Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) orchestriert anschließend RPA und KI-Agenten, die über Systeme hinweg denken, lernen und handeln sowie mit menschlichen Mitarbeitenden zusammenarbeiten, um Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu erzielen. RPA stellt dabei die Ausführungsebene bereit, auf die Agenten zugreifen können, um Aufgaben schnell, präzise und in großem Maßstab auszuführen.
RPA zeichnet sich durch die Automatisierung jener repetitiven Aufgaben aus, die im Zentrum zahlreicher Unternehmensprozesse stehen. Es wird für seine Zuverlässigkeit bei der Automatisierung von umfangreichen, sich wiederholenden Aufgaben geschätzt. Dazu gehören zum Beispiel die Datenextraktion, die Datenübertragung zwischen Anwendungen, das Anwenden von Berechnungen und Kategorisierungen, das Verbinden mit APIs, das Planen von Meetings, das Nachverfolgen von Genehmigungen und andere grundlegende Geschäftstätigkeiten.
Die Ursprünge von RPA lassen sich auf die in den 1990er Jahren für Geschäftsanwendungen entwickelten Tastaturmakros zurückführen. Mit dem Fortschritt von RPA entwickelten sich verwandte Technologien noch schneller, wodurch viele Geschäftsprozesse für die starre, regelbasierte Struktur von RPA zu komplex wurden.
Während auf Aufgaben fokussierte RPA einzelne Schritte in umfangreicheren Prozessen beschleunigt und automatisiert, entstehen erhebliche Geschwindigkeitsvorteile, höhere Genauigkeit und ein gesteigerter Unternehmenswert, wenn die Automatisierung auf komplexere Aufgaben, unstrukturierte Daten, kognitive Entscheidungsfindung und weitere Elemente ausgeweitet wird, die die heutigen End-to-End-Geschäftsprozesse ausmachen.
In jüngerer Zeit kombiniert Intelligente Automatisierung RPA mit KI, um komplexere Prozesse zu automatisieren. Dabei nutzt KI die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verstehen und Entscheidungsfindung sowie Lernfunktionen zu integrieren. Wenn RPA einen Ausnahmefall kennzeichnet, eine Validierung erforderlich ist oder eine Automatisierung anderweitig blockiert wird, übernimmt KI die Aufgabe, systemübergreifend zu agieren, Dokumente zu verarbeiten, natürliche Sprache zu interpretieren, Fehler zu erkennen und vieles mehr.
Darüber hinaus orchestriert APA RPA und KI-Agenten, um noch komplexere End-to-End-Prozesse abzuschließen, die Entscheidungsfindung und Planung erfordern – und das sogar ohne ständige menschliche Aufsicht. Das autonome Unternehmen ist heutzutage Realität, und RPA bleibt ein entscheidender Bestandteil intelligenter, agentengesteuerter Automatisierung.
In diesem Artikel geht es um die Definition von RPA, verschiedene Arten und Kategorien von RPA, warum APA und agentenbasierte KI einen transformativen Fortschritt im Wert von RPA ermöglichen und wie Automation Anywhere einen schnellen Weg zum autonomen Unternehmen bietet.
Arten von RPA
Eine der entscheidenden Eigenschaften von RPA ist die einfache Handhabung. Selbst nicht-technische Mitarbeiter können RPA-gesteuerte Workflows ohne Kenntnisse über Softwareentwicklung oder Programmieren konfigurieren, einschließlich der Erstellung sicherer, kontrollierter und zielorientierter KI-Agenten, die RPA für die Ausführung von Aufgaben nutzen.
RPA auf Unternehmensebene bietet darüber hinaus erweiterte Funktionen für Sicherheit, Governance, Integration, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Compliance, wie sie von großen Unternehmen gefordert werden. Dazu gehört die Fähigkeit, Tausende von Automatisierungen gleichzeitig auszuführen und dabei höchste Verfügbarkeit und Leistung sicherzustellen.
RPA lässt sich in drei Hauptkategorien unterteilen:
- Unbeaufsichtigte RPA-Automatisierungen nutzen vorprogrammierte Auslöser, Dateneingaben und Zeitpläne, um eigenständig und ohne menschliches Eingreifen abzulaufen. Diese Automatisierungen werden in der Regel für Backoffice-Prozesse wie Dateneingabe, IT-Aufgaben und Anwendungsintegration eingesetzt und können von Agenten sowie APA genutzt werden, um spezifische, wiederholbare Aufgaben bei Bedarf auszuführen.
- Beaufsichtigte RPA-Automatisierungen werden durch Auslöser oder Eingaben gestartet, um Mitarbeitende nach Bedarf bei der Ausführung routinemäßiger Aufgaben zu unterstützen. Diese Automatisierungen unterstützen Mitarbeitende in Echtzeit für interaktive Geschäftsprozesse wie Kundenservice und IT-Helpdesk-Operationen. Dabei bleibt die Überwachung durch den Menschen im Prozess (Human-in-the-Loop, HITL) erhalten, während gleichzeitig die Orchestrierung durch Agenten und APA weiterentwickelt wird.
- Hybride RPA-Automatisierungen verbinden beaufsichtigte und unbeaufsichtigte RPA, wobei Aufgaben und Prozesse durch eine Kombination aus Mitarbeitenden und Automatisierungen bearbeitet werden, um diese erfolgreich abzuschließen. Diese Automatisierungen sind anpassungsfähiger an komplexe Geschäftsprozesse und ermöglichen eine noch höhere Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz, wenn sie orchestriert werden, um agentenbasierte und HITL-Entscheidungsfindung zu kombinieren.
Die spezifischen Arten von RPA haben mit dem Aufkommen von APA an Bedeutung verloren. Heute koordiniert agentenbasierte Orchestrierung RPA, KI-Agenten und menschliche Mitarbeitende nach Bedarf und benachrichtigt sie, um Entscheidungen zu treffen, Maßnahmen zu validieren und Ausnahmen zu bearbeiten. Selbst angesichts fortlaufender Innovationen und Weiterentwicklungen im Bereich der Automatisierungstechnologien setzen Unternehmen weiterhin darauf, KI gemeinsam mit RPA einzusetzen. RPA bleibt unverzichtbar, um umfangreiche und komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren und so geschäftskritische Ziele zu erreichen.
Warum RPA im Zeitalter von KI-Prozess-Agenten weiterhin relevant ist
Selbst im Zeitalter der KI bietet RPA ein operatives Fundament, das unternehmensweite, KI-gestützte Automatisierung ermöglicht und gleichzeitig von Anfang an nachweisbare, messbare Geschäftsvorteile liefert. Unternehmen jeder Größe nutzen RPA, um Kosten zu senken, die Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erhöhen und weitere Vorteile zu erzielen. Während agentenbasierte KI und APA das autonome Unternehmen ermöglichen, übernimmt RPA einzelne Aufgaben und steigert die Produktivität auf allen Ebenen.
