Robotic Process Automation (RPA) hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten von einem Nischenthema zu einem festen Bestandteil moderner Unternehmensprozesse entwickelt. Um die Bedeutung von RPA heute zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die historische Entwicklung dieser Technologie.
Die Anfänge: Screen Scraping und Makroautomatisierung
Bereits in den 1990er-Jahren begannen Unternehmen, wiederkehrende Aufgaben durch Screen Scraping und Makro-Programme zu automatisieren. Diese frühen Werkzeuge konnten Daten von Benutzeroberflächen auslesen und einfache Abläufe automatisiert ausführen – allerdings meist sehr unflexibel und fehleranfällig.
Ein klassisches Beispiel: Makros in Excel oder einfache Skripte, die Formularfelder automatisch ausfüllen. Zwar konnten diese Lösungen Arbeit erleichtern, doch sie waren auf spezifische Anwendungen zugeschnitten und schwer skalierbar.
Die Evolution zu RPA: 2000er-Jahre
Mit dem Fortschreiten der Digitalisierung in den 2000er-Jahren entstand der Bedarf, heterogene IT-Systeme zu verbinden, ohne jedes Mal kostspielige Schnittstellen zu entwickeln.
Hier setzte RPA an: Software-Roboter imitierten die Interaktionen von Menschen mit Benutzeroberflächen, unabhängig davon, ob es sich um Legacy-Systeme, Webanwendungen oder moderne ERP-Systeme handelte.
In dieser Phase wurden erste spezialisierte RPA-Softwareanbieter gegründet – unter anderem UiPath, Blue Prism und Automation Anywhere –, die heute zu den Marktführern zählen.
Professionalisierung und Massenadoption: 2010er-Jahre
In den 2010er-Jahren nahm die Entwicklung rasant Fahrt auf. Unternehmen erkannten das Potenzial von RPA, um Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Compliance zu verbessern.
Die Tools wurden benutzerfreundlicher, visuelle Low-Code-Umgebungen entstanden, sodass auch Fachbereiche ohne tiefes IT-Know-how Prozesse automatisieren konnten.
Parallel dazu begannen Analysten wie Gartner und Forrester, RPA als eigenständigen Technologiemarkt zu betrachten. Begriffe wie „Digital Workforce“ oder „virtuelle Mitarbeiter“ etablierten sich.
Integration von KI und kognitive Automatisierung: 2020er-Jahre
Während klassische RPA auf klar definierte, regelbasierte Prozesse ausgelegt ist, erweitern Unternehmen seit den 2020er-Jahren ihre Automatisierungsstrategien um künstliche Intelligenz (KI).
So entstand die Intelligent Process Automation (IPA): RPA wird mit Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Computer Vision oder Machine Learning kombiniert. Dadurch können auch unstrukturierte Daten wie E-Mails, Dokumente oder Sprachbefehle verarbeitet werden.
Zudem rückt die Hyperautomation in den Vordergrund: ein Ansatz, der RPA mit Process Mining, KI und Workflow-Orchestrierung verknüpft, um End-to-End-Prozesse vollständig zu automatisieren.
Ausblick
Die Geschichte von RPA zeigt eine klare Entwicklung: von simplen Automatisierungsskripten hin zu komplexen, intelligenten Ökosystemen.
In Zukunft ist zu erwarten, dass RPA noch stärker mit KI, Cloud-Plattformen und Unternehmensanwendungen verschmilzt – und so nicht mehr nur ein Effizienzwerkzeug ist, sondern ein zentraler Treiber der digitalen Transformation.
