Die Versprechen der Anbieter von RPA-Software klingen verlockend. Organisationen aller Art könnten damit klassische regelbasierte Geschäftsprozesse weitgehend automatisieren, ist in den Marketingbroschüren zu lesen. Mitarbeiter hätten in der Folge mehr Zeit für "höherwertige" Aufgaben. Was genau sich hinter dem Begriff verbirgt und welchen Aufwand Unternehmen dafür betreiben müssen, bleibt häufig nebulös.

Mit Hilfe von RPA können Unternehmen eine Robotic-Software so konfigurieren, dass sie bestimmte Aufgaben automatisiert und über verschiedene Anwendungen hinweg ausführt, erläutert das amerikanische Institute for Robotic Process Automation and Artificial Intelligence. Der Softwareroboter "bedient" dazu vorhandene Applikationen und führt auf diese Weise systemübergreifend Transaktionen aus, bearbeitet Datenbestände oder stößt die Kommunikation mit anderen digitalen Systemen an.

Der Begriff "Automatisierung" stiftet in diesem Kontext nicht selten Verwirrung und führt dazu, dass RPA mit Machine LearningMachine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) gleichgesetzt wird. Tatsächlich kann ein RPA-System zwar KI- oder ML-Komponenten enthalten, wird aber grundsätzlich von vorher festgelegten (Geschäfts-)Regeln und strukturierten Inputs gesteuert. Im Gegensatz zu KI-Systemen, die darauf trainiert werden, selbständig und auch auf Basis unstrukturierter Informationen Entscheidungen zu treffen, ändern sich die hinterlegten Regeln in einem RPA-System nur dann, wenn Menschen sie neu definieren. Alles zu Machine Learning auf CIO.de

Die Einsatzfelder für RPA sind breitgestreut. Sie reichen von simplen automatischen E-Mail-Antworten bis hin zu Installationen mit tausenden von Bots, die eng definierte Teilaufgaben ausführen oder bestimmte Tasks innerhalb eines ERP-Systems übernehmen. Große Versicherer nutzen RPA beispielsweise in der Schadensabwicklung, um aufwändige manuelle Dateneingaben zu vermeiden.

Der Markt für Robotic Process Automation ist gegenwärtig noch klein. Bis zum Jahr 2020 sollen die Umsätze mit einschlägiger Software nach einer Gartner-Prognose auf eine Milliarde Dollar steigen. Das entspräche einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 41 Prozent im Zeitraum von 2015 bis 2020. Bis dahin sollen 40 Prozent aller großen Unternehmen mit mindestens einem RPA-Tool arbeiten, erwarten die Marktforscher. 2017 lag der Anteil bei zehn Prozent.