Damit RPA-Tools auf dem Markt wettbewerbsfähig bleiben, müssen sie über die Aufgabenautomatisierung hinausgehen und ihr Angebot um intelligente Automatisierung (IA) erweitern. Diese Art der Automatisierung erweitert die RPA-Funktionalität, indem sie Teildisziplinen der künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision mit einbezieht.  

Intelligente Prozessautomatisierung benötigt mehr als die einfachen regelbasierten Systeme von RPA. Man kann sich RPA als „Erledigung“ von Aufgaben vorstellen, während KI und ML eher das „Denken“ bzw. „Lernen“ umfassen. Algorithmen werden hierbei anhand von Daten trainiert, damit die Software Aufgaben schneller und effizienter ausführen kann.

Robotic Process Automation wird oft mit künstlicher Intelligenz (KI) verwechselt, aber die beiden Verfahren unterscheiden sich deutlich. KI kombiniert kognitive Automatisierung, maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Argumentation, Hypothesenerstellung und -analyse.

Der entscheidende Unterschied besteht darin, dass RPA prozessgesteuert ist, während KI datengesteuert ist. RPA-Bots können nur den von einem Endbenutzer definierten Prozessen folgen, während KI-Bots maschinelles Lernen verwenden, um Muster in Daten zu erkennen, insbesondere unstrukturierte Daten, und im Laufe der Zeit dazulernen. Anders ausgedrückt: KI soll menschliche Intelligenz simulieren, während RPA ausschließlich dazu dient, die von Menschen ausgeführte Aufgaben zu replizieren. Während der Einsatz von künstlicher Intelligenz und RPA-Tools den Bedarf an menschlichen Eingriffen minimiert, kann die Art und Weise, wie sie Prozesse automatisieren, variieren. 

Allerdings ergänzen sich RPA und KI auch gut. KI kann RPA dabei helfen, Aufgaben vollständiger zu automatisieren und komplexere Anwendungsfälle zu bewältigen. RPA ermöglicht auch, dass KI-Erkenntnisse schneller umgesetzt werden können, anstatt auf manuelle Implementierungen zu warten.

Laut Forrester müssen RPA-Softwaretools die folgenden Kernfunktionen enthalten:

1. Low-Code-Funktionen zum Erstellen von Automatisierungsskripten
   
   
2. Integration mit Unternehmensanwendungen
   
   
3. Orchestrierung und Verwaltung, einschließlich Konfiguration, Überwachung und Sicherheit

Automatisierungstechnologien wie RPA können auch über Legacy-Systeme auf Informationen zugreifen und lassen sich über Frontend-Integrationen gut in andere Anwendungen integrieren. Dadurch kann sich die Automatisierungsplattform ähnlich wie ein menschlicher Arbeiter verhalten und Routineaufgaben wie das Anmelden sowie das Kopieren und Einfügen von einem System in ein anderes ausführen. Während Backend-Verbindungen zu Datenbanken und Unternehmens-Webdiensten ebenfalls bei der Automatisierung helfen, liegt der wahre Wert von RPA in seinen schnellen und einfachen Frontend-Integrationen.

Es gibt mehrere Vorteile von RPA, darunter:

• Weniger Programmierung: RPA erfordert nicht unbedingt eine Konfiguration durch einen Entwickler. Drag-and-Drop-Funktionen in Benutzeroberflächen erleichtern das Onboarding von Mitarbeitern, die technisch nicht so versiert sind.
  
  
• Schnelle Kosteneinsparungen: Da RPA die Workload von Teams reduziert, können Mitarbeitern andere Aufgaben mit höherer Priorität zugewiesen werden, die menschlichen Input erfordern, was zu einer Steigerung der Produktivität und des ROI führt. 
  
  
• Höhere Kundenzufriedenheit: Da Bots und Chatbots rund um die Uhr arbeiten können, lassen sich damit die Wartezeiten für Kunden verkürzen. Dadurch kann die Kundenzufriedenheit verbessert werden.
  
  
• Verbesserte Arbeitsmoral bei den Beschäftigten: Ihr Team muss sich nicht mehr um sich wiederholende, umfangreiche Aufgaben kümmern und kann sich stattdessen auf durchdachtere und strategischere Entscheidungen konzentrieren. Diese Verlagerung der Arbeit wirkt sich positiv auf die Zufriedenheit der Mitarbeiter aus.
  
  
• Höhere Genauigkeit und bessere Compliance: Da Sie RPA-Roboter programmieren können, um bestimmte Workflows und Regeln zu befolgen, können Sie menschliche Fehler reduzieren, insbesondere in Bezug auf Arbeiten, die Genauigkeit und die Einhaltung von Compliance-Vorschriften erfordern, wie z. B. regulatorische Standards. RPA kann auch einen Prüfpfad bereitstellen, der die Überwachung des Fortschritts und die schnellere Lösung von Problemen erleichtert.
   