Bereiche, in denen RPA messbare, KI-gestützte Ergebnisse durch effiziente Aufgabenautomatisierung liefert, umfassen:
RPA erhöht die Geschwindigkeit von Unternehmen, ohne dabei Sicherheit, Compliance oder Kontrolle zu beeinträchtigen
RPA automatisiert arbeitsintensive, sich wiederholende Aufgaben mit höchster Präzision und ermöglicht es, manuelle Tätigkeiten, die sonst Stunden dauern würden, nahezu in Echtzeit und in großem Umfang auszuführen. Da RPA von Natur aus regelbasiert ist, gewährleisten Automatisierungen ein hohes Maß an Sicherheit, Compliance und Kontrolle, indem sie Richtlinien und Protokolle exakt befolgen und dabei einen lückenlosen Audit Trail aller Maßnahmen erstellen.
Zudem wird die Sicherheit durch RPA gestärkt, indem Möglichkeiten für menschliche Fehler oder die Offenlegung sensibler Daten beseitigt werden. Außerdem werden technologische Silos durch die nahtlose Integrationen von RPA und den schnellen Datentransfer über verschiedene Softwaretools hinweg überwunden, unabhängig von Technologie, Funktion oder Abteilung.
Die Effizienz von RPA senkt die Betriebskosten und verbessert die Erfahrung der Mitarbeitenden, doch ihr Nutzen steigt erheblich, wenn RPA, menschliche Mitarbeitende und agentenbasierte KI über umfangreiche Geschäftsprozesse hinweg orchestriert werden.
RPA steigert die Präzision von Prozessen und Entscheidungen für schnellere Innovationen
RPA führt Aufgaben ohne menschliches Eingreifen aus und beseitigt so das Risiko menschlicher Fehler. APA integriert intelligente Orchestrierung, um KI-Agenten einzusetzen, die Entscheidungen treffen und Ausnahmen mit hoher Präzision bearbeiten. Menschliche Mitarbeitende werden nur bei kritischen Ausnahmen, Validierungen oder Entscheidungen hinzugezogen, die eine HITL-Überprüfung erfordern. Das Ergebnis ist eine nahezu perfekte Prozessgenauigkeit und Datenextraktionsgenauigkeit in großem Maßstab, um daraus resultierende Erkenntnisse, Entscheidungen und Ergebnisse zu verbessern.
RPA automatisiert alltägliche, sich wiederholende und fehleranfällige Aufgaben und Prozesse und ermöglicht es Mitarbeitenden, sich auf strategische, wertschöpfende Entscheidungen und Tätigkeiten zu konzentrieren, die Innovationen fördern und neue Impulse setzen. APA orchestriert anschließend RPA mit agentenbasierter KI, um diese Entscheidungen, Ideen und Innovationen zu optimieren, indem Technologiesilos beseitigt und Software-Tools unternehmensweit nahtlos miteinander verbunden werden. Dies bietet fundiertere, genauere und nützlichere Informationen und Einblicke für menschliche Mitarbeitende.
Durch RPA können sich menschliche Arbeitskräfte auf lohnende, erfüllende und wertschöpfende Aufgaben, wie das Lösen von Problemen, den Aufbau von Beziehungen und Innovation auf allen Ebenen konzentrieren.
RPA beschleunigt die Skalierbarkeit von Unternehmen mit effektiver Governance
Effektive Governance gewährleistet Compliance, Datenschutz, Sicherheit und letztendlich die Kundenzufriedenheit. RPA automatisiert Aufgaben unter Einhaltung strenger, regelbasierter Compliance-Standards, führt Aktionen jedes Mal exakt wie vorgeschrieben aus und erstellt dabei einen vollständigen, detaillierten Audit Trail jeder Maßnahme für eine durchgängige Governance. Unternehmen können Automatisierungen anschließend schnell und getrost in dem Wissen skalieren, dass RPA Aufgaben zuverlässig und regelkonform ausführt.
Für komplexe und durchgängige Prozesse stützt sich APA auf die zuverlässige, bewährte Ausführung von RPA, um die strikte Einhaltung von Richtlinien und Verfahren sicherzustellen. Dadurch kann APA agentenbasierte KI orchestrieren, um umfassendere und komplexere Ziele zu erreichen, ohne das Vertrauen zu gefährden. RPA bleibt ein entscheidendes Element der Gesamt-Governance und kann sogar Governance-Aufgaben automatisieren, wie das Taggen und Klassifizieren von Dokumenten, das Extrahieren von Informationen aus Dokumenten und Systemen sowie das Übertragen von Dokumenten und Informationen an von Governance-Richtlinien festgelegte Orte.
RPA ermöglicht die wiederholbare, zuverlässige und regelkonforme Ausführung von Unternehmensaufgaben und bietet eine kontrollierte Automatisierungsgrundlage, auf der APA aufbaut, um Automatisierungen unternehmensweit schnell zu skalieren.
Anwendungsfälle für Unternehmensautomatisierung
RPA glänzt bei der Ausführung manueller und sich wiederholender Aufgaben wie der Abrechnung und Kodierung von Rechnungen im Finanzwesen oder dem Versenden von Terminerinnerungen im Gesundheitswesen. Für Unternehmen nahezu aller Branchen wird RPA eingesetzt, um zeitaufwändige Workflows wie Dateneingabe, Beantwortung von Kundenanfragen, Erstellen von Berichten und sogar die E-Mail-Verwaltung zu automatisieren. Dies führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen, entlastet Mitarbeitende für strategische Aufgaben und ermöglicht es APA, RPA gemeinsam mit KI-Agenten und menschlichen Mitarbeitenden zu orchestrieren, um End-to-End-Prozesse für eine höhere Rendite (Return on Investment = ROI) der Automatisierung anzugehen.
Beispiele für den branchenübergreifenden Einsatz von RPA sind:
Finanzdienste
Finanzdienstleistungs- und Bankprozesse sind auf Genauigkeit, Sicherheit und Compliance angewiesen – genau in diesen Bereichen überzeugt RPA. Zu den Aufgaben, die mit RPA automatisiert werden, gehören:
- Kunden-Onboarding zur Beschleunigung der Erfassung und Überprüfung von Kundeninformationen mit RPA, wodurch die Bearbeitungszeit verkürzt, und das Kundenerlebnis verbessert wird.
- Automatisierung der Kreditbearbeitung, bei der RPA die Dateneingabe und Dokumentenprüfungen für Kreditbewertungen übernimmt und so schnellere sowie präzisere Entscheidungen unterstützt.
- Einhaltung von Vorschriften und regulatorische Berichterstattung, bei denen RPA Daten sammelt und verarbeitet, um die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler zu verringern und sicherzustellen, dass die Anforderungen erfüllt werden.
