RPA oder KI-Automatisierung: was wann passt

RPA (Robotic Process Automation) automatisiert feste Abläufe, indem Software die Klicks und Eingaben eines Menschen in vorhandenen Programmen nachahmt. KI-Automatisierung setzt dagegen Sprachmodelle ein, um Aufgaben zu erledigen, die Verstehen und Ermessen verlangen: Texte lesen, Belege einordnen, Anfragen beantworten. Der Unterschied liegt in der Art der Eingabe.

Wie RPA arbeitet

Ein RPA-Bot ist ein Skript, das eine Bildschirmarbeit exakt wiederholt: Programm öffnen, Feld anklicken, Wert aus einer Tabelle kopieren, Speichern drücken. Er arbeitet auf der Oberfläche, nicht an der Schnittstelle, und ist deshalb auch für alte Systeme ohne Programmierschnittstelle einsetzbar. Das ist seine Stärke und seine Schwäche zugleich: Verschiebt ein Update einen Knopf um zwanzig Bildpunkte oder ändert sich eine Spaltenbezeichnung, bricht er ab. Wartung wird zum Dauerposten.

RPA eignet sich für Abläufe, die vollständig als Regel beschreibbar sind: Stammdaten aus System A nach System B übertragen, monatlich einen Bericht exportieren, Bestellungen mit fester Struktur anlegen. Sobald der Bot entscheiden müsste, ob eine Eingabe ungefähr passt, ist er am Ende. Auch das Lizenzmodell spricht für klare Grenzen: ein Bot je Ablauf, ein Ablauf je Regelwerk. Wächst die Zahl der Sonderfälle, wächst die Zahl der Bots – und mit ihr der Pflegeaufwand. Wo ein System eine Schnittstelle anbietet, ist die direkte Anbindung fast immer die stabilere Wahl.

Wie KI-Automatisierung arbeitet

Hier ersetzt ein Modell die starre Regel und liest die Eingabe, statt sie nach Positionen abzugreifen. Eine eingehende Lieferantenrechnung im PDF-Format wird gelesen wie von einem Sachbearbeiter: Wo steht die Rechnungsnummer, welche Positionen gehören zu welcher Bestellung, gibt es einen Skonto-Hinweis im Freitext. Das Modell liefert strukturierte Daten, die dann klassisch weiterverarbeitet werden – per Schnittstelle, per Datenbank oder eben durch einen Bot auf der Oberfläche.

Die technische Basis sind Large Language Models, ergänzt um Texterkennung für gescannte Dokumente und um Werkzeuge, die das Modell aufrufen darf. In komplexeren Fällen übernimmt ein KI-Agent mehrere Schritte nacheinander und fragt bei Unsicherheit einen Menschen. Der Preis dafür ist Wahrscheinlichkeit statt Gewissheit: Ein Modell liest in seltenen Fällen etwas falsch, und zwar so, dass das Ergebnis plausibel aussieht. Deshalb gehört zu jeder solchen Automatisierung ein Prüfschritt – eine Regel, die das Ergebnis gegen die Datenbank kontrolliert, oder ein Mensch, der Fälle mit erkennbarer Unsicherheit freigibt.

RPA und KI im Vergleich

• Eingabe: dort strukturiert und gleichbleibend, hier unstrukturiert – E-Mail, PDF, Scan, Freitext.
• Logik: dort feste Regeln, hier ein Modell, das einordnet, während Regeln nachprüfen.
• Verhalten bei Abweichung: dort Abbruch, hier Einordnung, Rückfrage oder Weiterleitung.
• Nachvollziehbarkeit: dort vollständig deterministisch, hier wahrscheinlichkeitsbasiert und deshalb auf einen Prüfschritt angewiesen.
• Wartung: dort bei jeder Oberflächenänderung, hier bei Änderung von Ablauf oder Datenart.
• Typischer Fehler: dort bleibt der Bot hängen, hier liest das Modell etwas falsch, aber plausibel.

Wann sich die Kombination lohnt

Die meisten Abläufe im Mittelstand haben einen strukturierten Kern und unstrukturierte Ränder. Der Zahlungsabgleich ist ein gutes Beispiel: Steht die Rechnungsnummer im Verwendungszweck, ist die Zuordnung eine Regel. Fehlt sie, ist der Betrag gerundet oder wurden drei Rechnungen in einer Überweisung bezahlt, braucht es Interpretation.

In einem eigenen Vorhaben wurden 1 268 Zahlungen zugeordnet, davon 1 051 allein über die Rechnungsnummer; der Rest lief über die Ähnlichkeit von Betrag und Name. Die offenen Posten sanken von 1 725 auf 802, die Dauer eines Abgleichs von 12,3 auf 0,4 Sekunden. Die Regel erledigt die Masse, das Modell die Ausnahmen – und jede Zuordnung ohne eindeutige Regel wird zur Freigabe vorgelegt. Umgekehrt kann ein Sprachmodell die Daten liefern, die ein bestehender Bot dann in ein altes System einträgt: Der Bot bleibt, bekommt aber sauberen Eingang statt manueller Vorerfassung.

Entscheidungshilfe

• Ist die Eingabe immer gleich aufgebaut und liegt sie digital vor? Dann reicht meist eine Anbindung über die Schnittstelle, notfalls ein Bot auf der Oberfläche.
• Kommen Eingaben als Freitext, Scan oder E-Mail? Dann führt der Weg über ein Modell mit nachgelagertem Prüfschritt.
• Gibt es Ausnahmen, die heute ein Mensch nach Erfahrung entscheidet? Dann Modell für die Einordnung, Regeln für die Prüfung, Mensch für den Rest.
• Wie teuer ist ein Fehler? Je höher, desto enger die Freigabestufen – unabhängig von der Technik.

Wir beginnen solche Vorhaben mit dem Ablauf, nicht mit dem Werkzeug, und sagen es auch, wenn eine schlichte Schnittstelle billiger ist als ein Modell. Wo viel gleichförmige Arbeit anfällt, holen wir mit KI-gestützten Werkzeugen viel Tempo heraus; wo es um Architektur und Altsysteme geht, entscheidet die Erfahrung des Entwicklers. Wie ein solches Vorhaben aufgesetzt wird, beschreibt die Leistung Prozessautomatisierung, den Weg von der Analyse bis zum Betrieb der Artikel KI-Implementierung: Ablauf in fünf Phasen.