Vom Flickenteppich zur nahtlosen End-to-End-Automatisierung
Automatisierung heute: Technisch ist fast alles möglich
Klassischerweise beginnt eine Automatisierungsreise mit strukturierten Daten. Lineare Prozesse mit klaren Wenn-dann-Entscheidungen werden in Flussdiagrammen modelliert und mithilfe regelbasierter RPA-Roboter automatisiert. Typische Beispiele sind standardisierte Massenvorgänge wie Rechnungsverarbeitung oder Zählerstandsplausibilisierung.
Im nächsten Schritt kommen häufig unstrukturierte oder semistrukturierte Daten ins Spiel: E-Mails, Verträge, Rechnungen oder Bestellungen müssen zunächst ausgelesen und in strukturierte Informationen überführt werden. Hier kommen Technologien wie Intelligent Extraction Processing oder Intelligent Document Processing zum Einsatz – mittlerweile ergänzt durch KI-Modelle, die Inhalte kontextuell interpretieren können.
Darüber hinaus ermöglichen moderne KI-Modelle auch die Verarbeitung komplexer, impliziter Inhalte. So können beispielsweise Texte in Rechnungen und Bestellungen nicht nur numerisch, sondern inhaltlich miteinander verglichen werden. Technische Grenzen in der Automatisierung sind dadurch deutlich reduziert worden. Die zentrale Frage ist heute weniger, ob etwas automatisierbar ist, sondern ob es wirtschaftlich sinnvoll ist.
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Der Status quo: Automatisiert, aber nicht orchestriert
Viele Unternehmen haben bereits wesentliche Schritte in Richtung Automatisierung unternommen. In einzelnen Fachbereichen wurden Prozesse identifiziert und automatisiert – häufig beginnend mit den großen Hebeln und Quick Wins. RPA-Roboter, KI-Komponenten und systeminterne Automatisierungen sind im Einsatz und funktionieren stabil.
Gleichzeitig zeigt sich jedoch ein wiederkehrendes Muster: Die Automatisierungen sind isoliert. Ein Prozess wird innerhalb eines Fachbereichs automatisiert, das Ergebnis jedoch in Form einer Excel-Liste oder E-Mail an den nächsten Bereich übergeben. Dort beginnt ein neuer, teilweise manueller Abschnitt.
Typische Herausforderungen sind:
- manuelle Übergaben zwischen Fachbereichen
- Medienbrüche zwischen Systemen wie IS-U, CRM, Excel oder E-Mail
- fehlende Transparenz über den Gesamtprozess
- hoher Koordinations- und Abstimmungsaufwand
- unterschiedliche Auslastungssituationen in einzelnen Bereichen
Obwohl einzelne Teilprozesse effizient laufen, fehlt der durchgängige Überblick. Bei einem End-to-End-Prozess – beispielsweise vom Auftrag bis zum Zahlungseingang – ist oft nicht klar ersichtlich, wo sich ein konkreter Fall aktuell befindet. Informationen liegen verteilt in verschiedenen Systemen oder Kommunikationsverläufen.
Auch KI-Agenten stoßen in diesem Umfeld an Grenzen. Werden sie isoliert eingesetzt, fehlt die Anbindung an vor- und nachgelagerte Prozesse. Regelbasierte Automatisierungen bilden dabei gewissermaßen die „Hände und Füße“ der KI. Ohne eine orchestrierte Umgebung kann ein Agent sein volles Potenzial nicht entfalten.
Der Übergang von isolierten Automatisierungen zu einer nahtlosen End-to-End-Automatisierung erfordert eine zentrale Orchestrierung. Dafür wird ein Workflow-Management-Layer eingeführt, der sowohl Fachbereiche als auch Technologien miteinander verbindet.
In einem orchestrierten Szenario arbeiten:
- Menschen
- RPA-Roboter
- KI-Agenten
- systeminterne Workflows
innerhalb eines gemeinsamen Gesamtprozesses zusammen. Medienbrüche werden reduziert, Übergaben automatisiert gesteuert und Prozessschritte transparent dokumentiert.
Ein zentraler Vorteil liegt in der Skalierbarkeit. Anstatt Engpässe durch manuelle Koordination oder einzelne Mitarbeitende zu erzeugen, können zusätzliche Roboter oder Ressourcen flexibel eingebunden werden. Gleichzeitig entsteht ein Echtzeit-Überblick über den Gesamtprozess. Statusinformationen, KPIs und Durchlaufzeiten sind zentral einsehbar.
Transparenz ermöglicht zudem Monitoring und Optimierung. Werden Engpässe oder ineffiziente Teilprozesse sichtbar, können gezielte Anpassungen vorgenommen werden, ohne den gesamten Prozess neu aufzusetzen. Anpassungen erfolgen agil und punktuell – beispielsweise bei geänderten Systemanforderungen oder Prozessregeln.