Durch die Integration von APA und agentenbasierter KI wird der Mehrwert für Finanzdienste gesteigert, indem Kreditbearbeitungszeiten von Tagen auf Minuten verkürzt, Transaktionskosten halbiert und Kundenzufriedenheitsraten auf über 90 % erhöht werden. Typische Anwendungsfälle von Automatisierung im Finanzdienstleistungssektor, die von APA und KI-Agenten gesteuert wird, umfassen:
- Personalisierte Finanzberatung, bei der KI-Agenten maßgeschneiderte Empfehlungen für Kunden aussprechen.
- Betrugserkennung und -prävention, bei der KI-Agenten eine Echtzeitüberwachung von Transaktionen und Kundenverhalten bereitstellen, um potenziellen Betrug schnell zu identifizieren.
KeyBank nutzt RPA beispielsweise für Qualitätsprüfungen von Hypotheken, hat jedoch mit APA den Umfang und den Mehrwert RPA-basierter Automatisierungen erheblich gesteigert: Die KI-gestützte Datenerfassung ermöglichte es der Bank, in nur 14 Tagen über 40.000 Dokumente zu verarbeiten – ein Arbeitsaufwand, der manuell neun Jahre in Anspruch genommen hätte.
Gesundheitsbranche
RPA kann betriebliche Effizienz in Gesundheitsprozesse einbringen, die administrative Belastung reduzieren und eine personalisierte Patientenversorgung ermöglichen, um letztendlich die Ergebnisse zu verbessern. Zu den wichtigsten RPA-Anwendungsfällen in der Gesundheitsbranche zählen:
- Terminverwaltung, bei der RPA Terminbuchungen, Erinnerungen und Stornierungen automatisiert, um den Patientenzugang zu verbessern und die Anzahl der nicht wahrgenommenen Termine zu reduzieren.
- Anspruchsbearbeitung mit RPA beschleunigt und verkürzt den Prozess der Kostenerstattung, indem die Überprüfung von Patienteninformationen, die Einreichung von Ansprüchen und die Nachverfolgung von Folgemaßnahmen automatisiert werden.
- Verwaltung von Patientendaten mit RPA zur Extraktion und Eingabe von Daten aus mehreren Quellen, um Informationen in elektronischen Patientenakten (ePA) zu aktualisieren und zu validieren.
RPA übernimmt Aufgaben im Gesundheitswesen, auf denen APA und KI-Agenten aufbauen, um die Versorgungsqualität zu steigern, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und die Arbeitsweise und die Patientenversorgung von Gesundheitseinrichtungen grundlegend zu verändern. Anwendungsfälle für APA und agentenbasierte Automatisierung im Gesundheitswesen umfassen:
- Medizinische Datenverarbeitung durch KI-Agenten optimiert die Extraktion, Klassifizierung und Validierung von Daten aus elektronischen Patientenakten (ePA) und erhöht so die Genauigkeit und Effizienz bei der Verwaltung von Patientendaten.
- Unterstützung klinischer Entscheidungen durch KI-Agenten, die Ärzte bei Diagnosen und Patientenrisikobewertungen unterstützen und so genauere sowie zeitnahe Behandlungen ermöglichen.
Das Krankenhausnetzwerk von Newcastle upon Tyne im Vereinigten Königreich beispielsweise hat RPA eingeführt, um jährlich 7.000 Stunden einzusparen. Durch die Automatisierung hochgradig repetitiver Personalaufgaben skalierte das Netzwerk die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung über mehrere Abteilungen hinweg. Dadurch wurde das medizinische Personal von Papierkram befreit und dieses hat nun ganze zwei Tage mehr Zeit, um die Patientenversorgung zu priorisieren.
Fertigung
Von der Fabrikhalle bis zum Backoffice senkt der Einsatz von RPA in Fertigungsprozessen die Kosten, steigert die Produktivität und beschleunigt die Produkteinführungszeit. Praktische Anwendungsfälle für RPA in der Fertigung umfassen:
- Bestandsmanagement, bei dem RPA die Überwachung der Lagerbestände, Nachbestellprozesse und Bestandsabstimmungen automatisieren kann, um optimale Lagerbestände sicherzustellen und das Risiko von Engpässen oder Überbeständen zu minimieren.
- Auftragsabwicklung, bei der RPA Bestellungen, Rechnungen und Sendungsverfolgung eigenständig handhabt und so Genauigkeit sowie Durchlaufzeiten optimiert
- Produktüberprüfungen und Qualitätskontrolle, Automatisierung der Datenerfassung und -analyse mit RPA zur Sicherstellung der Einhaltung von Qualitätsstandards.
Agentenbasierte KI und APA steigern den Mehrwert von RPA-gesteuerten Aufgaben in der Fertigung, indem sie Informationssilos zwischen den branchenweit allgegenwärtigen Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP), Manufacturing-Execution-Systemen (MES), Qualitätsmanagementsystemen (QMS) und anderen Altsystemen auflösen. APA orchestriert Automatisierungen und menschliche Mitarbeitende darüber hinaus, um die Effizienz und Qualität zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Ressourcennutzung zu verbessern. Anwendungsfälle für APA und KI-Agenten in der Fertigung umfassen:
- Minimierung von Ausfallzeiten durch frühzeitiges Eingreifen, indem KI-Agenten frühzeitig Warnsignale in der Geräteleistung erkennen und automatisch Wartungsmaßnahmen planen, bevor Probleme eskalieren.
- Dynamische Produktionsplanung, bei der KI-Agenten eingesetzt werden, um in Echtzeit auf Veränderungen in der Nachfrage und Lieferkette zu reagieren und so die Produktion agil und effizient zu halten.
Stant verwendet APA, um seinen Rechnungsabgleichungsprozess zu automatisieren, wodurch der Rechnungsrückstand von drei Wochen auf nur vier Tage reduziert wurde. Durch den Einsatz von RPA für mühsame Aufgaben wie Rechnungsabgleich und Dateneingabe konnte APA die Automatisierungen so optimieren, dass 80 % der Prozesse vollständig automatisiert ablaufen – darunter eine Bearbeitungsquote von 94 % bei bestimmten Lieferantenrechnungen – und keinerlei Eingabefehler mehr auftreten.
Kundendienst
RPA im Kundenservice steigert gleichzeitig die betriebliche Effizienz und begeistert die Kunden. Es handelt sich um eine gewöhnliche Funktion in den meisten Unternehmen, dennoch basiert sie weiterhin auf sich wiederholenden, manuellen Aufgaben, um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse der Kunden zeitnah und sorgfältig erfüllt werden. Spezifische Anwendungsfälle für RPA im Kundenservice umfassen:
- Automatisierte Anfragebearbeitung durch Chatbots oder virtuelle Assistenten, die RPA nutzen, um auf routinemäßige Fragen wie Anfragen zum Bestellstatus oder zu Kontoinformationen zu antworten oder komplexere Anliegen schnell an die richtigen Agenten weiterzuleiten.
