Methodik zur Automatisierung von Geschäftsprozessen mithilfe von Robotic Process Automation und Künstlicher Intelligenz

Die fortschreitende Digitalisierung und steigende Komplexität von Geschäftsprozessen stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen sowie Organisationen des Öffentlichen Sektors vor erhebliche Herausforderungen. Trotz des hohen Automatisierungspotenzials computerbasierter Tätigkeiten scheitern viele Automatisierungsinitiativen an einer ungeeigneten Prozessauswahl, fehlender methodischer Vorgehensweise oder einer unangemessenen Automatisierungstiefe. Gleichzeitig fehlt es in der wissenschaftlichen Literatur an einer praxisorientierten, validierten Methodik, die Organisationen systematisch bei der Planung, Umsetzung und Weiterentwicklung von Automatisierungsprojekten unter Einbezug von Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt. Vor diesem Hintergrund verfolgt die vorliegende Arbeit das Ziel, eine ganzheitliche und praxisnahe Methodik zur Automatisierung von Geschäftsprozessen zu entwickeln. Die Methodik adressiert die systematische Identifikation geeigneter Prozesse, die Bestimmung einer angemessenen Automatisierungstiefe, die Bewertung von Zeit- und Kosteneinsparpotenzialen entlang des Produktlebenszyklus sowie die Auswahl geeigneter Softwarelösungen. Methodisch basiert die Arbeit auf dem Design Science Research Ansatz, wobei die entwickelte Methodik als zentrales Artefakt konzipiert, ausgestaltet und validiert wird. Die Methodik folgt einem modularen Aufbau und umfasst die Phasen Analyse, Implementierung und Betrieb von Automatisierungslösungen. Zudem integriert die Methodik bestehende wissenschaftliche Ansätze mit praxisrelevanten Anforderungen. Die Validierung der Methodik erfolgt anhand mehrerer praxisnaher Anwendungsfälle von kleinen und mittleren Unternehmen und Organisationen des Öffentlichen Sektors in unterschiedlichen Branchen und Phasen des Produktlebenszyklus. Die Ergebnisse zeigen signifikante Zeit- und Kosteneinsparungen sowie eine zuverlässige Anwendbarkeit der Methodik. Die Arbeit leistet damit einen wissenschaftlichen Beitrag, da eine praxiserprobte Methodik zur erfolgreichen Umsetzung von Automatisierungsprojekten mit RPA und KI beschrieben wird.