Robotic Process Automation

Robotic Process Automation (kurz: RPA) bezeichnet eine Technologie, bei der Softwareroboter – sogenannte Bots – regelbasierte, repetitive digitale Aufgaben in Geschäftsprozessen automatisch ausführen. Die Bots ahmen dabei menschliche Interaktionen mit Benutzeroberflächen nach. Die zugrundeliegenden Anwendungen müssen dafür nicht technisch verändert werden.

Begriffsklärung und Einordnung

Der Begriff setzt sich aus drei Teilen zusammen. „Robotic“ meint keine physischen Roboter, sondern Softwareagenten, die regelgeleitet agieren. „Process“ steht für einen definierten, wiederholbaren Ablauf. „Automation“ beschreibt die maschinelle Ausführung ohne menschliches Zutun. Obwohl das Kürzel „Robotic“ Hardware nahelegt, handelt es sich bei RPA ausschließlich um eine Softwaretechnologie.

In der Fachliteratur wird Robotic Process Automation dem Bereich der Business Process Automation (BPA) zugeordnet. Es grenzt sich von klassischer Workflow-Automatisierung dadurch ab, dass keine tiefen API-Integrationen erforderlich sind. Die Bots interagieren mit der Präsentationsschicht von Anwendungen – also mit Fenstern, Formularen und Schaltflächen. Sie verhalten sich dabei wie ein menschlicher Nutzer.^[1]

Technische Funktionsweise von Robotic Process Automation

Ein RPA-System besteht aus drei Kernkomponenten. Der Bot Designer (auch „Studio“ genannt) dient der Modellierung und dem Einlernen der Prozessschritte. Der Bot Runner führt die definierten Abläufe auf einer virtuellen oder physischen Maschine aus. Der Control Room übernimmt Scheduling, Monitoring und Fehlerbehandlung als zentrale Steuerungseinheit.

Robotic Process Automation: Attended vs. Unattended

Ein zentrales Unterscheidungsmerkmal ist die Art der Bot-Ausführung. Bei Attended RPA läuft der Bot auf dem Rechner eines Mitarbeiters und wird von diesem ausgelöst. So lassen sich Routineaufgaben während eines Kundenkontakts beschleunigen. Bei Unattended RPA arbeiten die Bots vollständig autonom im Hintergrund – typischerweise auf Servern oder in der Cloud. Hybrid RPA kombiniert beide Ansätze für komplexere End-to-End-Prozesse.

Die Bots zeichnen Prozessschritte entweder durch direktes Aufzeichnen (Recording) auf oder werden durch strukturierte Prozessdokumentationen trainiert. Moderne Plattformen unterstützen zudem das Process Mining. Dieses Verfahren analysiert Ereignisprotokolle aus IT-Systemen und identifiziert so Automatisierungspotenziale systematisch.

Einsatzbereiche und Anwendungsfelder

Robotic Process Automation findet sich heute in vielen Branchen und Funktionsbereichen. Besonders verbreitet ist der Einsatz dort, wo strukturierte Daten in hohem Volumen verarbeitet werden müssen.

Typische Anwendungsfelder sind:

Finanz- und Rechnungswesen: Rechnungsprüfung, Kontenabstimmung und Berichterstattung
Personalwesen (HR): Verarbeitung von Mitarbeiterdaten, Gehaltsabrechnung und Onboarding
Kundenservice: Bearbeitung von Standardanfragen, Dateneingaben und Ticketzuweisungen
Supply Chain & Logistik: Bestellabwicklung, Lagerbestandsüberwachung und Lieferantenmanagement
Gesundheitswesen: Verwaltung von Patientendaten, Abrechnung und Versicherungsanfragen
Öffentliche Verwaltung: Standardisierte Antragsbearbeitung und Datenmigration

Branchenübergreifend eignet sich das Verfahren für Tätigkeiten, die regelbasiert, volumenintensiv und zeitkritisch sind.^[2]

Vorteile und Grenzen

Die Stärken von Robotic Process Automation liegen in der schnellen Implementierbarkeit und der hohen Prozessgeschwindigkeit. Da Bots rund um die Uhr arbeiten können, verkürzen sich Durchlaufzeiten erheblich. Die regelbasierte Ausführung minimiert zudem menschliche Fehler bei repetitiven Aufgaben. Hinzu kommt die Unabhängigkeit von Zielsystem-APIs: Kein Eingriff in die IT-Architektur ist nötig.

