Intelligente Prozessautomatisierung (IPA): Die Revolution im RPA-Bereich

Entdecken Sie, wie Intelligente Prozessautomatisierung RPA transformiert und die Effizienz von Geschäftsprozessen neu definiert.

Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI) sind jeweils beeindruckende Technologien, welche, wenn sie kombiniert werden, als Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) bekannt sind und das Potenzial zur Transformation von Geschäftsprozessen haben. Während RPA sich hervorragend für klar definierte, regelbasierte Aufgaben eignet, die ohne menschliches Urteilsvermögen durchgeführt werden können, bringt die Einführung von KI in RPA eine neue Dimension der Prozessautomatisierung, indem sie es ermöglicht, kognitive und komplexere Aufgaben zu automatisieren, die zuvor menschliche Entscheidungsfindung erforderten. (Lawton, 2021)

Was ist der Unterschied zwischen RPA und IPA?

Der wesentliche Unterschied zwischen RPA und IPA liegt in der Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und kontinuierlich aus Erfahrungen zu lernen. RPA-Automatisierungen folgen strengen Regeln und sind weniger flexibel bei Änderungen oder unerwarteten Situationen. IPA hingegen kann Muster in Daten erkennen, sich anpassen und Prozesse optimieren, was in einer dynamischen Geschäftsumgebung von grossem Vorteil ist. Ein IPA-System kann beispielsweise eingehende Dokumente nicht nur sortieren und Informationen extrahieren, sondern auch den Kontext verstehen und entsprechend reagieren, was bei RPA allein nicht möglich wäre​. (Safar, 2022)

Wie kann IPA genutzt werden?

Intelligente Prozessautomatisierung kann in verschiedenen Branchen und Szenarien eingesetzt werden. Folgend ein Beispiel:

IPA wird beispielsweise im Gesundheitswesen eingesetzt. IPA kann grosse Mengen an Patientendaten verarbeiten und auswerten, um medizinisches Personal bei der Diagnosestellung und der Auswahl geeigneter Behandlungspläne zu unterstützen. Diese Systeme können strukturierte Daten aus elektronischen Patientenakten analysieren und Vorschläge auf der Grundlage von Anamnese, Symptomen und sogar medizinischen Forschungsergebnissen machen. Ein solches System kann in wenigen Sekunden Daten durchforsten und Erkenntnisse gewinnen, die sonst Stunden an manueller Recherche erfordern würden, was zu einer erheblichen Zeitersparnis und zu einer präziseren Patientenversorgung führen kann​.
Weitere Use-Cases für IPA sind auf der Grafik unten beschrieben.

Herausforderungen und Chancen von IPA

Zu den Herausforderungen bei der Umsetzung von IPA gehören das Fehlen qualifizierter Arbeitskräfte, Schwierigkeiten bei der Weiterbildung und Schulung von Mitarbeitenden, Widerstände seitens der Belegschaft, die Zunahme von Cyber-Sicherheitsbedrohungen und die Herausforderung, traditionelle Systeme zu nutzen​​. (CeaSeo, 2021)

Darüber hinaus stehen Unternehmen, insbesondere im Mittelstand, oftmals vor Fragen zur konkreten Umsetzung von Automatisierung, wie die Integration von Workflows in bestehende ERP-Systeme und die Standardisierung von Prozessen, die eine Automatisierung ermöglichen​​. (IPA-TRENDS 2022 – 2024: Experten Berichte über Intelligent Process Automation, 2023)

Trotz dieser Herausforderungen ist das Potenzial von IPA enorm. Viele Unternehmen erkennen, dass eine Investition in Automatisierung mit KI notwendig ist, um auf den steigenden Bedarf und die dynamischen Geschäftsanforderungen zu reagieren. Dabei stehen die Senkung der Betriebs- und Produktkosten, die Verbesserung der Mitarbeitendenleistung und Talententwicklung, Nachhaltigkeit und die Modernisierung von Prozessen im Fokus​​ der Technologie. (Intelligent Process Automation in Deutschland 2022, o. D.)

Zukunftsaussichten von IPA

Wie vorhin beschrieben, ist die KI eine Kern-Komponente von IPA. Experten erwarten, dass sich KI rapide weiterentwickeln wird. Die Forschung fokussiert sich auf ressourcenschonende und selbstlernende KI-Systeme, was auf eine signifikante und schnelle Evolution der KI-Technologie hindeutet. Diese Entwicklung zeigt, dass KI in naher Zukunft zunehmend an Bedeutung und Einfluss gewinnen wird. (Kretschmer, 2024)

Die Zukunftsaussichten der Intelligenten Prozessautomatisierung sind somit vielversprechend. Dies aus dem Grund, da die rasante Weiterentwicklung von KI direkt mit IPA korreliert. (Jägle, 2022) Dementsprechend wird sich IPA auch genauso schnell weiterentwickeln.

Fazit

IPA ist eine bahnbrechende Transformation in der Geschäftsprozessautomatisierung. Die kontinuierliche Entwicklung von KI wird die Möglichkeiten von IPA in naher Zukunft weiter ausbauen. Das fehlen von qualifizierten Arbeitskräften und die Fragen zur konkreten Umsetzung von Automatisierung steht momentan noch als grösste Herausforderung im Raum. Das Potenzial von IPA ist dennoch enorm. Blicken wir gespannt auf die kommenden Veränderungen und wie sich KI auf die Prozessautomatisierung weiter auswirken wird.

Tiefgründigere Informationen finden Sie hier:

Über IPA:
uipath.com
IDC Studie

Über KI:
Zusammenfassung über Ressourcen zu Informationen über KI in diesem Blogbeitrag.

Quellen:

Die IDC Studie „Intelligente Prozessautomatisierung in Deutschland 2022“ steht hier zum Download bereit.

Lawton, G. (2021, 21. Juni). Was sind die Unterschiede zwischen RPA und IPA? ComputerWeekly.de. https://www.computerweekly.com/de/feature/Was-sind-die-Unterschiede-zwischen-RPA-und-IPA

Safar, M. (2022, 14. Juli). IPA vs. RPA – Was ist der Unterschied? Weissenberg. https://weissenberg-group.de/ipa-vs-rpa-was-ist-der-unterschied/

CeaSeo (2021, 26. Oktober) Intelligente Prozessautomatisierung (IPA): Vorteile, Herausforderungen und Anwendungen – CEASEO. (o. D.). https://www.ceaseo.com/de/ipa-benefits-challenges-applications.html