RPA und KI: Wie sie sich unterscheiden, zusammenarbeiten und intelligente Automatisierung ermöglichen

Im Produktivbetrieb leitet die Orchestrierung jeden Schritt an den richtigen Akteur weiter und steuert die Übergaben. Das bedeutet, dass sich bei einer effektiven digitalen Transformation die zentrale Frage stellt, welche Aufgaben zu welcher Technologie gehören. Mit Stand von 2026 behandelt dieser Leitfaden, worin sich RPA und KI unterscheiden, wie sie zusammenwirken, ob KI RPA ersetzen wird, welche Anwendungsfälle in Unternehmen den größten Mehrwert bieten, welche Herausforderungen der gemeinsame Betrieb mit sich bringt und wie agentenbasierte Automatisierung diesen Ansatz erweitert.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Komplementäre Stärken: RPA führt deterministische, regelbasierte Aufgaben aus, während KI unstrukturierte Daten interpretiert und probabilistisches Schlussfolgern übernimmt.
• Beschleunigte Zeitpläne: Gartner prognostiziert, dass 40 % der Unternehmensanwendungen bis 2026 aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten werden, gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2025.
• Datenzugänglichkeit: Die meisten Unternehmensdaten – Rechnungen, Verträge, E-Mails – liegen in unstrukturierten Formaten vor, auf die RPA allein nicht zugreifen kann. KI erschließt Automatisierungs-Workflows genau für diese Art von Daten.
• Vereinheitlichte Orchestrierung: Die Zukunft der Automatisierung hängt von Orchestrierungsebenen ab, die Übergaben zwischen KI-Agenten, deterministischen Bots und menschlichen Arbeitskräften nahtlos steuern.

Die grundlegenden Unterschiede zwischen RPA und KI

RPA folgt explizit festgelegten Regeln, um Aufgaben auszuführen. KI interpretiert Informationen und trifft Urteile. Diese Unterscheidung gilt auch dann, wenn beide Teil derselben Plattform sind.

RPA ist deterministisch. Bei derselben Eingabe erzeugt ein Bot jedes Mal dieselbe Ausgabe, weil jemand jeden Schritt im Voraus festgelegt hat. KI ist probabilistisch. Sie zieht Schlussfolgerungen aus Mustern in den Daten. Dadurch kann es Eingaben verarbeiten, mit denen niemand gerechnet hat, was jedoch auch bedeutet, dass seine Ausgabe von Durchlauf zu Durchlauf variiert.

Ist RPA eine Form von KI? Technisch gesehen: nein. RPA lernt nicht und verfügt über kein Modell der von ihm ausgeführten Arbeit, das über die erhaltenen Anleitungen hinausgeht. Moderne RPA-Plattformen integrieren jedoch KI-Funktionen wie Dokumentenverständnis und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wodurch die Produktgrenzen verschwimmen, ohne dass die zugrunde liegenden Technologien zusammengeführt werden.

In dieser Session des Pathfinder Summit erläutert Chief AI and Development Officer Adi Kuruganti den Wandel von „Robotergesteuerte Prozessautomatisierung“ (RPA) zu „Agentenbasierte Prozessautomatisierung“ (APA). Erfahren Sie, wie die Kombination deterministischer Workflows mit KI-Agenten Unternehmen in die Lage versetzt, komplexe, lang laufende Prozesse zu automatisieren, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten und durchgängige Workflows sicher und regelkonform zu steuern.

RPA definieren

Robotergesteuerte Prozessautomatisierung nutzt Software-Bots, um regelbasierte Schritte mit strukturierten Daten auszuführen: Werte extrahieren, Datensätze zwischen Systemen verschieben und standardisierte Berichte erstellen. Ein Bot arbeitet schneller als Menschen und wiederholt dieselbe Abfolge ohne Abweichungen. Dadurch verkürzen sich die Zykluszeiten und Fehler durch manuelle Neueingaben werden vermieden.

