Die Technologie der robotergestützten Prozessautomatisierung entwickelt sich schnell. In nur etwas mehr als einem Jahrzehnt hat sich diese Form der Geschäftsprozessautomatisierung von der Unbekanntheit zum Mainstream entwickelt. Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen die Technologie, um produktiver zu werden und gleichzeitig Geld zu sparen, und eine nahezu flächendeckende Einführung steht unmittelbar bevor.

Wenn Sie sich jemals gefragt haben, wie wir hierher gekommen sind, dann haben Sie Glück. Dieser Artikel befasst sich mit den Ursprüngen der RPA-Technologie, untersucht, wie sie die moderne Geschäftswelt prägt, und wirft einen Blick darauf, was von Automatisierungstechnologien in Zukunft zu erwarten ist.

Willkommen bei der RPA-Technologie: ein Überblick über die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft.

 

Wann wurde der Begriff Robotic

Prozessautomatisierung erstmals eingesetzt?

Der Begriff,
Robotic Process Automation, wurde erstmals 2012 verwendet.
Doch laut dem Forschungspapier,
Robotische Prozessautomatisierung (RPA) und ihre Zukunft
(O. Doguc, 2020) hat sich der Begriff jedoch erst zwischen 2014 und 2015 wirklich durchgesetzt.

Obwohl die Disziplin damals noch relativ klein war, gewann sie an Zugkraft und Aufmerksamkeit, als die Unternehmen begannen, die Einsparungen und Effizienzsteigerungen, die sie durch die Automatisierung erzielt hatten, bekannt zu geben. Im Jahr 2018 veröffentlichte KPMG die Der Aufstieg der Menschen Bericht. Dem Papier zufolge könnten Banken und Finanzinstitute die Kosten in diesem Sektor um 75 % senken. In den darauffolgenden Jahren nahm die Akzeptanz drastisch zu.

RPA-Technologie in der Vergangenheit

Der Begriff Automatisierung wurde 1946 von
D.S. Harder, einem technischen Leiter bei der Ford Motor Company, geprägt.
Als seine Autofabrik begann, automatische Geräte und Steuerungen in ihren mechanisierten Produktionslinien einzusetzen, war das Konzept geboren. In unserem aktuellen Inhalt bezieht sich die Automatisierung auf Techniken, die Systeme automatisch arbeiten lassen. Diese Systeme können mechanisch, elektrisch oder computergesteuert sein.

Auch wenn es in den 1940er Jahren noch kein eigenes Wort dafür gab, so ist die Automatisierung doch schon seit Tausenden von Jahren Teil der menschlichen Geschichte. Bereits im ersten Jahrhundert v. Chr. verwendeten die Römer Wasserräder zum Mahlen von Getreide. Im 9. Jahrhundert waren Wasser- und Windmühlen in vollem Gange. Zur Zeit der industriellen Revolution erreichten die Dampfmaschinen eine neue Effizienz.

Die Menschen waren schon immer auf der Suche nach Technologien, die sie zur Steigerung ihrer Produktivität einsetzen können. Die Wurzeln der Robotic Process Automation-Technologie liegen jedoch genau in der Zeit des ersten Computers. Frühe Computer wurden eingesetzt, um Menschen die Last der Mathematik abzunehmen und sie an Maschinen weiterzugeben.

In dem Papier.
Die zukünftige digitale Belegschaft: Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)
(S. Madakam, 2019) schlägt der Autor vor, dass die Wurzeln von RPA auf den ENIAC zurückgehen, einen zwischen 1943 und 1946 erfundenen Computer. Interessanterweise stimmt das Datum der Fertigstellung in etwa mit der ersten Verwendung des Begriffs Automatisierung durch D.S. Harder überein. Der Autor schlägt auch einen früheren Ausgangspunkt für die Technologie vor, indem er behauptet, dass „der Abakus die erste Rechenmaschine war“.

