Was ist RPA (Robotic Process Automation)?

Beschäftigte verbringen ein Drittel ihrer Arbeitszeit mit administrativen Routineaufgaben, anstatt die Tätigkeiten auszuüben, für die sie eingestellt wurden. Da überrascht es nicht, dass 64 % dieser Mitarbeitenden mindestens einmal pro Monat einen Burnout erleiden. Robotic Process Automation (RPA) kann helfen, dieses Ungleichgewicht zu reduzieren.

RPA nutzt softwarebasierte virtuelle Roboter, um arbeitsintensive Aufgaben zu automatisieren. Damit ist es ein zentraler Bestandteil des wachsenden Markts für Digital Labor. Digitale Agents verwenden RPA, um die Daten zu erfassen, die sie für ihre Entscheidungen benötigen. Durch die Kombination von Prozessautomatisierung mit agentischen KI-Frameworks gewinnen Ihre Teams mehr Zeit für hochwertige Tätigkeiten.

RPA nutzt softwarebasierte Roboter dafür, Geschäftsprozesse zu automatisieren und Fehlerrisiken zu reduzieren. Dabei handelt es sich nicht um Roboter im physischen Sinne. Sie werden so bezeichnet, weil sie zum Ausführen bestimmter Actions programmiert werden können. Typische Actions sind das Ausfüllen von Formularen, das Extrahieren von Daten und das Verschieben von Dateien.

Stellen Sie sich eine Anwaltskanzlei vor, die eine Datenrecherche für einen Fall durchführt. Anstatt manuell Tausende von Dokumenten aus Hunderten von Datenquellen zu sichten, kann die Kanzlei diesen Prozess automatisieren und so Zeit sowie Kosten sparen.

Prozessautomatisierung kann auch die Leistung von Digital Workers verbessern. Daher wird RPA mitunter als „KI-Automatisierung“ bezeichnet, da es KI-basierte Prozesse ermöglicht.

Dies wirft eine wichtige Frage auf: Ist RPA nur eine weitere Form von KI? Nicht ganz.

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Technologien wie Machine Learning (ML), die menschliche Entscheidungsprozesse nachahmen. Genaue Ergebnisse dabei erfordern jedoch qualitativ hochwertige Daten. Enthalten die Datenbanken doppelte Einträge oder Fehler, können die Ergebnisse ungenau sein.

RPA ist eine regelbasierte Software, die ressourcenintensive Aufgaben, wie das Sammeln und Aufbereiten von Daten, automatisiert und damit die Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI-Tools schafft. Gemeinsam können RPA und KI alles automatisieren, von der Erfassung, Auswertung und Eingabe von Daten bis hin zur Entscheidungsfindung.

Das Grundprinzip von RPA (Robotic Process Automation) ist einfach: Softwarebasierte Roboter ahmen typische menschliche Handlungen nach, wie das Ausfüllen von Tabellen und Formularen oder die Nutzung von Anwendungen.

RPA besteht nicht aus einem einzigen, starren Prozess. Sie basiert vielmehr auf drei Komponenten: Interaktionen über die Benutzeroberfläche (UI), Application Programming Interfaces (APIs) und Task-Scripting.

• UI-Interaktionen: Mit UI-Interaktionen können Nutzer:innen eine Reihe von Anweisungen definieren und anwenden. Workforce-Automation-Tools können beispielsweise so programmiert werden, dass sie Bedingungen erfassen und melden, die für das Einhalten gesetzlicher Vorschriften relevant sind. Dazu kann gehören, in welchem Land Daten gespeichert sind, wie sie aufbewahrt werden und wie ihre Herkunftskette aussieht.
• APIs: APIs vernetzen RPA-Lösungen mit anderen Tools und Technologien. Dazu können Lösungen für Enterprise Resource Planning (ERP), Tools für Customer Relationship Management (CRM) sowie Frameworks für Agentic AI gehören.
• Scripting für Aufgabenautomatisierung: RPAs können mit gängigen Programmiersprachen, wie Python, C++ und Java, geskriptet werden. Sie lassen sich auch über Low-Code-Tools per Mausklick und Drag and Drop implementieren. Alternativ sind auch vorgefertigte Skriptlösungen erhältlich.