- Prozesse zum Auflösen von Tickets oder Problemen nutzen RPA, um Kundenbeschwerden zu protokollieren, zu kategorisieren und an Supportteams weiterzuleiten, wodurch die Reaktionszeiten verkürzt werden.
- Neukunden-Onboarding nutzt RPA, um die Dateneingabe und -überprüfung zu automatisieren und so ein schnelleres und reibungsloseres Kundenerlebnis zu schaffen.
Nun entwickeln APA und agentenbasierte KI, zusammen mit generativer KI, RPA im Kundenservice weiter, sodass mehr Kundeninteraktionen automatisiert und sofortige sowie personalisierte Unterstützung bereitgestellt werden können. Während RPA auf vorgegebenen Skripten basiert, geht agentenbasierte Automatisierung einen Schritt weiter, indem sie Kontext und Absicht erkennt, um auf konversationsfähige Weise zu interagieren, Anfragen eigenständig zu lösen, Transaktionen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Anwendungsfälle von APA und KI-Agenten im Kundenservice umfassen:
- Ticketmanagement und Eskalation, bei denen KI-gestützte Workflows Support-Tickets kategorisieren und priorisieren, um sicherzustellen, dass sie je nach Komplexität und Dringlichkeit an den richtigen Agent weitergeleitet oder an menschliche Mitarbeiter eskaliert werden.
- Stimmungsanalyse und Feedback-Auswertung nutzen KI-Agenten, um die Kundenzufriedenheit in Echtzeit zu bewerten, Reaktionen anzupassen, potenzielle Probleme zu identifizieren und Serviceansätze zu optimieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Die Stadt Seattle hatte Tausende von überfälligen Kundenanfragen, allein zum Programm für vergünstigte Nebenkosten über 6.000. Mit Hilfe von RPA wurde der Rückstand beseitigt und täglich 700 Anfragen zu Passwortsperrungen sowie weitere Prozesse automatisiert, wodurch monatlich über 30 Stunden eingespart werden konnten. Aufbauend auf dieser RPA-Grundlage ergänzte die Stadt Seattle das Agentenbasierte Prozessautomatisierungssystem von Automation Anywhere, um die Dokumentenverarbeitung und Analyse zu automatisieren und so über 1.500 Stunden einzusparen.
Für jede Branche ermöglicht RPA intelligentere, moderne, agentenbasierte Automatisierungen. Einfache, wiederholbare Aufgaben bilden die Grundlage jedes Geschäftsprozesses. Wenn RPA, KI-Agenten und menschliche Mitarbeitende mithilfe von APA orchestriert werden, wird das autonome Unternehmen Wirklichkeit.
Wie RPA in das Gefüge agentenbasierter Unternehmensautomatisierung passt
Um ein unternehmensweites agentenbasiertes Automatisierungsprogramm aufzubauen oder zu verwalten, dient RPA als Ausführungsebene, die innerhalb von KI-gestützten Automatisierungs-Frameworks arbeitet. RPA ist ein wichtiger Bestandteil des umfassenden Automatisierungsgefüges, das Prozessidentifikation, Orchestrierung und Optimierung abdeckt. APA ist der Dirigent, der RPA, agentenbasierte KI und menschliche Mitarbeitende zu einer effektiven Zusammenarbeit führt, eine nahtlose Integration in Unternehmenssysteme ermöglicht und die Arbeitslasten verwaltet.
Auch in der heutigen, schnelllebigen, von KI getriebenen Umgebung bleibt RPA ein unverzichtbarer Bestandteil des autonomen Unternehmens und dient als zentraler Mechanismus zur Automatisierung von Arbeitsprozessen – gemeinsam mit vorgefertigten Integrationen und API-Connectoren. Sie fungiert als die „Arme und Beine“ der Automatisierung innerhalb eines umfassenden KI-gestützten Automatisierungs-Frameworks, das die Entdeckung von Workflows, die Entwicklung von Automatisierungen sowie die Beschaffung der erforderlichen Daten zur Steuerung automatisierter Abläufe ermöglicht.
Wie KI und Agenten die Unternehmensautomatisierung transformieren
RPA hat in kurzer Zeit einen weiten Weg zurückgelegt. Die Automatisierung sich wiederholender, umfangreicher Aufgaben wie Dateneingabe, Scraping und Extraktion mit einfach zu implementierenden Low-Code-Automatisierungstools beseitigt RPA langjährige Produktivitätsbarrieren.
Diese von RPA angeführte Grundlage für das autonome Unternehmen ermöglicht die heutige APA und agentenbasierte KI, indem sie RPA mit kognitiven Technologien wie maschinellem Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Fuzzy-Logik kombiniert. Diese Kombination aus KI und RPA, auch Intelligente Automatisierung genannt, stellte einen wichtigen Meilenstein in der Weiterentwicklung von RPA und der Entstehung von APA dar.
Die Rolle von generativer KI in der Weiterentwicklung von RPA
Das Aufkommen generativer KI baut auf RPA und anderen KI-Technologien auf, um eine noch schnellere und einfachere Entwicklung sowie Interaktion von Automatisierungen zu ermöglichen – beispielsweise durch Automatisierungsunterstützung in natürlicher Sprache, automatisierte Erstellung funktionaler Automatisierungen und widerstandsfähige, selbstheilende Automatisierungen. KI ermöglicht es RPA nun, sich automatisch an Änderungen in den zugrunde liegenden Anwendungen anzupassen und fehlerhafte Ausführungen um über 50 % zu reduzieren.
Generative KI ist außerdem der Motor von KI-Agenten, einem bedeutenden technologischen Fortschritt, der die kognitiven Fähigkeiten von LLMs (Large Language Models = große Sprachmodelle) nutzt, um Entscheidungen zu treffen, aus Daten zu lernen, durch natürliche Sprache mit Menschen zu interagieren und letztendlich Maßnahmen zu ergreifen, um Ziele zu erreichen. Zur Umsetzung von Maßnahmen ist es erforderlich, KI-Agenten mit Anwendungen und Systemen zu verbinden, in denen sie Aufgaben erledigen können, wie etwa das Senden einer E-Mail oder das Speichern eines Berichts. Auf Prozessebene können agentenbasierte Workflows RPA nutzen, um Aufgaben schnell und präzise auszuführen.
