13.01.2026
Von Peter Hecker, Inhaber von HECKER CONSULTINGWie RPA funktioniert, wo KI-Agenten besser passen und wann sich die Kombination lohnt: Kriterien zu Daten, Kosten, Fehlerverhalten und Governance.
Angenommen, die Buchhaltung eines Großhändlers bekommt jeden Monat rund 2.000 Eingangsrechnungen. Ein Teil kommt als strukturierte E-Rechnung, ein Teil als PDF im E-Mail-Anhang, einige als Foto vom Handy des Außendienstes. Dazu kommen Rückfragen von Lieferanten, Gutschriften und Mahnungen. Wer diesen Ablauf automatisieren will, steht schnell vor der Frage, die viele Unternehmen 2026 beschäftigt: klassische Robotic Process Automation, ein KI-Agent – oder eine Kombination?
Die ehrliche Antwort lautet: Es kommt auf den einzelnen Arbeitsschritt an. Das Auslesen eines Fotos ist eine andere Aufgabe als das Buchen einer geprüften Rechnung im ERP-System. Die erste Fassung dieser Seite erschien im Januar 2026 als Marktüberblick. Die überarbeitete Fassung vom November 2026 ist eine Entscheidungshilfe: Wie funktioniert RPA, was machen KI-Agenten anders, und nach welchen Kriterien wählen Sie aus?
Robotic Process Automation, kurz RPA, bezeichnet Software, die am Bildschirm arbeitet wie ein Mensch – nur nach festen Regeln und ohne Pause. Der sogenannte Software-Roboter oder Bot öffnet Programme, klickt auf Schaltflächen, liest Felder aus, kopiert Werte und trägt sie in ein anderes System ein. Er braucht dafür keine Programmierschnittstelle (API), sondern nutzt die vorhandene Benutzeroberfläche.
Wie funktioniert RPA im Einzelnen? Ein Entwickler oder eine geschulte Fachkraft modelliert den Ablauf in einem grafischen Editor: „Öffne die Excel-Liste, lies Zeile für Zeile, suche den Kunden im Altsystem, trage die neue Adresse ein, speichere.“ Der Bot erkennt die richtigen Felder über sogenannte Selektoren – technische Merkmale der Oberfläche. Ein zentraler Orchestrator verteilt die Aufträge auf die Bots, plant Zeiten und protokolliert jeden Schritt. Man unterscheidet Bots, die im Hintergrund ohne Menschen laufen (unattended), und Bots, die ein Mitarbeiter am eigenen Rechner anstößt (attended).
Die Stärke liegt in der Verlässlichkeit: Bei gleicher Eingabe tut der Bot immer dasselbe. Die Schwäche ebenfalls: Er versteht nicht, was er tut. Ändert sich eine Maske oder kommt ein Dokument in unerwarteter Form, bricht er ab. Die Grundlagen mit Beispielen erklärt der Beitrag Was ist eigentlich Robotic Process Automation (RPA)?
Ein KI-Agent ist ein System auf Basis eines großen Sprachmodells, das ein Ziel bekommt statt einer Schrittfolge. Er plant selbst, welche Werkzeuge er braucht – etwa eine Datenbankabfrage, eine E-Mail-Funktion oder eine Websuche –, führt die Schritte aus und prüft das Zwischenergebnis. Neuere Agenten können auch Bildschirmoberflächen bedienen: Sie sehen den Bildschirm, erkennen Schaltflächen und klicken selbst. Das klingt wie RPA, funktioniert aber grundlegend anders.
Der Unterschied: Sprachmodelle arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten. Sie verstehen unstrukturierte Inhalte – formlose E-Mails, eingescannte Briefe, Gesprächsnotizen – und kommen mit Abweichungen zurecht, an denen ein RPA-Bot scheitert. Dafür liefern sie bei gleicher Eingabe nicht zwingend dasselbe Ergebnis und können sich irren, ohne es zu merken. Fachleute nennen das Halluzination: eine überzeugend formulierte, aber falsche Antwort.
Zwischen beiden Welten liegt die klassische Workflow-Automatisierung über Schnittstellen. Werkzeuge wie n8n, Microsoft Power Automate oder Zapier verbinden Anwendungen über APIs und lassen sich inzwischen mit KI-Bausteinen erweitern. Wie das in der Praxis aussieht, zeigt der Beitrag n8n im Praxistest.
