Robotic Process Automation – Definition & Erklärung

Robotic Process Automation (kurz: RPA) bezeichnet eine Technologie, bei der Softwareroboter – sogenannte Bots – regelbasierte, repetitive digitale Aufgaben in Geschäftsprozessen automatisch ausführen. Die Bots interagieren mit bestehenden Anwendungen über deren Benutzeroberfläche. Ein Eingriff in den Quellcode der Zielsysteme ist dabei nicht erforderlich.

Funktionsweise von Robotic Process Automation

RPA-Bots ahmen die Interaktion eines menschlichen Nutzers mit Software nach. Sie lesen und schreiben Daten in Oberflächen, klicken Schaltflächen, füllen Formulare aus und übertragen Informationen zwischen Systemen. Grundlage ist eine genaue Abfolge von Regeln und Entscheidungsbäumen, die der Bot abarbeitet.

Technisch stützen sich RPA-Plattformen auf verschiedene Interaktionsmethoden. Dazu gehören das Auslesen von Bildschirminhalten per UI-Automation, die direkte Kommunikation mit Anwendungs-APIs sowie die Verarbeitung strukturierter Dateiformate wie Excel oder XML. Zusätzlich kommen OCR-Verfahren (Optical Character Recognition) zum Einsatz, um gescannte Texte maschinenlesbar zu machen.

Robotic Process Automation im Überblick: Attended vs. Unattended Bots

In der Praxis unterscheidet man zwei grundlegende Betriebsarten. Attended Bots arbeiten direkt am Arbeitsplatz eines Mitarbeiters. Sie unterstützen ihn in Echtzeit, etwa beim Zusammensuchen von Kundendaten aus mehreren Systemen während eines Gesprächs. Unattended Bots hingegen laufen vollständig autonom im Hintergrund – typischerweise auf einem Server. Sie verarbeiten große Mengen an Aufgaben ohne menschliches Eingreifen, zum Beispiel Tausende von Rechnungen pro Nacht.

Einsatzbereiche und Anwendungsfelder

Robotic Process Automation findet sich in nahezu allen Branchen, in denen strukturierte, regelbasierte Tätigkeiten anfallen. Besonders verbreitet ist der Einsatz in der Finanzbranche, im Gesundheitswesen, in der Logistik sowie in der öffentlichen Verwaltung.

Typische Anwendungsfelder sind:

Finanz- und Rechnungswesen: Automatische Rechnungsprüfung, Buchung von Belegen, Kontenabstimmung und Monatsabschlüsse.
Personal und HR: Onboarding neuer Mitarbeiter, Pflege von Stammdaten, Gehaltsabrechnungen.
Kundenservice: Anlegen und Weiterleiten von Kundenanfragen, automatisches Befüllen von CRM-Systemen.
Compliance und Reporting: Automatisiertes Erstellen von Berichten, Prüfung auf Regelkonformität.
Einkauf und Lieferkette: Bestellprozesse, Lieferantenabgleich, Inventurkontrolle.

Im Verwaltungsbereich betrifft der Einsatz oft das Übertragen von Formulardaten zwischen Systemen. Auch die Prüfung von Anträgen auf Vollständigkeit lässt sich gut automatisieren. Solche Tätigkeiten waren bislang manuell und zeitintensiv. Bitkom beschreibt RPA als Technologie, die das digitale Büro durch die Automatisierung von Geschäftsprozessen grundlegend verändert.^[1]

Vorteile und Grenzen

Die Stärken liegen vor allem in Geschwindigkeit, Genauigkeit und Verfügbarkeit. Bots arbeiten rund um die Uhr. Bei strukturierten Aufgaben machen sie keine Tippfehler. Bei steigendem Aufgabenvolumen lassen sie sich schnell skalieren. Mitarbeiter werden von monotonen Routinetätigkeiten entlastet und können sich stärker auf komplexere Aufgaben konzentrieren.

Zugleich hat das Verfahren klare Grenzen. RPA ist prinzipiell regelgebunden. Ändert sich die Benutzeroberfläche einer Zielanwendung, muss der Bot angepasst werden. Bei unstrukturierten Eingaben – etwa handgeschriebenen Dokumenten oder mehrdeutigen Texten – stoßen klassische Bots schnell an ihre Grenzen.

