Nicht zuletzt wegen des Fachkräftemangels steht die Automatisierung mittels Robotic Software Automation, kurz RPA, in den Unternehmen hoch im Kurs. Doch leider können Softwareroboter weniger gut mit Veränderungen umgehen als Menschen. Die Kombination mit künstlicher Intelligenz und Low-Code verspricht Abhilfe.
Um wiederkehrende Abläufe zu automatisieren und freie Kapazitäten für ihre Mitarbeiter zu schaffen, haben Unternehmen im Laufe der vergangenen Jahre die unterschiedlichsten Strategien entwickelt: Manche begannen ihre Automatisierungsreise mit simplen Makros, die mit nur einem Klick eine vordefinierte Prozessfolge ausführen. Andere etablierten Data Scraping, also eine automatisierten Extraktion beispielsweise von Website-Inhalten. Wieder andere setzten auf sogenannte Desktop-Automatisierung, die den Arbeitsablauf eines Mitarbeiters immer wieder durch kleine Automatisierungen beschleunigen hilft.
Einzelne Aufgaben lassen sich mit Technologien wie diesen durchaus erfolgreich automatisieren. In der Praxis ergeben sich aber nicht selten Schwierigkeiten – unter anderem in den Bereichen Integration, Sicherheit und Governance –, die im schlimmsten Fall die gewonnenen Vorteile überwiegen können.
Makros zum Beispiel sind bekannt dafür, bei Cyberkriminellen und -spionen äußerst beliebt zu sein. Außerdem verfügen sie über keine geeignete Versionskontrolle und ihre Anwendung über die Lösungen verschiedener Hersteller ist ebenfalls ein Problem. Alles gute Gründe, warum Makros heute eher Seltenheitswert besitzen.
In der Konsequenz begaben sich Unternehmen auf die nächste Etappe der Automatisierungsreise: den Einsatz von Tools für Robotic Process Automation (RPA). Diese zielt darauf ab, ganze Prozessabläufe mithilfe eines Software-Bots vollständig zu automatisieren. Der Bot interagiert dabei in derselben Art und Weise über die Benutzeroberfläche mit der jeweiligen Anwendung, wie dies ein menschlicher Anwender tun würde: durch Eingabe von Daten in entsprechende Felder oder Klicks auf Schaltflächen – nur schneller und idealerweise weniger fehlerbehaftet.
RPA: Schnell und genau, aber wenig flexibel
Mit dem Aufkommen von RPA wurden repetitive, fehleranfällige oder immer gleich ablaufende Prozesse zu den offensichtlichen Kandidaten für Automatisierung. Doch nur weil die Abläufe in der Regel gleichbleiben, heißt das nicht, dass keine Veränderungen stattfinden.
Eine RPA-Automatisierung funktioniert eben nur dann, wenn die Interface-Elemente konstant unverändert bleiben. Bereits eine kleine Anpassung in der Anwendung – beispielsweise im Zuge eines Updates – kann zur Folge haben, dass der Bot zum Beispiel eine Schaltfläche nicht mehr erkennt oder findet. So läuft die gesamte RPA-Implementierung auf dieser Applikation buchstäblich ins Leere.
RPA lässt sich darüber hinaus lässt nicht immer einfach umsetzen. Entsprechende Projekte nehmen nicht selten viele Monate in Anspruch. Und das aus gutem Grund: Die IT ist damit beschäftigt, die Kontrolle zu behalten. Denn Softwareroboter benötigen häufig sehr viele Berechtigungen, um ihre Arbeit zu erledigen.
Zugriffsprivilegien sind jedoch immer eine potenzielle Quelle von Datenlecks. Deshalb versucht die IT, die gewährten Berechtigungen in RPA-Projekten möglichst gering zu halten und Kontrollmechanismen einzubauen. Nur dann lässt sich nachvollziehen, was ein Bot wann gemacht hat, um Missbrauch auszuschließen oder aufzudecken.
RPA ist außerdem sehr wartungsintensiv: Da Softwareroboter im Standard keine Intelligenz mitbringen, muss die IT ständig die Schnittstellen zu den Applikationen und ihre Funktionsweise anpassen. Auslöser dafür sind beispielsweise die bereits genannte Umgestaltung einer Benutzeroberfläche oder eine andere Reihenfolge im Prozessablauf, wie sie etwa eine Änderung in der Applikation, für die der Bot programmiert ist, bewirken kann.
Auf diese Weise wird die Stärke von Softwarerobotern – Geschwindigkeit und Genauigkeit bei repetitiven, aber starr vorgegebenen Aufgaben – zur Schwäche. Die Positionsänderung einer Schaltfläche ist für einen Menschen kein Problem, für den Bot jedoch das Ende seiner Welt. Die Wartung von Softwarerobotern ist daher oftmals teuer und überschreitet nicht selten die Kosten der ursprünglichen Bot-Erstellung. Befinden sich darüber hinaus Bots verschiedener Hersteller im Einsatz, kann die erforderliche Governance der Bot-Farm für die IT zur Sisyphusarbeit werden und geplante Budgetgrenzen sprengen.
