UdZ 02.21

UdZ 02.21 / 49 R obotic-Process-Automation (RPA) hat sich als effi­ zienzsteigernde Automatisierungstechnologie in Unternehmen erwiesen und ermöglicht es, große Teile innerbetrieblicher Administrationsprozesse durch standardisierte Datenverarbeitung zu automatisieren. Dabei imitiert ein Software-Bot die Arbeitsschritte der Mitarbeiter virtuell und interagiert genau wie der menschliche Akteur systemübergreifend mit bestehender Standardsoftware 1 . Verschiedene Studien zeigen, dass Unternehmen von verschie­ denen Potenzialen, die durchRPAgehobenwerden, profitieren. Effizienz- und Zeitgewinne stehen hierbei an erster Stelle, dicht gefolgt von Qualitätserhöhungen, verständlicheren Prozessen sowie der Optimierung von Schnittstellen 2 . Ein Vorzeigebeispiel für die erfolgreiche Anwendung von RPA ist das Unternehmen Telefónica O 2 , welches im Jahre 2015 circa 160 Softwareroboter in 500 000 Transaktionen aus 15 Kernprozessen einsetzte. Das Unternehmen konnte somit 35 Prozent der internen Administration durch RPA automatisieren 3 . Auch Unternehmen wie Coca-Cola , Siemens und andere nutzen die enormen Effizienzpotenziale dieser Technologie 4 . Technologieakzeptanz als Erfolgsfaktor für den RPA-Einsatz Für die nachhaltige Nutzung der Potenziale, die mit der Automatisierung von administrativen Prozessen durch RPA einhergehen, spielen die betroffene Belegschaft und ihre Akzeptanz eine maßgebende Rolle. Die Prozess­ automatisierung hat in den letzten Jahren zudem einen starken Wandel durchlaufen: Wo vor geraumer Zeit noch teilautomatisierte Systeme (z. B. Robotic-Desktop- Automation) zum Einsatz kamen, werden Prozesse heute überwiegend Ende-zu-Ende durch RPA verarbeitet. Darüber hinaus trägt der vermehrte Einsatz Künstlicher Intelligenz dazu bei, dass sich RPA zukünftig in Richtung Intelligenter Systeme, wie Cognitive-Process-Automation (CPA), ent- wickeln wird (s. Figure 1, S. 35). Verschiedene Arten von kognitiver Verzerrungen (Biases) hemmen den Einsatz von RPA Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die Akzeptanz des RPA-Einsatzes unter Berücksichtigung stei­ gender KI sicherzustellen. Laut einer KPMG-Studie sinkt die Akzeptanz mit zunehmendem KI-Einsatz 5 . In vielen Unternehmen kann festgestellt werden, dass Entscheidungen, R obotic Process Automation (RPA) has proven to be an efficiency-increasing automation technology in companies and makes it possible to automate large parts of internal administrative processes through standardized data processing. In this process, a software bot virtually imitates the work steps of employees and interacts with existing standard software across systems just like a human actor 1 . Various studies show that companies benefit from different potentials raised by RPA. Efficiency and time gains are at the top of the list, closely followed by quality increases, more comprehensible processes and the optimization of interfaces 2 . A showcase example of the successful application of RPA is Telefónica O 2 , which in 2015 deployed approximately 160 software robots in 500,000 transactions from 15 core processes. The company was thus able to automate 35 percent of its internal administration through RPA 3 . Companies such as Coca-Cola , Siemens and others are also exploiting the enormous efficiency potential of this technology 4 . Technology Acceptance as a Success Factor For RPA Deployment The workforce involved and its acceptance play a decisive role in the sustainable exploitation of the potential associated with the automation of administrative processes through RPA. Process automation has also undergone a major transformation in recent years: Where partially automated systems (e.g., robotic desktop automation) were used some time ago, processes are nowpredominantly processed end-to-end by RPA. In addition, the increased use of artificial intelligence is contributing to the fact that RPA will develop in the direction of intelligent systems such as cognitive process automation (CPA) in the future (Figure 1, p. 35). Various Types of Cognitive Biases Inhibit the Use of RPA Companies face the challenge of ensuring acceptance of RPA deployment while taking increasing AI into account. According to a KPMG study, adoption decreases as AI use increases 5 . In many companies, it can be seen that decisions are made on the basis of subjective criteria, despite the presence of automated insights 6 . Two specific 1 s. van der Aalst et al. 2018, S. 269 2 s. PwC 2020, S. 15 3 s. Lacity u. Willcocks 2016, S. 25 4 s. KPMG 2021, S. 10 1 van der Aalst et al. 2018, p. 269 2 PwC 2020, p. 15 3 Lacity and Willcocks 2016, p. 25 4 KPMG 2021, p. 10