Die frühen Computer waren unhandlich. Sie waren kompliziert zu bedienen und so groß, dass sie in ganzen Räumen untergebracht werden mussten. Mit der Weiterentwicklung der Computerhardware sank jedoch auch ihr Preis. In den 1990er Jahren waren Personal Computer in den Haushalten der Industrieländer zu finden.

Mit dem Fortschritt der Computertechnologie automatisierten die Unternehmen Routineprozesse mithilfe von Skriptsprachen und Makros. Der Zugriff auf diese Tools erfolgte in der Regel über Anwendungen wie Microsoft Word oder Excel. Obwohl diese Anwendungen heute primitiv erscheinen, stellen sie einen wichtigen frühen Schritt in Richtung Softwaremechanisierung dar.

In den frühen 2000er Jahren ebneten Unternehmen wie BluePrism und UIPath den Weg für RPA, indem sie Plattformen zur Automatisierung von Back-Office- und Verwaltungsprozessen in Unternehmen herausbrachten. Diese Plattformen, die oft als „Bots“ oder „Software-Roboter“ bezeichnet werden, waren in der Lage, menschliche Handlungen in Computersystemen zu imitieren. Sie können mit mehreren Anwendungen interagieren, Daten eingeben, Informationen aus Dokumenten extrahieren und verschiedene andere Aufgaben ausführen.

1. Ursprünge der RPA-Technologie

 

Einer der ersten Wege zu RPA führte über das Business Process Outsourcing (BPO). Damals lagerten die Unternehmen manuelle Arbeiten an verschiedene Organisationen aus. Die Erledigung dieser Aufgaben beruhte auf manueller Arbeit, oft in weit entfernten Ländern.

Der Wettbewerb um diese Art von Geschäften war sehr hart. Aufgrund steigender Beschäftigungskosten suchten die Outsourcing-Unternehmen jedoch nach billigeren Möglichkeiten, diese Aufgaben zu erledigen. Darüber hinaus bringt die Verwaltung von Mitarbeitern in verschiedenen Ländern und Zeitzonen eigene Komplexitäten mit sich. Daher gehörten viele dieser Dienste zu den ersten Anwendern von RPA.

Die Screen Scraping-Technologie ist ein weiterer Vorläufer von RPA. Einigen Berichten zufolge geht diese Praxis auf die Anfänge des World Wide Web von Tim Berner-Lee zurück. Anderen Quellen zufolge wurde die Technologie in den 1960er oder 1970er Jahren entwickelt, um den Datenaustausch zwischen Großrechnerterminals mit nicht standardisierten Schnittstellen zu ermöglichen.

Ein weiteres entscheidendes Puzzlestück war die Software zur Automatisierung von Arbeitsabläufen. Das Konzept des Workflow-Managements lässt sich bis zu den Anfängen des Industriezeitalters zurückverfolgen, aber in Wirklichkeit war es die Entwicklung der ersten Workflow-Software in den 80er Jahren, die eine Technologie hervorbrachte, die ein direkter Vorläufer von RPA ist. Diese Software automatisiert in der Regel die Auftragsbearbeitung und die Bestandsverwaltung, so dass sich die Mitarbeiter auf andere Aufgaben konzentrieren können.

Zusammengenommen deuten diese Trends auf ein gesteigertes Bedürfnis nach Effizienz hin, das die RPA-Technologie eher zu einer Frage des Wann als des Ob macht.

 

2. Zehn frühe RPA-Anwendungsfälle

 

Die ersten RPA-Anwendungsfälle betreffen die Automatisierung sich wiederholender, regelbasierter Aufgaben. Die ursprünglichen Ziele der RPA-Technologie konzentrierten sich auf die Rationalisierung von Abläufen und Geschäftsprozessen. Einige dieser anfänglichen Anwendungsfälle bieten einen hilfreichen Maßstab dafür, was die Technologie zu dieser Zeit leisten konnte.

Hier sind zehn frühe Anwendungsfälle der RPA-Technologie.