Intelligent automatisieren
Um Herausforderungen wie diesen entgegenzuwirken, kristallisiert sich der Ansatz heraus, RPA-Bots durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zu unterstützen. Computer Vision, Natural Language Processing bzw. Natural Language Generation oder Conversational AI erweitern die Bots in ihren Möglichkeiten und Fähigkeiten.
Ihr volles Wirkungspotenzial entfalten diese intelligenten Softwareroboter vor allem dann, wenn sie auf einer intelligenten Infrastruktur aufsetzen, die aus drei Schichten besteht: Automatisierungstechnologien wie Process Mapping und Process Intelligence, intelligente Dokumentenverarbeitung (2) und die eigentliche Workflow-, Prozess- und Aufgabenautomatisierung.
Anders als im klassischen RPA-Modell ermöglichen intelligente Softwareroboter auf Basis einer intelligenten Infrastruktur einem Unternehmen eine ganzheitlichere Herangehensweise an die Automatisierung: Sie können Prozesse mit Automatisierungspotenzial suchen und identifizieren, die Softwareroboter auf ihre Einsatzgebiete entsprechend vorbereiten und diese dann die Automatisierung selbst erledigen lassen.
Lernfähige Bots erlauben darüber hinaus die Skalierung von Implementierungen. Denn eine Implementierung lässt sich in dem Maße wiederverwenden, wie die intelligenten Softwareroboter sich an die damit zusammenhängenden Anforderungen anpassen können. Die Eingabe der Menge eines bestimmten Materials mag in der Produktion ebenso vorkommen wie im Bestellwesen, doch sind die Oberflächen jeweils unterschiedlich. Ein intelligenter Softwareroboter wird dennoch seine Aufgabe in beiden Fällen erledigen, ohne dass Entwickler vorher Änderungen vornehmen müssen.
Die Rolle von Low-Code
Intelligente Softwareroboter und intelligente Infrastrukturen allein können die traditionellen RPA-Schwächen jedoch nicht ausgleichen. Denn die technische Intelligenz entspricht heute und auf absehbare Zeit bei Weitem nicht der menschlichen. Das bedeutet, dass die Anpassungsfähigkeit der Softwareroboter an Änderungen weiterhin ihre Grenzen haben wird.
Was auf der Ebene der Oberflächen und Prozesse gilt, trifft umso mehr für die Ebene der Anwendungen zu, mit denen Softwareroboter zusammenarbeiten. Änderungen, die nur Menschen vornehmen können, bleiben daher an der Tagesordnung.
In diesem Kontext kommt Low-Code ins Spiel. Dabei handelt es sich um eine Methode, die professionellen Entwicklern die schnelle Erstellung erforderlicher Anwendungen ermöglicht. Wie im Baukastenprinzip werden Applikationen dabei auf Basis der visuellen Modellierung zusammengestellt. Bedienelemente werden per Drag-and-Drop an ihre jeweilige Position gezogen.
Die dahinterstehende Funktionalität wird ebenso in visueller Weise durch Symbole dargestellt. Indem Entwickler auf diese Art von zeitraubenden manuellen Prozessen in ihrer Arbeit entlastet werden, kann die Agilität von Tech- und Business-Teams deutlich erhöht werden, wodurch sich die Zeitdauer bis zur Wertschöpfung oder Markteinführung verringert.
Für RPA bedeutet das konkret: Mit Low-Code lassen sich schnell und einfach Orchestrierungsanwendungen erstellen, mit denen Unternehmen den Überblick und die Kontrolle über ihre Bots behalten. Da RPA-Bots in der Regel über keine eigene Benutzeroberfläche verfügen, ist es für IT-ferne Anwender oft nicht möglich, auch kleinere Anpassungen in den Softwarerobotern vorzunehmen. Durch Low-Code lässt sich eine entsprechende visuelle Konfigurationsoberfläche hinzufügen, sodass auch Fachanwender im Idealfall kleinere Anpassungen ohne Zuhilfenahme der IT umsetzen können.
Darüber hinaus kann die Orchestrierungsplattform die Arbeit der Bots steuern, indem sie bei Bedarf einen Bot aktiviert und startet, der beispielsweise die Erfassung oder Übertragung großer Datensätze effizienter bewerkstelligen kann als eine klassische Anwendung. So können Unternehmen ihre Bot-Farmen schnell und einfach um die letzten fehlenden Puzzleteile ergänzen, die sowohl Menschen als auch anderer Software die Interaktion mit den Bots deutlich erleichtern.
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