In der Theorie klingt Robotics Process Automation vielversprechend, aber wie sieht es mit der praktischen Umsetzung aus? Bestimmte Bedingungen machen Geschäftsprozesse besonders gut für RPA geeignet. Dies sind erstens große, regelmäßig aktualisierte Datenmengen, etwa in Tabellenkalkulationen. Sinnvoll ist RPA zudem, wenn Daten an mehreren Orten gespeichert sind, z. B. in der Cloud und auf lokalen Speicherservern. Und schließlich bietet RPA eine Möglichkeit, die Lücke zwischen aktuellen IT-Systemen und Legacy-Systemen zu schließen.

Schauen wir uns drei Beispiele genauer an:

• Dateneingabe in Tabellenkalkulationen: Tabellenkalkulationen sind nach wie vor für das Erfassen und Verwalten von Finanzdaten beliebt, können aber umständlich und zeitaufwendig zu pflegen sein. Mit RPA können Unternehmen das Lesen, Schreiben und Neuberechnen von Tabellendaten automatisieren sowie Datensätze direkt aus diesen Tabellen erstellen .
• Datenbankmanagement: Viele Unternehmen verwenden mehrere Datenbanken, die sich vor Ort, in Co-Location-Rechenzentren und in der Cloud befinden. Das Ergebnis ist eine fragmentierte Datenlandschaft, deren Nachverfolgung und Validierung erheblichen personellen Aufwand erfordert. RPA eignet sich ideal für das Datenbankmanagement und ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen und zu konsolidieren.
• Integration von Legacy-Systemen: Legacy-Systeme unterstützen möglicherweise keine modernen APIs, enthalten aber oft kritische operative Daten. Da RPA-Lösungen manuelle Prozesse automatisieren, die sonst Menschen ausführen, können sie wichtige Daten in verstreuten und nicht verbundenen Systemen finden sowie extrahieren.

Robotic Process Automation reduziert den Zeitaufwand für Geschäftsprozesse. Das ist aber nicht der einzige Vorteil für Ihr Unternehmen. In Kombination mit digitalen Agents und menschlicher Aufsicht bietet RPA zahlreiche Vorteile, darunter:

Weniger Zeit und Aufwand für arbeitsintensive Prozesse bedeutet geringere Kosten. Über direkte Einsparungen hinaus bietet RPA auch einen ROI für Unternehmen: Ihre Mitarbeitenden haben mehr Zeit, echten Mehrwert zu schaffen, statt manuell Daten zu erfassen.

RPA-Lösungen weichen nicht von den programmierten Prozessen ab. Das macht sie ideal für Aufgaben, die bei repetitiven Schritte hohe Präzision erfordern. Hohe Genauigkeit ist zudem ein entscheidender Faktor für Compliance in den Bereichen Datenverarbeitung und Datensicherheit.

Robotic Process Automation macht es einer Digital Workforce leichter, benötigte Daten aus Legacy-CRM-Lösungen und anderen Tools abzurufen. Stellen Sie sich eine Kundin oder einen Kunden vor, die bzw. der eine Sendungsverfolgung anfragt. RPA kann Datenbanktools anweisen, die relevanten Tracking-Informationen zu ermitteln und an KI-Agents weiterzuleiten, die die Kundschaft dann informieren.

RPA-Tools zur Workforce-Automatisierung können zu besseren Arbeitsbedingungen für Mitarbeitende beitragen. Statt sich mit Dateneingabe zu beschäftigen, können diese ihre Zeit für strategischere und kreativere Aufgaben nutzen.

Außerdem eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten für Weiter- und Umschulungen. Während automatisierte Scripts manuelle Aufgaben übernehmen, können Unternehmen ihre Mitarbeitenden durch Schulungen auf den neuesten Stand zum verantwortungsvollen Einsatz von KI bringen oder vertiefende Trainings anbieten, etwa zur Erstellung von KI-Prompts. Das fördert interne Aufstiegsmöglichkeiten und hält die Belegschaft motiviert.

Das Ergebnis ist ein dreifacher Vorteil: höhere Produktivität, bessere Arbeitsmoral und mehr Entwicklungsmöglichkeiten.

RPA kann repetitive, vordefinierte menschliche Aktionen nachahmen, KI kann hingegen eigenständig handeln und bestimmt die jeweils beste nächste Maßnahme selbst. KI ist die Grundlage der nächsten Generation digitaler Arbeit, verkörpert durch autonome Agents, die Daten analysieren, Entscheidungen treffen und generative KI sowie konversationelle KI einsetzen können.

RPA und KI ergänzen sich gegenseitig. Mit RPA können Digital Worker wiederkehrende Aufgaben, wie Datenextraktion und Web Scraping, automatisieren, indem Bots Tastatureingaben und Mausklicks von Nutzenden nachahmen. Mit KI können Teams schnell RPA-Bots erstellen und einsetzen, die dann zeitaufwendige Aufgaben übernehmen.

