Der Fachkräftemangel und eine hohe Arbeitsbelastung treffen viele Branchen und Unternehmen besonders hart, so auch viele IT-Unternehmen. Diese Herausforderungen werden sich in den nächsten Jahren weiter verschärfen, da die Babyboomer-Generation in den Ruhestand tritt. Hinzu kommt ein hohes Maß an Bürokratie und administrativen Tätigkeiten, die wertvolle Ressourcen bindet. Gleichzeitig stehen viele Unternehmen unter starkem Kostendruck, nicht zuletzt durch den intensiven Wettbewerb, unter anderem mit kostengünstigeren Anbietern aus dem Ausland.
In einer solchen Ausgangssituation kann die Automatisierung von Tätigkeiten und Prozessen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bieten. Mit den fortschreitenden Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) erreicht die digitale Prozessautomatisierung (DPA) ein neues Leistungsniveau.
Unternehmen, die intelligente Automatisierung einsetzen, entlasten ihre Mitarbeiter, steigern die Effizienz und erhöhen gleichzeitig die Motivation und Zufriedenheit der Belegschaft. Dies wirkt sich positiv auf die Mitarbeiterbindung aus, senkt die Prozesskosten und stärkt langfristig die Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftssicherheit des Unternehmens.
Was ist digitale Prozessautomatisierung?
Digitale Prozessautomatisierung bezeichnet die Nutzung von Technologien, um repetitive, standardisierte und häufig fehleranfällige Aufgaben innerhalb eines Unternehmens zu automatisieren. Ziel ist es, diese Aufgaben effizienter, schneller und fehlerfreier abzuwickeln und menschliche Ressourcen für anspruchsvollere Tätigkeiten freizusetzen.
Beispiele für automatisierbare Aufgaben sind:
- Datenübertragungen: Regelmäßiger Austausch von Daten zwischen verschiedenen Systemen oder Datenbanken, zum Beispiel Übertragung von Bestellungen in einem Webshop ins CRM-System.
- Datensynchronisierungen: Automatisiertes Abgleichen von Kundendaten, zum Beispiel die Synchronisierung von Lagerbeständen zwischen verschiedenen Plattformen.
- Rechnungsverarbeitung: Automatisiertes Einlesen, Zuordnen und Buchen von Eingangsrechnungen und die automatisierte Erstellung von Ausgangsrechnungen.
- Berichterstellung: Generierung von wiederkehrenden Reports ohne manuelle Eingriffe und unter Berücksichtigung von Daten aus verschiedenen Systemen (z. B. Webanalytics, CRM, ERP, usw.).
- Kommunikation: Automatisierte Systeme zur effizienteren Bearbeitung von Anfragen, zum Beispiel in Form von Emails.
Die gezeigten Beispiele haben folgendes gemeinsam: Sie wiederholen sich häufig, erfordern keine kreativen Entscheidungen und bergen ein hohes Risiko für Fehler, wenn sie manuell ausgeführt werden. Digitale Prozessautomatisierung schafft hier Abhilfe.
Formen der digitalen Prozessautomatisierung
Grundsätzlich lassen sich zwei Formen der Automatisierung unterscheiden: Robotic Process Automation (RPA) und API-basierte Automatisierung.
- Robotic Process Automation (RPA): Diese Methode wird häufig im Zusammenhang mit älteren (Legacy-)Systemen eingesetzt, bei denen keine modernen Schnittstellen (APIs) bieten. RPA imitiert dabei das menschliche Verhalten am Computer, indem es Klicks, Tastatureingaben und andere manuelle Schritte automatisiert. Sie ist ideal, um bestehende Systeme miteinander zu verbinden, ohne dass diese technisch angepasst werden müssen. Sie ist vor allem auch in sensiblen Bereichen ideal, bei denen Softwarelösungen nach außen „abgeschirmt“ sind.
- API-basierte Automatisierung: Im Gegensatz zur RPA greifen API-basierte Lösungen direkt auf Schnittstellen moderner Systeme zu und ermöglichen so eine direkte Kommunikation zwischen unterschiedlichen Plattformen. Diese Form der Automatisierung bietet ein hohes Maß an Flexibilität und Skalierbarkeit, da Systeme über APIs Daten nahtlos miteinander austauschen können. So lassen sich beispielsweise CRM-Tools mit Buchhaltungssystemen verbinden, um Kundeninformationen automatisch zu aktualisieren, sobald eine neue Rechnung erstellt wird.
Beide Formen haben ihren eigenen Anwendungsbereich und lassen sich, je nach den individuellen Anforderungen eines Unternehmens, gezielt einsetzen. Während RPA schnell und effektiv bei Systemen ohne Schnittstellen zum Einsatz kommt, bieten API-basierte Automatisierungen den Vorteil einer tieferen und integrierten Automatisierung moderner, vernetzter Umgebungen.
In vielen Fällen stellt die Kombination aus RPA- und API-basierten Automatisierungen die effektivste Gesamtlösung dar. RPA kann Systeme ohne Schnittstellen nahtlos in bestehende Workflows integrieren, während API-basierte Lösungen moderne, vernetzte Plattformen miteinander verbinden. Ein konkretes Beispiel ist die automatisierte Bearbeitung von Bestellungen: RPA übernimmt die Extraktion von Daten aus SAP, während eine API-basierte Automatisierung diese Informationen direkt in ein cloud-basiertes CRM-System überträgt und dort weiterverarbeitet. Solche Hybridlösungen ermöglichen es Unternehmen, die Automatisierung ihrer Prozesse zu maximieren und zugleich die Lücken zwischen verschiedenen Systemen zu schließen.