• Dateneingabe, -migration, -extraktion und -validierung
• Datensicherung und -archivierung
• Automatisiertes Ausfüllen von Formularen
• Bearbeitung der Gehaltsabrechnung
• Kontoabstimmung
• Verwaltung der Bestände
• QA-Prüfung
• Abrechnung im Gesundheitswesen
• Bearbeitung von Krediten

Wie Sie sehen können, waren die Anwendungen der RPA-Technologie recht vielfältig. Als die Unternehmen jedoch begannen, bei diesen Transaktionen Zeit und Geld zu sparen, begannen sie, die Grenzen von RPA auszuloten. Bald kamen wir zur heutigen Inkarnation der RPA-Tools.

 

RPA-Technologie in der Gegenwart

Die heutige Geschichte der RPA-Technologie ist eine Geschichte des nahezu ununterbrochenen Erfolgs. In kurzer Zeit hat sich RPA als unverzichtbares Werkzeug etabliert, das eine neue Ära der Produktivität in der modernen Geschäftswelt eingeläutet hat.

Wir haben bereits die Ursprünge von RPA erforscht. Jetzt ist es an der Zeit, einen Blick darauf zu werfen, was die Technologie heute leistet, um Unternehmen bei der Steigerung von Umsatz und Ergebnissen zu unterstützen.

 

RPA in der heutigen Zeit

 

Die heutigen Möglichkeiten von RPA sind zu einem großen Teil der Künstlichen Intelligenz zu verdanken. Während RPA allein in der Lage war, die Effizienz und Produktivität zu steigern, stieß es bei Aufgaben, die menschliche Kognition erfordern, an harte Grenzen. Die Integration und Konvergenz mit KI-Tools führte jedoch zu einer Ausweitung des Umfangs von RPA-Projekten.

Eine der größten Einschränkungen der RPA-Technologie ist ihre Unfähigkeit, mit unstrukturierten Daten umzugehen. Der Einsatz von Computer Vision Technology und Natural Language Processing (NLP) hat jedoch diese früheren Einschränkungen aufgehoben. Durch die Anpassung an aufkommende KI-Technologien ist RPA wohl relevanter denn je geworden.

 

1. Branchenspezifische RPA-Tools

 

Es gibt nur wenige sicherere Anzeichen für einen reifenden Markt, als wenn Anbieter beginnen, branchenspezifische Tools herauszubringen. In letzter Zeit wurden Produkte auf den Markt gebracht, die sofort einsatzbereite Automatisierungslösungen für das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, die Personalabteilung, die Logistik und andere Bereiche bieten. Diese Anwendungen verfügen über Vorlagen, die die Gestaltung der Prozessautomatisierung erheblich erleichtern.

 

2. RPA und kognitive Automatisierung

 

Die Konvergenz von RPA und kognitiver Automatisierung (auch als intelligente Automatisierung bezeichnet) hat in den letzten Jahren einen großen Schritt nach vorne gemacht. Durch die Verschmelzung von KI, ML und RPA können Teams ihre Geschäftsprozessautomatisierung deutlich verbessern.

Jetzt können sowohl Back-Office- als auch Front-Office-Abläufe die Vorteile der RPA-Technologie nutzen, so dass ihre automatisierten Prozesse alle Arten von unstrukturierten Daten verarbeiten und sogar Entscheidungen treffen können, die früher menschliche Eingaben erforderten.

 

3. RPA-Kompetenzzentrum (CoE)

 

Während das Potenzial von RPA auf der Hand liegt, ist die Maximierung der Effizienz für viele Unternehmen ein Problem. Oft liegen die Engpässe nicht auf der technischen Seite, sondern daran, dass den Unternehmen das Fachwissen fehlt, um den Vorteil wirklich auszuspielen. Unternehmen richten eine RPA ein
Exzellenzzentrum (CoE)
um sicherzustellen, dass sie die Voraussicht und das Verständnis für die Technologie haben, um bahnbrechende Projekte durchzusetzen.