Der Aufstieg der APA-Plattformen
Neue APA-Plattformen nutzen RPA und agentenbasierte KI, um KI-Agenten einfach zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Für Unternehmensprivatsphäre, Sicherheit und Compliance konzipiert, adressieren APA-Plattformen die Governance-Bedürfnisse und Komplexitäten von Unternehmensbereitstellungen, einschließlich der Orchestrierung von Tausenden von Automatisierungen mit zentralem Management und Kontrolle.
APA ermöglicht agentenbasierte Workflows – RPA, KI-Agenten und Menschen arbeiten gemeinsam und vernetzen sich mit anderen KI-Agenten, um End-to-End-Prozesse im Rahmen von Multi-Agenten-Systemen durchzuführen, die die Unternehmensautomatisierung nachhaltig verändern.
Einsatz von RPA im Rahmen einer agentenbasierten Automatisierungsstrategie
Unternehmen, die sich auf dem Weg zum autonomen Unternehmen befinden, verfügen über eine Fülle von Ressourcen und Fachwissen, auf die sie zurückgreifen können, sowie eine wachsende Liste von Best Practices, die aus herausragenden RPA- und APA-Implementierungen von sowohl Branchenanalysten als auch Lösungsanbietern gewonnen wurden.
Für diejenigen, die den Prozess beschleunigen möchten, sind hier konkrete Schritte zur Implementierung von Automatisierung:
Binden Sie Stakeholder frühzeitig ein und richten Sie sich nach Ihren Geschäftszielen aus
Stellen Sie die Bedürfnisse der menschlichen Mitarbeitenden in den Mittelpunkt der Planung, beziehen Sie die Personalabteilung frühzeitig ein und binden Sie eine breite Auswahl von Stakeholdern, Führungskräften und Automatisierungsexperten, die Veränderungen vorantreiben können, ein. Vielfältiges Feedback wird dazu beitragen, eine robuste, inklusive Strategie zu entwickeln, die die Akzeptanz fördert. Stellen Sie also sowohl intern als auch extern viele Fragen. Wenden Sie sich an vertrauenswürdige Partner, Anbieter und andere Unternehmen, die sich bereits auf dem Weg zum autonomen Unternehmen befinden.
Richten Sie ein Kompetenzzentrum (Center of Excellence = CoE) für Standards und Governance ein
Beginnen Sie mit dem Aufbau eines unternehmensweiten Kompetenzzentrums (Center of Excellence = CoE). Das CoE sollte den Schwerpunkt auf Effektivität und Governance legen und ist verantwortlich für die Entwicklung von Vorgaben, um Compliance, Sicherheit und kontinuierliche Verbesserung im gesamten Automatisierungszyklus zu gewährleisten.
Gestalten Sie das CoE als eine Drehscheibe des Fachwissens, die dem gesamten Unternehmen hilft, konsistente, qualitativ hochwertige Automatisierungen einzuführen und erfolgreich zu betreiben, indem Best Practices, Tools und Vorlagen in Umlauf gebracht werden.
Wählen Sie eine unternehmensgerechte, skalierbare Plattform mit Agentenbasierter Prozessautomatisierung
Wählen Sie einen Anbieter, der mit Ihren langfristigen Automatisierungs- und Geschäftszielen übereinstimmt. Der Erfolg von APA hängt von der Akzeptanz durch die Belegschaft ab, was bedeutet, dass Software ausgewählt werden muss, die sowohl technisch robust als auch benutzerfreundlich für alle Mitarbeitenden ist, nicht nur für IT-Spezialisten. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören:
- Preismodell: Transparente Kostenstrukturen helfen Ihnen, unerwartete Ausgaben zu vermeiden, während Ihre APA-Einführung skaliert. Achten Sie auf eine flexible Preisgestaltung, einschließlich Optionen für unbegrenzte Bot-Nutzung.
- Innovation: APA und KI-Technologien entwickeln sich schnell weiter. Suchen Sie nach Anbietern mit nachgewiesener Erfahrung und Stabilität, die sich kontinuierlicher Innovation verpflichten. Priorisieren Sie Anbieter mit speziellen Teams, die sich auf die Verbesserung der RPA- und APA-Fähigkeiten konzentrieren, einschließlich Migrationstools, Orchestrierung und KI-Integration.
- Support: Robuster Kundensupport, umfassende Schulungsprogramme und eine aktive Einbindung der Community werden eine erfolgreiche Automatisierungstransformation ermöglichen.
- Sicherheit: Einer der Hauptvorteile von APA ist die Stärkung der Sicherheit, die auf der Sicherheitsarchitektur und den Zertifizierungen basiert, an die eine Lösung gebunden ist. Ziehen Sie bei Bedarf Anbieter in Betracht, die branchenspezifische Lösungen für Industrien mit strengen Anforderungen an die Datensicherheit anbieten, z. B. Regierung, Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen.
- Flexibilität: Wählen Sie Lösungen, die RPA, agentenbasierte KI und eine vollständige APA-Orchestrierung ermöglichen, um Flexibilität bei der Aufgabenausführung sowie eine umfassende, durchgängige Prozessautomatisierung zu gewährleisten. APA sollte ebenfalls nahtlos in bestehende Systeme integriert werden, einschließlich Legacy-Anwendungen und Cloud-Diensten. Wählen Sie Anbieter, die in KI-gestützte Funktionen investieren, um die Automatisierungseffizienz und Anpassungsfähigkeit zu verbessern.
- Barrierefreiheit: Erwägen Sie APA-Plattformen, die Low-Code- oder No-Code-Entwicklungsoptionen anbieten, sodass sowohl technische als auch nicht-technische Anwender RPA- und KI-gestützte Automatisierungen einfach erstellen und nutzen können. Suchen Sie nach Schulungen und Tools, die die Akzeptanz fördern und gleichzeitig die IT-Überwachung aufrechterhalten, um Qualität, Sicherheit und Governance zu gewährleisten.
- Skalieren: Bedenken Sie bei der Gestaltung von Automatisierungen mögliches Wachstum. Auch wenn Sie mit kleinen Pilotprojekten beginnen, stellen Sie sicher, dass die Plattforminfrastruktur, Lizenzen und Governance-Rahmenbedingungen angepasst werden können, wenn der Automatisierungsbedarf wächst. Suchen Sie nach Lösungen, die sich dynamisch skalieren lassen, um wachsende Workloads und steigende Benutzeranforderungen zu bewältigen, ohne dabei die Leistung zu beeinträchtigen.
Beginnen Sie mit kleinen Anwendungsfällen mit hoher Rendite (Return on Investment = ROI) und skalieren Sie schrittweise.
Bestimmen Sie, welche Prozesse durch Automatisierung den größten ROI erzielen. Viele Unternehmen entscheiden sich, klein anzufangen und Aufgaben zu automatisieren, die Teil eines größeren Prozesses sind. RPA, die auf diese Weise eingesetzt wird, wird als beaufsichtigte Automatisierung bezeichnet. Sie ermöglicht es Mitarbeitenden, Automatisierungen aus erster Hand kennenzulernen und schafft gleichzeitig die Grundlage, um später APA und KI-Agenten zur Automatisierung komplexerer Aufgaben und Prozesse einzusetzen.