Ein weiterer kritischer Punkt ist die Automatisierung fehlerhafter Prozesse. Ein schlecht konzipierter Prozess wird durch Automatisierung nicht besser. Er wird nur schneller und in größerem Maßstab fehlerhaft ausgeführt.^[2]

Abgrenzung zu verwandten Technologien

RPA wird häufig in einem Atemzug mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning genannt. Es unterscheidet sich jedoch grundlegend von diesen Konzepten. Klassische RPA-Bots folgen explizit programmierten Regeln. Sie treffen keine eigenständigen Entscheidungen und lernen nicht aus Erfahrungen. KI-Systeme hingegen erkennen Muster in Daten und gehen mit Variabilität um.

In modernen Implementierungen werden beide Ansätze kombiniert. Man spricht dann von Intelligent Process Automation (IPA) oder Hyperautomation. Dabei übernimmt RPA die regelbasierte Ausführung. KI-Komponenten – etwa zur Texterkennung via Natural Language Processing – verarbeiten unstrukturierte Daten vor und übergeben sie dem Bot in strukturierter Form. So lässt sich das Spektrum automatisierbarer Prozesse deutlich erweitern. Wie solche KI-gestützten Systeme konkret in Betriebe integriert werden, zeigt etwa der Einsatz von ChatGPT im Unternehmen.

Von klassischer Automatisierung per Skript oder API unterscheidet sich RPA dadurch, dass keine tiefen technischen Eingriffe in Backendsysteme nötig sind. Dies reduziert den initialen Implementierungsaufwand erheblich. Allerdings ist die Flexibilität gegenüber nativen Integrationen eingeschränkt.

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über zentrale Unterschiede:

Merkmal	RPA	KI / Machine Learning	Native API-Integration
Regelbasiert	Ja	Nein (lernend)	Ja
Eingriff in Quellsysteme	Nicht erforderlich	Teilweise	Erforderlich
Umgang mit unstrukturierten Daten	Begrenzt	Gut	Begrenzt
Implementierungsaufwand	Gering bis mittel	Hoch	Mittel bis hoch
Skalierbarkeit	Gut	Sehr gut	Sehr gut

Historische Entwicklung

Die Wurzeln von RPA reichen bis in die 1990er Jahre zurück. Damals wurden Screen-Scraping-Technologien eingesetzt, um Daten aus Bildschirmoberflächen auszulesen. Im frühen 2000er entstanden erste Werkzeuge zur Automatisierung von Desktop-Anwendungen. Als eigene Technologiekategorie etablierte sich Robotic Process Automation erst in den 2010er Jahren. Treiber waren Anbieter wie Automation Anywhere, Blue Prism und UiPath.

Die Digitalisierungswelle der 2010er Jahre beschleunigte die Verbreitung erheblich. Die Bundeszentrale für politische Bildung ordnet RPA in den Kontext von Industrie 4.0 und der zunehmenden Digitalisierung von Arbeit ein.^[3] Seit den 2020er Jahren verschmelzen RPA-Plattformen verstärkt mit KI-Funktionen. Für die Steuerung solcher Initiativen setzen Unternehmen häufig ergänzend auf strukturierte Projektmanagement-Tools.

Marktentwicklung und führende Anbieter

Der globale RPA-Markt zählt zu den am stärksten wachsenden Segmenten im Bereich Unternehmenssoftware. Zu den marktführenden Plattformen gehören UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism (heute SS&C Blue Prism), Microsoft Power Automate sowie SAP Build Process Automation.

Bei der Plattform-Auswahl spielen mehrere Faktoren eine Rolle. Dazu zählen die Integrationstiefe in bestehende IT-Landschaften, die Qualität der Entwicklungsumgebung sowie Lizenzmodelle und KI-Erweiterungen. Größere Unternehmen betreiben häufig Hunderte paralleler Automatisierungen. Deshalb hat sich die Branche auf Bot-Portfolio-Governance und Prozesszertifizierung spezialisiert.^[4]

Robotic Process Automation gilt heute als Einstiegstechnologie für eine umfassendere intelligente Automatisierung. Sie ist fester Bestandteil moderner Digitalisierungsstrategien in Unternehmen aller Größen.

Literaturempfehlungen

Mary Lacity, Leslie Willcocks: Robotic Process Automation and Risk Mitigation. The Definitive Guide. Steve Brookes Publishing, Stratford-upon-Avon 2017.
Bernd Welz, Markus Schwarz: Robotic Process Automation mit SAP. SAP Press / Rheinwerk Verlag, Bonn 2021.
Pascal Bornet, Ian Barkin, Jochen Wirtz: Intelligent Automation. Welcome to the World of Hyperautomation. World Scientific Publishing, Singapur 2021, ISBN 9789811235597.