Die Grenzen ergeben sich aus derselben Eigenschaft. Bots interpretieren nicht. Sie versagen, wenn sich der zugrunde liegende Prozess oder die Schnittstelle ändert, und können unstrukturierte Eingaben nicht lesen.

Definition von KI und ML

Künstliche Intelligenz umfasst Technologien, die menschliches Denken simulieren: Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, optische Zeichenerkennung (OCR), Spracherkennung und prädiktive Analytik. Maschinelles Lernen (ML) ist der Teilbereich, der sich durch den Kontakt mit Daten statt durch explizite Programmierung verbessert.

Der praktische Beitrag von KI zur Automatisierung besteht in der Interpretation. Es extrahiert die Bedeutung aus E-Mails, Verträgen, gescannten Formularen und Bildern – genau dort, wo sich die meisten Unternehmensdaten tatsächlich befinden.

RPA vs. KI vs. ML: Eine Gegenüberstellung

Die drei Technologien unterscheiden sich darin, wie sie funktionieren, welche Daten sie entgegennehmen und wie sie sich verhalten, wenn etwas schiefgeht.

In der Praxis macht sich ein Ausfall von RPA typischerweise deutlich bemerkbar: Der Prozess stoppt und löst einen Alarm aus. Wenn ein KI-Modell abdriftet oder eine plausible, aber falsche Antwort liefert, wird der Workflow fortgesetzt und der Fehler gelangt als gültige Daten in nachgelagerte Systeme.

Diese Asymmetrie bestimmt, wo die jeweilige Technologie zum Einsatz kommt: RPA für Schritte, die im Voraus definiert werden können und keine Abweichungen tolerieren; ML und KI für Schritte, die Interpretation erfordern und validiert werden können, bevor die Arbeit fortgesetzt wird.

Wie arbeiten RPA und KI zusammen, um intelligente Automatisierung zu schaffen?

Die Kombination aus regelbasierter Ausführung und KI-Interpretation führt zu intelligenter Automatisierung. Wird diese Praxis systematisch im gesamten Unternehmen angewendet und um Process Discovery sowie ein breiteres Toolset ergänzt, wird sie als Hyperautomation bezeichnet. Gemeinsam automatisieren sie Workflows, die keine der beiden Technologien allein zuverlässig abschließen kann.

KI interpretiert in der Regel unstrukturierte Eingaben zu Beginn eines Prozesses, indem sie eine Rechnung ausliest, einen Schadensfall klassifiziert oder Vertragsbedingungen extrahiert. Diese Interpretation erzeugt strukturierte Daten. Sobald diese Ausgabe validiert wurde, führen Bots sie aus, indem sie Einträge vornehmen, Datensätze aktualisieren und nachgelagerte Schritte auslösen. Maschinelles Lernen verbessert die Interpretation im Laufe der Zeit, wenn sich Beispiele ansammeln.

Die Kombination bewährt sich im Produktivbetrieb, weil Arbeit gezielt zugewiesen wird. Regelbasierte Schritte gehören in die deterministische Automatisierung, die kostengünstiger, schneller und direkt auditierbar ist. Interpretative Schritte werden der KI überlassen. Prozessschritte mit hoher Sensibilität, hohem Risiko oder regulatorischer bzw. finanzieller Tragweite werden an eine Person weitergeleitet.

Ein RPA-System übernimmt die Ausführungsebene, während eine Orchestrierungsebene die Abfolge zwischen den Akteuren sicherstellt und jede Ausgabe validiert, bevor der nächste Schritt beginnt. Wenn probabilistische Schritte direkt miteinander verknüpft werden, kumulieren sich ihre Fehlerraten, und die Genauigkeit nimmt entlang der Kette ab. Die Validierung bei jeder Übergabe gewährleistet, dass ein kombiniertes System auch im großen Maßstab zuverlässig funktioniert.

Warum unstrukturierte Daten der Schlüssel für intelligente Automatisierung sind

Die meisten Unternehmensdaten sind unstrukturiert, und RPA allein kann sie nicht lesen. OCR, Computer Vision und NLP ermöglichen es einem kombinierten System, E-Mails, PDFs, Rechnungen und Formulare zu verarbeiten, wodurch sich das Spektrum der automatisierbaren Aufgaben erweitert.

