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[Projekt] RPAcceptance: Implementierung von Robotic-Process-Automation: Ein Assessment zur Personalauswahl / RPAcceptance: Implementing Robotic Process Automation: An Assessment Tool for Personnel Selection

  • Robotic-Process-Automation bietet Unternehmen eine Vielzahl an Potenzialen: Effizienzsteigerungen, minimierte Fehleranfälligkeit und Mitarbeitendenzufriedenheit stellen dabei nur einen Auszug der Vorteile der Technologie dar. Um langfristig von diesen zu profitieren, ist die Akzeptanz aller Stakeholder ein essenzieller Erfolgsfaktor. Jene hängt maßgeblich von der individuellen Verhaltensweise und Einstellung der einzelnen Beteiligten ab. Geeignete Mitarbeitende für eine RPA-Implementierung zu identifizieren, bedeutet für Unternehmen heute oftmals eine große Herausforderung. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚RPAcceptance‘ wurde jetzt ein Assessment entwickelt, das die Bewertung von individuellen Soft Skills ermöglicht und den Auswahlprozess von Personal, das Robotic-Process-Automation nutzen soll, strukturiert und objektiv begleitet.
  • Robotic process automation offers companies a multitude of benefits: Increased efficiency, minimized susceptibility to errors, and enhanced employee satisfaction are only a few of the advantages of the technology. In order to benefit from the use of RPA in the long term, it is essential to secure wide stakeholder acceptance. This depends to a large extent on the behaviors and attitude of all those involved. Identifying suitable employees for an RPA implementation is often a major challenge for companies. As part of the RPAcceptance research project, an assessment tool for the evaluation of soft skills was developed, which supports the selection of employees who will work with robotic process automation in a structured and objective manner.

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Verfasserangaben:Gerrit Hoeborn
URL:https://data.fir.de/download/udz/udz3_2022_1356.pdf
ISSN:2748-9779
Titel des übergeordneten Werkes (Mehrsprachig):UdZ – The Data-driven Enterprise
Dokumentart:Zeitschriftenartikel
Sprache:Mehrsprachig
Datum der Veröffentlichung (online):18.01.2023
Datum der Erstveröffentlichung:30.11.2022
Datum der Freischaltung:18.01.2023
Jahrgang / Band:2
Ausgabe / Heft:3
Erste Seite:98
Letzte Seite:103
FIR-Nummer:SV7592
Institut / Bereiche des FIR:FIR e. V. an der RWTH Aachen
Business Transformation
DDC-Klassifikation:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften