steuerung intelligenter Systeme.

Ebenso wichtig ist, dass Unternehmen keinen fehlerhaften Workflow optimieren sollten. Die Digitalisierung einer ineffizienten Prozessabfolge kann einfach dazu führen, dass die Ineffizienz schneller zum Tragen kommt. Unternehmen sollten unnötige Schritte und unklare Zuständigkeiten identifizieren, bevor sie die Ausführung automatisieren.

Unternehmen benötigen von Anfang an auch Governance für Citizen Developer, KI, Datenzugriff und Ausführung. Schließlich sollten Teams auch Integrationsschulden berücksichtigen: APIs können die Anbindung moderner Anwendungen vereinfachen, für Legacy-Systeme sind jedoch häufig zusätzliche Integrations- oder Bot-Strategien erforderlich.

Wie Automation Anywhere digitale Prozessautomatisierung im Unternehmensmaßstab ermöglicht

Automation Anywhere vereint Workflow-Orchestrierung, Robotergesteuerte Prozessautomatisierung, KI und Unternehmens-Governance, um Prozesse in komplexen Technologieumgebungen zu automatisieren.

Das System für agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) erweitert die Automatisierung um KI-Agenten, die über Workflows hinweg Schlussfolgerungen ziehen und Maßnahmen ergreifen können. Die Process Reasoning Engine ermöglicht agentenbasierte Entscheidungen für komplexe Prozesse, während Process Discovery Unternehmen dabei unterstützt, Möglichkeiten zur Workflow-Automatisierung zu identifizieren und nachzuvollziehen, wie die Arbeit tatsächlich über Teams und Systeme hinweg abläuft.

Zusammen ermöglichen diese Funktionen Unternehmen, deterministische Ausführung mit generativer und agentenbasierter KI zu kombinieren und zugleich die Sicherheit, Governance und menschliche Aufsicht zu gewährleisten, die Automatisierung im Produktionsmaßstab erfordert.

Schlussfolgerung: Prozesskomplexität in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln

Mit Automation Anywhere können Unternehmen veraltete Betriebsabläufe in vernetzte, datengesteuerte Workflows umwandeln. Das System für agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) sequenziert KI-Agenten zusammen mit deterministischer Automatisierung und menschlichen Aktionen über durchgängige Prozesse hinweg. So können Teams schneller Mehrwert erzielen und konsistentere Kunden- und Mitarbeitererlebnisse bieten.

Die digitale Prozessautomatisierung hat sich von BPM zu einer KI-gestützten Disziplin entwickelt, die durchgängige Workflows orchestriert, Kosten senkt, Fehler reduziert und Kunden- und Mitarbeitererlebnisse verbessert.

Mit einer priorisierungsorientierten Analyse, einer starken Governance und der richtigen Enterprise-Automatisierungsplattform können Unternehmen DPA, RPA und agentenbasierte KI kombinieren, um fragmentierte Prozesse in eine Grundlage für die digitale Transformation zu verwandeln.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist digitale Prozessautomatisierung?

Die digitale Prozessautomatisierung nutzt Low-Code-Technologien, Workflow-Orchestrierung, KI und Automatisierung, um durchgängige Geschäftsprozesse zu digitalisieren. DPA hat sich aus BPM weiterentwickelt, verbindet isolierte Systeme und automatisiert Übergaben zwischen Anwendungen. So können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz steigern und schnellere, konsistentere Kundenerlebnisse und Mitarbeitererlebnisse schaffen.

Wie unterscheidet sich der DPA-Ansatz vom herkömmlichen BPM?

BPM konzentriert sich im Wesentlichen auf die Modellierung, das Management und die Optimierung von Geschäftsprozessen. DPA entwickelt BPM weiter, indem es Low-Code-Entwicklung, KI, moderne Integrationen und anwendungsübergreifende Orchestrierung hinzufügt und Unternehmen so ermöglicht, ihre Abläufe schneller zu digitalisieren und Kundenerlebnisse sowie Mitarbeitererlebnisse stärker in den Mittelpunkt zu stellen.

Was ist der Unterschied zwischen RPA und DPA?

RPA automatisiert einzelne repetitive Aufgaben, indem menschliche Interaktionen mit Software nachgeahmt werden. Die digitale Prozessautomatisierung koordiniert umfangreichere End-to-End-Workflows. DPA kann mehrere Bots zusammen mit APIs, KI, Geschäftsregeln und menschlichen Genehmigungen orchestrieren, um Prozesse über mehrere Unternehmenssysteme hinweg zu automatisieren.

Was sind die wichtigsten Vorteile von DPA?

Zu den Vorteilen von DPA zählen eine höhere Effizienz, geringere Betriebskosten, weniger manuelle Fehler, eine bessere Compliance, ein verbessertes Kundenerlebnis und eine höhere Skalierbarkeit. Durch die Vernetzung isolierter Systeme und die Automatisierung von Übergaben entlastet DPA Mitarbeitende von sich wiederholenden Aufgaben, sodass sie sich auf Tätigkeiten mit höherem Mehrwert konzentrieren können.

Was sind typische Beispiele für digitale Prozessautomatisierung (DPA)?

Beispiele für die digitale Prozessautomatisierung (DPA) umfassen Kunden-Onboarding, Rechnungsverwaltung, Beschaffung, Auftragsabwicklung, Schadensbearbeitung und Self-Service für Mitarbeitende. Diese Workflows erstrecken sich typischerweise über mehrere Anwendungen und profitieren von einer durchgängigen Verarbeitung, die die manuelle Dateneingabe, den Wechsel zwischen Systemen und Übergaben zwischen Mitarbeitenden reduziert.

Wie verbessert DPA im Vergleich zu herkömmlichem BPM das Kundenerlebnis?

DPA verbessert das Kundenerlebnis, indem es schnelle, personalisierte digitale Interaktionen über Web- und Mobilkanäle bereitstellt, während sich traditionelles BPM auf die Modellierung und Verwaltung des Prozesses selbst konzentriert. Die Einbettung von KI und einem Low-Code-Benutzererlebnis (UX) optimiert die gesamte Customer Journey.