Die Rechnungsabstimmung und die Erfassung von Schadensmeldungen sind gängige Einstiegspunkte, da beide mit Dokumenten beginnen und mit strukturierten Systemaktualisierungen enden.

Bei der Implementierung von RPA und KI wenden sich Unternehmen häufig an Automation Anywhere, um die Lücke zwischen deterministischer Ausführung und probabilistischem Schlussfolgern zu schließen. Das agentenbasierte Prozessautomatisierungssystem (APA) von Automation Anywhere vereint beides in einer einzigen cloudnativen Architektur und wendet an jeder Übergabe zwischen Bots, Agents und Menschen Governance an, damit komplexe Workflows auditierbar bleiben.

Wird KI RPA ersetzen oder werden beide nebeneinander bestehen?

KI wird RPA nicht ersetzen. Es ergänzt sie, und die Architektur entwickelt sich hin zu einer Orchestrierung, die beides steuert.

Agentenbasierte KI kann Ausnahmen und unbekannte Eingaben interpretieren, an denen ein Bot scheitert, wodurch sie wie eine Obermenge dessen erscheint, was RPA leistet. Im Produktivbetrieb stellt sich die Wirtschaftlichkeit anders dar. Bei Tätigkeiten, die sich im Voraus spezifizieren lassen, ist deterministische Automatisierung weiterhin genauer, pro Transaktion kostengünstiger und leichter zu auditieren. Ein großer Teil des Transaktionsvolumens in Unternehmen entfällt auf diese Art von Arbeit.

Anstatt Bots zu ersetzen, zeigt Automation Anywhere, wie RPA und KI als einheitliches Team zusammenarbeiten. Eine geregelte Koexistenz – und nicht die Ablösung – ist das, was sich in großem Maßstab bewährt.

Ein Bot, der ein validiertes Feld zwischen Systemen überträgt, führt bei jeder Ausführung denselben Vorgang zu niedrigen Grenzkosten aus.

Ein Modell, das dieselbe Aufgabe erledigt, kostet pro Ausführung mehr, bringt Variabilität in einen Schritt, für den es keinen Grund zur Variabilität gibt, und hinterlässt einen Audit Trail, der sich gegenüber einer Aufsichtsbehörde schwerer verteidigen lässt.

Die Entwicklung verläuft in den Schritten RPA, intelligente Automatisierung und agentenbasierte Prozessautomatisierung. Von Phase zu Phase ändern sich Umfang und Koordination. Governance-konforme KI-Agenten, die mit Tools wie AI Agent Studio erstellt wurden, übernehmen die urteilsabhängigen Schritte, während die deterministische Automatisierung weiterhin das Volumen bewältigt und die Orchestrierungsebene die Arbeit gemäß den Richtlinien zwischen ihnen verteilt.

Die wichtigsten Anwendungsfälle in Unternehmen für die Kombination von RPA und KI

Die Kombinationen mit dem größten Mehrwert stellen die Interpretation durch KI innerhalb desselben Workflows vor die Ausführung durch RPA.

Finanz- und Rechnungswesen. KI liest Rechnungen und kennzeichnet Abweichungen im Vergleich zu historischen Ausgabenmustern. Bots gleichen Bestellungen ab und buchen genehmigte Einträge; sie eskalieren nur die Ausnahmen, die die KI aufzeigt.

Gesundheitsbranche. KI extrahiert Daten aus Patientenakten und Überweisungsdokumenten und klassifiziert sie. Bots aktualisieren führende Systeme, planen Nachfassaktionen und leiten Ansprüche weiter. Die klinische Beurteilung bleibt den medizinischen Fachkräften vorbehalten.

Fertigung. Maschinelles Lernen prognostiziert Geräteausfälle anhand von Sensordaten. Bots erstellen Wartungstickets, reservieren Ersatzteile und passen Produktionspläne an die Prognose an.