Diese Zusammenarbeit funktioniert, weil Robotic Process Automation (RPA) von Grund auf prozessorientiert ist. Mit vordefinierten Workflows übernimmt RPA repetitive, regelbasierte Aufgaben. KI glänzt hingegen bei der Erstellung dieser Workflows.

Jede Digital-Labor-Plattform, die Agentbasierte Systeme nutzt, benötigt Zugriff auf aktuelle Datenbanken, Legacy-Anwendungen und eingehende Datensätzen. So sieht das in der Praxis aus.

Robotic-Process-Automation-Tools können Rechnungsdaten extrahieren und direkt in Legacy-Systeme oder unternehmensinterne Rechnungssysteme einpflegen.

Dies bildet die Grundlage für einen umfassenderen Quote-to-Cash-Prozess (QTC), der KI-Agents einsetzt, um Angebote zu erstellen, Proposals auszuarbeiten, Verträge zu verwalten und Zahlungen einzufordern. Die KI übernimmt dabei die zentrale Arbeit, doch KI im Vertrieb ist ohne die von RPA erfassten Rechnungsdaten nicht möglich.

Mehr Daten eröffnen neue Wege zu einem besseren Kundenservice. Das Erfassen und Einpflegen dieser Daten ist jedoch oft zeit- und ressourcenaufwendig. Kundendaten liegen in verschiedenen Formaten vor – als unstrukturierte Daten – und stammen aus verschiedenen Quellen. Häufig werden sie in unternehmenseigenen Datenbanken oder Tabellenkalkulationen gespeichert. RPA hilft Unternehmen, diese Daten unabhängig von ihrer Herkunft oder ihrem Speicherort zu erfassen und aufzubereiten.

Digital-Labor-Tools können diese gesammelten Daten dann im Rahmen eines umfassenderen KI-für-den-Service-Prozesses nutzen, der personalisierte Interaktionen und Empfehlungen in den Mittelpunkt stellt.

Für effektive Marketingkampagnen sind genaue Preis- und Produktinformationen unerlässlich. Mit RPA können Teams Preisdaten von Webseiten extrahieren und als gemeinsam genutzte Ressource speichern.

Als Teil einer umfassenden Strategie für KI für das Marketing helfen diese Daten Teams dabei, targetierte Werbekampagnen zu entwickeln.

Retouren verursachen für Commerce-Teams nach wie vor viel Aufwand. Werden Daten in veralteten Verwaltungs- und Beschaffungssystemen nicht regelmäßig und korrekt aktualisiert, riskieren Unternehmen frustrierte Kundschaft oder ungenaue Lagerbestände. Mit RPA lassen sich Bestellinformationen automatisch erfassen und aktualisieren. So können digitale Agents mit den Daten versorgt werden, die sie für die Bearbeitung von Retouren benötigen, was KI für den Commerce möglich macht.

RPA bietet Unternehmen erhebliche Vorteile, bringt aber auch einige potenzielle Herausforderungen und wichtige Erwägungen mit sich. Dazu gehören die Identifikation geeigneter Prozesse für die Workforce-Automatisierung, das Management von Datenqualität und -integration, der Umgang mit ethischen Governance-Fragen sowie die Sicherstellung von Skalierbarkeit und Wartung. Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf jeden dieser Punkte.

Nicht jeder Prozess eignet sich für die Automatisierung. Je nach Art der eingegebenen Daten, verwendeter Anwendung und angestrebtem Ergebnis ist RPA möglicherweise nicht die beste Wahl. Unternehmen können Kandidaten für geeignete Prozesse ermitteln, indem sie klare Auswahlkriterien definieren. Typische Kriterien sind:

