RPA Trends 2025: Was erfolgreiche Unternehmen anders machen

Die RPA-Trends 2024 zeigen eine dramatische Veränderung: Bis 2030 werden 80% der Menschen täglich mit intelligenten Robotern interagieren, verglichen mit weniger als 10% heute. Obwohl manche fragen, ob RPA überholt ist, bleibt es ein grundlegendes Werkzeug für regelbasierte Automatisierung, während künstliche Intelligenz eine kognitive Ebene für Entscheidungsfindung und unstrukturierte Datenanalyse hinzufügt.

Tatsächlich entwickelt sich RPA von eigenständigen Lösungen zu umfassenderen Plattformangeboten, die Geschäftsprozessmanagement und intelligente Dokumentenverarbeitung umfassen. Die neuesten Trends in RPA zeigen eine klare Entwicklung: Die nächste Generation der Automatisierung, genannt Agentic Process Automation (APA), kombiniert RPA mit Large Language Models und generativer KI, um Arbeitsabläufe autonom zu verwalten. Darüber hinaus gewinnt der Trend zur Hyperautomation an Bedeutung, der mehrere Automatisierungstechnologien wie RPA, KI, Process Mining und maschinelles Lernen kombiniert. Im Vergleich zu den RPA-Trends 2022 sehen Unternehmen heute die Technologie verstärkt als Mittel zur Kostensenkung, Verbesserung des Kundenservice, Optimierung von Geschäftsprozessen und Stärkung von Sicherheit und Compliance.

1. Integration von KI und RPA

Die Verschmelzung von Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI) markiert einen Wendepunkt in der Unternehmensautomatisierung. Anders als die traditionelle RPA, die sich auf regelbasierte Aufgaben beschränkt, entsteht durch diese Kombination eine neue Dimension der Prozessoptimierung – oft als Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) bezeichnet.

Wie KI RPA intelligenter macht

Während RPA die Handlungen eines Menschen imitiert, imitiert KI die Denkweise eines Menschen. Diese kognitive Komponente erweitert die Fähigkeiten herkömmlicher RPA-Lösungen grundlegend. Statt nur vorprogrammierte Abläufe auszuführen, können KI-gestützte RPA-Systeme nun unstrukturierte Daten verarbeiten, Entscheidungen treffen und sogar aus Erfahrungen lernen. Laut einer Foundry-Studie setzen bereits 32 Prozent der deutschen Unternehmen, die KI verwenden, künstliche Intelligenz zur Automatisierung ein.

Kognitive Algorithmen erkennen selbst komplexeste Datenmuster, wodurch auch vielschichtige und dynamische Prozessstrukturen beherrschbar werden. Besonders bemerkenswert ist die Fähigkeit dieser Systeme, sich an verändernde Rahmenbedingungen anzupassen. Die International Data Corporation prognostiziert daher einen deutlichen Anstieg der RPA-Ausgaben – zwischen 2024 und 2028 werden sich diese mehr als verdoppeln und 8,2 Milliarden Dollar erreichen.

Beispiele für NLP, Bilderkennung und ML

Die Integration verschiedener KI-Technologien erweitert das Anwendungsspektrum von RPA erheblich:

• Natural Language Processing (NLP): Ermöglicht das Verstehen und Verarbeiten menschlicher Sprache, wodurch Chatbots und virtuelle Assistenten den Kundenservice verbessern können. NLP-Systeme analysieren unstrukturierte Daten in Kundenkommunikationen und können automatisch Support-Tickets kategorisieren.

• Bilderkennung und Computer Vision: Diese Technologien verleihen RPA-Bots "Augen", mit denen sie visuelle Informationen erfassen können. Sie ermöglichen die Verarbeitung von Dokumenten unterschiedlichster Formate oder die Qualitätskontrolle in Produktionsprozessen.

• Maschinelles Lernen (ML): Hierdurch können Bots aus Daten lernen und ihre Leistung kontinuierlich verbessern. ML-Modelle trainieren KI-Systeme darauf, Strukturen zu erkennen und relevante Informationen zu extrahieren.

