Intelligent Process Automation (IPA)

Unter dem Begriff »Intelligent Process Automation« (IPA) versteht man eine Kombination digitaler Techno­logien zur Prozess­automa­tisierung im IT-Bereich. IPA nutzt Robotic Process Automation (RPA) als Basis und erweitert diese um intelligente Techno­logien, welche der RPA die Eigen­schaften von Künstlicher Intelligenz (KI) verleihen.

Dieses Faktenblatt informiert über die Grundlagen der IPA, zeigt Einsatz­gebiete und aktuelle Trends zu RPA und IPA auf, beleuchtet Potenziale und Heraus­forderungen und gibt einen kurzen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen.

• Grundlagen
• Intelligente Techno­logien im Einsatz
• Aktuelle Trends zu RPA und IPA
• Potenziale und Heraus­forderungen
• Ausblick

Unter dem Begriff »Intelligent Process Automation« (IPA) versteht man eine Kombination digitaler Technologien zur Prozess­automa­tisierung im IT-Bereich.

IPA nutzt Robotic Process Automation (Abgekürzt: RPA) als Basis und erweitert diese um intelligente Technologien, welche der RPA die Eigen­schaften von Künstlicher Intelligenz (KI) verleihen. RPA arbeitet wie ein virtueller Roboter, welcher repetitive Routinearbeit in IT-Umgebungen übernehmen kann und dabei dieselben Zugänge wie Mitarbei­tende nutzt. RPA benötigt klare Regeln und gleichförmig strukturierte Daten innerhalb der zu automa­tisierenden Prozesse. Mehr Informationen zu RPA finden Sie im ifaa-Faktenblatt Robotic Process Automation (RPA) – Mensch-Roboter-Kollaboration in indirekten Bereichen.

Mit den intelligenten Technologien verfügt IPA über »kognitive Kapazität« und Lernfähigkeit. Deshalb kann sie ein breiteres Aufgaben­spektrum durch verbesserte Daten­verarbeitung und -analyse autonom bearbeiten. IPA kann somit dieselben Prozesse wie RPA automatisieren und noch mehr.

IPA ist in der Lage, Daten selbstständig zu erkennen und zu interpretieren. Deshalb kann sie auch Prozesse mit unstrukturierten Daten weitgehend autonom bearbeiten. Diese Flexibilität ermöglicht die Automa­tisierung komplexerer Aufgaben, bei denen eine RPA mit statischer Kodierung an ihre Grenzen stößt. Typische Merkmale von RPA und IPA sind in Abbildung 1 gegenübergestellt. 50 % der RPA-Projekte scheitern daran, dass Unter­nehmen die Komplexität von Prozessen zu hoch oder die Datenlage und Daten­strukturen unterschätzen. Sie sind damit für den RPA-Einsatz ungeeignet.

IPA kombiniert RPA mit intelligenten Technologien, welche typisch für KI sind, Abbildung 2. Diese Techno­logien werden entweder einzeln oder kombiniert in IPA-Software­pakete integriert. Die Techno­logien beeinflussen die Leistungs­fähigkeit der IPA und die Möglichkeiten der effizienten Prozess­abwicklung in der digitalen Prozess­land­schaft.

Die Vielfalt an eingesetzten Techno­logien wächst stetig. Die nachfolgend aufgeführten Beispiele sind nur eine Auswahl.

OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR), ermöglicht einer RPA, beispiels­weise Text aus Dokumenten (z. B. PDFs) zu extrahieren. OCR eröffnet damit der RPA die Fähigkeit der aktiven Wahr­nehmung. Allerdings ist OCR darauf limitiert, Texte lediglich zu lesen und bietet keine Interpretations- und Lern­fähigkeit. Dem­ent­sprechend wurde OCR weiter­entwickelt zur soge­nannten INTELLIGENT CHARACTER RECOGNITION (ICR), welche neben dem reinen Lesen eine Inter­pretation von Schrift­mustern und eine Kontext­erkennung zulässt. Dies ist eine Möglich­keit, wie Algorithmen, die typisch für MASCHINELLES LERNEN (ML) sind, in RPA implementiert werden. Die IPA lernt mithilfe dieser Algorithmen die Inter­pretation komplexer Daten.

Dabei ist ICR nur eine von vielen Möglich­keiten, die Wahr­nehmung sowie Lern­fähigkeit und damit das Aufgaben­spektrum von RPA zu erweitern. Weitere Möglich­keiten bieten die Verarbeitung von Bildern, Videos und Audioquellen.

So wird IPA auch mit NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) in Zusammen­hang gebracht, wodurch IPA-Anwendungen die Fähigkeit erhalten, menschliche Sprache, gesprochen und geschrieben, zu verstehen.

