Der Leitfaden zur Prozessautomatisierung 2026: Die richtigen Prioritäten setzen

Warum ist Prozessautomatisierung jetzt relevant?

Die Frage lautet nicht mehr: „Lohnt sich die Investition in Prozesseffizienztechnologie?“

Sie lautet: „Kann eine Unternehmen mithalten, wenn Sie sie nicht tätigt?“

Für die meisten Unternehmen sind Investitionen in die Prozesseffizienz unerlässlich, um mit dem Wettbewerb und den Erwartungen der Kunden Schritt zu halten. Intelligente Automatisierungsinitiativen allein waren in 88 % der befragten Unternehmen aktiv oder im Gange, so die aktuelle Studie „Market Momentum Index: Intelligente Automatisierung, künstliche Intelligenz und Daten“, die von Deep Analysis mit Unterstützung von Hyland durchgeführt wurde. Dies deutet darauf hin, dass Unternehmen nicht nur auf Prozessautomatisierung setzen, sondern auch daran interessiert sind, die Raffinesse ihrer Tools zu erhöhen.

„Angesichts der zunehmenden Integration von Prozessautomatisierung in KI-Programme wächst das Potenzial für radikale Veränderungen“, heißt es im Gartner-Bericht „Market Guide for Business Process Automation Tools 2025“.

Beispiele für Prozessautomatisierung

Prozessautomatisierung kann praktisch in jeder Branche und in vielen Abteilungen eingesetzt werden, und die Anwendung der Technologie ist umfassend. Hier sind nur einige wenige Anwendungsfälle für die Prozessautomatisierung, um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wie Unternehmen sie nutzen:

Gesundheitswesen

Große Gesundheitsorganisationen erhalten jedes Jahr Millionen von Patientendokumenten und Krankenakten. Um optimale Behandlungsentscheidungen zu ermöglichen, müssen diese Dateien schnell klassifiziert werden.

Bei einem großen Anbieter hat die Automatisierung des Klassifizierungsprozesses von Krankenakten mit intelligenter Erfassungs-, Extraktions- und Validierungstechnologie sowohl das Leben von Patienten als auch das von Anbietern verändert. Die Daten wurden frühzeitig und präzise in das System eingebracht, dann von Bots an die richtigen Stellen verschoben und den richtigen Personen bereitgestellt. Folglich wurden die Datensätze schneller zugänglich als jemals zuvor, wenn sie manuell verarbeitet wurden. 

Finanzdienstleistungen

Bots, wie sie bei der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) verwendet werden, können Daten in der Dokumentation von Hypothekenkrediten leicht identifizieren, sie an die entsprechenden Stellen replizieren und sie im Kreditvergabesystem, in der Risikoprüfung und in allen anderen Systemen, die sie benötigen, weiterleiten.

Behörden

In einem Bezirksprüfungsamt mussten sechs Mitarbeiter 90.000 Steuererklärungen für persönliches Eigentum manuell ausfüllen. Das taten sie fast das halbe Jahr lang – jedes Jahr.

Dann führten sie ein systemunabhängiges RPA-System ein. Dadurch wurde die sich wiederholende, mühsame Aufgabe der Eingabe von Steuererklärungsdaten in ihr System automatisiert. Mithilfe von bedingten Geschäftsregeln half RPA sogar dabei, fehlerhafte oder betrügerische Daten zu erkennen, die dann zur Überprüfung an menschliche Prüfer geschickt wurden. Im ersten Jahr dieses Systems bearbeitete der Bezirk ein Drittel seiner Rücksendungen ganz ohne menschliches Eingreifen. 

Bildungswesen

Die Indiana State University (ISU) stand mit ihren bestehenden Drittanbieter-Lösungen für den Campusbetrieb vor Herausforderungen, einschließlich langsamer Leistung und eingeschränkter Funktionalität, insbesondere bei der Bearbeitung von Finanzhilfen. 

