RPA Tools im Vergleich: Die führenden RPA-Plattformen

Klassische RPA automatisiert regelbasierte, sich wiederholende Aufgaben nach fest programmierten Schritten, sie kann keine Ausnahmen behandeln, die nicht explizit vorgesehen sind. Kognitive RPA erweitert das um Machine-Learning- und NLP-Komponenten, die auch unstrukturierte Eingaben wie Freitext in Dokumenten interpretieren und in gewissem Rahmen auf neue Situationen reagieren können. Klassische RPA ist schneller und günstiger umzusetzen, stößt aber bei variablen Prozessen an Grenzen, während kognitive RPA höheren Entwicklungsaufwand erfordert, dafür aber robuster gegenüber Ausnahmefällen ist.

Nein, RPA und BPM lösen unterschiedliche Probleme und ergänzen sich eher, als dass sie sich ersetzen. BPM strukturiert und steuert end-to-end Geschäftsprozesse über Systeme und Abteilungen hinweg, RPA automatisiert einzelne, klar abgegrenzte Arbeitsschritte innerhalb dieser Prozesse, meist dort, wo keine native Systemintegration existiert. In der Praxis läuft RPA häufig als ausführende Komponente innerhalb eines übergeordneten BPM-gesteuerten Prozesses, nicht als dessen Ersatz.

Geeignete Kandidaten sind Prozesse mit hohem Volumen, klaren Regeln und strukturierten oder halbstrukturierten Eingabedaten, im Kreditorenbereich etwa die Erfassung und Prüfung eingehender Rechnungen gegen Bestellungen. Eine Potenzialanalyse bewertet dafür typischerweise Volumen, Regelkomplexität und Fehleranfälligkeit des manuellen Prozesses. Prozesse mit häufigen Sonderfällen oder wechselnden Formaten eignen sich schlechter für klassische RPA und benötigen entweder kognitive Erweiterungen oder bleiben zunächst manuell.

Zentrale Risiken sind fehlerhafte Automatisierung unentdeckter Ausnahmefälle, mangelnde Nachvollziehbarkeit bei fehlender Protokollierung sowie Abhängigkeit von der Stabilität der automatisierten Quellsysteme: Ändert sich eine Oberfläche oder Schnittstelle, kann der Bot ausfallen, ohne dass das sofort auffällt. Diese Risiken lassen sich durch Exception-Handling-Prozesse, lückenlose Protokollierung und regelmäßige Überprüfung der Bot-Ergebnisse begrenzen, nicht vollständig eliminieren.

Eine belastbare ROI-Berechnung stellt die eingesparte manuelle Bearbeitungszeit und reduzierte Fehlerkosten den Implementierungs- und laufenden Betriebskosten gegenüber. Wichtig ist, die laufenden Betriebskosten nicht zu unterschätzen: Bots benötigen Pflege, sobald sich die zugrunde liegenden Systeme oder Prozesse ändern. Eine realistische Kalkulation bezieht diesen Wartungsaufwand über die gesamte Nutzungsdauer ein, nicht nur die einmaligen Implementierungskosten.

Neben Lizenzkosten für die RPA-Plattform bestimmen vor allem die Prozessanalyse vor der Implementierung, die Entwicklung und das Testen der Bots sowie der laufende Wartungsaufwand die Gesamtkosten. Prozesse mit vielen Ausnahmefällen oder instabilen Quellsystemen verursachen deutlich höheren Wartungsaufwand als stabile, gut strukturierte Prozesse, das ist bei der Priorisierung von Automatisierungskandidaten relevanter als die reine Softwarelizenz.

Der Ablauf beginnt mit einer Potenzialanalyse bestehender Prozesse anhand von Volumen, Regelklarheit und Fehleranfälligkeit, gefolgt von der Pilotierung eines einzelnen, gut abgegrenzten Prozesses. Erst nach Validierung der Bot-Stabilität im Produktivbetrieb erfolgt die Ausweitung auf weitere Prozesse. Dieser stufenweise Ansatz reduziert das Risiko, in einen komplexen, fehleranfälligen Prozess zu investieren, bevor Erfahrungswerte aus einem einfacheren Piloten vorliegen.