Robotic Process Automation (RPA) gibt es schon seit Jahren. Sie wurde entwickelt, um sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben zu automatisieren - Dinge wie die Verarbeitung von Rechnungen, das Verschieben von Daten zwischen Systemen oder die Aktualisierung von Datensätzen in einem CRM.
Aber da die Automatisierungstools immer intelligenter werden, verschwimmt die Grenze zwischen RPA und künstlicher Intelligenz immer mehr. Viele Teams stellen sich die gleichen Fragen:
Ist RPA eine Form von KI? Verwendet es KI? Und wie verhält es sich im Vergleich zu den KI-Agenten, die jeder plötzlich in seinen stack einbaut?
Oft werden RPA und KI gegeneinander ausgespielt - als ob es nur das eine oder das andere gäbe. In Wirklichkeit lösen sie aber unterschiedliche Probleme und arbeiten oft besser zusammen, insbesondere bei der Unternehmensautomatisierung.
Was ist robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)?
Robotic Process Automation (RPA) ist eine Software, die sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben automatisiert, indem sie mit digitalen Systemen so interagiert, wie es ein Mensch tun würde - durch Klicken, Tippen, Kopieren und Auslösen von Aktionen in verschiedenen Anwendungen.
Die meisten RPA-Bots sind so konzipiert, dass sie einen festen Satz von Anweisungen befolgen. Sie analysieren keine Daten und treffen keine Entscheidungen - sie führen einfach nur denselben Prozess wiederholt mit Geschwindigkeit und Genauigkeit aus.
Da sie auf der Ebene der Benutzeroberfläche arbeiten, können RPA-Bots auch mit Tools arbeiten, die keine APIs oder Integrationen haben. Deshalb werden sie oft in Altsystemen oder Unternehmens-Workflows eingesetzt, wo strukturierte Aufgaben automatisiert werden müssen, ohne alles von Grund auf neu zu erstellen.
Was ist der Unterschied zwischen KI und RPA?
RPA und KI sind beides Automatisierungstechnologien, aber sie funktionieren auf grundlegend unterschiedliche Weise. RPA ist darauf ausgelegt, Anweisungen zu befolgen. KI ist darauf ausgelegt, zu interpretieren, vorherzusagen und sich anzupassen. Obwohl beide Technologien häufig in Automatisierungsstrategien von Unternehmen integriert werden, ist es wichtig zu verstehen, was jede von ihnen tatsächlich tut - und wo ihre Fähigkeiten aufhören.
Ist RPA eine Form der KI?
Nein - RPA ist keine Form der künstlichen Intelligenz.
RPA automatisiert Aufgaben, indem es menschliche Aktionen auf der Ebene der Benutzeroberfläche nachahmt. Sie klickt, tippt, kopiert und verschiebt Daten - genau wie angewiesen. Es gibt kein Lernen, kein logisches Denken und keine Flexibilität, die über das hinausgeht, was explizit definiert wurde.
Im Gegensatz dazu arbeitet die KI mit Daten und Wahrscheinlichkeiten. Sie erkennt Muster, schlussfolgert Bedeutungen und trifft Entscheidungen in dynamischen Umgebungen.
RPA führt Anweisungen aus. KI erzeugt kontextabhängige Ausgaben.
Das Missverständnis entsteht oft, weil beide Technologien den manuellen Aufwand reduzieren. Aber Automatisierung ist nicht gleichbedeutend mit Intelligenz.
Verwendet RPA KI?
Herkömmliche RPA-Systeme sind regelbasiert und deterministisch. Sie erfordern strukturierte Eingaben und feste Arbeitsabläufe. RPA kann jedoch mit KI-Komponenten erweitert werden, um unstrukturierte Daten, Sprache und Variabilität zu verarbeiten.