Vorteile für komplexe Prozesse

Die intelligente Automatisierung bietet entscheidende Vorteile bei der Bewältigung komplexer Geschäftsprozesse. Besonders wertvoll ist sie für dokumentenbasierte Abläufe wie Rechnungsverarbeitung mit variierenden Formaten oder Vertragsprüfungen mit komplexen Klauseln. Darüber hinaus ermöglicht sie entscheidungsintensive Workflows wie Kreditgenehmigungsprozesse mit multifaktorieller Risikoanalyse.

Allerdings erfordert der erfolgreiche Einsatz von KI in RPA-Prozessen eine strategische Roadmap mit klarem Fokus auf kontinuierliches Lernen und ethische KI-Governance. Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, können ihre Produktivitätslücke im internationalen Vergleich um bis zu 29% verringern.

Die Integration von KI in RPA-Systeme schafft letztendlich ein Ökosystem, in dem jeder Akteur – ob Mensch oder Maschine – optimal eingesetzt wird. Während KI-Agenten datenintensive und repetitive Aufgaben übernehmen, bleiben Menschen in entscheidenden Prozessen eingebunden und können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

2. Hyperautomation und End-to-End-Automatisierung

Während frühere Automatisierungsansätze auf einzelne Aufgaben abzielten, hat sich mit der Hyperautomatisierung ein umfassenderer Ansatz durchgesetzt. Diese Strategie verändert grundlegend, wie Unternehmen ihre Prozesse optimieren.

Was ist Hyperautomatisierung?

Hyperautomatisierung bezieht sich auf den Einsatz intelligenter Technologien, um möglichst viele Prozesse zu identifizieren und zu automatisieren – und zwar so schnell wie möglich. Es handelt sich hierbei nicht um eine bestimmte Technologie, sondern um eine Strategie, die Geschäftsprozesse effizienter gestaltet. Im Kern geht Hyperautomatisierung über die herkömmliche Prozessautomatisierung hinaus: Sie nutzt und kombiniert verschiedene Technologien und Tools, um Prozesse nicht nur zu automatisieren, sondern auch zu optimieren.

Dieser strategische Ansatz umfasst drei Hauptschritte:

• Prozesse identifizieren und analysieren

• Automatisieren und orchestrieren

• Überwachen und kontinuierlich optimieren

Verbindung von RPA, Process Mining und AI

Process Mining bildet eine entscheidende Grundlage für erfolgreiche Hyperautomatisierung. Diese Technologie nutzt den digitalen Fußabdruck von Systemen und Anwendungen, um Problemstellen und Engpässe in Prozessen aufzuzeigen. Durch KI-gestützte Techniken zur Prozessmodellierung können Unternehmen Effizienzpotenziale identifizieren und die Auswirkungen der Automatisierung auf End-to-End-Prozesse messen.

Die Kombination aus Process Mining, KI und RPA schafft eine leistungsstarke Synergie: Process Mining deckt Optimierungspotenziale auf, KI ermöglicht intelligente Entscheidungsfindung, und RPA setzt die Automatisierung um. Diese Integration erlaubt Unternehmen, komplexere und dynamischere Prozesse zu automatisieren als mit RPA allein möglich wäre.

End-to-End-Prozesse statt Einzelschritte

End-to-End-Automatisierung beschreibt die vollständige Automatisierung eines Geschäftsprozesses von der Initiierung bis zum Abschluss. Allerdings reicht es nicht, einzelne Aufgaben zu automatisieren. Vielmehr müssen alle Schritte eines Prozesses – von der Dateneingabe bis zur endgültigen Ausführung – ohne manuelle Eingriffe durchgeführt werden.

Folglich integriert dieser Ansatz verschiedene Technologien und Plattformen, um einen nahtlosen Ablauf über alle Prozessschritte hinweg zu ermöglichen. Dadurch entstehen zahlreiche Vorteile: Senkung der Kosten, Beschleunigung der Prozesse, Steigerung der Qualität und Rentabilität sowie Eliminierung redundanter Prozessschritte.

