Was ist Robotic Process Automation (RPA)?
Unter Robotic Process Automation versteht man das Automatisieren von Geschäftsabläufen durch Software-Lösungen (z.B. durch Bots). Diese sind in der Lage menschliche Benutzerabläufe wiederzugeben, die sie entweder aufgezeichnet oder als KI selbst „gelernt“ haben. Im engeren Sinne könnte automatisierte Softwarequalitätssicherung auch RPA zugeordnet werden, im allgemeinen sprachlichen Gebraucht wird aber unter RPA eher die Automatisierung von operativen Business-Workflows beschrieben.
RPA in der Praxis
Einer der Hauptanwendungsfälle für RPA ist die grundsätzliche Automatisierung repetitiver, menschlicher Interaktion bei der Bedienung von verschiedenen Software-Produkten. Zum Beispiel ist RPA mittlerweile in Call-Centern sehr beliebt, da ein Großteil der zeitaufwändigen Tätigkeiten, wie die Zuordnung des Anrufs zum richtigen Empfänger und die Weitergabe dieser Daten an Weitere System-Applikationen automatisch abläuft.
Auch im im Bereich von Social Media kommt RPA inzwischen immer häufiger zum Einsatz. Dort gibt es mittlerweile viele Profile, die zu politischen oder kommerziellen Zwecken automatisch interagieren.
Und sogar bei dem Finanzamt sollen demnächst die weniger komplizierten Steuererklärungen automatisiert bearbeitet und nur noch stichprobenartig geprüft werden.
RPA vs Testautomatisierung in der Zukunft
RPA und Testautomatisierung sind im Vorgehen oft sehr ähnlich. Gefühlt ist der aktuelle Stand der Testautomatisierung dem von RPA noch einige Jahre voraus. Viele Bestandteile, die schon seit Jahrzehnten in der automatisierten Qualitätssicherung etabliert und bewährt sind, fehlen noch immer bei vielen der RPA Anbieter.
Der große Unterschied ist, dass die Unternehmen in Zeiten der digitalen Transformation eher bereit sind, in RPA Lösungen zu investieren und dafür auch tendenziell schneller und mehr Budget freigeben, als für die Testwerkzeuge, die „nur“ Software-Qualität absichern statt die Kosten durch Prozessautoamtisierung einzusparen. Auf diesem für die Softwarehersteller lukrativen Markt, wird zur Zeit viel mehr in die Entwicklung von RPA Lösungen investiert. Mit der Investition in immer „intelligentere“ Systeme (Stichworte wie BigData und maschinelles Lernen) kann der Vorsprung der Testwerkzeuge sich daher schnell ändern. So ist es gut möglich, dass mit der fortschreitenden Entwicklung von Bots auf AI Basis wir auch im QA Bereich davon profitieren und einen Großteil des Testens autark durchführen können.