Messen Sie Leistungsmetriken (Key Performance Indicators = KPIs) wie ROI, Akzeptanzrate und Betriebszeit, um den Erfolg zu verfolgen
Ob RPA eine einfache Aufgabe automatisiert oder APA KI-Agenten und menschliche Mitarbeitende orchestriert, um einen unternehmensweiten, geschäftskritischen Prozess vollständig zu automatisieren – verfolgen Sie die Automatisierungsleistung, Betriebszeiten und die Rendite (Return on Investment = ROI). Diese Daten sind entscheidend für die Optimierung von Prozessen und die Verfeinerung von Automatisierungsstrategien. Stellen Sie sicher, dass APA-Lösungen Verwaltungsfunktionen zur Überwachung, Konfiguration und Steuerung automatisierter Prozesse umfassen. Sammeln Sie regelmäßig Feedback von Nutzern und Stakeholdern, um Automatisierungen zu optimieren sowie Chancen und Herausforderungen nach der Implementierung gezielt anzugehen.
Entwickeln Sie sich von RPA-gesteuerten Aufgaben hin zu APA, die End-to-End-Prozesse orchestriert
RPA kann zwar der Einstiegspunkt in die Automatisierung sein, das Ziel ist allerdings APA. Stellen Sie sicher, dass jede RPA in ein umfassendes agentenbasiertes Automatisierungsgefüge eingebettet ist, das alle Aspekte von APIs über Agenten bis hin zu Analysen berücksichtigt. Dies stellt sicher, dass RPA auf dem Weg zum autonomen Unternehmen stets unmittelbar anpassbar, unbegrenzt skalierbar und jederzeit aktuell bleibt.
Herausforderungen und Überlegungen bei der Skalierung von RPA
RPA-Lösungen sind in Unternehmensumgebungen allgegenwärtig, wobei jahrzehntelange Erfahrung dazu beiträgt, RPA-Einführungen zu optimieren und ihre Zuverlässigkeit sicherzustellen. Dennoch können einige Unternehmen über einzigartige Betriebsumgebungen oder spezielle Geschäftsanforderungen verfügen, die Herausforderungen für den Einsatz von RPA mit sich bringen oder auf Hürden stoßen, wenn sie sich über RPA hinaus zu agentenbasierter KI und APA weiterentwickeln. Eine umfassende Bewertung der Geschäftsanforderungen, die Berücksichtigung von Chancen im KI-Zeitalter sowie das proaktive Identifizieren potenzieller Hindernisse während der Entwicklung von Automatisierungen tragen maßgeblich dazu bei, den Weg zum RPA-Erfolg zu sichern.
Prozesserkennung und -optimierung
Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, bestehende Prozesse genau zu identifizieren und abzubilden, oder stehen vor Herausforderungen, wenn sie versuchen, diese zu optimieren, aufgrund eines mangelnden Einblicks in Feinheiten und Engpässe der Prozesse. Dies kann zu verpassten Automatisierungschancen führen – sowohl bei RPA-Einführungen als auch bei moderneren APA-Initiativen.
Prozessherausforderungen lassen sich mühelos überwinden, indem eine Automatisierungsplattform mit integrierten KI-Tools zur detailgenauen Erkennung, Dokumentation und Visualisierung von Prozessen gewählt wird. Automation Anywhere bietet KI-gestützte Einblicke in die Prozessentdeckung, die aufzeigen, wie Arbeit tatsächlich ausgeführt wird, und Unternehmen dabei unterstützen, Prozesse im gesamten Unternehmen zu identifizieren, zu verstehen, zu erfassen und zu optimieren.
Datenstrukturierung
Ohne APA und KI-basierte Erkenntnisse kann RPA nur mit strukturierten Daten effektiv arbeiten. Leider befinden sich die meisten Geschäftsdaten in unstrukturierten Formaten, wie E-Mails und Dokumenten. Dies begrenzt die Effektivität von RPA und führt dazu, dass mehr Ausnahmen zur Bewertung und Nachbearbeitung an menschliche Mitarbeitende weitergeleitet werden.
Agentenbasierte KI versteht unstrukturierte Daten, erfasst und organisiert Informationen und integriert relevante Daten in RPA- und KI-gestützte Automatisierungs-Workflows. Die Dokumentenautomatisierung von Automation Anywhere nutzt Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, generative KI, große Sprachmodelle (LLMs) und maschinelles Lernen (ML), um die Dokumentenklassifizierung, Datenextraktion und Validierung für alle Dokumenttypen zu beschleunigen.
Governance
Ein Mangel an Governance-Modellen kann zu Inkonsistenzen in der Automatisierung führen, die die Skalierbarkeit beeinträchtigen – unabhängig davon, ob diese Automatisierungen RPA- oder KI-gestützt sind.
Effektive Governance gewährleistet die Zuverlässigkeit, Compliance und betriebliche Effektivität von Automatisierungsprogrammen, unterstützt die Skalierung und hilft Unternehmen und ihre Kunden vor Risiken wie Störungen oder Datenschutzverletzungen zu schützen. Der CoE-Manager von Automation Anywhere zentralisiert die Überwachung von den ersten Schritten der Prozessidentifikation bis hin zur kontinuierlichen Rendite (Return on Investment = ROI) und bietet dabei Leitplanken, Transparenz und Klarheit, die Governance und Compliance erleichtern.
Wartung und Resilienz
Unternehmen verfügen möglicherweise nicht über ausreichend qualifiziertes Personal, um RPA zu betreuen. Diese Herausforderung verschärft sich, wenn Unternehmen es eilig haben APA- und agentenbasierte KI-Automatisierungen einzuführen und sich Geschäftsanwendungen so weiterentwickeln und verändern, dass starre, regelbasierte RPA-Lösungen zunehmend an ihre Grenzen stoßen. Ohne die richtigen Fähigkeiten sind Unternehmen mit Automatisierungsstillständen, kostspieliger Abhängigkeit von externen Ressourcen und riskanten Workarounds konfrontiert.
Neue Tools nutzen generative KI, um Veränderungen zu erkennen und Automatisierungen schnell anzupassen. Mit Automator AI von Automation Anywhere können Unternehmen selbstheilende, wiederverwendbare Automatisierungen entwickeln, die sich an Änderungen der Benutzeroberfläche anpassen und so die Wartungskosten für Automatisierungen senken.
