Was ist RPA?
Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet eine Technologie, die es ermöglicht, administrative und sich wiederholende Aufgaben durch Software-Roboter (Bots) zu automatisieren.
RPA zielt darauf ab, menschliche Interaktionen mit digitalen Systemen zu imitieren, um Prozesse zu optimieren und Effizienz zu steigern.
Typische Anwendungen von RPA finden sich in Bereichen wie Rechnungsbearbeitung, Datenmigration und Kundenservice, wo es um die Ausführung regelbasierter, häufig repetitiver Aufgaben geht.
Technologische Entwicklung seit 2023
Ab 2023 erlebte RPA eine signifikante Weiterentwicklung durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML).
Die Kombination von RPA mit diesen Technologien ermöglicht eine intelligentere Automatisierung, die auch unstrukturierte Daten verarbeiten kann.
Laut einer Marktanalyse von Gartner (2023) wurde prognostiziert, dass der Markt für RPA bis 2026 auf über 13,74 Milliarden USD wachsen könnte, was eine jährliche Wachstumsrate von etwa 20% darstellt (Gartner, 2023).
Ein entscheidender technologischer Fortschritt ist die Implementierung von kognitiven Fähigkeiten, die es RPA-Tools ermöglicht, nicht nur regelbasierte Aufgaben zu übernehmen, sondern auch Entscheidungen auf Basis von Mustern und Datenanalysen zu treffen.
Diese Entwicklung fördert eine breitere Akzeptanz in Unternehmen, da sie zunehmend auf komplexere Aufgaben übertragen werden können.
Zusätzlich kam es zu einer Plattformentwicklung, die sogenannte RPA-as-a-Service-Modelle hervorbrachte.
Diese bieten Unternehmen mehr Flexibilität in der Implementierung und Nutzung, was die Skalierbarkeit erhöht.
Ein Beispiel hierfür ist UiPath, das 2023 den Service UiPath Automation Cloud lancierte, der Unternehmen die Nutzung von RPA über eine cloudbasierte Lösung ermöglicht.
Stand der Adaption in Geschäftsbetrieben
Die Adaption von RPA in Unternehmen hat seit 2023 eine neue Dimension erreicht.
Einer Umfrage von Deloitte (2023) zufolge gaben 68% der befragten Unternehmen an, dass sie RPA implementiert oder zumindest planen, RPA innerhalb der nächsten 24 Monate zu implementieren.
Besonders hervorzuheben ist die Nutzung von RPA in der Finanz- und Gesundheitsbranche, wo Prozesse stark reguliert und repetitiv sind.
Dennoch stehen Unternehmen oft vor Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich der Integration in bestehende IT-Systeme und der Skalierung über verschiedene Abteilungen hinweg.
Der Weg von Pilotprojekten hin zu einem umfassenden Roll-out erfordert oft einen strategischen Ansatz und gute Change-Management-Praktiken.
Abgrenzung zu Prozessautomatisierung und No- bzw. Low-Code-Plattformen
Um RPA im Kontext der Prozessautomatisierung besser zu verstehen, ist es wichtig, eine klare Abgrenzung zwischen diesen Begriffen vorzunehmen.
Prozessautomatisierung umfasst alle Technologien, die darauf abzielen, Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten.
RPA ist dabei eine Teilmenge; es geht konkret um die Automatisierung von Aufgaben, die sich leicht wiederholen und die geringfügig intelligent durchgeführt werden können.
No-Code- und Low-Code-Plattformen wie n8n und Make.com bieten eine alternative Herangehensweise, indem sie Nutzern ohne umfassende Programmierkenntnisse ermöglichen, automatisierte Workflows zu gestalten und zu implementieren.
Während RPA mehr auf der Nachahmung menschlicher Interaktionen fußt, fördern diese Plattformen oft die Integration unterschiedlicher Systeme und Anwendungen über visuelle Schnittstellen und Drag-and-Drop-Funktionalitäten.
Ein wichtiger Unterschied besteht in den Zielsetzungen: RPA fokussiert sich auf die Automatisierung von monolithischen, oft isolierten Aufgaben, während No-Code- und Low-Code-Plattformen darauf abzielen, gesamte Geschäftsprozesse zu orchestrieren und zu vereinheitlichen.
Mithilfe dieser Plattformen können Unternehmen adaptiv Veränderungen in ihren Prozessen vornehmen, ohne auf umfangreiche Entwicklermannschaften angewiesen zu sein.
Fazit
RPA stellt eine revolutionäre Entwicklung in der Prozessautomatisierung dar, die seit 2023 verstärkt durch KI und ML geprägt ist.
Die Marktakzeptanz und die Implementierung in Unternehmen steigen stetig, während Herausforderungen in der Integration und Skalierung bestehen bleiben.
Die Abgrenzung zu No-Code- und Low-Code-Plattformen bietet wertvolle Perspektiven für Unternehmen, die ihre Automatisierungsstrategien strategisch entwickeln möchten.
Entscheider sollten dabei sowohl die Potenziale der RPA als auch der No-Code-Ansätze berücksichtigen, um maximale Effizienz und Flexibilität zu erzielen.
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