IAllgemein

Intelligent Process Automation (IPA)

BPA/RPA kombiniert mit KI (z.B. OCR, Klassifikation, LLMs).

Intelligent Process Automation (IPA) ist die Weiterentwicklung von Business Process Automation (BPA) und Robotic Process Automation (RPA): Klassische, regelbasierte Automatisierung wird mit KI kombiniert (z. B. OCR (Optical Character Recognition), Klassifikation, Machine Learning und Large Language Model (LLM)) – sodass auch unstrukturierte Daten wie E-Mails, PDFs oder Freitext verstanden und Prozesse end-to-end automatisiert werden können.

Was bedeutet Intelligent Process Automation (IPA)?

IPA steht für „intelligente Prozessautomatisierung“. Im Unterschied zu reiner RPA, die vor allem Klicks und feste Regeln automatisiert, kann IPA Inhalte interpretieren, Entscheidungen vorbereiten und Ausnahmen sinnvoll behandeln. In der Praxis bedeutet das: weniger manuelle Nacharbeit, weniger Medienbrüche und skalierbare Abläufe – besonders wichtig für wachsende KMU, bei denen Excel-Listen und manuelle Übergaben zum Engpass werden.

Wie funktioniert Intelligent Process Automation (IPA)?

IPA setzt sich typischerweise aus mehreren Bausteinen zusammen, die gemeinsam einen Prozess automatisieren:

  • Trigger & Workflow: Ein Ereignis startet den Ablauf (z. B. neue Rechnung per E-Mail, neues Ticket im Helpdesk). Tools zur Automatisierung (Automation) oder Workflow-Engines (z. B. n8n) koordinieren die Schritte.
  • Datenaufnahme (Structured + Unstructured): Dokumente werden gelesen, z. B. per OCR (Optical Character Recognition) oder Document AI (Intelligent Document Processing, IDP).
  • Verstehen & Klassifizieren: KI ordnet Inhalte zu (z. B. „Rechnung“, „Mahnung“, „Kündigung“) und extrahiert Felder. Bei Freitext helfen Large Language Model (LLM) oder Generative KI (Generative AI).
  • Entscheidungslogik: Regeln (z. B. Betragsgrenzen, Freigabe-Workflows) werden mit KI-Entscheidungshilfen kombiniert. Für verlässliche Fakten kann RAG (Retrieval-Augmented Generation) genutzt werden, um Antworten auf interne Richtlinien/Verträge zu stützen.
  • Ausführung: Das System schreibt Daten ins ERP/CRM, erstellt Tickets, versendet E-Mails oder steuert – falls nötig – RPA-Bots für Legacy-Oberflächen.
  • Kontrolle & Ausnahmehandling: Mit Human-in-the-Loop (HITL) werden Sonderfälle geprüft (z. B. unsichere Extraktion, ungewöhnliche Beträge). Das reduziert Fehler und erhöht Akzeptanz.

Warum ist IPA für KMU wichtig?

Wachsende Unternehmen scheitern selten an fehlendem Willen – sondern an Prozessen, die nicht mitwachsen: Rechnungen werden manuell abgetippt, E-Mails händisch verteilt, Stammdaten doppelt gepflegt. IPA adressiert genau diese Schmerzpunkte, weil KI auch „chaotische“ Eingangskanäle (E-Mail-Postfächer, PDFs, Freitext) in strukturierte, automatisierbare Daten verwandelt. Ergebnis: schnellere Durchlaufzeiten, weniger Fehler, bessere Service-Levels und mehr Kapazität im Team für wertschöpfende Aufgaben.

Beispiele für Intelligent Process Automation (IPA)

  • Rechnungsverarbeitung: PDF-Rechnung kommt per E-Mail → OCR (Optical Character Recognition) liest Beträge/USt-ID → KI klassifiziert Kostenstelle → Freigabe-Workflow → Buchung im System.
  • Customer Support: Anfrage wird automatisch kategorisiert, mit Wissensbasis beantwortet (z. B. via RAG (Retrieval-Augmented Generation)) und bei Unsicherheit an Mitarbeitende übergeben.
  • Auftragsbearbeitung: Bestellungen aus E-Mail-Anhängen werden extrahiert, validiert und ins ERP übertragen; Abweichungen (Menge/Preis) lösen eine Rückfrage aus.

Was kostet Intelligent Process Automation (IPA)?

Die Kosten hängen stark vom Prozessumfang, Integrationen und Qualitätsanforderungen ab. Typische Kostentreiber sind: Anzahl Systeme/Connectoren, Dokumentenarten, benötigte KI-Komponenten (z. B. Large Language Model (LLM)-Nutzung), Sicherheits- und Compliance-Anforderungen (z. B. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI), sowie Monitoring/Qualitätssicherung. Für KMU starten Pilotprojekte oft mit einem klar abgegrenzten Prozess (z. B. Rechnungseingang), bevor man schrittweise skaliert.

Wichtige Erfolgsfaktoren (damit IPA wirklich funktioniert)

  • Prozessklarheit: Erst Standardfälle automatisieren, dann Ausnahmen.
  • Datenqualität & Validierung: Plausibilitätschecks (z. B. IBAN, Betragsgrenzen) sind Pflicht.
  • Governance & Sicherheit: Rollen, Logging und Leitplanken – u. a. gegen Halluzinationen (Hallucinations) und für nachvollziehbare Entscheidungen.
  • Messbare Ziele: Durchlaufzeit, Fehlerquote, Automatisierungsgrad, ROI.