Anbieterumfeld und Marktüberblick für RPA
Die Automatisierungstechnologie ist ein schnelllebiger Markt. KI-gestützte Fortschritte und spezialisierte Lösungen haben die schnelle Verbreitung von Anbietern und Funktionen vorangetrieben. Während das Umfeld für RPA-Anbieter weiterhin dynamisch ist, haben sich führende Unternehmen wie Automation Anywhere über RPA hinaus zu umfassenden APA-Plattformen weiterentwickelt.
Analysten, die die Bereiche RPA, agentenbasierte KI und APA abdecken, prognostizieren anhaltende Begeisterung für Automatisierungstechnologien auf allen Ebenen. Laut Gartner verzeichnet der RPA-Softwaremarkt ein Wachstum von 14,5 %, während IDC berichtet, dass „KI-Agenten, kombiniert mit Orchestrierung und menschlicher Interaktion durch Copiloten, die Abläufe unserer Unternehmensprozesse in den kommenden Jahren grundlegend verändern werden.“
Bestimmte unternehmensspezifische Automatisierungslösungen haben ihre führende Marktposition im Bereich RPA beibehalten und gleichzeitig Innovationen in agentenbasierter, KI-gestützter Automatisierung sowie APA gezeigt. Beispielsweise wurde Automation Anywhere sieben Jahre in Folge als „Leader“ im Gartner® Magic Quadrant™ für Automatisierung (2025) ausgezeichnet. Die IDC MarketScape for Business Automation Platforms 2025 hob außerdem die starken RPA-Fähigkeiten von Automation Anywhere sowie die klare Vision für agentenbasierte Automatisierung hervor: „Unternehmen, die eine umfassende Automatisierungsstrategie verfolgen oder den Schwerpunkt auf Agentenbasierte Prozessautomatisierung legen, sollten Automation Anywhere in Betracht ziehen.“
Lösungen für Unternehmen
Automation Anywhere, UiPath und andere auf Unternehmen ausgerichtete Anbieter entwickeln Lösungen, die speziell auf Unternehmensanforderungen zugeschnitten sind. Sie bieten umfangreiche Integrationen und Partner-Ökosysteme, stabile Schulungsprogramme sowie die notwendige Skalierbarkeit, um unternehmensweite Anwendungsfälle zu unterstützen. Wichtig ist, dass Unternehmenslösungen leistungsstarke agentenbasierte KI-Funktionen beinhalten, die auf den Stärken bei der Ausführung von RPA aufbauen, um komplexe, dynamische Geschäftsprozesse zu automatisieren.
Ökosystem-basierte Lösungen
ServiceNow, Salesforce und SAP bieten Tools an, die speziell für die Integration in ihre eigenen Ökosysteme entwickelt wurden. Dadurch eignen sie sich weniger als eigenständige Lösungen und verfügen im Vergleich zu umfassenden Unternehmenslösungen über ein weniger breit gefächertes Angebot.
Speziallösungen
IBM und Nintex konzentrieren sich auf bestimmte Regionen, und ihre Lösungen sind auf die Automatisierung von Workflows ausgerichtet. Sie können im Vergleich zu Unternehmenslösungen erhebliche Funktionslücken aufweisen, da oft wesentliche Komponenten für Unternehmenskontexte fehlen, wie z. B. Compliance-Support oder ein Marktplatz für Entwicklungstools.
Wie Automation Anywhere das autonome Unternehmen vorantreibt
RPA-basierte Automatisierung transformiert Unternehmen in allen Branchen. Mit agentenbasierter KI und APA übernimmt die Automatisierung nun Aufgaben, bei denen Entscheidungen getroffen werden müssen. Dies erweitert die Möglichkeiten der Automatisierungen über das bisher Mögliche hinaus, und ermöglicht die Automatisierung von bis zu 80 % der geschäftskritischen, funktionsübergreifenden Prozesse.
Diese schnellen Innovationen im Bereich der APA ermöglichen das autonome Unternehmen durch ein vollständiges, kohärentes und ganzheitliches agentenbasiertes, KI-gestütztes Automatisierungsgeflecht – von RPA über APIs und Agenten bis hin zu Analysen, von Altsystemen bis zu Cloud-Anwendungen.
Automation Anywhere war das erste Unternehmen, das APA eingeführt hat, und das System für Agentenbasierte Prozessautomatisierung liefert bereits führenden Unternehmen in den Bereichen Banken, Gesundheitswesen, Fertigung und anderen Branchen Vorteile in Höhe von Hunderten von Millionen Dollar.
Agentenbasierte Prozessautomatisierung
APA basiert auf herkömmlichen, regelbasierten Automatisierungen sowie adaptiveren, intelligenten Komponenten, sodass Geschäftsprozesse effizient ablaufen, während menschliche Mitarbeitende, agentenbasierte KI und RPA gemeinsam Aufgaben erledigen, um übergeordnete Ziele zu erreichen. Die Stärke des Agentenbasierten Prozessautomatisierungssystems von Automation Anywhere liegt in der nahtlosen Integration und Orchestrierung dieses Gefüges aus Automatisierungstechnologien, Multi-Agenten-Systemen, Altsystemen und menschlichen Mitarbeitenden – unter anderem ergänzt durch Governance und Analytik – alles gesteuert über eine einzige, durchgängige Unternehmens-Automatisierungsplattform.
Governance und Vertrauen
Vertrauen ist eine Voraussetzung für die Unternehmensautomatisierung, da KI-Agenten und APA selbstständig an geschäftskritischen Prozessen arbeiten, die mitunter unvorhersehbar sind. Unternehmen müssen von RPA durch APA die Einhaltung von Compliance-Vorgaben und Risikominderung erwarten. Automation Anywhere bietet KI-Leitplanken, um Sicherheit, Compliance und die Einhaltung von Unternehmensstandards zu gewährleisten. Durch umfassende Auditierbarkeit wird die Automationsleistung überwacht, während Benchmarking Automationsgenauigkeit, Konsistenz und Skalierbarkeit sicherstellt.
Geschäftsauswirkungen und Praxisbeispiele
- KPMG, ein globaler Anbieter von unabhängigen Prüfungs-, Steuer- und Beratungsdienstleistungen, hat sich zum Ziel gesetzt, Abläufe zu optimieren, Ineffizienzen zu beseitigen und die Arbeitslast zu reduzieren. Mit Automation Anywhere hat KPMG Dokumentenautomatisierung und KI-Agenten kombiniert, um die Informationsbeschaffung und die Entwicklung neuer Lernerfahrungen zu automatisieren – alles orchestriert durch das System Agentenbasierter Prozessautomatisierung. Das Unternehmen hat bereits einen Nutzen von 90 Millionen US-Dollar durch agentenbasierte KI realisiert und weiteres Potenzial von APA von 150 Millionen US-Dollar identifiziert, da es agentenbasierte Automatisierung im gesamten Unternehmen ausweitet.
