Die Wahl der richtigen Technologie entscheidet für Unternehmen längst nicht mehr nur über Effizienz, sondern über Zukunftsfähigkeit. Kennzahlen, Durchlaufzeiten und Fehlerquoten machen sehr schnell sichtbar, ob Prozesse tragfähig aufgestellt sind oder nicht. Genau hier entsteht häufig die zentrale Frage: RPA oder KI?
Dabei handelt es sich weniger um eine Tool-Entscheidung als um eine strategische Weichenstellung. Wer ohne klares Verständnis automatisiert, riskiert Fehlentscheidungen, unnötige Komplexität und enttäuschte Erwartungen. Braucht es künstliche Intelligenz, weil sie verfügbar ist oder weil der Prozess sie tatsächlich erfordert? Reicht Robotic Process Automation aus oder wird sie dort eingesetzt, wo Verständnis und Bewertung notwendig wären?
Der Schlüssel liegt nicht im Entweder-Oder, sondern im richtigen Zusammenspiel.
Das Wichtigste in Kürze:
- Robotic Process Automation hat nichts mit physischen Robotern zu tun. RPA arbeitet mit Software-Bots („Bot“ = Abkürzung für „Roboter“), die digitale Arbeitsschritte automatisiert ausführen.
- RPA beschreibt in erster Linie die Art der Ausführung, nicht den Grad der Intelligenz. Bots können rein regelbasiert arbeiten oder KI-Komponenten einbinden.
- Der Prozess definiert die Technologie, nicht umgekehrt. Wer Prozesse vom Tool aus denkt, produziert Fehlentscheidungen statt Effizienz.
- RPA und KI sind keine festen Gegensätze, sondern übernehmen je nach Prozess unterschiedliche Rollen. Diese Rollen entwickeln sich mit neuen Technologien laufend weiter.
- Klassische RPA ist besonders geeignet für stabile, klar strukturierte Abläufe, bei denen Regeln, Entscheidungen und Ausnahmen eindeutig definiert sind. Typische Einsatzfelder sind z. B. Rechnungsstellung oder IT- und Support-Prozesse.
- Künstliche Intelligenz wird relevant, wenn Informationen erst verstanden, bewertet oder interpretiert werden müssen. Typische Beispiele sind das automatische Erkennen und Auslesen von Rechnungen, Bewerbungen nach Qualifikationen vorsortieren oder Kundenanfragen in Kategorien einzuordnen.
- In vielen aktuellen Szenarien ergänzt KI bestehende Automatisierungen, indem sie Entscheidungen vorbereitet oder Informationen liefert, die anschließend automatisiert ausgeführt werden. Je nach Reifegrad der Prozesse und der Technologie können sich die Rollen verschieben: Manche Aufgaben werden stärker KI-getrieben, andere bleiben dauerhaft regelbasiert.
Wie sich Prozessautomatisierung entwickelt hat
Prozessautomatisierung ist nicht über Nacht entstanden, sondern hat sich schrittweise entwickelt – entlang der Frage, wie Arbeit zwischen Systemen effizienter organisiert werden kann.
Am Anfang standen einfache Automatisierungen, die vor allem digitale Anwendungen miteinander verbinden: Wenn in einem System etwas passiert, wird in einem anderen eine Folgeaktion ausgelöst. Typische Vertreter dafür sind Integrationswerkzeuge wie Zapier, die gut funktionieren, solange Prozesse klar, standardisiert und vollständig digital sind.
Robotic Process Automation geht einen Schritt weiter als reine Systemverbindungen und automatisiert die eigentliche Arbeit am Bildschirm. RPA übernimmt also genau das, was zuvor manuell erledigt wurde: klicken, tippen, prüfen, übertragen. Klassische RPA-Plattformen wie UiPath sind dafür ausgelegt, bestehende Prozesse auszuführen, auch wenn keine Schnittstellen verfügbar sind.