Künstliche Intelligenz in der Prozessautomatisierung
Dank Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten in der Prozessautomatisierung.
Traditionelle Automatisierungen basierten auf festen Regeln: Sie funktionierten nur dann, wenn exakt definierte Bedingungen erfüllt wurden. Ein klassisches Beispiel ist die automatische Klassifizierung von E‑Mails: Früher wurden Schlagworte wie „Rechnung“ in der Betreffzeile festgelegt, um E‑Mails automatisch an die Buchhaltung weiterzuleiten. Wenn jedoch die Schlagworte fehlten oder abwichen, brach der Prozess ab und musste manuell weitergeführt werden.
KI hebt solche starren Regelwerke auf, indem sie ein menschenähnliches Erkennungs- und Entscheidungsverhalten einsetzt und neue Anwendungsmöglichkeiten erschließt.
Für die Prozessautomatisierung sind vor allem die folgenden KI-Formen relevant:
- Generative KI: Diese Form der KI, die derzeit besonders im Fokus der Öffentlichkeit steht, ist in der Lage, neue Inhalte zu generieren. In der Prozessautomatisierung kann sie beispielsweise zur automatisierten Erstellung von Kundenkommunikation basierend auf spezifischen Eingaben genutzt werden.
- Kognitive KI: Kognitive Systeme können kontextbezogene Informationen interpretieren und weiterverarbeiten, ähnlich wie ein Mensch es tun würde. Ein typisches Anwendungsbeispiel ist die Verarbeitung unstrukturierter Dokumente, zum Beispiel in Form von PDFs oder E‑Mails.
- Klassifizierende KI: Diese KI ist besonders darauf spezialisiert, anhand gelernter Muster eingehende Informationen in Kategorien zu unterteilen. Ein klassisches Beispiel ist die bereits angesprochene automatische Klassifizierung von eingehenden Emails nach Zuständigkeit und anschließender automatisierter Weiterleitung an die richtigen Ansprechpartner.
Umsetzungshindernisse und Einwände
Trotz der zahlreichen Vorteile der Prozessautomatisierung gibt es häufig verbreitete Vorbehalte, die Unternehmen davon abhalten, das volle Potenzial dieser Technologie zu nutzen. Zu den häufigsten Einwänden zählen:
- Kosten und Skalierbarkeit: Viele Unternehmen glauben, dass sich Prozessautomatisierung nur für große Unternehmen lohnt oder dass die Implementierung zu teuer ist. Doch das ist ein Trugschluss. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können erheblich von der Automatisierung profitieren. Einzige Voraussetzung: Es existieren Tätigkeiten und Prozesse, die regelmäßig durchgeführt werden.
- Branchenanforderungen: Es gibt Unternehmen, die befürchten, dass Prozessautomatisierung in ihrer Branche aufgrund besonderer Anforderungen nicht möglich ist. Doch es gibt Lösungen, die selbst in der öffentlichen Verwaltung oder im Bankenwesen Einsatz finden, weil sie vollständig revisionssicher und aufsichtskonform agieren.
- Datenschutzbedenken: Ein weiterer häufig genannter Vorbehalt betrifft den Umgang mit personenbezogenen oder gar sensiblen Daten. Doch es gibt Automatisierungslösungen, sowohl im Bereich der RPA als auch der API-basierten Automatisierung, die von deutschen Anbietern stammen und damit alle strengen Datenschutzanforderungen der EU erfüllen. Zudem können die Automatisierungsplattformen On-Premise betrieben werden und eignen sich damit sogar in hochsensiblen Bereichen.
- KI-regulatorische Bedenken: Viele Unternehmen haben auch Sorgen im Hinblick auf die neuen KI-Regulierungen, insbesondere den AI Act der EU. KI darf je nach Anwendungsfall nicht als „Blackbox“ agieren. Durch die verantwortungsvolle Kombination von regelbasierten Automatisierungen mit gezielt eingesetzten KI-Anwendungen können auch die neuesten regulatorischen Anforderungen erfüllt und gleichzeitig die Vorteile der KI realisiert werden.
Fazit
Die digitale Prozessautomatisierung, unterstützt durch moderne KI-Technologien, bietet Unternehmen die Möglichkeit, Effizienz und Arbeitsqualität signifikant zu steigern. Durch die Kombination von RPA- und API-basierten Lösungen sowie dem gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz eröffnen sich völlig neue Potenziale.
Mit den richtigen Lösungen und entsprechender Prozessexpertise lassen sich solche Automatisierungen rechts- und revisionssicher umsetzen und sind daher für Unternehmen jeder Größe und Branche geeignet.
In einer Zeit, in der Fachkräftemangel und steigende Arbeitslasten zur täglichen Herausforderung werden, kann die Automatisierung von repetitiven und fehleranfälligen Aufgaben nicht nur Mitarbeiter entlasten, sondern auch Kosten senken und die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.
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