Mithilfe der komple­mentären Techno­logie »NATURAL LANGUAGE GENERATION« (NLG) kann IPA sogar selbst natürlich klingende Texte erstellen. Auf diese Weise können beispiels­weise intelligente Chatbots entstehen, welche mit Kunden aktiv kommu­nizieren und deren Anliegen bearbeiten können.

Aufgrund der vielfältigen Möglichkeiten der Daten­erfassung werden IPA-Anwendungen auch gern mit BPM-SYSTEMEN (BUSINESS PROCESS MANAGEMENT) kombiniert, um Optimierungen in der IT-Prozess­landschaft zu ermöglichen. Um digitaler Prozess­automatisierung mit IPA ein starkes Fundament zu geben, ist es wichtig, die dafür vorgesehenen Prozesse zu kennen und zu optimieren. Oft sind die Anzahl der Prozesse und die großen Mengen an Daten bereits große Heraus­forderungen. Die KI-Anwen­dungen PROZESS-MINING und PROZESS-MONITORING können Anwender dabei unterstützen, aus den Daten Prozesse oder Prozess­schritte zu identifizieren, die für den RPA- oder IPA-Einsatz besonders geeignet sind.

Algorithmen des Prozess-Mining untersuchen historische Prozess­daten aus Ereignis­speichern nach Mustern, Trends sowie Auffälligkeiten, z. B. Wartezeiten oder Engpässe. Prozess-Mining verfügt zudem über die Fähigkeit, den Prozess anhand historischer Daten zu visualisieren. So kann der bestehende Prozess von der Software visuell aufbereitet und nachvoll­ziehbar gemacht werden. Ebenso haben hochwertige Prozess-Mining-Anwendungen Funktionen, um optimierte Prozesse auf Basis der untersuchten Daten zu erstellen und zu visualisieren.

Beim Prozess-Monitoring hingegen werden Prozess­daten in Echtzeit erfasst, um Prozesse während der Ausführung analysieren zu können. So können die Leistung von Prozessen jederzeit überwacht und erforderliche Anpas­sungen an den Prozessen vorgenommen werden, um Engpässen schnell zu begegnen. Ebenfalls lassen sich so auch Faktoren identifizieren, welche die Zuverläs­sigkeit des Prozesses beeinträchtigen. Prozess-Monitoring-Programme besitzen auch Funktionen zur Trendanalyse.

KI-Technologien in IPA-Lösungen erfordern große Mengen an Daten, um für die Anwendung »trainiert« zu werden. Dieser zusätzliche Aufwand muss dem Nutzen gegenübergestellt werden.

Nach Studien der letzten drei Jahre befinden sich IPA und die eben genannten intelligenten Techno­logien auf dem Vormarsch. Die Kern­technologie RPA ist nach einer Studie von Deloitte aus dem Jahre 2020 bei 78 % der befragten Unter­nehmen bereits im Einsatz [2]. Eine weitere Studie der IDG aus dem Jahr 2021 [3] kommt zu einem sehr ähnlichen Ergebnis. 75 % der befragten Unter­nehmen haben demnach RPA im Dauereinsatz. Die Hälfte der Nutzer in dieser Studie sind zudem Mittelständler.

Im Jahre 2015 war RPA noch eine Neuheit und nur 13 % der Befragten berichteten, Investitionen in RPA zu planen [4]. Diese Entwicklung der letzten Jahre zeigt, wie schnell Werk­zeuge für die Prozess­automa­tisierung Einzug in die Unter­nehmens­welt halten.

Die Unternehmen sehen IPA als Fort­schritt der Prozess­automa­tisierung. Die Agilität von Unternehmen, also die Adaptions­fähigkeit an die Markt­entwicklung sowie die Innovations­fähigkeit soll nach der Meinung von 76 % der Befragten einer Studie von IDC [5] zunehmen. Die Automa­tisierungs­projekte sollen dabei insbesondere folgenden Nutzen für die Unternehmen bringen, Abbildung 3.

Für IPA wird RPA häufig mit OCR oder ICR kombiniert. Die Studie von Deloitte [2] beschreibt, dass OCR/ICR bereits bei 51 % der befragten Unternehmen implementiert ist. 27 % der Befragten planen, OCR/ICR-basierte Anwendungen in ihrem Unter­nehmen einzuführen.

Für die unterstützenden Techno­logien zur Analyse digitaler Prozesse, Prozess-Mining und Prozess-Monitoring gilt: Noch relativ wenige haben es, aber viele wollen es. Prozess-Mining wurde von 20 % der Befragten bereits eingesetzt, weitere 42 % planen dies in der nahen Zukunft [2]. Die noch geringe Einsatz­quote ist hauptsächlich darauf zurück­zuführen, dass der Erfolg von Prozess-Mining von der Qualität der Daten abhängt, welche in der zu prüfenden IT-Struktur abrufbar sind. Oftmals ist eine Optimierung der IT-Struktur zugunsten der Daten­qualität nötig, welche aufwendig und kostspielig ausfallen kann.