Künstliche Intelligenz markiert schließlich den nächsten Entwicklungsschritt. Sie ergänzt Automatisierung um die Fähigkeit, Informationen zu verstehen, zu bewerten und Entscheidungen vorzubereiten. Generative KI, etwa in Form großer Sprachmodelle, kann Texte zusammenfassen, klassifizieren oder Inhalte erzeugen. Für sich genommen ist sie jedoch noch keine vollständige Prozessautomatisierung, sondern eine vorgelagerte Entscheidungsebene.
Robotic Process Automation (RPA): Automatisierung klar definierter Prozesse
Robotic Process Automation ist eine Form der regelbasierten Prozessautomatisierung, bei der Software-Bots wiederkehrende digitale Arbeitsschritte übernehmen. Dabei geht es nicht um künstliche Intelligenz, sondern um die konsequente Automatisierung klar definierter Abläufe.
Typische Einsatzfelder finden sich überall dort, wo Prozesse stabil, eindeutig und wiederholbar sind. Dazu zählen etwa die Buchung und Weiterverarbeitung von Rechnungen, die Pflege von Stamm- und Bewegungsdaten, das Erstellen und Versenden von Reports oder standardisierte Aufgaben im IT- und Support-Umfeld.
Die Stärke von RPA liegt genau in dieser Verlässlichkeit: Solange Regeln, Entscheidungen und Ausnahmen eindeutig definiert sind, können Prozesse schnell, skalierbar und mit geringer Fehlerquote ausgeführt werden. Auch über Systemgrenzen hinweg und selbst dann, wenn keine Schnittstellen zur Verfügung stehen.
RPA hat aber klare Grenzen. Sobald Informationen interpretiert, bewertet oder verstanden werden müssen, stößt regelbasierte Automatisierung an ihre Limits. RPA lernt nicht, erkennt keine Muster und trifft keine eigenständigen Einschätzungen. Genau an dieser Stelle kommt die KI ins Spiel.
Künstliche Intelligenz (KI): Wenn Prozesse Verständnis und Bewertung erfordern
Im Unternehmenskontext wird der Begriff „KI“ häufig sehr breit verwendet. Tatsächlich lassen sich die meisten Anwendungen grob drei Bereichen zuordnen.
Machine Learning erkennt Muster in Daten und liefert Wahrscheinlichkeiten, Prognosen oder Priorisierungen. Generative KI verarbeitet Sprache und Inhalte, fasst Informationen zusammen oder erzeugt neue Texte. Ergänzt wird dies durch spezialisierte Verfahren wie Texterkennung, Dokumentenklassifikation oder Bildanalyse, die strukturierte Informationen aus unstrukturierten Quellen gewinnen.
KI wird überall dort relevant, wo Informationen zunächst verstanden oder eingeordnet werden müssen, bevor ein Prozess fortgesetzt werden kann. Dazu zählen etwa das automatische Erkennen und Auslesen von Rechnungen, die Vorsortierung von Bewerbungen oder Kundenanfragen, Prognosen auf Basis historischer Daten oder die inhaltliche Klassifikation von Dokumenten.
Wichtig ist dabei, künstliche Intelligenz nicht auf generative Anwendungen zu reduzieren. KI wird seit Jahren erfolgreich in hochkritischen Bereichen eingesetzt, von der medizinischen Diagnostik über Verkehrssteuerung bis hin zur Klimaforschung. Immer geht es darum, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen vorzubereiten.
Best Practice: RPA, KI – und die Rolle von Agenten
In realen Unternehmensprozessen funktioniert Automatisierung selten isoliert. Erfolgreiche Architekturen trennen bewusst zwischen Denken, Entscheiden und Ausführen und verbinden diese Ebenen gezielt miteinander.
RPA übernimmt dabei die Ausführungsebene. Sobald klar ist, welche Schritte notwendig sind, sorgt RPA für eine stabile, regelbasierte Umsetzung. KI arbeitet vorgelagert und liefert Orientierung, wenn Informationen unklar sind, Fälle bewertet oder Prioritäten gesetzt werden müssen.
Eine verbindende Rolle übernehmen zunehmend sogenannte Agenten. Sie stellen keine eigene Technologieklasse dar, sondern fungieren als organisatorische Instanz innerhalb des Automatisierungsdesigns. In der Praxis werden solche Agenten häufig über Orchestrierungs- und Workflow-Plattformen umgesetzt.
