Und es besteht kein Zweifel, dass RPA dieses Versprechen halten kann. Unternehmen auf der ganzen Welt berichten über die Vorteile, die sich aus der Übertragung von Routineaufgaben an Bots ergeben.

Ein Beispiel ist die NBN, die belgische Agentur, die für die Entwicklung und Veröffentlichung von Standards zuständig ist. Im Jahr 2021 setzte sie einen Bot ein, der die mühsame Aufgabe der Erfassung und Eingabe von Abstimmungsinformationen übernahm – eine Aufgabe, die zuvor händisch erledigt wurde. Infolgedessen konnte NBN die Veröffentlichung von jährlich 800 Standards auf 2.150 erhöhen. Da jeder neu veröffentlichte Standard das belgische Bruttoinlandsprodukt (BIP) nachweislich um 2,04 Mio. EUR pro Jahr erhöht, hatte der Bot einen erheblichen Einfluss auf die belgische Wirtschaft.

Oder Primanti Brothers, die kultige Restaurantkette aus Pittsburgh, im US-Bundesstaat Pennsylvania. In den 89 Jahren ihres Bestehens hat sie immer wieder Innovationen hervorgebracht. Im Jahr 2021 erkannte sie die Möglichkeit, die Erstellung der täglichen Verkaufsberichte von 40 Standorten mit Hilfe eines RPA-Bots zu automatisieren. Eine Aufgabe, für die jeder Regionalmanager früher 45 Minuten pro Tag benötigte, wird nun in drei Minuten erledigt. Und das spart jährlich über 2.000 Arbeitsstunden. Diese Zeitersparnis bedeutet, dass die Manager mehr Zeit darauf verwenden können, die Fans der Kette zu begeistern.

Oder Credigy, ein Spezialist für Verbraucherkredite mit Sitz in Atlanta im US-Bundesstaat Georgia. Das Unternehmen erkannte bereits 2018 das strategische Potenzial von RPA und identifizierte sich wiederholende Routineaufgaben im gesamten Unternehmen, die von einer Automatisierung profitieren könnten. Aufgaben mit geringem Aufwand, die zuvor einen Großteil der Zeit der Experten in Anspruch nahmen, wie z. B. die manuelle Überprüfung und Umbenennung von Tausenden von Dateien, wurden an einen Bot delegiert. Im ersten Jahr nach Einführung von RPA hat Credigy 25 Prozesse automatisiert. So konnten sich die hochqualifizierten Analysten auf die Aushandlung komplexer Geschäftsabschlüsse konzentrieren, die die Grundlage für die kreativen Finanzlösungen bilden, die das Unternehmen seinen Kunden anbietet. Seitdem hat die Automatisierung noch mehr Zeit eingespart und dem Unternehmen geholfen, eine zweistellige jährliche Wachstumsrate zu erzielen.

Diese Beispiele zeigen, was möglich ist, wenn RPA als Teil einer geschäftsorientierten Strategie implementiert wird, bei der genügend Zeit aufgewendet wird, um Prozesse zu analysieren und zu ermitteln, wo Automatisierung am effektivsten sein kann.

Doch bei bis zur Hälfte der Unternehmen, die RPA eingesetzt haben, waren die Ergebnisse nicht so glänzend.⁴ Entweder hat RPA überhaupt nicht den erwarteten ROI gebracht, oder die ersten Erfolge haben sich nicht zu einer kontinuierlichen, unternehmensweiten Optimierung ausgeweitet.

Dies kann manchmal wie ein Softwareproblem erscheinen. Aber in fast allen Fällen liegt das Problem nicht so sehr bei der RPA-Lösung, sondern bei der Art und Weise, wie sie eingesetzt wird.

Insbesondere die niedrigen Einstiegshürden für RPA bedeuten, dass es oft innerhalb einer bestimmten Abteilung implementiert wird, um bestimmte Aufgaben zu automatisieren, die die Zeit der Mitarbeiter binden oder die scheinbar Engpässe und Ineffizienzen verursachen.