Wichtig ist dabei: Der Mensch bleibt integraler Bestandteil des Prozesses. Prüfungen im Vier-Augen-Prinzip, Entscheidungen mit fachlicher Bewertung oder persönlicher Kundenkontakt werden weiterhin durch Mitarbeitende übernommen. Ziel ist es, koordinative und repetitive Tätigkeiten zu reduzieren, damit der Fokus auf wertschöpfende Aufgaben gelegt werden kann.
Umsetzung mit UiPath Maestro
Als Plattform zur Orchestrierung dient UiPath Maestro. Das Produkt bildet die zuvor beschriebenen Prinzipien innerhalb der UiPath Automation Cloud ab und verbindet Modellierung, Implementierung, Monitoring und Optimierung in einer integrierten Umgebung.
Im ersten Schritt wird der Gesamtprozess modelliert. Dies erfolgt typischerweise in einem BPMN-basierten Modell, das Teilprozesse und deren Abfolge definiert. Dabei muss nicht sofort der gesamte End-to-End-Prozess automatisiert werden. Vielmehr erfolgt die Erweiterung schrittweise: Bestehende Automatisierungen werden eingebunden und die Prozesskette sukzessive erweitert.
Maestro ist dabei offen gestaltet. Es handelt sich nicht um ein geschlossenes Ökosystem, das ausschließlich UiPath-Technologien unterstützt. Vielmehr können unterschiedliche Systeme, Agenten und Technologien integriert werden – beispielsweise Microsoft-Copilot-Agenten, unternehmensinterne Schnittstellen oder weitere KI-Lösungen. UiPath versteht sich in diesem Kontext als technologieoffene Integrationsplattform.
Nach der Modellierung werden bestehende Automatisierungen – etwa RPA-Prozesse, Schnittstellen oder KI-Agenten – in den Gesamtworkflow integriert. Dadurch entsteht ein durchgängiger Prozess, der zentral gesteuert und überwacht werden kann.
Transparenz, Monitoring und Optimierung
Ein zentrales Element von Maestro ist das Monitoring. Prozesse werden fallbasiert dargestellt, sodass nachvollziehbar ist, wie viele Instanzen gestartet wurden, welche erfolgreich durchgelaufen sind und wo Fehler aufgetreten sind. Einzelne Fälle können detailliert analysiert werden, inklusive aller durchlaufenen Schritte und Entscheidungslogiken.
Auch laufende Prozesse sind transparent einsehbar. Wird beispielsweise im Rahmen eines Human-in-the-Loop-Szenarios eine manuelle Prüfung erforderlich, wird dies im Action Center sichtbar und kann dort bearbeitet werden. Nach der Bestätigung läuft der Prozess automatisiert weiter.
Darüber hinaus sind Analysefunktionen integriert, die Durchlaufzeiten, Engpässe und Auffälligkeiten sichtbar machen. In Kombination mit Process Mining können detaillierte Prozesseinblicke gewonnen werden. Geplant ist zudem eine Simulationsfunktion, mit der sich Prozessbausteine virtuell anpassen lassen, um Auswirkungen auf den Gesamtprozess vorab zu bewerten.
Ein weiterer Vorteil liegt in der flexiblen Anpassbarkeit. Ändert sich während eines laufenden Prozesses eine Regel oder Systemlogik, kann ein einzelner Baustein aktualisiert werden, ohne den gesamten Prozess neu starten zu müssen. Anpassungen wirken ab dem definierten Schritt weiter.
Agentic AI und wiederverwendbare Automatisierungen
Im Kontext von Agentic AI wurden bereits produktive Projekte umgesetzt. KI-Agenten können beispielsweise Wissen verarbeiten, Entscheidungen vorbereiten oder Prozesse steuern. Entscheidend ist dabei ihre Einbettung in einen orchestrierten Gesamtprozess.
Zur Unterstützung stehen wiederverwendbare Automatisierungslösungen zur Verfügung, die funktions- und branchenübergreifend einsetzbar sind. Diese umfassen sowohl klassische Automatisierungen als auch KI-basierte Use Cases und können als Inspiration für eigene Initiativen dienen.
Fazit: Von Einzelinitiativen zur durchgängigen Prozessarchitektur
Viele Unternehmen haben bereits erfolgreich automatisiert – häufig in einzelnen Fachbereichen und mit klar definierten Use Cases. Der nächste Reifegrad besteht darin, diese Initiativen miteinander zu verbinden und End-to-End zu orchestrieren.
Durch einen zentralen Workflow-Layer werden Menschen, Roboter und KI-Agenten in einem durchgängigen Prozess integriert. Transparenz, Steuerbarkeit und Skalierbarkeit steigen deutlich. Automatisierung wird damit nicht nur effizienter, sondern strategisch steuerbar.
UiPath Maestro bietet hierfür eine Plattform, die Modellierung, Integration, Monitoring und Optimierung in einer Umgebung zusammenführt. So entsteht aus einem Flickenteppich isolierter Lösungen eine nahtlose End-to-End-Automatisierung.
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