Robotic Process Automation (RPA) ist schon seit einiger Zeit in aller Munde. In den frühen 2000er Jahren war RPA ein revolutionärer Ansatz, der viele Sektoren auf der ganzen Welt maßgeblich beeinflusste. Heutzutage haben bereits zahlreiche Unternehmen ihre Prozesse mithilfe von Automatisierungstechnologien optimiert.
Ursprünglich wurde RPA jedoch für die Automatisierung einfacher und sich wiederholender Aufgaben konzipiert und nicht für Situationen, bei denen Entscheidungsprozesse erforderlich sind. So sind beispielsweise die automatisierte Rechnungsverarbeitung, die Bearbeitung einfacher Lieferanfragen und deren Eingabe in ein Ressourcenplanungssystem sehr häufige RPA Use Cases in Unternehmen. Während diese einfachen Prozesse automatisiert werden, fragen Unternehmen zunehmend auch nach der Vereinfachung komplexerer Aufgaben, da dies neue Möglichkeiten für die Automatisierung eröffnet und den Weg für höhere Automatisierungsgrade und mehr Produktivität bereitet. Letztendlich bedeutet dies einen besseren Return on Investment (ROI).
Diese Anfragen umfassen oft die Verarbeitung unstrukturierter Daten und erfordern eine Lösung, die kognitive Entscheidungen beinhaltet, wie die Überprüfung der Rechnungskonformität oder die Analyse von Texten oder Bildern, die von Kunden gesendet werden, um Lieferanfragen zu ändern. Intelligent Process Automation (IPA) ist aufgrund der starken Nachfrage von Unternehmen entstanden und hat sich zu einer fortschrittlichen Sammlung von Technologien entwickelt, die Lösungen für Anwendungsfälle bietet, bei denen RPA allein nicht ausreicht. IPA überwindet Hürden, indem sie die Automatisierung anspruchsvoller Aufgaben ermöglicht, und zwar durch die Erweiterung von RPA mit Techniken des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligence (AI), wie beispielsweise der optischen Zeichenerkennung (OCR), der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Natürlich ist IPA mit Herausforderungen verbunden, ähnlich wie andere fortschrittliche Technologien. IPA erfordert ein höheres Maß an Engagement während und nach der Implementierungsphase im Vergleich zu reinen RPA-Anwendungen. Da es sich bei IPA um eine Kombination verschiedener Technologien handelt, sind Erfahrung bei der Implementierung und Know-how im Umgang mit den einzelnen Technologien entscheidende Faktoren. Daher sind erfahrene Expert*innen erforderlich, um die intelligente Automatisierung von Geschäftsprozessen reibungslos zu implementieren und erfolgreich zu skalieren.