- KI interpretiert Rohdaten (z. B. Dokumente, E-Mails, Nachrichten)
- RPA wirkt auf den strukturierten Output (z. B. Dateneingabe, Aufgabenverteilung)
Diese Kombination ist bei intelligenten Chatbots üblich - insbesondere bei solchen, die Supportanfragen oder interne Abfragen bearbeiten. Wenn Sie z. B. einen KI-gesteuerten FAQ-Chatbot entwickeln, übernimmt die KI die Interpretation der Fragen, und RPA kann zum Abrufen oder Aktualisieren zugehöriger Daten in Backend-Systemen verwendet werden.
Hauptunterschiede zwischen RPA und AI
Obwohl RPA und KI häufig gemeinsam eingesetzt werden, sind ihre technischen Grundlagen und ihre operativen Aufgaben sehr unterschiedlich. RPA ist darauf ausgelegt, genaue Anweisungen zu befolgen. KI ist darauf ausgelegt, mit Komplexität, Mehrdeutigkeit und Veränderung umzugehen.
Wenn Sie sich entscheiden müssen, wo sie eingesetzt werden sollen, hebt dieser Vergleich die Hauptunterschiede in Bezug auf Inputs, Logik, Anpassungsfähigkeit und mehr hervor:
Diese Unterscheidung ist wichtig. RPA ist zuverlässig in Umgebungen, in denen sich der Prozess nie ändert. KI wird notwendig, wenn die Eingaben unvorhersehbar sind oder Aufgaben interpretiert werden müssen. In den meisten modernen Systemen liegt die wahre Stärke darin, beide zu nutzen - jeder tut das, was er am besten kann.
Die wichtigsten Vorteile von RPA
RPA ist nicht deshalb so wertvoll, weil es intelligent ist, sondern weil es exakt ist. In Systemen, in denen die Logik feststeht, die Schnittstellen unübersichtlich sind und die Größe eine Rolle spielt, sorgt RPA für Konsistenz ohne Unterbrechung.
Sie bietet die Art von Ausführungsebene, die den meisten Unternehmenssoftware-Stacks fehlt: eine Ebene, die toolübergreifend funktioniert, ohne dass die Tools gewechselt werden müssen.
Funktioniert ohne APIs oder Infrastruktur
RPA erfordert keine strukturierten Integrationen. Sie interagiert direkt mit Benutzeroberflächen und ahmt Klicks, Eingaben und Navigationen genauso nach wie ein menschlicher Operator. Das macht sie in Umgebungen praktikabel, in denen es keine APIs gibt, die Unterstützung von Anbietern begrenzt ist oder Tools nie für die Interoperabilität entwickelt wurden.
Dies ist einer der Gründe, warum es immer noch in KI-Chatbot-Plattformen verwendet wird, wo der Zugriff auf das Backend begrenzt ist und Bots Arbeitsabläufe über Tools hinweg automatisieren müssen, die nicht natürlich miteinander verbunden sind.
Legt die Kontrolle in die Hände des Betriebs
Im Gegensatz zu den meisten Automatisierungsansätzen, die ausschließlich in der Technik angesiedelt sind, wird RPA in der Regel von den Betriebsteams konfiguriert. Dies sind dieselben Personen, die die Workflows täglich definieren, ausführen und aktualisieren - was bedeutet, dass die Logik näher bei den Personen liegt, die sie am besten verstehen.
Diese Art von teamorientiertem Ansatz passt zu umfassenderen KI-Projektmanagementstrategien, bei denen nicht-technische Stakeholder mehr Autonomie bei Tooling-Entscheidungen und Automatisierungs-Updates benötigen.
Garantiert Präzision im Maßstab
Einmal eingesetzt, folgt RPA genau den Anweisungen. Es gibt keine Improvisation, keine Abkürzungen und keine benutzerspezifische Variabilität. Jede Aufgabe wird jedes Mal auf die gleiche Weise ausgeführt.
Diese Art von Präzision ist in Funktionen wie Finanzen, Compliance und Berichtswesen unerlässlich - Bereiche, in denen selbst eine kleine Abweichung ein Risiko darstellen kann. Sie ist eine grundlegende Komponente von Strategien zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, die der Wiederholbarkeit Vorrang vor der Anpassungsfähigkeit einräumen.