 

4. Cloud-basierte RPA

 

Cloud-basierte RPA-Tools sind eine hervorragende Option für moderne Unternehmen. Durch den Fernzugriff auf diese Tools wird sichergestellt, dass die Mitarbeiter von jedem Standort aus mit einer sicheren, elastischen und skalierbaren Automatisierungslösung arbeiten können. Vielleicht noch wichtiger ist jedoch, dass die Cloud-Konnektivität es Unternehmen ermöglicht, die Vorteile von ML und Datenanalyse voll auszuschöpfen, indem sie den Mitarbeitern unabhängig von ihrem Standort eine gewaltige Rechenleistung zur Verfügung stellt.

 

5. RPA ohne Code

 

Codefreie oder skriptlose RPA hat in den letzten Jahren an Popularität gewonnen. Das UI/UX-Design ist ein wesentliches Element der Akzeptanz. Wenn sichergestellt wird, dass jeder, und nicht nur eine kleine Gruppe von Programmierern, automatisierte Prozesse erstellen kann, trägt dies zur Demokratisierung der Technologie bei und führt zu mehr Kreativität und schnellerer Zusammenarbeit.

 

6. Workflow-Orchestrierung

 

In der Vergangenheit wurde RPA am besten für vorhersehbare, regelbasierte Aufgaben eingesetzt. Zu den Einschränkungen gehörten jedoch Probleme bei der Skalierung von RPA-Lösungen und ein hoher Verwaltungs- und Wartungsaufwand. Wenn dann noch die zunehmende Komplexität der IT-Prozesse hinzukommt, hat man ein Problem, das nach einer Lösung schreit. Hier kommt die Workflow-Orchestrierung ins Spiel.

Die Workflow-Orchestrierung ermöglicht es RPA-Prozessen, effizienter und in der richtigen Reihenfolge zu arbeiten. Für Unternehmen, die skalieren und wachsen müssen, sind diese Fortschritte von unschätzbarem Wert.

 

7. Automatisierung für den Mittelstand und KMU

 

Früher war die RPA-Technologie für KMU unerreichbar. Doch wie jede Technologie ist auch diese im Laufe der Jahre billiger und leichter zugänglich geworden. Diese Entwicklung ist eine wesentliche Voraussetzung dafür, dass disruptive Unternehmen florieren und sich sogar gegen den Status quo behaupten können.

 

8. Digitale Transformation

 

Man kann nicht über den heutigen Einsatz von RPA sprechen, ohne zu erwähnen, wie die Technologie die digitale Transformation in traditionellen Branchen mit Papier und Stift ermöglicht hat. Abgesehen von den positiven Auswirkungen auf die Umwelt haben die Unternehmen dadurch auch die Möglichkeit, mit weniger Mitteln mehr zu erreichen und die Belastung ihrer Arbeiter zu verringern.

 

Zehn RPA-Anwendungsfälle der Gegenwart

 

Vergleicht man die heutigen RPA-Anwendungsfälle mit ihren frühen Entsprechungen, so kann man den Fortschritt, den diese spannende Technologie in wenigen Jahren gemacht hat, gut messen. Hier sind zehn aktuelle Anwendungsfälle der RPA-Technologie.

• Automatisierte Arzneimittelforschung
• Wartungsplanung für industrielle Infrastrukturen
• Preisüberwachung
• Inventar- und Auftragsverwaltung
• Terminplanung im Gesundheitswesen
• Qualitätskontrolle in der Fertigung
• Optimierung der Lieferkette
• Chatbots und persönliche Assistenten
• Einhaltung von Vorschriften
• Aufdeckung von Betrug

 

Diese aktuellen Anwendungsfälle von RPA zeigen genau, wie sich die Technologie von der Abwicklung vorhersehbarer Aufgaben vom Typ „Wenn/Dann/Else“ zu etwas viel Anspruchsvollerem entwickelt hat. Aus der Sicht der frühen 2000er Jahre würden viele dieser Funktionen wahrscheinlich unwahrscheinlich erscheinen. Dank der KI-Tools wurde RPA jedoch elastischer in Bezug auf das, was es leisten kann.