  
• Vorhandene Systeme bleiben bestehen: Software für Robotic Process Automation verursacht keine Unterbrechungen der zugrundeliegenden Systeme, da Bots auf der Präsentationsebene vorhandener Anwendungen arbeiten. So können Sie Bots in Situationen implementieren, in denen Sie keine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) haben oder nicht über die erforderlichen Ressourcen verfügen, um umfassende Integrationen zu entwickeln.

Um mehr darüber zu erfahren, was Geschäftsanwender bei der Einrichtung von RPA-Tools beachten müssen, lesen Sie hier in unserem Blog weiter.

Während RPA-Software einem Unternehmen beim Wachstum helfen kann, gibt es einige Hindernisse, wie z. B. die Unternehmenskultur, technische Probleme und die Skalierung.

Unternehmenskultur
Während RPA den Bedarf an bestimmten Rollen verringern wird, wird sie auch das Wachstum neuer Rollen fördern, um komplexere Aufgaben zu bewältigen und es den Mitarbeitern zu ermöglichen, sich auf übergeordnete Strategien und kreative Problemlösungen zu konzentrieren. Unternehmen müssen deshalb eine Kultur des Lernens und der Innovation fördern, wenn sich die Verantwortlichkeiten innerhalb der Rollen verschieben. Die Anpassungsfähigkeit der Belegschaft ist entscheidend für den Erfolg von Projekten zur Automatisierung und digitalen Transformation. Wenn Sie Ihre Mitarbeiter schulen und in Weiterbildungsprogramme investieren, können Sie Ihre Teams auf die sich ständig ändernden Prioritäten vorbereiten.

Schwierigkeiten bei der Skalierung
RPA ist zwar in der Lage, mehrere Vorgänge gleichzeitig auszuführen, kann sich jedoch aufgrund von regulatorischen Aktualisierungen oder internen Änderungen schwierig in einem Unternehmen skalieren lassen. Laut einem Forrester-Bericht geben 52 % der Kunden an, dass sie mit der Skalierung ihres RPA-Programms Schwierigkeiten haben. Ein Unternehmen muss 100 oder mehr aktiv arbeitende Roboter haben, um sich als fortgeschrittenes Programm zu qualifizieren, aber nur wenige RPA-Initiativen kommen über die ersten 10 Bots hinaus.

Es gibt mehrere Branchen, die RPA-Technologie nutzen, um ihre Geschäftsabläufe zu optimieren. RPA-Implementierungen finden sich in den folgenden Branchen:

Bank- und Finanzdienstleistungen: Im Forrester-Bericht „The RPA Services Market Will Grow To Reach USD 12 Billion By 2023“ wurden 36 % aller Anwendungsfälle im Finanz- und Rechnungswesen verzeichnet. Mehr als jeder dritte Bot wird heute in der Finanzbranche eingesetzt, was angesichts der frühen Einführung der Automatisierung im Bankwesen keine Überraschung ist. Heute nutzen viele große Banken RPA-Automatisierungslösungen, um Aufgaben wie Kundenrecherche, Kontoeröffnung, Bearbeitungen von Anfragen und Geldwäschebekämpfung zu automatisieren. Eine Bank setzt Tausende von Bots ein, um die manuelle Eingabe großer Datenmengen zu automatisieren. Diese Prozesse umfassen eine Fülle von mühsamen, regelbasierten Aufgaben, die durch Automatisierung gestrafft werden.

Versicherungswesen: Im Bereich der Versicherungen gibt es jede Menge sich wiederholende Prozesse, die sich gut für die Automatisierung eignen. Sie kann man RPA beispielsweise für die Bearbeitung von Schadensfällen, die Einhaltung von Vorschriften, das Policenmanagement und Underwriting-Aufgaben einsetzen.

Einzelhandel: Der Aufstieg des E-Commerce hat RPA zu einem integralen Bestandteil der modernen Einzelhandelsbranche gemacht, der die Backoffice-Abläufe und die Customer Experience verbessert hat. Zu den beliebten Anwendungen gehören das Kundenbeziehungsmanagement, die Lager- und Auftragsverwaltung, die Verarbeitung von Kundenfeedback und die Betrugserkennung.

Gesundheitswesen: Genauigkeit und Compliance sind in der Gesundheitsbranche von größter Bedeutung. Einige der weltweit größten Krankenhäuser nutzen Software für die Robotic Process Automation, um das Informationsmanagement, das Verschreibungsmanagement, die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und Zahlungszyklen sowie andere Prozesse zu optimieren.

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