CIO-Agenda von PAC

Die wichtigsten IT-Trends 2019

25.12.2018
Von  und
Christophe Châlons ist Group Chief Analyst beim Beratungshaus PAC – a teknowlogy Group company in München. Sein Schwerpunkt liegt auf Themen wie Methodologie, Quality-Management und multi-nationale Projekte.


Joachim Hackmann ist Principal Consultant bei PAC – a teknowlogy Group company in München. Vorher war er viele Jahre lang als leitender Redakteur und Chefreporter bei der COMPUTERWOCHE tätig.

5. Robotic Process Automation

Robotic Process Automation (RPA) zielt - wie der Name impliziert - auf die Automatisierung von Backend- und Geschäftsprozessen ab. Dabei werden Software-Agenten implementiert, die wie Menschen arbeiten können - aber schneller und fehlerfrei.

Generell lassen sich dabei zwei Domänen unterscheiden, und zwar die Automatisierung in den Geschäftsprozessen und im IT-Betrieb. Ansprechpartner und Initiatoren in der Geschäftsprozessautomatisierung sind in der Regel die Fachbereiche, aber auch BPO-Anbieter. Hier erweitert RPA das Business Process Management (BPM) um die Automatisierung sich wiederholender, einfacher Aufgaben, wie zum Beispiel die Eingabe oder Validierung von Inhalten, die Bearbeitung von Reklamationen oder Beschaffungsaufträgen.

RPA im IT-Bereich adressiert zum einen die internen IT-Abteilungen, vor allem aber auch die IT-Service-Provider. Auch hier rücken sich wiederholende Routineaufgaben, die heute oft von Mitarbeitern in Near- und Offshore-Regionen bearbeitet werden, in den Fokus des Interesses. Ziel ist es, einen qualitativ hochwertigeren, kosten- und ressourcenschonenden und skalierbaren Service zu bieten.

Einfache RPA-Lösungen basieren auf regelbasierenden Automatisierung-Systemen, also beispielsweise If-Then-Logiken. Zunehmend werden RPA-Plattformen aber auch mit künstlicher Intelligenz (KI) angereichert, wodurch sich agilere, adaptivere und selbstlernende RPA-Systeme implementieren lassen. Die Systeme werden von Menschen angelernt, um mit Ausnahmen und unerwarteten Ereignissen umgehen zu können. Sie erfassen dieses menschliche Wissen und erstellen aus den erlernten Erkenntnissen neue Regeln. KI-basierte RPA-Lösungen sollten auch in der Lage sein, Software-Code in Anwendungen nach fehlerhaften Anomalien zu durchsuchen, Lösungen vorzuschlagen oder sogar selbsttätig Unstimmigkeiten zu beheben. Diese Fähigkeit wird sich insbesondere mit dem Aufkommen von Software-definierter IT-Infrastruktur als sehr nützlich erweisen.