3. Demokratisierung und RPA-as-a-Service

Ein entscheidender RPA-Trend 2024 ist die zunehmende Demokratisierung der Technologie, die Automatisierung für alle Unternehmensbereiche zugänglich macht. Dieser Wandel ermöglicht es mehr Mitarbeitern, Automatisierungslösungen zu entwickeln und zu implementieren, ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse zu benötigen.

Low-Code/No-Code-Plattformen

Low-Code- und No-Code-Entwicklungsplattformen haben die RPA-Landschaft grundlegend verändert. Diese intuitiven Tools nutzen grafische Benutzeroberflächen mit Drag-and-Drop-Funktionen, wodurch der Bedarf an traditionellem Programmiercode erheblich reduziert wird. Während Low-Code-Plattformen grundlegende Programmierkenntnisse erfordern, benötigen No-Code-Lösungen keinerlei Codiererfahrung.

Die Vorteile dieser Plattformen sind vielfältig: Einerseits beschleunigen sie die Entwicklung durch vorgefertigte Code-Snippets und Vorlagen. Andererseits minimieren sie Fehler im Programmcode und reduzieren den Schulungsaufwand. Tatsächlich arbeiten bei mehr als 60% der Low-Code/No-Code-Entwicklungsprojekte Programmierer und Fachanwender zusammen.

RPA-as-a-Service für KMU

RPA-as-a-Service (RPAaaS) stellt besonders für kleine und mittlere Unternehmen eine attraktive Alternative dar. Anstatt in kostspielige Infrastruktur zu investieren, können Unternehmen Softwareroboter nach Bedarf mieten. Dabei zahlen sie für Abonnements einer bestimmten Anzahl von Robotern, die jederzeit skalierbar sind.

Dieses Modell bietet entscheidende Vorteile:

• Geringere Anfangsinvestitionen ohne teure Lizenzen

• Flexible Skalierbarkeit je nach Anforderungen und Unternehmensgröße

• Wartung und Datenpflege durch externe Anbieter

• Kosteneinsparungen von bis zu 34% gegenüber direktem Lizenzkauf

Zugänglichkeit für Citizen Developer

Citizen Developer sind Mitarbeiter ohne IT-Hintergrund, die dennoch Automatisierungslösungen entwickeln können. Sie kennen die Geschäftsprozesse im Detail und können Bereiche identifizieren, die von Automatisierung profitieren würden.

Diese Demokratisierung der Entwicklung bringt sowohl für Unternehmen als auch für Mitarbeiter Vorteile: 76% der Unternehmen befördern ihre Citizen Developer in höherwertige Positionen, während 40% ihnen höhere Gehälter zahlen. Darüber hinaus verzeichnen Unternehmen, die Citizen Development fördern, 27% höhere Umsatzvorteile und 30% höhere Kosteneinsparungen.

Allerdings braucht ein erfolgreiches Citizen-Developer-Programm klare Governance-Strukturen mit definierten Methoden, Qualitätskontrollen und Sicherheitsrichtlinien. Letztendlich steht die Demokratisierung von RPA für mehr als nur Technologiezugang – sie verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Innovationen fördern und Mitarbeiter in die digitale Transformation einbeziehen.

4. Sicherheit, Governance und neue Einsatzgebiete

Mit zunehmender Verbreitung von RPA-Lösungen rücken Sicherheitsaspekte und neue Anwendungsfelder in den Fokus. Die fortschreitende Digitalisierung erfordert robuste Schutzmaßnahmen, während gleichzeitig branchenspezifische Einsatzmöglichkeiten entstehen.

Erhöhte Anforderungen an Datenschutz

Datenschutz ist für RPA-Implementierungen von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn Bots hochsensible Daten verarbeiten. Moderne RPA-Lösungen bieten daher umfassende Sicherheitsfunktionen wie Authentifizierung, Single-Sign-On-Tools, Datenverschlüsselung und granulare Zugriffskontrollen. Diese Funktionen sind besonders für Unternehmen in stark regulierten Branchen unerlässlich.