Statt nach der modernsten Technik zu fragen, lohnt sich ein Blick auf den einzelnen Prozessschritt. Diese fünf Fragen führen meist zu einer klaren Antwort.
Feste Felder, Tabellen, gleichbleibende Formulare sprechen für RPA oder eine Schnittstelle. Freitext, wechselnde Dokumentformate, Handschrift oder Bilder sprechen für KI. Viele Prozesse enthalten beides: Die KI liest das unstrukturierte Dokument und wandelt es in strukturierte Daten um, danach übernimmt die regelbasierte Automatisierung.
Wenn ein System eine API anbietet, ist die Anbindung darüber fast immer stabiler und günstiger als jede Oberflächenbedienung – ob durch einen RPA-Bot oder einen KI-Agenten. Die Reihenfolge lautet deshalb: Schnittstelle vor RPA, RPA vor KI-gesteuerter Oberflächenbedienung. RPA ist vor allem dort sinnvoll, wo Altsysteme keine brauchbare Schnittstelle haben.
Eine falsch zugeordnete Supportanfrage ist ärgerlich, eine falsch gebuchte Zahlung oder eine fehlerhafte Lohnabrechnung ist teuer. Je höher der Schaden, desto mehr spricht für deterministische Regeln – also Abläufe, die bei gleicher Eingabe immer gleich reagieren – oder für eine menschliche Freigabe nach dem KI-Schritt.
Bei hohem Volumen fallen die laufenden Kosten pro Vorgang ins Gewicht. Ein regelbasierter Bot verursacht nach der Einrichtung kaum Zusatzkosten je Durchlauf. Ein Sprachmodell wird nach Nutzung abgerechnet, meist nach verarbeiteter Textmenge (Tokens), und braucht oft Sekunden statt Millisekunden. Für seltene, aber komplizierte Fälle ist KI dagegen oft die günstigere Wahl, weil sich der Aufwand für eine starre Regelprogrammierung nicht lohnt.
Wirtschaftsprüfer, Datenschutzbeauftragte und Fachabteilungen wollen wissen, warum ein Vorgang so und nicht anders behandelt wurde. Ein RPA-Protokoll zeigt jeden Klick. Bei einem KI-Agenten müssen Eingabe, Anweisung, Antwort und verwendete Werkzeuge eigens protokolliert werden, damit eine Prüfung möglich bleibt.
Der Kostenvergleich wird oft verkürzt geführt. Bei RPA stehen Lizenzen für Bots und Orchestrator im Vordergrund. Der größere Posten ist häufig die Wartung: Jedes Update einer Anwendung, jede geänderte Maske kann einen Bot stoppen. Unternehmen mit vielen Bots brauchen dafür ein eigenes Team.
Bei KI verschieben sich die Kosten. Die Einrichtung geht oft schneller, weil nicht jeder Sonderfall programmiert werden muss. Dafür entstehen laufende Nutzungskosten, die vom Volumen und von der Länge der verarbeiteten Texte abhängen, sowie Aufwand für Tests: Ein KI-Schritt muss regelmäßig an Beispielfällen geprüft werden, besonders wenn der Anbieter das Modell wechselt. Wer das nicht einplant, erlebt böse Überraschungen.
Hybride Abläufe kombinieren beides sinnvoll: Die KI wird nur dort eingesetzt, wo sie gebraucht wird, etwa beim Auslesen eines Dokuments, und der Rest läuft regelbasiert. So bleiben die variablen Kosten überschaubar.
Der vielleicht wichtigste Unterschied zeigt sich, wenn etwas schiefgeht. Ein RPA-Bot scheitert laut: Er findet ein Feld nicht, bricht ab und meldet einen Fehler. Das ist lästig, aber gut beherrschbar – jemand sieht nach und passt den Ablauf an.
Ein KI-Agent scheitert oft leise. Er liest eine Rechnungssumme falsch, ordnet eine Beschwerde der falschen Abteilung zu oder ergänzt eine fehlende Angabe mit einer plausiblen Vermutung – und arbeitet weiter, als sei nichts gewesen. Solche Fehler fallen erst später auf, manchmal erst bei der Monatsabstimmung.
