Warum RPA-Lösungen nicht immer die richtige Wahl sind

Wesentliche Erkenntnisse:

• Trotz der Beliebtheit von RPA gibt es eine hohe Misserfolgsquote von bis zu 50 % bei Projekten. Es gibt Einschränkungen, die Sie verstehen müssen, bevor Sie eine RPA-Initiative starten.
• RPA ist am besten für einfache Aufgaben mit konsistenten Daten geeignet. Komplexe Datenprozesse und dynamische Umgebungen stellen eine Herausforderung für sie dar.
• Vollständige Automatisierungsplattformen sind die beste Lösung für komplexe Datenprozesse. Sie unterstützen erweiterte Automatisierungsfunktionen und ermöglichen eine umfassendere und effizientere Automatisierung.

Der Markt für Robotic Process Automation (RPA)-Softwarelösungen ist weiterhin ein wachsendes Segment für die digitale Transformation – mit einem geschätzten Wachstum von über 20% pro Jahr, so Gartner.

Wenn Sie von der Aussicht auf die Implementierung von RPA-Lösungen in Ihrem Unternehmen begeistert sind, sollten Sie bedenken, dass es trotz des anhaltend schnellen Wachstums noch viele Fragen zur Effizienz und Zuverlässigkeit dieser Lösungen zu beantworten gilt.

RPA-Projekte weisen nach wie vor eine hohe Fehlerquote von bis zu 50 % auf. Bevor Sie diese Technologien einsetzen, sollten Sie sich daher unbedingt über die Möglichkeiten und Grenzen der Automatisierung komplexer Prozesse im Umgang mit unternehmenskritischen Daten informieren.

Warum ist RPA so beliebt?

Trotz der technologischen Fortschritte der letzten Jahrzehnte sind viele aktuelle Datenerstellungs- und -verwaltungsprozesse in hohem Maße manuell gepflegt – das heißt, sie sind langsam, schlecht kontrollierbar und fehleranfällig.

Der Umgang mit hochkomplexen Datensätzen bereitet Stammdaten- und Governance-Teams in der Praxis häufig Probleme. Diese Datensätze weisen oft hohe Fehlerquoten auf und sind nicht standardisiert, was die Herausforderung nur noch vergrößert. Außerdem kann selbst eine kleine Änderung in einem Materialstammsatz Minuten dauern, und bei Tausenden von zu aktualisierenden Datensätzen ist der Zeitaufwand für manuelle Änderungen für viele Unternehmen unrealistisch.

In diesen Szenarien ist es leicht zu erkennen, dass RPA eine sehr attraktive Lösung für Ineffizienzen und Komplexitäten in Ihren Stammdatenprozessen darstellt. Schließlich liegt es in der Natur von RPA, fast jede manuelle Dateneingabe zu bewältigen, indem der Mensch durch einen Software-„Bot“ ersetzt wird, der zuverlässig und konsistent sich wiederholende Dateneingabeaufgaben durchführen kann.

Diese Fähigkeit, fast jede Aufgabe zu automatisieren, ist der Grund, warum RPA-Lösungen so beliebt geworden sind. Doch trotz dieser scheinbaren Flexibilität müssen Sie sich einiger schwerwiegender, realer Einschränkungen von RPA bewusst sein, die Ihr Unternehmen vor noch größere Herausforderungen stellen können, wenn Sie nicht vorsichtig sind.

Begrenzte Fähigkeiten und “technische Schulden” von RPA

Was ist “Technische Schuld”?

Metapher aus der Informatik – Technische Schulden entstehen, wenn man bei der Softwareentwicklung Abkürzungen nimmt, um schnell ein Ziel zu erreichen, dabei aber Kompromisse bei der Code-Qualität eingeht. Diese Abkürzungen führen später zu mehr Arbeit und höheren Kosten, weil man die Software aufwendiger pflegen und verbessern muss. Je länger man wartet, diese Schulden zu “bezahlen”, desto teurer und zeitaufwendiger wird es.

RPA bietet eine Reihe flexibler Funktionen, die individuell programmiert werden können, um eine bestimmte Geschäftsaufgabe oder einen bestimmten Prozess auszuführen – aber es ist nicht für alles das Richtige.

RPA-Lösungen können hervorragend geeignet sein für …

• einfache, geradlinige Aufgaben
• das Sammeln und Verschieben vorhersehbarer, konsistenter Daten von Ort zu Ort

RPA kann Probleme verursachen, wenn …

• Prozesse komplex werden oder dynamische Komponenten haben
• Prozesse, Daten oder andere Bedingungen sich regelmäßig ändern

Wenn Sie auf diese Problembereiche stoßen, kann RPA-Software eher zu einem Wartungs- und Verwaltungsproblem werden als zu einer Säule des Automatisierungserfolgs.