Dies ist jedoch nur ein Schritt auf dem Weg zur Hyperautomatisierung.

 

RPA-Technologie in der Zukunft

Es ist unmöglich, über die breite Einführung von RPA zu sprechen, ohne COVID-19 zu erwähnen. Die Pandemie kam für alle überraschend, selbst für Unternehmen mit soliden Notfallplänen. In geschäftlicher Hinsicht wird diese Ära zum Teil als eine Zeit des bedeutenden digitalen Wandels in Erinnerung bleiben.

RPA stand neben anderen technologieähnlichen Kommunikationsmitteln an der Spitze dieses großen Wandels. Im Sommer 2020 hatte das Interesse an RPA seinen Höhepunkt erreicht – zumindest den Google-Suchbegriffen zufolge.

Der Versuch, das Interesse an einer Lösung allein anhand des Suchvolumens zu quantifizieren, ist jedoch ein Irrweg. Jede aufregende neue Technologie stößt zunächst auf großes Interesse, das aber wieder nachlässt, wenn sich Management und Mitarbeiter mit den neuen Werkzeugen vertraut gemacht haben. Der beste Weg, den Nutzen von Software zu beurteilen, ist ein Blick auf die Entwicklung der Marktanteile.

Statistiken zufolge sind die Ausgaben für RPA seit 2020 drastisch gestiegen. Darüber hinaus gehen die Prognosen davon aus, dass die Marktgröße von 1,23 Mrd. $ im Jahr 2020 auf 13,39 Mrd. $ im Jahr 2030. Einigen Analysten zufolge könnten diese Prognosen sogar etwas konservativ sein. Einige Untersuchungen legen nahe, dass RPA wird bis 2032 eine 66 Milliarden Dollar schwere Branche sein.

 

1. RPA Gartner Hype Cycle

 

Eine weitere gute Möglichkeit, die Zukunft von RPA zu betrachten, ist die Betrachtung durch das Prisma des
Gartner-Hype-Zyklus.
Diese bewährte Methodik hilft Führungskräften, neue Technologien zu verstehen und das Marketing-Getöse zu durchschauen, das neue Technologien begleiten kann. Es geht darum, zu beurteilen, ob vielversprechende neue Grenzen Wirklichkeit werden oder eine Lösung auf der Suche nach einem Problem darstellen.

 

Der Hype Cycle von Gartner besteht aus fünf Phasen, die eine neue Technologie durchläuft. Sie sind:

1. Innovationsauslöser: Eine neue, aufregende Idee mit begrenzten Produkten
2. Höhepunkt der aufgeblähten Erwartungen: Die Zeit, in der alle über die Möglichkeiten sprechen
3. Tiefpunkt der Enttäuschung: Die Technik erfüllt nicht ganz die überzogenen Erwartungen
4. Das Gefälle der Erleuchtung: Solide Produkte helfen Menschen, die Technik wirklich zu „verstehen“
5. Plateau der Produktivität: Weitverbreitete Annahme

 

Der Gartner-Hype-Zyklus für RPA befindet sich in der Endphase. Unternehmen haben die Technologie massenhaft übernommen, und ihr Potenzial ist sowohl bekannt als auch wohlverstanden. Auch wenn Sie den Eindruck haben, dass das Erreichen der Endphase bedeutet, dass die Grenzen der Technologie erreicht sind, liegen Sie falsch.

Die Zukunft von RPA liegt in der Konvergenz mit mehreren anderen spannenden Technologien. Mit anderen Worten: Der RPA-Hype-Zyklus wird weitergehen.

