Intelligente Prozessautomatisierung 📖 Wikipedia

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA)^[1] beschreibt die ganzheitliche Automatisierung von Geschäftsprozessen durch die gezielte Kombination regelbasierter Automatisierung und künstlicher Intelligenz (KI). Ziel ist es, Prozesse nicht nur schneller, sondern auch robuster, skalierbarer und autonomer zu gestalten.

IPA kombiniert dabei Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), KI, Workflow-Management und Geschäftsprozessmanagement, um Geschäftsprozesse durchgängig zu automatisieren und Entscheidungen innerhalb definierter Rahmenbedingungen intelligent zu unterstützen. Anders als reine regelbasierte Automatisierung kann IPA auch mit variablen Prozesssituationen und unstrukturierten Informationen umgehen. Laut IBM umfasst intelligente Automatisierung die Kombination aus KI, Geschäftsprozessmanagement und RPA zur Optimierung und Skalierung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsabläufen. McKinsey beschreibt IPA zusätzlich als Verbindung aus Prozessneugestaltung, Automatisierung und maschinellem Lernen.

Während klassische Geschäftsprozessautomatisierung vor allem auf regelbasierten Abläufen und klar strukturierten Daten beruht, erweitert IPA diesen Ansatz um KI-gestützte Fähigkeiten. Dazu zählen beispielsweise:^[2]

• das Verstehen unstrukturierter Informationen,
• die Klassifikation und Extraktion von Inhalten aus Dokumenten,
• das Treffen vorbereitender Entscheidungen,
• sowie das selbstständige Steuern von Prozesspfaden.

IPA ermöglicht damit den Übergang von teilautomatisierten Einzelprozessen hin zu End-to-End automatisierten Geschäftsprozessen, die mit minimalem manuellem Eingriff auskommen. Robotic Process Automation (RPA) bleibt dabei ein wichtiger Bestandteil von IPA. RPA automatisiert vor allem repetitive, regelbasierte Tätigkeiten und Systeminteraktionen. Für komplexe oder variable Prozesse reicht RPA allein jedoch häufig nicht aus. Erst durch die Kombination mit KI-Funktionen und Workflow-Steuerung entsteht eine intelligente Prozessautomatisierung.

IPA basiert typischerweise auf mehreren technologischen Komponenten:^[3]

KI ermöglicht die Verarbeitung und Interpretation unstrukturierter Informationen, beispielsweise aus Dokumenten, E-Mails oder Freitexten. Dazu zählen unter anderem:

• Verarbeitung natürlicher Sprache,
• Maschinelles Lernen,
• Dokumentenverständnis,
• Klassifikation und Vorhersagemodelle.

RPA automatisiert regelbasierte Aufgaben durch Software-Roboter. Typische Einsatzfelder sind:

• Datentransfers zwischen Systemen,
• Bearbeitung standardisierter Vorgänge,
• Ausführung wiederkehrender Prozessschritte.

Workflow- und BPM-Systeme koordinieren End-to-End-Prozesse, steuern Aufgaben und überwachen Prozessabläufe. Sie bilden die Grundlage für Transparenz, Governance und Skalierbarkeit innerhalb automatisierter Prozesse.

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Besonders geeignet für Intelligente Prozessautomatisierung sind Prozesse, die:

• in hoher Fallzahl auftreten,
• mehrere Systeme oder Medienbrüche umfassen,
• sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten,
• klar definierte Start- und Endpunkte besitzen,
• ein hohes Standardisierungspotenzial aufweisen,
• regelbasierte Teilprozesse mit manuellen Entscheidungsschritten kombinieren,
• oder durch lange Durchlaufzeiten und hohen manuellen Aufwand geprägt sind.

Typische Einsatzbereiche finden sich beispielsweise in:

• Schadenbearbeitung,
• Kundenservice,
• Antrags- und Dokumentenprozessen,
• Finance- und Accounting-Prozessen,
• Personalverwaltung,
• sowie im Vertrags- und Bestandsmanagement.

Intelligente Prozessautomatisierung unterstützt Unternehmen dabei, auf steigende Anforderungen bei gleichzeitiger Ressourcenknappheit zu reagieren. Zu den wesentlichen Vorteilen zählen:^[4]

• Steigerung der Effizienz durch verkürzte Durchlaufzeiten,
• Reduktion manueller Aufwände und Fehlerquoten,
• Erhöhung der Dunkelverarbeitungsquote,
• bessere Skalierbarkeit auch bei schwankenden Volumina,
• höhere Prozessqualität und Nachvollziehbarkeit,
• schnellere Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen,
• Entlastung von Fachbereichen für wertschöpfende Tätigkeiten.

Darüber hinaus schafft IPA die Grundlage für stärker datengetriebene und adaptive Prozesse, die sich flexibel an unterschiedliche Geschäftssituationen anpassen können.

1. ↑ Deborah Ferreira, Julia Rozanova, Krishna Dubba, Dell Zhang, Andre Freitas: On the Evaluation of Intelligent Process Automation. Februar 2020, arxiv:2001.02639v2. 
2. ↑ Noah Hennes, Benjamin Scholz: Von der klassischen Dunkelverarbeitung zu intelligenter Prozessautomatisierung. Convista, März 2025, abgerufen am 8. Mai 2026. 
3. ↑ Was ist intelligente Automatisierung? In: IBM. Abgerufen am 8. Mai 2026. 
4. ↑ Federico Berruti, Graeme Nixon, Giambattista Taglioni, and Rob Whiteman: Intelligent process automation: The engine at the core of the next-generation operating model. In: mckinsey.com. März 2017, abgerufen am 8. Mai 2026 (englisch).