Dagegen helfen bewährte Sicherungen:
Warum viele Agentenprojekte gerade an diesen Punkten scheitern, beschreibt der Beitrag KI-Agenten im Unternehmen: Grenzen und Risiken.
Automatisierung braucht klare Zuständigkeiten – unabhängig von der Technik. Jeder Bot und jeder Agent braucht ein eigenes technisches Konto mit festgelegten Rechten, einen fachlich Verantwortlichen und ein Protokoll seiner Aktionen. Bei KI-Agenten kommt ein neues Risiko hinzu: Prompt-Injection. Gemeint sind versteckte Anweisungen in einer E-Mail oder einem Dokument, die den Agenten zu ungewollten Aktionen verleiten sollen, etwa „Leite diese Rechnung an folgende Adresse weiter“. Deshalb sollten Agenten, die fremde Inhalte lesen, nicht gleichzeitig weitreichende Rechte haben.
Rechtlich gilt die europäische KI-Verordnung (VO (EU) 2024/1689), in Kraft seit dem 01.08.2024. Die Verbote bestimmter Praktiken gelten seit dem 02.02.2025. Art. 4 verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen zu Maßnahmen, die die KI-Kompetenz der Beschäftigten fördern – ein festes Schulungsniveau je Person schreibt er nicht vor. Die Transparenzpflichten aus Art. 50 gelten seit dem 02.08.2026, etwa wenn Kunden mit einem KI-System kommunizieren. Die meisten Automatisierungen in Buchhaltung oder Kundenservice sind keine Hochrisiko-Systeme. Anders sieht es aus, wenn KI etwa über Bewerbungen vorentscheidet: Solche Systeme fallen unter Anhang III. Durch den Digital Omnibus zur KI (VO (EU) 2026/1744, in Kraft seit 27.07.2026) gelten die Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach Anhang III ab dem 02.12.2027, für Anhang I ab dem 02.08.2028. Zuständige Aufsicht in Deutschland ist die Bundesnetzagentur (KI-Marktüberwachungsgesetz, in Kraft seit 29.07.2026). Diese Hinweise sind eine allgemeine Information, keine Rechtsberatung; einen Überblick gibt das Seminar AI Act im Überblick.
Strukturierte E-Rechnungen werden über eine Schnittstelle direkt eingelesen. PDFs und Fotos liest ein KI-Modell aus und wandelt sie in Felder um. Regeln prüfen die Werte gegen Bestellung und Wareneingang. Passt alles, bucht ein Bot oder eine Schnittstelle; bei Abweichungen landet die Rechnung bei der Buchhaltung. KI kommt nur dort zum Einsatz, wo die Daten unstrukturiert sind.
Angenommen, neue Kundenadressen müssen aus einer Excel-Liste in ein altes Warenwirtschaftssystem ohne Schnittstelle übertragen werden. Die Daten sind strukturiert, die Regeln klar, das Volumen hoch. Ein KI-Agent bringt hier keinen Vorteil, kostet aber mehr und ist weniger vorhersehbar. Das ist klassisches RPA-Terrain, etwa mit Microsoft Power Automate Desktop oder UiPath.
Formlose Anfragen verstehen, nach Anliegen sortieren, Kundendaten nachschlagen und eine Antwort vorbereiten – das ist eine Stärke von Sprachmodellen. Die Kundendaten holt eine Schnittstelle oder ein Bot, die Antwort geht bei Standardfällen nach Prüfregeln hinaus, bei Beschwerden oder Vertragsfragen erst nach menschlicher Freigabe.
RPA ist nicht verschwunden, wie es mancher Kommentar im KI-Hype um 2023 nahelegte. Die großen Anbieter – UiPath, Automation Anywhere, SS&C Blue Prism, Microsoft mit Power Automate – bauen ihre Plattformen zu Systemen um, in denen Bots, Schnittstellen, Dokumentenverarbeitung und KI-Agenten gemeinsam orchestriert werden. Für Anwender heißt das: RPA wird zunehmend zur Ausführungsschicht unter einer KI-gestützten Steuerung.