Stellen Sie sich zum Beispiel ein Unternehmen vor, das von seinen Lieferanten mit Beschwerden über verspätete Zahlungen konfrontiert wird. Der Zeitaufwand für die manuelle Eingabe von Daten aus Papierrechnungen scheint ein Problem zu sein. Also nutzt die Finanzabteilung RPA, um einen Bot zu entwickeln, der Rechnungen scannt und die Details in das SaaS-Finanzsystem eingibt.

Der Bot funktioniert gut, aber die Zeiten für die Beschaffung bis zur Bezahlung (Procure-to-Pay, P2P) scheinen sich nicht zu verbessern. Irgendwann verlässt die Person, die den Bot entwickelt hat, das Unternehmen. Niemand sonst weiß, wie man ihn auf dem neuesten Stand hält. Als der SaaS-Anbieter das nächste Mal das Finanzsystem aktualisiert, fällt der Bot aus.

Dieses einfache Beispiel zeigt mehrere Möglichkeiten, wie RPA-Implementierungen fehlschlagen können:

Es wurde nur ein Teil des Prozesses berücksichtigt: „Procure-to-Pay“ und „Order-to-Cash“ gehören zu den komplexesten Prozessen in einem modernen Unternehmen. Sie erstrecken sich über mehrere Abteilungen und externe Stakeholder und bestehen aus langen Ketten voneinander abhängiger Aufgaben. Die Behebung nur eines Teils des Prozesses kann eine gewisse Erleichterung bringen. Wenn es jedoch an anderen Stellen des Prozesses Engpässe gibt, kann die Gesamtverbesserung minimal ausfallen oder gar nicht vorhanden sein. Eine isolierte Lösung für einen Teil des Prozesses kann sogar zu neuen Problemen oder Engpässen in vor- oder nachgelagerten Bereichen führen.

Die Automatisierung wurde auf einen schlechten Prozess angewendet: Dieser Prozess umfasste Papierrechnungen, die möglicherweise per Post an das Unternehmen geschickt, in der Poststelle sortiert, an den Ansprechpartner des Kunden weitergeleitet wurden und vielleicht eine Zeit lang auf einem unordentlichen Schreibtisch lagen, bevor sie dann physisch an die Buchhaltung weitergeleitet wurden. Die Automatisierung der Datenextraktion aus diesen Rechnungen hat nur wenig dazu beigetragen, den gesamten P2P-Zyklus zu beschleunigen. Vielmehr hätte der gesamte Prozess vor der Automatisierung überdacht werden müssen.

Die KPIs waren nicht klar: Die Führungskräfte des Unternehmens wussten, dass es ein Problem gab. Sie hatten aber nicht durchdacht, welche Verbesserungen sie erzielen wollten. Anstatt ein gewünschtes Ergebnis und messbare KPIs festzulegen, wendeten sie RPA nur als Pflaster für eine der sichtbareren Ursachen der Ineffizienz an. Hätten sie einen Schritt zurück gemacht und den gesamten Prozess analysiert, hätten sie vor dem Handeln alle Ineffizienzen aufdecken, Entscheidungen über deren Behebung treffen und den ROI jeder Maßnahme berechnen können.

Die Verwendung von Ad-hoc-Tools machte die Automatisierung nicht nachhaltig: Der Bot wurde von einem technikbegeisterten Finanzmitarbeiter mit einem Low-Code-Tool für die RPA erstellt. Für ihn war die Software einfach zu bedienen, aber mit ihm verließ auch dieses Wissen das Unternehmen. Das führte nicht nur dazu, dass der Bot nicht mehr funktionierte, sondern auch dazu, dass die Gelegenheit verpasst wurde, den Einsatz von RPA zur Beseitigung weiterer Ineffizienzen zu erweitern.

Fehlende kontinuierliche Kontrolle: Da der Bot ad-hoc und nicht im Rahmen einer Automatisierungsstrategie entwickelt und eingesetzt wurde, hatte niemand (auch kein Überwachungssystem) ein Auge darauf, sodass niemand vorhersagen konnte, dass eine Aktualisierung des Finanzsystems ihn unbrauchbar machen würde.