Kundendienst. Verarbeitung natürlicher Sprache interpretiert die Absicht hinter einer eingehenden Anfrage. Bot-Systeme erledigen dies in Backend-Systemen, indem sie die Rückerstattung veranlassen, das Konto aktualisieren oder den Ersatz versenden, und übergeben alles, was nicht eindeutig ist, zusammen mit dem jeweiligen Kontext an einen Servicemitarbeiter.

In jedem Fall leitet die Orchestrierung die Arbeit weiter: Die KI interpretiert die Eingabe, die deterministische Automatisierung führt die daraus resultierenden Schritte aus, und ein Mensch übernimmt, wofür weder die KI noch die Automatisierung allein verantwortlich sein sollte.

Jeder dieser Anwendungsfälle kann als eigenständiges KI-Projekt für Unternehmen umgesetzt werden, doch eine Plattform für agentenbasierte Automatisierung ermöglicht Skaleneffekte (und mehr Leistungsfähigkeit) – durch die gemeinsame Verwaltung von Anmeldeinformationen, Audit-Protokollierung, Modellüberwachung und Zugriffsrichtlinien für alle Implementierungen.

Häufige Herausforderungen und Überlegungen bei der Kombination von RPA und KI

Datenschutz und Compliance. RPA überträgt regulierte Daten zwischen Systemen innerhalb des Unternehmensperimeters. Durch die Ergänzung um KI werden diese Daten oft an ein externes Modell übermittelt, wo der Anbieter Prompts und Ausgaben möglicherweise speichert. Für diesen Datenverkehr gelten die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zu Einwilligung, Aufbewahrung und grenzüberschreitender Übermittlung.

Integration: RPA verbindet Systeme, die nie dafür konzipiert wurden, Daten auszutauschen. KI bringt Abhängigkeiten von Services mit sich, die jeweils eigene Authentifizierungsverfahren, Ratenbegrenzungen und Versionszyklen haben. Die praktische Arbeit besteht darin, Berechtigungen entlang der Prozesskette abzubilden und die Bot-Ausführung in hohem Umfang mit kontrollierten Modellaufrufen in Einklang zu bringen.

Modell-Governance. KI kann selbstsicher formulierte, aber falsche Ergebnisse liefern, und interpretative Ergebnisse sind selten eindeutig richtig oder falsch, daher benötigen Teams einen klar definierten Schwellenwert für akzeptable Ergebnisse. Auch das Verhalten verändert sich, wenn sich die Eingaben ändern. Sowohl die Validierung, bevor ein Ergebnis in ein nachgelagertes System gelangt, als auch die anschließende Nachverfolgbarkeit der Version sind erforderlich.

Änderungsmanagement. RPA-Kompetenzzentren arbeiten mit einem Entwicklungs-, Test- und Release-Zyklus, der auf deterministische Automatisierung ausgelegt ist. KI-Schritte müssen stattdessen kontinuierlich evaluiert werden – eine andere Disziplin mit eigenem Personalbedarf. Das Urteilsvermögen darüber, bei welchen Schritten der Einsatz eines Modells gerechtfertigt ist, entwickelt sich mit der Erfahrung im Produktivbetrieb.

Die ersten drei sind architektonischer Natur. Zugriffskontrollen, Validierung und Audit-Protokollierung, die während der Ausführung auf jeden einzelnen Schritt angewendet werden, begegnen diesen Herausforderungen gemeinsam, da sie auf Workflow-Ebene greifen, auf der die Übergaben stattfinden. Änderungsmanagement ist keine Architekturfrage, und keine Plattform macht es überflüssig.

So vereint Automation Anywhere RPA, KI und agentenbasierte Automatisierung

Automation Anywhere bietet RPA, KI und agentenbasierte KI auf einer einzigen Unternehmensplattform, die darauf ausgerichtet ist, wie Arbeit tatsächlich verteilt und unter Einhaltung der Sicherheits- und Compliance-Vorgaben von Unternehmen koordiniert wird.

