RPA-Plattformen (Robotic Process Automation) werden eingesetzt, um Geschäftsprozesse wie das Ausfüllen von Formularen, die Umwandlung von Daten zwischen verschiedenen Tools oder das Extrahieren von Informationen aus Websites und Anwendungen zu automatisieren. Sie enthalten dazu häufig Funktionen wie Process Mining oder Process Discovery, Entwicklungs-Tools zur Verbesserung der Fähigkeiten eines Bots sowie Betriebsumgebungen zur Ausführung und Überwachung von Produktions-Bots.

Dennoch können sich Fehler einschleichen. Wir zeigen sieben häufige Fehler bei der Entwicklung von RPAs.

1. Zu große Versprechungen

Trotz des großen Potenzials von RPA ist die Annahme falsch, dass Bots jeden fehlerhaften Prozess, jede Integration oder Datenerfassung vollständig automatisieren und reparieren können. Selbst die Bezeichnung Automatisierung ist übertrieben, da so die Vorstellung gewect wird, dass Bots menschenlose, vollautomatische Prozesse sind, die keine ständige Wartung und Verbesserung erfordern.

Bei der Entwicklung von RPA-Lösungen ist es wichtig, vernünftige Erwartungen mit den Stakeholdern des Unternehmens zu vereinbaren. Die Entwicklung eines Bots erfordert immer noch Code, Daten und Testfunktionen, selbst wenn die Plattform maschinelles Lernen, visuelle Entwicklungs-Tools und Testfunktionen bietet. Um Bots beim produktiven Einsatz zu unterstützen, müssen oft Korrekturen und Verbesserungen vorgenommen werden. Und die meisten Bots benötigen immer noch Menschen, die Ausnahmen überprüfen und beurteilen, wann sie verbessert werden müssen.

2. Fehlende Priorisierung

Bei der Entwicklung von RPAs gibt es Parallelen zu anderen Entwicklungsaktivitäten: Es gibt oft mehr geschäftliche Anforderungen als Entwickler, die benötigt werden, um alle Prioritäten zu unterstützen. Durch die Festlegung von Prioritäten und Governance-Prozessen können Unternehmen vermeiden, dass Bots nicht die in sie gesetzten Erwartungen erfüllen.

Als wichtigstes Instrument zur Priorisierung der Bot-Entwicklung empfiehlt Gregory Whiteside, CEO von HumanFirst, die Überprüfung der Kundenwünsche. "Häufig werden Feedback-Kanäle nicht genutzt, um Prioritäten für die Automatisierung und Roadmaps festzulegen", erklärt er. Dabei erhielten Unternehmen hier sehr wertvolle quantitative und qualitative Informationen, die Aufschluss darüber geben, was priorisiert werden muss.

3. Hochkomplexe Geschäftsprozesse automatisieren

Angenommen, Sie haben einen Bereich gefunden, in dem RPA erhebliche Auswirkungen auf das Geschäft haben wird. Wie bewerten Sie vor der Entwicklung eines Bots die Machbarkeit und Komplexität des Projekts?

Eine einfache Möglichkeit ist, ein Flussdiagramm zu erstellen und die Anzahl der beteiligten Personen, Integrationen und Schritte zu zählen. Die Automatisierung eines Ablaufs für ein paar Personen, ein oder zwei Integrationen und einige Schritte ist eher machbar. Bei komplexen Geschäftsprozesse, an denen viele Menschen, Rollen und Integrationen beteiligt sind, kann man dagegen schnell an die Grenzen dessen stoßen, was RPA leisten kann.

"Der größte Fehler beim Einsatz von RPA besteht darin, zu glauben, dass damit Prozesse automatisiert werden können", erklärt Aali Qureshi, US-Vertriebschef beim BPM-Software-Anbieter Kissflow. In Wahrheit sei RPA eher eine robotergestützte Aufgabenautomatisierung (RTA).

Qureshi verweist als Beispiel auf einen Rechnungsbearbeitungsprozess, bei dem PDF-Dokumente gescannt, Daten aus einem ERP-System abgerufen, die Daten validiert und ein Genehmigungsprozess unterstützt werden müssen. Viele RPAs könnten die ersten drei Schritte automatisieren, aber für die Entwicklung des Genehmigungs-Workflows bräuchte man oft eine separate Funktion, etwa eine Low-Code- oder No-Code-Plattform.

"Für die Erstellung zusammenhängender Prozesse, die aufeinander aufbauen und sich aufgrund bestimmter Regeln oder Ausnahmen ändern können, sind Low-Code- oder No-Code-Automatisierungstools im Vergleich zu RPA die bessere Wahl", empfiehlt Qureshi.

4. Automatisierung von sich entwickelnden Geschäftsprozessen

Doch wie sieht es mit einem Bot für eine wichtige, hochwertige Aufgabe aus, die nur zwei Integrationen und ein paar Schritte erfordert? Lässt sich zumindest so ein Task einfach automatisieren?