• Strukturierte Datensätze: Strukturierte Datensätze sind ideal für diese Art von Lösungen, da sie quantifizierbar und wiederholbar sind. Prozesse, die mit qualitativen Datensätzen ohne einheitliches Format arbeiten, sind weniger gut geeignet.
• Software ohne API-Zugang: Legacy-Systeme, spezialisierte Tools und intern entwickelte Anwendungen unterstützen möglicherweise keine API-Verbindungen. RPA benötigt hingegen keine externe Anbindung und automatisiert stattdessen Standardabläufe.
• Arbeitsintensive Prozesse: Solche Prozesse lassen sich mit RPA deutlich effizienter gestalten. Ein Beispiel ist die Erfassung und Eingabe von Finanzdaten, die sich täglich oder stündlich ändern. Mitarbeitende können die Dateneingabe zwar bewältigen, haben dann aber kaum Zeit für andere Projekte. Umfangreiche Datenerfassungsaufgaben profitieren erheblich von RPA.
• Fehleranfällige Prozesse: Datenintensive Prozesse sind oft fehleranfällig. Auch mit größter Sorgfalt können Mitarbeitende bei der Datenerfassung und -eingabe nicht mit der Genauigkeit und Wiederholbarkeit automatisierter Tools mithalten. Robotic Process Automation (RPA) beschleunigt nicht nur die Ausführung der Prozesse, sondern senkt auch das Risiko von Dateneingabefehlern.

Wenn Sie die Prozesskriterien definiert haben, müssen Sie entsprechende Prozesse identifizieren und isolieren. Unternehmen profitieren häufig von Process-Mapping-Tools, die aktuelle Workflows und Prozessabhängigkeiten visuell darstellen. So erkennen Sie schneller, wo Prozesse in Ihren Netzwerken vorkommen, wie diese mit Anwendungen und Diensten vernetzt sind und welche Daten sie verwenden.

Effektives RPA setzt hochwertige Daten sowie die Fähigkeit voraus, diese Daten über Legacy-Systeme und moderne Anwendungen hinweg zu integrieren. In der Praxis bringt das folgende Herausforderungen mit sich:

• Umgang mit inkonsistenten, unvollständigen oder veralteten Daten: RPA-Tools sind hervorragend darin, Daten zu erfassen und einzugeben. Über die Qualität und Konsistenz dieser Daten können sie jedoch nicht selbst entscheiden. Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das wichtige Daten in einer Kombination aus lokalen und cloudbasierten Ressourcen speichert. Enthalten diese Datenbanken doppelte Einträge, dann erfassen und verarbeiten RPA-Frameworks alle Instanzen. Dasselbe gilt für unvollständige oder veraltete Informationen: Eine Lösung sucht alle Zieldaten und verarbeitet sie wie vorgegeben. Für den Umgang mit inkonsistenten, unvollständigen oder veralteten Daten ist tiefergehendes Scripting erforderlich, das typische Merkmale unbrauchbarer Daten identifiziert. Teams können das RPA beispielsweise so konfigurieren, dass Daten, die älter als ein bestimmtes Datum sind, ignoriert werden oder Daten nur erfasst werden, wenn sie bestimmte Bedingungen für Vollständigkeit und Richtigkeit erfüllen.
• Integration mit Legacy-Systemen und modernen Architekturen: Auch die Integration kann eine Herausforderung darstellen. Legacy-Systeme und moderne Architekturen unterscheiden sich grundlegend voneinander, sodass ein Ansatz, der für das eine funktioniert, für das andere möglicherweise ungeeignet ist. Es gibt daher keinen universellen Ansatz für RPA. Obwohl RPA eine sinnvolle Möglichkeit ist, Legacy-Daten aus Systemen ohne API-Unterstützung zu erfassen, unterscheidet sich die Architektur dieser Systeme erheblich von der modernerer Lösungen. Um eine konsistente Integration sicherzustellen, müssen RPA-Bots an den Systemgrenzen ausgerichtet werden, nicht an den Datenerwartungen.

Robotic Process Automation (RPA) kann auch Fragen rund um den ethischen Umgang mit Daten aufwerfen. Fehlt Unternehmen etwa die Transparenz darüber, welche Daten erfasst werden und wie sie genutzt werden, kann dies zu Compliance- oder rechtlichen Problemen führen.

Aspekte, die Unternehmen im Blick haben sollten:

• Transparenz und Verantwortlichkeit sicherstellen: Im Falle von Audits oder Compliance-Prüfungen müssen Unternehmen nachweisen können, woher Daten stammen, wie sie erfasst wurden und welche Änderungen sie durchlaufen haben. Fehlt dieser Nachweis, können Bußgelder oder Sanktionen die Folge sein. Transparenz beginnt mit dem Zugang zur RPA-Infrastruktur. Ob intern entwickelt oder von einem Drittanbieter bereitgestellt: Teams müssen Zugang zu dieser Infrastruktur haben. Ebenso wichtig ist die klare Zuweisung von Verantwortung. In der Praxis bedeutet das, dass eine verantwortliche Person, in der Regel eine Führungskraft oder ein Mitglied der Geschäftsleitung, die Erstellung, den Einsatz und die Integration beaufsichtigt. So bleibt Transparenz dauerhaft ein zentrales Anliegen.
• Datenschutz- und Sicherheitsrisiken managen: RPA-Tools können auch potenzielle Datenschutz- und Sicherheitsrisiken mit sich bringen. Stellen Sie sich ein Prozessautomatisierungs-Tool vor, das Kundendaten abruft und eingibt. Werden diese Daten nicht ordnungsgemäß anonymisiert oder verknüpfen die Prozesse anonyme Daten mit identifizierbaren Quellinformationen, können Unternehmen die Daten ihrer Kunden unbeabsichtigt Gefahren aussetzen. Unterliegen Prozessautomatisierungs-Tools nicht denselben Sicherheitsanforderungen wie andere IT-Services, können sie wiederum externe Angriffe oder interne Bedrohungen begünstigen.

Um sicherzustellen, dass Tools mit wachsenden Datenmengen Schritt halten und zuverlässig bleiben, sind zwei Aspekte entscheidend:

• Strategien zur Skalierung von RPA-Programmen entwickeln: RPA-Prozesse sind skalierbar, aber nicht unbegrenzt. Eigenentwickelte Lösungen können bei steigenden Datenmengen Schwierigkeiten mit Cloud-Datenbanken haben, und Lösungen, die auf lokalen Server-Stacks basieren, können bei zunehmendem Datenbedarf Leistungsprobleme bekommen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, braucht Ihr Unternehmen einen Plan. Dieser könnte sein, zusätzliche Speicher- und Serverkapazitäten zu beschaffen oder Kapazitäten in die in die Cloud auszulagern. Es gibt keine Patentlösung: Was für ein Unternehmen funktioniert, muss nicht für ein anderes passen. Entscheidend ist jedoch, nach einem Plan vorzugehen.
• Kontinuierlichen Support für Updates und Bots bereitstellen: Es ist wichtig, kontinuierlichen Support für Software-Updates und RPA-Funktionen sicherzustellen. Wenn Sie einen Drittanbieter oder einen Managed Service nutzen, ist dieser Support häufig im Leistungsumfang enthalten. Andernfalls sollten Sie die Performance regelmäßig auswerten und verfügbare Updates einspielen.

Die Qualität der Implementierung entscheidet über Erfolg oder Misserfolg von Robotic Process Automation. Diese Best Practices helfen dabei, den Prozess zu optimieren:

Die Einbindung von Stakeholdern ist stets der Ausgangspunkt für die Implementierung von Robotic Process Automation. Weisen Sie zunächst einem relevanten Mitglied der Geschäftsführung die Projektverantwortung zu. Diese Person trägt die Gesamtverantwortung und alle Aspekte der RPA-Integration laufen über sie. Binden Sie anschließend die IT-Teams, die unmittelbaren Anwender:innen sowie alle weiteren Teams ein, die mit der RPA arbeiten werden, und vermitteln Sie einen Überblick über die wichtigsten Ziele. Kommunizieren Sie potenzielle Vorteile und besprechen Sie realistische Zeitpläne.

Zuletzt kommt der wohl wichtigste Schritt: Sie sollten sich die Zeit nehmen, Bedenken anzuhören. Fragen Sie die Teams, was sie beschäftigt, wo sie mögliche Hindernisse sehen und wie diese ihrer Meinung nach überwunden werden können. Wer diesen Schritt überspringt, riskiert den Erfolg des gesamten Projekts: Fehlende Einbindung der Stakeholder kann der allgemeinen Akzeptanz im Weg stehen.

Klar definierte Prozesse und eindeutige Richtlinien sind entscheidend für den konsistenten Einsatz von RPA. Beginnen Sie mit dem Aufbau eines Centers of Excellence (CoE), das Best Practices festlegt, mögliche Fehltritte identifiziert und konkrete Handlungsempfehlungen zur Problembehebung bereitstellt.

Nehmen Sie sich außerdem die Zeit, Data-Governance-Modelle und Best Practices zu entwickeln. Governance kann einfach sein, etwa die konsequente Verschlüsselung von Daten und die Einschränkung des Zugriffs, oder komplex, beispielsweise die Ausrichtung an sich wandelnden Compliance-Vorschriften, wie DSGVO, CCPA und den Vorgaben der FINRA. Auch Kontrolle ist unverzichtbar. RPA bildet zwar die Grundlage für eine umfassende Workforce-Automatisierung, korrigiert und bewertet sich jedoch nicht selbst. Regelmäßige Auswertungen und Tests sind daher unerlässlich, um fehlerfreie Ergebnisse sicherzustellen.