 

2. RPA-Technologie und Hyperautomatisierung

 

RPA ist ein sogenanntes Transaktionsverarbeitungssystem (TPS). Kurz gesagt, handelt es sich um einen Computer, der die täglichen Geschäftsvorgänge in einem Unternehmen abwickelt. RPA stützt sich auf genau definierte und vorformulierte Regeln zur Ausführung von Aufgaben.

Diese Systeme haben einen massiven Einfluss auf das Endergebnis einer Organisation. Sie haben dazu beigetragen, die Produktivität, die Genauigkeit, die Kosteneinsparungen und die allgemeine Arbeitsqualität zu steigern. Allerdings sind den Möglichkeiten dieser Instrumente Grenzen gesetzt. Das liegt zu einem großen Teil daran, dass die Verwaltung von RPA-Workflows eine ziemlich umfangreiche Aufgabe ist. Echte Automatisierung erfordert einen noch stärkeren „Hands-Off“-Ansatz.

Wenn RPA-Tools auch in Zukunft eine Rolle spielen sollen, müssen sie mit anderen Technologien auf dem Weg zur Hyperautomatisierung integriert werden.

 

Kognitive robotische Prozessautomatisierung

 

RPA und kognitive Automatisierungsprodukte gibt es bereits. Diese Kombination von Technologien bietet eine elegante Lösung für die harten Grenzen von RPA, nämlich die Unfähigkeit der Technologie, Entscheidungen zu treffen und mit unstrukturierten Daten umzugehen. Durch den Einsatz von KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache können RPA-Bots eine Reihe komplexerer menschlicher Aufgaben automatisieren.

Der größte Beitrag von Cognitive RPA wird darin bestehen, den Anwendungsbereich von Automaten zu erweitern. Wir alle haben uns darüber gewundert, wie die generative KI die Türen zu neuen Horizonten geöffnet hat. Es handelt sich jedoch nur um eine Art von KI. Robotik und kognitive Automatisierung werden zusammen die Köpfe und die Muskeln einer neuen Ära der Hyperproduktivität sein.

 

Adaptives Lernen

 

Adaptives Lernen ist ein weiteres Element eines Hyperautomatisierungskonzepts. Durch den Einsatz von KI-Technologien wie ML und Datenanalyse sammeln und analysieren RPA-Bots Informationen über die von ihnen ausgeführten Aufgaben und nutzen diese Erkenntnisse zur Verbesserung. Dieses kontinuierliche Lernen wird zu datengesteuerten Entscheidungen und sogar zu selbstheilenden Bots führen.

Doch damit ist das Potenzial noch nicht erschöpft. Während selbstheilende Bots eine höhere Betriebszeit für RPA-Tools gewährleisten, werden selbstverbessernde Bots eine höhere Produktivität und eine stärker personalisierte Unterstützung ermöglichen. Die Bots der Zukunft werden sich an ihre Nutzer anpassen, deren Arbeitsabläufe lernen und ihnen bei Bedarf Verbesserungen anbieten.

 

Betreute Automatisierung

 

Untersuchungen zeigen, dass
Die unbeaufsichtigte Automatisierung macht den Löwenanteil der RPA-Implementierungen aus
. Unattended Automation eignet sich am besten für Back-Office-Aufgaben, während Attended Automation eher wie ein persönlicher Assistent funktioniert, der ausgelöst wird, wenn ein Stakeholder Hilfe bei vorhersehbaren Aufgaben benötigt.

Die Zukunft der begleiteten Automatisierung wird eine nahtlosere Beziehung zwischen Mensch und Computer beinhalten. Statt durch eine Anfrage ausgelöst zu werden, wird das Automatisierungssystem vorausschauend und reaktiv sein. Es wird kontextabhängige Vorschläge machen, die es den menschlichen Mitarbeitern ermöglichen, ein noch nie dagewesenes Produktivitätsniveau zu erreichen.