Um diese Probleme zu lösen, implementierte ISU Hyland Automate, ein cloudnativen Tool, das sich nahtlos in das bestehende Hyland Perceptive Content-System von ISU integriert. Automate ermöglicht dynamische Formulare mit digitalen Signaturen und bedingten Feldanzeigen und verbessert so die Effizienz und das Benutzererlebnis. 

Durch den Ersatz ihrer alten Formularlösung konnte die ISU Einschränkungen wie mangelnde Flexibilität und schlechte Integration überwinden. Die Universität plant, den Einsatz von Automate auf andere Abteilungen auszuweiten, um die Arbeitsabläufe zu rationalisieren und die betriebliche Effizienz in der gesamten Institution zu verbessern. 

> Fallstudie lesen | Die Indiana State University transformierte die Art und Weise, wie sie Formulare und Prozesse verwalten

Welche Arten der Prozessautomatisierung gibt es?

Angesichts der Weiterentwicklung von Automatisierungslösungen erinnern wir uns gerne an Sir Isaac Newtons Beobachtung: „Wenn ich weiter sehen konnte als andere, dann deshalb, weil ich auf den Schultern von Giganten stand.“

Die Prozessautomatisierung kann eine Reihe von Automatisierungstechnologien einsetzen, von relativ einfachen bis hin zu sehr fortschrittlichen, einschließlich der modernsten Technologien, die KI verwenden. Es ist wichtig zu beachten, dass der Anwendungsfall und die Anforderungen Ihres Unternehmens oft die richtige Automatisierungslösung bestimmen. Die gute Nachricht ist, dass es viele verfügbare Optionen gibt. Für jede Aufgabe gibt es das richtige Tool, und manche Aufgaben erfordern sogar das Zusammenspiel mehrerer Automatisierungstechnologien.

Lassen Sie uns einen Blick auf einige der Optionen werfen, die Ihnen zur Verfügung stehen:

Geschäftsprozessautomatisierung (Business Process Automation, BPA)

Geschäftsprozessautomatisierung (BPA) hilft, wiederholbare Geschäftsaktivitäten und Dienstleistungen zu vereinheitlichen und zu automatisieren. Sie verbessert die Genauigkeit, Effizienz, Transparenz und Compliance der wichtigsten Aufgaben im Alltagsgeschäft. 

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA)

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) revolutioniert organisatorische Prozesse und eliminiert die täglichen „roboterähnlichen“ Aufgaben der Benutzer. Stattdessen erledigen KI-gestützte Bots diese Routinearbeit. IPA beschleunigt die Arbeit, verringert manuelle Fehler und vereinfacht Interaktionen.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ist eine KI-gestützte digitale Lösung, die über die festen Fähigkeiten von RPA und optischer Zeichenerkennung (OCR) hinausgeht. IDP nutzt KI, um den Text und die Formatierung in semistrukturierten und unstrukturierten Inhalten zu lesen und zu verstehen. Diese Fähigkeit ermöglicht die automatische Verarbeitung von Formularen und Dokumenten.

Während frühere IDP-Anwendungen die Technologie des maschinellen Lernens (ML) nutzten, um der IDP-Software beizubringen, wie man Dokumente sinnvoll interpretiert, nutzen IDP-Lösungen der nächsten Generation große Sprachmodelle (LLMs), um von der grundlegenden Texterkennung zu einem tiefgreifenden Dokumentenverständnis sowie zu Schlussfolgerungen zu gelangen.

Workflow-Automatisierung

Workflow-Automatisierung ist der Prozess der Automatisierung manueller Aufgaben, Dokumentationen und Datenflüsse mithilfe von Regeln und Logik. Ein Workflow selbst ist eine Abfolge von Aufgaben, die in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden müssen, um ein Ziel zu erreichen.

robotergesteuerte Prozessautomatisierung

RPA nutzt eine Software mit Bots, um die Effizienz und Genauigkeit des Unternehmens durch die Automatisierung und Standardisierung wiederholbarer Geschäftsaufgaben zu steigern. Sie ahmt das vorhersehbare menschliche Verhalten innerhalb eines Systems nach, z. B. das Ausführen der Klicks, die ein Mitarbeiter in einem standardisierten Workflow ausführen würde). 