Arbeitsakteure. Unternehmensprozesse erstrecken sich über deterministische Automatisierung, Bots, APIs, KI-Agenten und Menschen. Die Plattform weist jeden Schritt dem dafür am besten geeigneten Akteur zu, statt alles über ein Modell laufen zu lassen.

Die Orchestrierung steuert die Übergaben. Während der Ausführung gelten Zugriffskontrollen, Data Masking, Audit-Protokollierung und Prüfpunkte für die menschliche Überprüfung. Dadurch werden keine separaten Genehmigungsschritte hinzugefügt, die den Workflow verzögern. Wenn ein Schritt sensible Daten an einen Prüfer weiterleitet, wird die Maskierung automatisch entsprechend dessen Berechtigungsstufe angewendet.

Schlussfolgerungsebene. Die Process Reasoning Engine und der Context Intelligence Graph liefern agentenbasierten Schritten den Prozesskontext, den sie benötigen, um in laufenden Unternehmenssystemen korrekt zu handeln.

Schlussfolgerung: RPA und KI – zusammen besser

RPA und KI lösen jeweils eine andere Hälfte desselben Problems. RPA führt definierte Regeln zuverlässig aus; KI interpretiert Eingaben, die sich nicht durch Regeln vorhersagen lassen. Zusammen schaffen sie intelligente Automatisierung, die sich durch Orchestrierung skalieren lässt. Automation Anywhere operationalisiert Ausführung, Interpretation und Orchestrierung auf einer Plattform.

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Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen dazu, wie sich RPA und KI in Unternehmensumgebungen unterscheiden, kombinieren und skalieren lassen.

Was ist der Unterschied zwischen RPA und KI?

RPA führt sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben aus, indem sie explizite Anleitungen befolgt. KI interpretiert Daten, lernt und trifft Beurteilungen. RPA sind die Hände, KI das Gehirn: unterschiedliche Technologien, die sich ergänzen und gemeinsam intelligente Automatisierung ermöglichen.

Ist RPA eine Form von KI?

Nein. RPA folgt vordefinierten Regeln und lernt nicht, während KI kognitive Prozesse simuliert. Viele moderne Plattformen integrieren neben RPA auch KI-Funktionen, wodurch die Grenze in der Praxis verschwimmt, ohne dass die beiden Technologien miteinander verschmelzen.

Wie arbeiten RPA und KI zusammen?

KI interpretiert unstrukturierte Eingaben und liefert Informationen für Entscheidungspunkte. Bots führen die daraus resultierenden Aktionen nach der Validierung aus, wobei eine Orchestrierungsebene die Übergaben zwischen ihnen steuert. Zusammen bilden sie die intelligente Automatisierung und erweitern die Automatisierung auf urteilsabhängige Workflows.

Wird KI RPA ersetzen?

Nein. KI ergänzt RPA. RPA bleibt die zuverlässige Ausführungsebene, während KI für zusätzliche Interpretationsfähigkeit sorgt. Die Orchestrierung weist jeden Schritt dem richtigen Akteur zu und steuert die Übergaben zwischen den Akteuren.

Was sind die wichtigsten Vorteile der Kombination von RPA und KI?

Durch die Kombination werden Automatisierungen auf unstrukturierte Daten und Ausnahmefälle ausgeweitet, die Entscheidungsqualität verbessert, manuelle Übergaben reduziert und der Durchsatz erhöht. So entsteht eine durchgängige intelligente Automatisierung über unternehmensweite Workflows hinweg statt einer isolierten Automatisierung einzelner Aufgaben.

Was bedeutet der Übergang von RPA zur agentenbasierten Prozessautomatisierung?

Die Entwicklung reicht von RPA über intelligente Automatisierung bis hin zur agentenbasierten Prozessautomatisierung, bei der eine Orchestrierungsebene deterministische Automatisierung, KI-Agenten und Menschen über mehrstufige Prozesse hinweg unter Governance koordiniert.