Nicht alle Anbieter sind gleich. Achten Sie bei der Auswahl eines Partners auf folgende Kriterien:

• Technische Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit: RPA-Tools sollten fundierte technische Funktionalität mit einer intuitiven Bedienung verbinden. MuleSoft RPA ist ein gutes Beispiel dafür: Die Lösung kann durch durchgängige Automatisierung die Bereitstellung für jedes Team beschleunigen.
• Preismodelle und Support-Leistungen: Wichtig ist auch, Lösungen mit transparenten Preismodellen und zuverlässigem Support zu finden. Versteckte Kosten können sich schnell summieren, wenn Anbieter die Preise nicht offen kommunizieren, und mangelnder Support kann dazu führen, dass Ihr Unternehmen das Potenzial von RPA nicht voll ausschöpft.
• KI-Integration und Sicherheitsfunktionen: RPA unterstützt die Effektivität von KI. Deshalb sollten Unternehmen auf Anbieter setzen, die eine nahtlose Integration mit KI-Frameworks wie Large Language Models (LLMs) und Natural Language Processing (NLP) bieten. So wird die richtige Balance aus Geschwindigkeit und Sicherheit erzielt.

Auch wenn es verlockend ist, RPA sofort im großen Maßstab einzuführen, sobald die Tools verfügbar sind, empfiehlt es sich, zunächst mit Pilotprojekten zu beginnen. Angesichts der Komplexität von IT-Umgebungen zeigt sich die tatsächliche Wirkung neuer Tools erst im praktischen Einsatz. Treten unerwartete Fehler auf, dann sind kleinere Probleme deutlich leichter zu beheben als weitreichende Ausfälle.

Identifizieren Sie gezielt die Projekte mit dem größten Wirkungspotenzial und dem geringsten Risiko für die Automatisierung. Zusatzfunktionen wie Process Mining können dabei helfen, geeignete Prozesse zu ermitteln. Sobald RPA in Betrieb ist, messen Sie den Fortschritt anhand konkreter Kennzahlen: Wie viel Zeit wurde eingespart? Sind die Daten korrekt und vollständig? Welches Feedback haben die Nutzenden zum Prozess?

RPA ist keine statische Lösung. Die Tools müssen mit wachsendem Datenvolumen und sich verändernden Datenquellen Schritt halten. Um die Performance zu überwachen und zu optimieren, messen Sie zunächst die Wirksamkeit im Zeitverlauf. Wenn Geschwindigkeit und/oder Genauigkeit nachlassen, führen Sie eine Ursachenanalyse durch, um das eigentliche Problem zu identifizieren, anstatt nur die Symptome zu behandeln.

Robotic Process Automation ermöglicht es Ihrem Unternehmen, mehr Daten aus beliebigen Quellen schneller zu erfassen. Anders als KI- oder cloudbasierte Alternativen ist RPA auf einfachem Scripting aufgebaut – ideal für Anwendungen, die nicht von Haus aus vernetzt sind.

Richtig eingesetzt, kann RPA Geschäftsabläufe grundlegend verändern. Durch die Anbindung von Legacy-Anwendungen erweitert RPA die Verfügbarkeit von Daten erheblich. Mit der Verarbeitung großer Datenmengen schafft RPA den Mitarbeitenden Freiräume dafür, neue Projekte anzugehen und Initiativen zu entwickeln. Und weil es mehr Daten schneller verfügbar macht, bereitet RPA den Boden für bessere KI-gestützte Entscheidungsfindung.

KI-Lösungen wie Agentforce sind das Gehirn der Digital Labor – RPA ist der Muskel. Sie übernimmt die schwere Arbeit: das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen und ihre Bereitstellung, damit die KI darauf aufbauen kann. Kurz gesagt: Je besser Ihre RPA, desto intelligenter Ihre KI.

Das Potenzial von RPA auszuschöpfen, erfordert einen gezielten und durchdachten Ansatz. Unternehmen fahren am besten mit benutzerfreundlichen, gut unterstützten und sicheren Lösungen – daher ist eine sorgfältige Bewertung der verfügbaren Optionen entscheidend. Hierbei geht Funktion vor Form. Auch wenn es verlockend ist, RPA sofort unternehmensweit einzuführen, empfiehlt es sich, zunächst relevante Stakeholder einzubinden, mögliche Bedenken anzusprechen und mit kleineren Pilotprojekten zu starten.