Ein Agent hält den Prozesskontext im Blick, bewertet neue Informationen im Verhältnis zu definierten Zielen, erkennt Handlungsbedarf und übergibt klar abgegrenzte Aufgaben an die Ausführungsebene. Wichtig ist dabei: Agenten führen selbst nicht aus. Die operative Umsetzung bleibt bei RPA.
Der eigentliche Vorteil moderner Automatisierung ist messbar
Der nachhaltige Nutzen von RPA und KI zeigt sich nicht in der Anzahl automatisierter Prozesse, sondern in messbaren Ergebnissen. Unternehmen, die Automatisierung strategisch aufsetzen, verbessern ihre Steuerungsfähigkeit spürbar. Durchlaufzeiten sinken, Fehlerquoten gehen zurück und Entscheidungen werden schneller vorbereitet, ohne dass die Ausführung an Stabilität verliert.
Kosten pro Vorgang reduzieren sich, Skalierung erfolgt über Architektur statt über zusätzliches Personal, und auch bei steigender Prozesskomplexität bleibt die Time-to-Decision kurz. Automatisierung wird damit vom Innovationsthema zu einem belastbaren Performance-Hebel.
Fazit
RPA und KI stehen nicht in Konkurrenz zueinander, sondern erfüllen unterschiedliche Aufgaben innerhalb moderner Prozessarchitekturen. RPA sorgt für zuverlässige, regelbasierte Ausführung, während KI dort ansetzt, wo Informationen verstanden, bewertet oder priorisiert werden müssen.
Der entscheidende Erfolgsfaktor liegt darin, Prozesse zuerst sauber zu analysieren und erst danach die passende Technologie auszuwählen. Wer Automatisierung vom Prozess aus denkt, schafft skalierbare Strukturen, messbaren Nutzen und langfristige Steuerungsfähigkeit. Unternehmen, die diese Trennung und das Zusammenspiel frühzeitig beherrschen, verschaffen sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.
FAQ: RPA vs. KI – die wichtigsten Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Robotic Process Automation (RPA) und KI?
RPA automatisiert regelbasierte Abläufe, KI verarbeitet und bewertet Informationen.
Ist RPA eine Form von künstlicher Intelligenz?
Nein. RPA ist keine künstliche Intelligenz. RPA folgt festen Regeln und trifft keine eigenständigen Entscheidungen. KI kann RPA ergänzen, ist aber eine andere Technologieklasse.
Wird RPA durch KI ersetzt oder ist RPA veraltet?
Nein. RPA wird nicht ersetzt und ist nicht veraltet. Für stabile, strukturierte Prozesse bleibt RPA effizient und zuverlässig. KI ergänzt RPA dort, wo Entscheidungen oder Interpretation notwendig sind.
Kann KI Prozesse automatisieren wie RPA?
KI automatisiert Entscheidungen, nicht die Ausführung. KI bereitet Prozesse vor, indem sie Informationen analysiert. Die eigentliche Prozessausführung übernehmen weiterhin Automatisierungstechnologien wie RPA.
Wann sollte man RPA einsetzen – und wann KI?
- RPA, wenn Prozesse klar definiert, stabil und wiederholbar sind.
- KI, wenn Informationen verstanden, bewertet oder priorisiert werden müssen.
- Die Kombination, wenn Entscheidungen vorbereitet und anschließend automatisiert umgesetzt werden sollen.
Geschrieben von:
Jens ist Mitgründer von bakedwith, einer Boutique-Beratung für smarte Automatisierung und KI. Er unterstützt mittelständische Unternehmen und Konzerne dabei, Prozesse zu optimieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und durch effiziente Workflows Wachstum zu erzielen. Zuvor war Jens Growth Lead bei OMR und begleitete als Freelancer zahlreiche Unternehmen bei der Optimierung ihrer CRM- und Automationssysteme. Seine Leidenschaft gilt der Verbindung von Wachstum und Effizienz – damit Teams sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