Lassen Sie uns also tiefer eintauchen. Während sich RPA-Bots bei der Rationalisierung sich wiederholender Aufgaben mit klar definierten Regeln auszeichnen, haben sie mit der Komplexität zu kämpfen. Hier sind einige Einschränkungen, die bei der Automatisierung komplexer Prozesse mit RPA zu beachten sind:

• Begrenzte Entscheidungsfindung: RPA-Bots befolgen vorprogrammierte Anweisungen. Sie können nicht mit Situationen umgehen, die ein Urteilsvermögen, eine Analyse oder Ausnahmen von den Regeln erfordern. Bei einem komplexen Datenvalidierungsprozess könnte ein RPA-Bot zum Beispiel Schwierigkeiten haben, unerwartete Fehler zu erkennen und zu behandeln.
• Anfällig durch Design: RPA-Bots sind oftmals stark von der Benutzeroberfläche (UI) der Anwendungen abhängig. Wenn sich die Benutzeroberfläche ändert, kann der Bot ausfallen und muss neu programmiert werden. Dies kann bei Anwendungen, die häufig aktualisiert werden, eine Herausforderung darstellen.
• Integrationsprobleme: Komplexe Prozesse erfordern oft die Interaktion mit mehreren Systemen und Anwendungen. RPA kann Schwierigkeiten haben, sich nahtlos in alle diese Systeme zu integrieren, insbesondere in Altsysteme ohne moderne APIs.
• Fehlende kognitive Fähigkeiten: RPA-Bots können keine Aufgaben bewältigen, die ein menschenähnliches Verständnis oder Kreativität erfordern. So wäre ein RPA-Bot beispielsweise nicht geeignet, um Berichte zu schreiben oder Kundenbeschwerden zu bearbeiten, die Einfühlungsvermögen erfordern.

Zusätzlich zu den Einschränkungen der RPA-Software bei komplexen Prozessen gibt es weitere technische Einschränkungen, die den Nutzen von RPA-Bots einschränken können. Dazu gehören:

• Strukturierte Datenabhängigkeit: RPA-Lösungen gedeihen auf gut organisierten, vorhersehbaren Daten. Sie haben Probleme mit unstrukturierten Daten wie E-Mails, gescannten Dokumenten oder Freiformtexten. Sie wären beispielsweise nicht in der Lage, eine handschriftliche Kundenbeschwerde zu bearbeiten.
• Begrenzte Ausnahmebehandlung: Sie können zwar Regeln für die Behandlung von Ausnahmen programmieren, aber Ihr RPA-Bot ist nicht immun gegen komplizierte oder unvorhergesehene Situationen. Er ist möglicherweise nicht in der Lage, Fehler außerhalb seiner vordefinierten Parameter zu erkennen und zu behandeln.
• Sicherheitsüberlegungen: RPA-Bots benötigen oft Zugang zu verschiedenen Systemen und Daten. Sie müssen den Sicherheitsprotokollen besondere Aufmerksamkeit schenken, um Verstöße oder unbefugten Zugriff zu verhindern.
• Herausforderungen der Skalierbarkeit: RPA kann Aufgaben effizient automatisieren, aber die Skalierung auf ein deutlich höheres Volumen oder eine breitere Prozessautomatisierung kann schwierig sein. Für große, unternehmensweite Implementierungen sind sie möglicherweise nicht gut geeignet.

Die Realität von RPA-Lösungen

Zwischen dem Versprechen von RPA-Anbietern und der Realität im Unternehmen kann ein großer Unterschied bestehen.

Wenn Sie RPA-Bots einsetzen, um die manuelle Dateneingabe zu ersetzen, aber teures IT-Personal einstellen müssen, um sie ständig zu warten – können Sie dann wirklich einen Nutzen aus ihnen ziehen?

Der Austausch eines Teams für die manuelle Dateneingabe gegen ein neues Team mit technischem Fachwissen kann sich für Ihr Unternehmen letztlich negativ auswirken und die digitale Transformation verzögern.

Während RPA für einfache Prozesse geeignet sein mag, gibt es bessere Lösungen für die Automatisierung komplexer, datenintensiver Prozesse.

Was genau sind das für Lösungen? Darauf gehen wir als Nächstes ein.

Komplexe Prozesse automatisieren

Letztendlich fallen die meisten Prozesse der Stammdatenerstellung und Stammdatenpflege nicht in den Anwendungsbereich von RPA und erfordern, dass Sie eine robuste, flexible Automatisierungsplattform in Betracht ziehen.

Mit einer kompletten Automatisierungsplattform wie Precisely Automate erhalten Sie viele der von RPA-Bots bereitgestellten Fähigkeiten, zusammen mit:

• der Fähigkeit, hochkomplexe Datenerstellungs- und -verwaltungsprozesse zu automatisieren und zu rationalisieren, die kontingente Workflows, Menschen in der Schleife und eine starke Prozesssteuerung erfordern
• integrierter Datenverwaltung und Qualitätsprüfung, die von Anfang an und jedes Mal zuverlässige Daten liefern
• einer Low-Code/No-Code-Entwicklung, so dass Sie einen bürgerorientierten Entwicklungsansatz für die Ausweitung der Automatisierung auf weitere Bereiche Ihres Unternehmens anwenden können – für schnellere und zuverlässigere Prozesse, als es möglich ist, wenn Sie sich ausschließlich auf ein zentralisiertes, IT-basiertes Automatisierungsteam verlassen

Durch die Implementierung einer Hyperautomatisierungsstrategie, die auf Fachbereichsentwickler (Citizen Developers) basiert, erhalten Sie die beste Kombination aus Ausfallsicherheit, Skalierbarkeit und Effizienz. Sind Sie bereit, Ihre Transformation noch heute zu beginnen? Erfahren Sie mehr über Automate Studio, die führende Plattform für Excel-zu-SAP-Lösungen.

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