- Cargill, ein Anbieter von landwirtschaftlichen Lösungen und Industrieprodukten, erhält Tausende Bestellungen in verschiedenen Formaten. Das schafft einen chaotischen, manuellen Prozess, der die Lieferungen verzögert, die Kunden frustriert und zukünftige Bestellungen gefährdet. Mit dem System für Agentenbasierte Prozessautomatisierung von Automation Anywhere hat Cargill 70 % seines Auftragsbearbeitungs-Workflows automatisiert und die Durchlaufzeiten auf unter eine Minute pro Bestellung reduziert. Durch den daraus resultierenden Effizienzschub spart das Unternehmen jährlich 15 Millionen Dollar und verbessert gleichzeitig das Erlebnis für Kunden und Mitarbeitende.
- Petrobras, ein südamerikanisches Energieunternehmen, wollte seinen Einsatz von KI und Automatisierung unternehmensweit ausweiten. Ausgehend von der Steuerbuchhaltung und der jährlichen Steuerzahlung des Unternehmens in Höhe von 54 Milliarden US-Dollar nutzte Petrobras das System für Agentenbasierte Prozessautomatisierung von Automation Anywhere, um Steuerberechnungen, -prozesse und -meldungen zu automatisieren, wodurch 120 Millionen US-Dollar eingespart und die Effizienz um 40 % gesteigert wurden. Das Unternehmen hat außerdem mehr als 1 Milliarde Dollar an zusätzlichen potenziellen Einsparungen identifiziert, während es daran arbeitet, APA im Unternehmen zu skalieren.
Auch Ihr Unternehmen könnte ein autonomes Unternehmen sein. Erfahren Sie mehr über das System für Agentenbasierte Prozessautomatisierung von Automation Anywhere und fordern Sie eine Demo an, um zu sehen, wie das System für Agentenbasierte Prozessautomatisierung bis zu 80 % der Unternehmensprozesse automatisieren kann.
Häufig gestellte Fragen
Wodurch unterscheidet sich RPA von KI-Agenten?
RPA automatisiert regelbasierte digitale Aufgaben wie die Datenextraktion, die Übertragung von Daten zwischen Anwendungen und die Terminplanung schnell und zuverlässig. KI-Agenten sind aktionsfähige, KI-gestützte Assistenten, die eigenständig arbeiten, um definierte Ziele zu erreichen, wie etwa das Vorschlagen von Fahrtrouten oder das Zurücksetzen von Kundenpasswörtern. KI-Agenten stützen sich für die Ausführungsebene auf RPA, die Aufgaben schnell und präzise im großen Maßstab ausführt.
Bleibt RPA weiterhin relevant, wenn wir uns in Richtung autonomes Unternehmen bewegen?
RPA ist ein entscheidender Bestandteil des autonomen Unternehmens, da sie Geschäftsprozesse in großem Umfang mit hoher Geschwindigkeit und Präzision ausführt. Fast jeder Unternehmensprozess umfasst repetitive Aufgaben wie Datenextraktion, Formularausfüllung und Datentransfers zwischen Anwendungen. RPA integriert sich in Unternehmenssysteme, um diese Aufgaben anwendungsübergreifend auszuführen, sodass agentenbasierte KI und APA Entscheidungen treffen und die Orchestrierung von RPA, menschlichen Mitarbeitern und Agenten übernehmen können, um komplexe Prozesse zu automatisieren und das autonome Unternehmen möglich zu machen.
Wie entwickelt sich RPA hin zu agentenbasierter Orchestrierung?
RPA ist ein grundlegendes Element, das agentenbasierte Orchestrierung ermöglicht, um komplexe End-to-End-Prozesse zu automatisieren. RPA übernimmt wiederholbare, regelbasierte Aufgaben, während agentenbasierte KI, APA und menschliche Mitarbeitende kognitive, entscheidungsbasierte Aufgaben sowie Ausnahmefälle erledigen. Da sich die Automatisierung zu einer KI-gestützten Technologie entwickelt hat, bleibt RPA weiterhin das zentrale Element, um einzelne Aufgaben auszuführen und so die Automatisierung umfassender Abläufe zu ermöglichen.
Welche Rolle spielt RPA im autonomen Unternehmen?
RPA ist die Ausführungsebene des autonomen Unternehmens und übernimmt die umfangreichen, sich wiederholenden digitalen Aufgaben, die im Zentrum vieler Unternehmensprozesse stehen. APA und KI-Agenten nutzen RPA, um diese Aufgaben schnell und präzise zu bearbeiten, während APA sowohl KI-Agenten als auch menschliche Mitarbeitende orchestriert, um komplexere Aufgaben zu erfüllen und wichtige Entscheidungen zu treffen. Jede Komponente – menschliche Mitarbeitende, RPA, agentenbasierte KI und APA-Orchestrierung – ist entscheidend für den Erfolg des autonomen Unternehmens.
Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Skalierung von RPA?
Der Erfolg von RPA beruht auf Einfachheit und Skalierbarkeit. Unternehmen stehen jedoch manchmal vor Herausforderungen bei der Integration mit bestehenden Altsystemen, einem Mangel an angemessener Governance und Aufsicht sowie Sicherheitsbedenken. Indem Sie einen RPA-Anbieters auswählen, der ausgewiesene Stärken in diesen Bereichen und nachweislichem Erfolg bei der Implementierung und Skalierung von RPA hat, wird Sie dies dabei unterstützen, diese und weitere Automatisierungsherausforderungen zu meistern.
Wie hat Automation Anywhere weltweit Unternehmen dabei geholfen, mit RPA Rendite (Return on Investment = ROI) zu erzielen?
Mehr als 1.500 Automatisierungseinführungen setzen auf Lösungen von Automation Anywhere, wobei RPA das zentrale Element jeder Automatisierung bildet. Weltweit erzielen Unternehmen durch den Einsatz von RPA signifikante Renditen (Return on Investment = ROI). Darunter Bancolombia, die beispielsweise die Bereitstellungskosten um 19 Millionen US-Dollar gesenkt haben. Auch Osaic erreichte im ersten Jahr eine Rendite (Return on Investment = ROI) von 186 %, während Ricoh monatlich 100.000 € und 500 Arbeitstage einspart.
Wie gewährleistet Automation Anywhere Governance und Sicherheit bei der Automatisierung?
Automation Anywhere gibt einen Überblick aller Phasen der Automatisierung und bietet Funktionen für Leitplanken, Transparenz und Übersichtlichkeit, die Automatisierungen überwachen sowie die Governance und Einhaltung von Compliance-Vorgaben erleichtern. Die Lösungen integrieren zudem KI umfassend, um integrierte Sicherheitsmaßnahmen zu priorisieren, verantwortungsvolle KI-Frameworks zu ermöglichen und Kunden Transparenz, Kontrolle sowie Übersicht über ihre Daten zu bieten.