Prozess-Monitoring wird bereits in 33 % der befragten Unter­nehmen eingesetzt [2]. Die Gründe für eine Nicht-Implemen­tierung liegen in der Daten­sicherheit. Prozess-Monitoring-Systeme könnten eine Leistungs­kontrolle von Mitarbei­tenden ermöglichen. Bei der Einführung und Nutzung ist deshalb eine gute Kommunikation und Abstimmung zwischen den Betriebs­parteien erforderlich.

44 % der Befragten planen, Prozess-Monitoring in den nächsten drei Jahren in ihr Unter­nehmen einzubringen, um ihre Prozess­optimierung und -automa­tisierung zu unterstützen [2].

IPA bietet eine große Bandbreite an Funktionen und hat daher das Interesse vieler Unter­nehmen geweckt. Jedoch hat IPA möglicher­weise weitreichende Auswirkungen auf die Organisation. Einsatz und Einführung von IPA sollten deshalb sorgfältig geplant werden.

Änderungen der Arbeits­prozesse und -aufgaben sowie deren Auswirkungen auf die gesamte Organisation müssen analysiert und beachtet werden. Es ist wichtig zu verstehen, welche Potenziale der Einsatz von IPA für die eigene Organisation birgt, aber auch welche Heraus­forderungen damit verbunden sind, bevor man sich für eine Imple­mentierung entscheidet.

Das wichtigste Kriterium für die Einführung einer IPA-Lösung ist das Ergebnis der Kosten-Nutzen-Vergleiche. Dabei sollten nicht nur monetäre Aspekte berücksichtigt werden. Mit IPA sollen, wie mit jeder Digitali­sierungs­maßnahme, langfristige Wett­bewerbs­vorteile erzielt werden.

Da IPA-Anwendungen auf RPA basieren, ist im Idealfall keine große Umstellung der IT-Infrastruktur notwendig. Sie können mit bestehenden IT-Anwen­dungen arbeiten und nutzen dieselben Schnitt­stellen wie Mitarbeiter es tun würden.

An monetären Aufwand kommen auf das Unter­nehmen insbesondere Kosten für die Entwicklung, Konfiguration, Installation und den Betrieb zu. IPA-Lösungen sind nur selten Standard­lösungen und müssen daher häufig für den Anwendungs­fall vom Anbieter oder Anwender zugeschnitten werden. Dies kann, je nach Umfang der benötigten Lösung und Komplex­ität der Aufgaben, Kosten von einigen Hundert bis zu mehreren Hundert­tausend Euro verursachen. Neben Lizenz­kosten kommen eventuell weitere Kosten für die Instand­haltung und Pflege sowie für die Schulung von Personal, etc. dazu.

Die Entwicklung und Imple­mentierung eines solchen Lösungs­paketes erfordern auch personelle Ressourcen im Unter­nehmen. Die für die Prozesse zuständigen Mitarbeiter werden benötigt, um ihre Erfahrungen in die Planung und Imple­mentierung der IPA einfließen zu lassen. Die IT-Abteilung hat oft zusätz­lichen Aufwand. Sie muss häufig die Systeme betreuen und pflegen.

In diversen Studien berichten Befragte von Kosten­einspar­potenzialen in unter­schiedlicher Höhe (s. Abbildung 5), aber die Potenziale gehen weit über monetäre Aspekte hinaus. Zusätzlicher Nutzen kann unter anderem durch Kunden­zufriedenheit, neue und bessere Prozess­daten sowie Wachstums­chancen entstehen. Darüber hinaus spielen auch Mitarbeiter­entlastung und Steigerung der Produktivität eine wichtige Rolle (Abbildung 4). Wer also ausschließlich auf das Geld schaut, übersieht viel Potenzial.

Alle Aspekte auf Kosten- und Nutzen­seite, monetär bewertbar oder nicht, müssen berücksichtigt werden, um den wahren Nutzen eines IPA-Projektes zu bestimmen.

Durch ihre Komplexität ist IPA gewöhn­lich teurer als klassisch programmierte RPA. Deshalb muss das zusätzliche Potenzial von IPA auch gut genutzt werden. Dazu müssen die Ziele der Automa­tisierung zu Beginn des Vorhabens abgestimmt und klar beschrieben werden. Wenn ein Prozess mit IPA automa­tisiert wird, welcher auch mit einer einfachen, günstigeren RPA automa­tisiert werden könnte, verschwendet das Unter­nehmen Geld und wichtige personelle Ressourcen.