• Patrik Spalt

Warum immer mehr Unternehmen Mitarbeiter einstellen, die gar nichts dazu lernen

Robotic Process Automation oder kurz RPA ist seit einiger Zeit in aller Munde. Vor allem in Industrien mit sehr vielen Kunden und hohen Compliance-Anforderungen (bspw. in der Finanz- und Versicherungsbranche) werden heute immer öfter digitale Roboter (Bots) zur Automatisierung von Prozessen (Process Automation) eingesetzt.


Sinnvoll können diese digitalen Mitarbeiter Prozesse übernehmen, in denen heute Menschen manuelle Tätigkeiten in IT-Systemen durchführen und sich diese Tätigkeiten klar durch logische Regeln beschreiben lassen. Hier lässt sich auch die Grenze zu anderen Anwendungen (oft auf Basis von Machine Learning) ziehen. Der entscheidende Unterschied ist, dass Bots auf Basis 100% definierter Regeln Arbeiten erledigen, wohingegen Menschen oder intelligente Bots im Laufe der Zeit dazu lernen. Auf die Unterschiede bei den Technologien und den daraus resultierenden Anwendungsgebieten werden wir in einem späteren Blog-Eintrag detaillierter eingehen.


Warum sollte sich jetzt der Einkauf mit RPA beschäftigen? Relativ einfach: Heute verwenden Einkäufer große Teile ihrer Zeit auf nicht wertschöpfende Aufgaben (Pflege von Infosätze, Eintippen von Daten z.B. für eine Lieferantenfreigabe oder die Überprüfung von Rechnungsabweichungen). Diese Zeit fehlt dann für wertschöpfende Tätigkeiten, wie die Suche nach neuen Lieferanten, die Gestaltung von Rahmenverträgen oder das Risikomanagement. Wenn Bots diese administrativen Aufgaben übernehmen, könnten die Einkäufer in dieser Zeit höhere Einsparungen erzielen oder Risiken managen.


Wir glauben, dass RPA eine der wesentlichen Technologien der nächsten Jahre ist, um Einkaufsorganisationen effizienter zu machen oder uns einfach wieder mehr Freiraum zum Nachdenken gibt. Deshalb beleuchten wir in den nächsten Wochen in einer Reihe von Blogeinträgen das Thema von verschiedenen Seiten. Folgende Themen werden wir uns genauer anschauen:

  • Einsatzgebiete für RPA

  • Business Case für RPA

  • RPA vs. Machine Learning and AI

  • Prozessmanagement als Grundlage für erfolgreiche RPA-Projekte

  • RPA und der richtige Automatisierungsgrad





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