Die Zukunft der Robotic Process Automation (RPA) RPA im Wandel: Warum KI die Automatisierung revolutioniert

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Robotic Process Automation (RPA) galt lange als Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation. Doch in der Debatte um KI und Automatisierung scheint sie an Bedeutung zu verlieren. Tatsächlich aber befindet sich RPA in einem tiefgreifenden Wandel: An der Schnittstelle zu Künstlicher Intelligenz (KI) entstehen neue Konzepte, die weit über die bisherigen Möglichkeiten hinausgehen.

Robotic Process Automation (RPA) ist eine der tragenden Säulen der digitalen Transformation. Die Technologie, die regelbasierte und wiederholbare Aufgaben automatisiert, hat sich in den vergangenen Jahren in Unternehmen etabliert. Doch während KI-gestützte Innovationen wie Generative KI (GenAI) oder Large Language Models (LLMs) Schlagzeilen dominieren, wird RPA zunehmend in den Hintergrund gedrängt. Ist sie überholt? Ganz im Gegenteil: RPA entwickelt sich weiter und verschmilzt mit KI zu einer neuen Automatisierungsebene.

Die logische Fortführung dieser Entwicklung ist die Hyperautomation. Dabei geht es nicht mehr nur um das Automatisieren einzelner Aufgaben, sondern um die Optimierung kompletter End-to-end-Prozesse. RPA bleibt dabei das Fundament, doch es wird um Technologien wie Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Intelligent Document Processing (IDP) erweitert. Unternehmen sprechen daher zunehmend nicht mehr von RPA, sondern allgemein von „Automatisierung“, um die Integration von KI und anderen Technologien mit einzubeziehen.

Der folgende Analyse „Die Zukunft der Robotic Process Automation: Evolution statt Stillstand“ von SS&C Blue Prism untersucht, wie es mit der RPA-Technologie weitergeht und mit welchen Entwicklungen zu rechnen ist.

Von Enterprise Automation zu Agentic Process Automation (APA)

Mit der zunehmenden Einbindung von KI wird RPA intelligenter. KI-gestützte Automatisierungslösungen können nicht nur regelbasierte Prozesse steuern, sondern auch komplexe, unstrukturierte Daten verarbeiten. Unternehmen setzen auf sogenannte Enterprise Automation, in der Process Mining, Computer Vision und Generative KI kombiniert werden. Das Ziel: automatisierte Workflows, die nicht nur Aufgaben ausführen, sondern auch proaktiv Handlungsempfehlungen geben.

Ein zentraler Trend ist die Entwicklung hin zu Agentic Process Automation (APA). Hierbei werden RPA-Bots mit Large Language Models und generativer KI kombiniert. Während klassische RPA-Systeme strikte Regeln befolgen, kann APA flexibel auf neue Situationen reagieren, Entscheidungen treffen und Workflows autonom optimieren. Das bedeutet, dass Unternehmen künftig nicht nur repetitive Aufgaben automatisieren, sondern ganze Geschäftsprozesse dynamisch anpassen können.

Herausforderungen und Kritik an RPA

Trotz der technologischen Fortschritte bleibt die Implementierung von RPA und KI-gestützter Automatisierung eine Herausforderung. Unternehmen stehen vor mehreren Hürden:

• Widerstand in der Belegschaft: Automatisierung wird oft als Bedrohung wahrgenommen.

• Fachkräftemangel: Die Entwicklung und Wartung intelligenter Automatisierungslösungen erfordert spezialisiertes Know-how.

• Prozessanalyse: Ohne eine durchdachte Strategie kann Automatisierung ineffizient bleiben oder falsche Ergebnisse liefern.

Hinzu kommt die Frage der Regulierung: Mit zunehmender Automatisierung steigen die Anforderungen an Datenschutz, IT-Sicherheit und Compliance. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass ihre KI-gestützten RPA-Systeme nachvollziehbar und regelkonform arbeiten.

RPA bleibt – aber in neuer Form

Die Zeiten einfacher, regelbasierter Automatisierung sind vorbei. RPA verschmilzt mit KI und entwickelt sich zu einer intelligenten Automatisierungsplattform. Anstatt von einer Verdrängung durch KI zu sprechen, sollte man vielmehr von einer Evolution reden. Die Zukunft gehört hybriden Systemen, die die Stärken von RPA und KI kombinieren.

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