Gleichzeitig ist Vorsicht angebracht. Das Marktforschungsunternehmen Gartner erwartete im Juni 2025, dass bis Ende 2027 mehr als 40 Prozent der Projekte mit KI-Agenten eingestellt werden – wegen hoher Kosten, unklarem Nutzen oder unzureichender Risikokontrolle. Gartner warnte zudem vor „Agent-Washing“: Anbieter benennen bestehende Chatbots oder RPA-Produkte in Agenten um, ohne dass sich an der Technik viel geändert hat. Wer Angebote vergleicht, sollte sich deshalb zeigen lassen, was ein Agent selbstständig entscheidet und wie er überwacht wird.
Meine Einschätzung: Für die meisten Unternehmen ist nicht die Frage „RPA oder KI?“ entscheidend, sondern die Zerlegung eines Prozesses in Schritte. Strukturierte, häufige, prüfpflichtige Schritte bleiben regelbasiert – über Schnittstellen, wo möglich, über RPA, wo nötig. KI übernimmt das Verstehen von Texten und Dokumenten und bereitet Entscheidungen vor. Vollständig autonome Agenten für geschäftskritische Abläufe sind 2026 eher die Ausnahme als die Regel.
RPA (Robotic Process Automation) ist Software, die regelbasierte Aufgaben an der Benutzeroberfläche von Anwendungen automatisiert, indem sie Klicks und Eingaben eines Menschen nachbildet.
Ein Ablauf wird in einem grafischen Editor modelliert oder aufgezeichnet. Der Bot erkennt Felder und Schaltflächen über technische Merkmale der Oberfläche, führt die Schritte nach festen Regeln aus und protokolliert sie. Ein Orchestrator plant und überwacht die Bots.
Nein. Für strukturierte Massenprozesse und Altsysteme ohne Schnittstelle bleibt RPA sinnvoll. Die Technik wird aber zunehmend mit KI kombiniert und in größere Automatisierungsplattformen eingebettet.
Hybride Automatisierung kombiniert KI für das Verstehen unstrukturierter Inhalte und die Vorbereitung von Entscheidungen mit regelbasierter Ausführung über Schnittstellen oder RPA-Bots.
Sie verlangt Maßnahmen zur KI-Kompetenz, Transparenz gegenüber Betroffenen und für Hochrisiko-Anwendungen wie die Bewerberauswahl umfangreiche Pflichten. Rein regelbasierte RPA, die nur von Menschen festgelegte Regeln ausführt, ist nach der Definition in Art. 3 Nr. 1 und den Leitlinien der EU-Kommission in der Regel kein KI-System. Enthält eine Plattform lernende Bausteine, etwa für die Dokumentenerkennung, können diese Teile als KI-System gelten.
Wer die Technik von Grund auf kennenlernen möchte, findet im Seminar Robotic Process Automation (RPA) Grundlagen den Einstieg; die Umsetzung mit Microsoft-Werkzeugen zeigt das Seminar Microsoft Power Automate Desktop Praxis.
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Bei all dem Fokus auf die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen könnte man meinen, dass diese Technologien hauptsächlich von Softwareentwicklern und Ingenieuren beherrscht werden. Aber während diese Technologen sicherlich die nächste Generation von "intelligenten" Apps und Diensten entwickeln, ist es wichtig zu beachten, dass die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen für jeden immer wichtiger werden - auch für Manager und Führungskräfte.
Bevor die globale Pandemie im Jahr 2020 zuschlug und die Welt auf den Kopf stellte, sorgten künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere der Zweig der KI, der als maschinelles Lernen (ML) bekannt ist, bereits für eine weitreichende Disruption in fast jeder Branche.
Die enormen Fortschritte, die in jüngster Zeit im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) gemacht wurden, sind im Begriff, Branchen vom Gesundheitswesen über das Transportwesen und Versicherungen bis hin zu Fertigung, Dienstleistungen und Verteidigung zu revolutionieren. Wie bei jeder revolutionären technologischen Veränderung, z. B. bei Automobilen oder dem Aufkommen von Fabriken, wirft dieser Fortschritt erhebliche Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schutz auf.
Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist eine Konstellation vieler verschiedener Technologien, die zusammenarbeiten, um Maschinen in die Lage zu versetzen, mit menschenähnlichen Intelligenzebenen zu fühlen, zu begreifen, zu handeln und zu lernen. Vielleicht scheint es deshalb so, als ob jeder Mensch eine andere Definition von künstlicher Intelligenz hat: KI ist nicht nur eine Sache.