Während RPA-Systeme sensible Unternehmensdaten verarbeiten, müssen sie gleichzeitig zur Einhaltung der Datenschutzbestimmungen beitragen. Software-Roboter unterstützen diese Anforderungen durch:

• Automatisierte Überwachung von Compliance-Richtlinien

• Erstellung detaillierter Protokolldateien aller Aktionen

• Vereinfachte Datenzuordnung durch Identifikation und Klassifizierung gespeicherter Informationen

• Automatisierte Benachrichtigungen bei Datenschutzverstößen

Compliance in regulierten Branchen

Besonders in stark regulierten Sektoren wie Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen sind die Sicherheitsfunktionen der RPA-Software ein kritischer Faktor. Die Einhaltung branchenspezifischer Vorgaben von Aufsichtsbehörden erfordert eine sorgfältige Implementierung.

Moderne RPA-Plattformen unterstützen Unternehmen bei der Compliance durch SOC 2 Typ 2, ISO 9001, ISO/IEC 27001 und andere Zertifizierungen. Darüber hinaus sollten Sicherheitsanforderungen bereits vor der Implementierung klar definiert und kontinuierlich überwacht werden, um teure Nachbesserungen zu vermeiden.

Neue Branchen: Gesundheitswesen, Logistik, öffentlicher Sektor

Im Gesundheitswesen revolutioniert RPA zahlreiche Prozesse. Laut McKinsey können etwa ein Drittel aller Aufgaben von Gesundheitsdienstleistern automatisiert werden. Digitale Technologien in Kombination mit intelligenter Automatisierung verbessern die Patientenversorgung durch effizientere Abläufe bei gleichzeitigem Schutz wertvoller Ressourcen.

Auch im öffentlichen Sektor gewinnt RPA an Bedeutung. Behörden investieren zunehmend in RPA, um die Produktivität zu steigern und den Service für Bürger zu verbessern. Die Automatisierung erlaubt es Verwaltungsmitarbeitern, sich auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren, während Software-Roboter Routineaufgaben übernehmen.

Bei der Implementierung von RPA in diesen neuen Branchen ist allerdings der Umgang mit sensiblen Daten besonders wichtig. Moderne RPA-Lösungen bieten hierfür spezifische Sicherheitsmechanismen: Die Verarbeitung erfolgt in Dunkelverarbeitung (nicht einsehbar auf dem Bildschirm), Daten werden verschlüsselt gespeichert und Software-Roboter speichern keine Daten permanent.

Die Zukunft der RPA gehört den Vorreitern

Die Automatisierungslandschaft entwickelt sich mit beispielloser Geschwindigkeit. Erfolgreiche Unternehmen unterscheiden sich durch vier wesentliche Faktoren von ihren Wettbewerbern.

Erstens nutzen sie die Symbiose aus RPA und künstlicher Intelligenz, wodurch Automatisierungslösungen nicht nur regelbasierte Aufgaben ausführen, sondern auch kognitive Fähigkeiten entwickeln. Zweitens setzen sie auf Hyperautomatisierung statt isolierter Automatisierungsprojekte. Dies ermöglicht die nahtlose Integration verschiedener Technologien für End-to-End-Prozesse. Drittens fördern sie die Demokratisierung der Automatisierung durch Low-Code/No-Code-Plattformen und RPA-as-a-Service-Modelle, was besonders kleinen und mittleren Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnet.

Sicherheit und Governance bilden dabei das Fundament jeder erfolgreichen RPA-Strategie. Unternehmen, die frühzeitig robuste Sicherheitskonzepte implementieren, gewinnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil – insbesondere in streng regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzsektor.

Obwohl die technologischen Aspekte beeindrucken, bleibt der Mensch das zentrale Element. Die Kombination aus menschlicher Expertise und maschineller Effizienz schafft letztendlich den größten Mehrwert. Unternehmen sollten daher nicht nur in Technologie, sondern gleichzeitig in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren.

Die RPA-Landschaft von 2025 wird zweifellos anders aussehen als heute. Dennoch gilt: Unternehmen, die jetzt die Weichen für intelligente Automatisierung stellen, werden die Gewinner von morgen sein. Sie werden nicht nur Kosten reduzieren, sondern auch neue Geschäftsmodelle entwickeln und die Kundenerfahrung revolutionieren.