Anwendungsintegration

Die direkte Integration zwischen zwei oder mehr Anwendungen kann auch eine gute Möglichkeit sein, datenorientiert|datenzentrisch Aufgaben zu automatisieren, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Agentengestützte Prozessautomatisierung

Die agentengestützte Prozessautomatisierung ist die nächste Stufe der intelligenten Automatisierung, bei der KI-Agenten eingesetzt werden, um komplexe Aufgaben oder sogar ganze Geschäftsprozesse autonom oder teilautonom ohne vorgegebene Skripte auszuführen. Bei Bedarf können KI-Agenten mit Menschen, anderen KI-Agenten und sogar Systemintegrationen, Softwareanwendungen und anderen nicht agentischen Tools und Automatisierungstechnologien zusammenarbeiten, um die Aufgabe zu erledigen.

Die agentengestützte Prozessautomatisierung muss jedoch nicht alle anderen Automatisierungstechnologien in Ihrem Unternehmen ersetzen: Tatsächlich kann die Ergänzung Ihrer bestehenden Automatisierungsstrategie durch KI-Agenten der schnellste Weg sein, um mit dieser Technologie der nächsten Generation Mehrwert zu schaffen.

Mithilfe von KI-Technologien kann die agentengestützte Prozessautomatisierung Ihre Geschäftsabläufe grundlegend verändern, indem sie dazu beiträgt, menschliches Eingreifen zu reduzieren und intelligentere Entscheidungen zu ermöglichen. Mit Tools, die KI-gestützte Agenten orchestrieren, können Sie KI-Agenten erstellen und einsetzen sowie KI-Komponenten, Dienste, Agenten und RPA-Bots zu Ihren Prozessen hinzufügen.

> Mehr erfahren | Erkunden Sie die Möglichkeiten von KI-Agenten

Die Zukunft der Prozessautomatisierung ist an KI gebunden

Früheren Generationen von Prozessautomatisierungslösungen fehlen die Fähigkeiten der KI-gestützten Optionen von heute. Einfach gesagt: Künstliche Intelligenz verändert alles.

Mit der Reifung der KI können Organisationen ihren Horizont hinsichtlich dessen erweitern, was automatisierbar ist. 

Die Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung beschränkten sich früher auf wiederholbare, programmierbare Abläufe. Dank KI können sie nun auch auf unstrukturierte, dynamische Prozesse angewendet werden. Wo früher menschliche Überprüfungen und Eingriffe erforderlich waren, kann die genaue Verarbeitung heute von Maschinen übernommen werden. Diese Maschinen können dann lernen, bei ihrer Arbeit noch menschlicher zu werden und gleichzeitig eine höhere Genauigkeit bei höherer Geschwindigkeit zu liefern. 

Die Verschmelzung von KI mit der Prozessautomatisierung erhöht den Wert und die Wirkung, die Unternehmen aus ihren Bemühungen zur Erweiterung der Automatisierung ziehen, drastisch.

Prozesse, die von einer historischen Wissensbasis abhängen – die alarmierende Situation, die entsteht, wenn institutionelles Wissen beispielsweise bei einer Person eingesperrt ist – können durch KI drastisch verbessert werden. Eine KI-Automatisierungslösung kann nicht nur auf umfangreiche, komplizierte Daten aus früheren Situationen zugreifen und diese verstehen, sondern auch Erkenntnisse und Schlussfolgerungen aus diesen Daten ziehen.

„In künstliche Intelligenz für Wachstum, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu investieren, ist kein Vertrauensvorschuss mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen“, so Tiago Cardoso, Principal Product Manager bei Hyland. „Die sich rasch entwickelnden KI-Technologien können für Unternehmen, die sie nicht übernehmen, ein erhebliches Risiko darstellen. Zu spät in das KI-Spiel einzusteigen, kann nicht nur bedeuten, Chancen zu verpassen, sondern könnte auch das Risiko bergen, dass Unternehmen veraltern und nicht mehr in der Lage sind, mit KI-gestützten Wettbewerbern Schritt zu halten.“