"Nicht so schnell", warnt Esko Hannula, Senior Vice President Product Management bei Copado. "RPA eignet sich am besten für die Automatisierung von stabilen Geschäftsprozessen in Altsystemen, die sich nicht mehr ändern", erklärt er. "Wenn sich die zugrundeliegenden Systeme oder alles, was ihr Verhalten beeinflusst, jedoch noch weiterentwickeln, kann es sein, dass RPA diese Änderungen nicht überlebt und Unterbrechungen im Betrieb verursacht."

Hier einige Beispiele für einen unbeständigen Prozess:

• Die Geschäftsregeln entwickeln sich weiter oder haben viele Ausnahmen.

• Die zu integrierenden SaaS-Plattformen oder Websites ändern häufig ihre Benutzeroberflächen.

• Viele Daten- oder Dokumentenformate sind nicht konsistent und die Strukturen ändern sich häufig.

• Die zugrunde liegenden Systeme sind unzuverlässig.

• Die Vorschriften für den Prozess und die Daten entwickeln sich weiter.

Aus Sicht von Hannula gibt es aber noch einen weiteren Komplexitätsfaktor: "Wenn der Geschäftsprozess anfällig für Ausnahmen ist, die ein menschliches Eingreifen erfordern, kann RPA nicht den gewünschten Return on Investment liefern."

5. Einsatz eines Bots ohne Fehlererkennung

Der nächste Fehler, den es zu vermeiden gilt, ist der produktive Einsatz von Bots ohne Datenvalidierung, Fehlererkennung, Überwachung und Alarmierung. "RPA ist relativ einfach, solange man davon ausgehen kann, dass sie richtig funktioniert - oder wenn kein Schaden angerichtet wird, wenn der Bot nicht funktioniert", so Hannula, "aber eine schlecht funktionierende RPA kann in kürzester Zeit eine große Anzahl von Fehlern machen".

Eine bewährte Methode ist die Zentralisierung der Bot-Überwachung und Alarmierung bei den Devops- oder IT-Ops-Teams, die für die Überwachung von Anwendungen und Infrastruktur zuständig sind. Wenn es Probleme gibt, sollten sie Bots in der Priorisierung so einstufen, als wären sie eine weitere Anwendung, Integration oder Datenpipeline.

Eine zweite Best Practice besteht darin, Citizen Developern zu zeigen, wie sie bei der Erstellung von RPA-Bots Prozessschritte zur Fehlererkennung und Protokollierung implementieren, Namenskonventionen anwenden und die Implementierung dokumentieren.

6. Kein Plan für laufenden Support

Bots sind Software, und Software muss ständig gewartet werden. Bots müssen sogar häufiger gewartet werden als Anwendungen, vor allem wenn sich die zugrunde liegenden Systeme, etwa eine Website, von der sie Daten holen, häufig ändern.

Ein weiteres Problem ist, wenn Bots Datenströme über viele Integrationspunkte hinweg koordinieren. Eine kleine Änderung in den Inputs oder Payloads eines SaaS-Tools bedeutet, dass der Bot wahrscheinlich Unterstützung benötigt, um die Änderungen zu bewältigen.

"RPA kann der richtige Ansatz für ältere Systeme ohne APIs sein, aber sie erfordern ständige manuelle Aktualisierungen", erklärt Harrison Hersch, Director of Product bei Quickbase: "Die meisten Unternehmen nutzen heute eine Vielzahl von SaaS-Lösungen, und man kann sich nicht darauf verlassen, dass Bots dieses komplexe Portfolio automatisieren, rationalisieren und auf skalierbare Weise zusammenfügen."

Trotz der Zunahme von KI-basierten, selbstheilenden RPAs sollte man Bots - wenn überhaupt - nur sparsam einsetzen, rät Hersch. Eine Alternative für Unternehmen, die viele SaaS- und Unternehmenslösungen in robuste Geschäftsprozesse integrieren wollen, ist aus seiner Sicht iPaaS (Integrationsplattform as a Service). "Das ist ein bewährter, zukunftssicherer Weg, um diese Probleme zu lösen", meint der Manager.

7. Bots als endgültige Lösung behandeln

Bots können einen erheblichen geschäftlichen Nutzen bringen, vor allem wenn Unternehmen, die in diesem Artikel genannten Fehler vermeiden. Sie können helfen, die Kosten zu senken und die Qualität zu verbessern - und damit Zeit und Geld zu sparen, die für den Abbau technischer Schulden und die Abschaffung von Altsystemen genutzt werden können. RPAs bieten im besten Fall einen hohen ROI. Aber digitale Vorreiter wissen, dass sie am besten als Teil einer umfassenden Modernisierungs- und digitalen Transformationsstrategie eingesetzt werden - und nicht als Lösung für Altsysteme. (mb)

Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag der US-Schwesterpublikation Infoworld.