 

Bergbau verarbeiten

 

Process Mining wird in der Zukunft von RPA eine wichtige Rolle spielen. Bei der Hyperautomatisierung geht es darum, so viele Aufgaben wie möglich zu mechanisieren; Process Mining ermöglicht es den Teams, ein umfassenderes Verständnis ihrer Geschäftsprozesse zu entwickeln.

Durch die Analyse von Ereignisprotokollen können Process-Mining-Tools Bereiche identifizieren, in denen innerhalb eines Unternehmens Zeit oder Geld gespart werden kann. Auch hier werden ML und Datenanalytik eine Rolle spielen. Eine gründliche Analyse der Geschäftsprozesse hilft Unternehmen, Prozesse zu entdecken, die sie bisher nicht für automatisierbar hielten.

 

Erhöhte Benutzerfreundlichkeit

 

Ein großer Teil des Erfolgs von RPA ist seine Fähigkeit, die Automatisierung zu demokratisieren. In den letzten Jahren wurden Fortschritte erzielt, darunter die Verbreitung von RPA-Tools ohne Code. Mit den Fortschritten in der generativen KI und im NLP wird die Konversation jedoch zur neuen Schnittstelle.

In Zukunft werden Process Mining und selbstlernende RPA-Bots mit den Beteiligten zusammenarbeiten, um ihre Arbeit zu verbessern und zu ergänzen, wobei der Mensch vorgibt, was er braucht, und die Roboter die Aufgabe getreu ausführen.

 

Weitere Integration

 

Schließlich werden sich RPA-Tools von eigenständigen Anwendungen zu geschäftsübergreifenden Anwendungen entwickeln, die im Herzen des Unternehmens angesiedelt sind. Die Automatisierung wird durch ein zentrales System gesteuert, das die einzelnen Mitarbeiter, Systeme, Tools und Datenbanken miteinander verbindet und so eine nahtlose Erfahrung schafft.

 

3. Hyperautomatisierung: die letzte Stufe

 

Die Hyperautomatisierung RPA wird eine Arbeitsteilung beinhalten, die in etwa so aussehen wird:

• KI wird optimale Entscheidungen treffen und dabei oft Dinge berücksichtigen, die Menschen nicht wahrnehmen können
• Die Datenanalyse wird Erkenntnisse liefern, indem sie Muster und Beziehungen in Daten aufdeckt, die weit über das menschliche Verständnis hinausgehen
• RPA wird die Transaktionen ausführen, unterstützt durch KI und Analysen

Es ist jedoch wichtig festzuhalten, dass die Hyperautomatisierung auch eine Philosophie oder, wenn man so will, eine Einstellung ist. Es geht darum, die Geschäftsprozesse zu betrachten und alles Mögliche zu automatisieren.

 

4. Zehn zukünftige RPA-Anwendungsfälle

 

Die Zukunft von RPA ist glänzend. Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Hier sind jedoch zehn zukünftige RPA-Anwendungsfälle, die nicht weit entfernt sind.

• Überwachung und Diagnose im Gesundheitswesen
• Autonome Autos
• Vorausschauende Wartung
• Juristische Forschung
• KI-gesteuerte Entscheidungsfindung
• Umweltüberwachung und Umweltschutz
• Bildung und Ausbildung
• Verwaltung der Energienetze
• Einzelhandel und Lagerhaltung
• Automatisierte Raumfindung

 

Abschließende Überlegungen

 

In kurzer Zeit hat sich RPA zu einem festen Bestandteil des Unternehmens entwickelt. Werkzeuge zur Automatisierung von Geschäftsprozessen haben sich von einfachen Transaktionen zu komplexeren Aufgaben entwickelt, die früher menschliche Entscheidungen erforderten.

Die Zukunft der Technik liegt in der Konvergenz von Robotic Process Automation und künstlicher Intelligenz. Zwar gibt es bereits einige RPA-Tools für künstliche Intelligenz auf dem Markt, doch diese kratzen nur an der Oberfläche dessen, was erreicht werden kann.

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