Grenzen zeigt die Technologie bei unstrukturierten Daten und variablen Prozessen. Sobald ein Formularfeld umbenannt wird oder ein Dokument im falschen Format vorliegt, kann ein einfacher Bot die Aufgabe nicht mehr bewältigen. Solche Ausnahmebehandlungen – sogenannte Exceptions – müssen manuell oder durch KI-Erweiterungen abgedeckt werden.^[3]

Ein weiteres strukturelles Problem ist die sogenannte „Bot-Fragilität“. Jede Änderung an einer Zielanwendung – ein Update der Oberfläche, ein neues Menülayout – kann dazu führen, dass ein Bot neu konfiguriert werden muss. Dieser Wartungsaufwand ist ein anerkannter Nachteil der Technologie.

Abgrenzung: RPA und Intelligente Automatisierung

Robotic Process Automation ist in seiner klassischen Form regelbasiert und ohne Lernfähigkeit. Es unterscheidet sich damit grundlegend von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz (KI), die aus Daten eigenständig Muster extrahieren. In der Praxis werden die Begriffe jedoch zunehmend vermengt, da Plattformanbieter ihre Produkte um KI-Komponenten erweitern.

Der Begriff Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) beschreibt die Kombination von klassischem RPA mit KI-Methoden. Dazu zählen Natural Language Processing (NLP), Optical Character Recognition (OCR) und maschinelles Lernen. Damit lassen sich auch unstrukturierte Daten – etwa handschriftliche Dokumente oder natürlichsprachige E-Mails – automatisiert verarbeiten.

Auch die Abgrenzung zur Business Process Management Suite (BPMS) ist wichtig. BPMS-Tools sind tief in die IT-Architektur integriert und orchestrieren Prozesse auf Systemebene. RPA hingegen arbeitet auf der Präsentationsschicht und ist damit systemunabhängig einsetzbar.^[4]

Markt und Entwicklung

Robotic Process Automation entwickelte sich seit Mitte der 2000er-Jahre aus Werkzeugen zur Testautomatisierung und Screen-Scraping-Technologien. Als eigenständige Disziplin etablierte sie sich ab etwa 2012. Maßgeblich getrieben wurde dies durch Anbieter wie UiPath, Automation Anywhere und Blue Prism.

Zu den führenden Plattformanbietern zählen heute UiPath (USA), Automation Anywhere (USA), Blue Prism (Großbritannien), SAP Build Process Automation sowie Microsoft Power Automate. Große Systemintegratoren wie Accenture, Deloitte und IBM bieten umfangreiche RPA-Implementierungsdienstleistungen an.

Der globale Markt für Robotic Process Automation wächst stark. Analysten prognostizieren eine deutliche Ausweitung des Marktvolumens in den kommenden Jahren. Treiber sind der Fachkräftemangel in Industrienationen sowie der steigende Kostendruck im Zuge der digitalen Transformation.

Vergleich: RPA-Ausprägungen im Überblick
Merkmal	Attended RPA	Unattended RPA	Intelligente Automatisierung
Auslöser	Mensch	Zeitplan / Ereignis	Zeitplan / Ereignis / KI
Eingriff erforderlich	Ja	Nein	Selten
Datentypen	Strukturiert	Strukturiert	Auch unstrukturiert
KI-Komponenten	Keine	Keine / optional	Integriert (NLP, OCR, ML)
Typischer Einsatz	Front-Office	Back-Office	End-to-End-Prozesse

Literaturempfehlungen

Mary Lacity, Leslie Willcocks: Robotic Process and Cognitive Automation: The Next Phase. SB Publishing, Stratford-upon-Avon 2018.
Dirk Pohla, Bernd Welz: RPA – Robotic Process Automation: Grundlagen und Anwendungsszenarien. Springer Gabler, Wiesbaden 2022.