Verwaltet die Ausführung neben der KI
RPA ist nicht intelligent, aber zuverlässig - und genau deshalb lässt es sich gut mit KI-Systemen kombinieren. Modelle können klassifizieren, generieren oder schlussfolgern. RPA kann dann die daraus resultierende Aktion ausführen.
Sie werden dieses Muster zunehmend in Systemen sehen, die mit vertikalen KI-Agenten aufgebaut sind, bei denen ein LLM die Logik und Entscheidungsfindung übernimmt und RPA mit Backend-Updates und Auslösern auf Systemebene nachzieht.
Was kann RPA automatisieren?
RPA ist darauf ausgelegt, klar definierte digitale Aufgaben auszuführen - und im richtigen Kontext lassen sich auf diese Weise still und leise Stunden an manueller Arbeit pro Woche vermeiden. Ihre Stärke liegt in ihrer Konsistenz. Sobald ein Workflow definiert ist, wird er jedes Mal auf die gleiche Weise ablaufen, ohne Fehler, Ermüdung oder Zögern.
Sie ist am effektivsten, wenn sie das unsichtbare Rückgrat des täglichen Geschäftsbetriebs unterstützt - über Systeme hinweg, die nicht miteinander kommunizieren, oder in Arbeitsabläufen, die für einen Menschen auf Dauer zu mühsam sind.
Systemübergreifende Datenübertragungen
RPA wird häufig verwendet, um strukturierte Daten zwischen unverbundenen Tools zu übertragen - insbesondere wenn diese Tools nicht nativ miteinander kommunizieren. Sie kann Formularübermittlungen extrahieren, Datensätze zwischen Dashboards migrieren oder interne Kalkulationstabellen auf der Grundlage von Exportprotokollen aktualisieren.
Dies ist die Art von Arbeitsabläufen, die in LLM oft hinter den Kulissen abgewickelt werden, wobei das Modell entscheidet, was zu aktualisieren ist, und RPA die Datenübertragung übernimmt.
Sich wiederholende Verwaltungsaufgaben
Prozesse wie Rechnungserstellung, Dokumentenerfassung, Rückerstattungsverarbeitung und Statussynchronisierung werden häufig mit Bots verwaltet, die einer Schritt-für-Schritt-Logik folgen. Es handelt sich dabei um hochvolumige, regelbasierte Aufgaben, die im Hintergrund eines jeden Unternehmens ablaufen.
Viele dieser Initiativen fallen unter die umfassenderen BPA-Initiativen, bei denen RPA nicht dazu dient, Systeme zu ersetzen, sondern die Konsistenz zwischen ihnen zu verbessern.
Auslöserbasierte Workflow-Ausführung
RPA kann automatisch ausgelöst werden, wenn bestimmte Ereignisse eintreten, z. B. wenn ein Formular übermittelt wird, ein webhook ausgelöst wird oder ein Befehl in einem Teamkanal erteilt wird. Diese Abläufe reduzieren die manuelle Koordination zwischen den Tools.
Dieses Modell wird häufig bei internen ChatOps-Tools eingesetzt, bei denen Bots auf der Grundlage einfacher Aufforderungen Abläufe initiieren, ohne dass die Technik eingreifen muss.
Backend-Koordinierung der Unterstützungsströme
In Kundensupportumgebungen sorgt RPA dafür, dass Aktualisierungen, die in einem System vorgenommen werden, auch in allen anderen Systemen berücksichtigt werden, z. B. bei der Synchronisierung des Ticketstatus, der Protokollierung von Eskalationsgründen oder der Weiterleitung von Anfragen an andere Teams.
Diese Orchestrierung ist vor allem bei der Workflow-Automatisierung üblich, bei der die Intelligenz die Abfrage übernimmt und RPA für die Weiterverarbeitung zuständig ist.
Nachverfolgung von Kunden-Chatbot-Aktionen
Wenn ein Benutzer einen Termin bucht, eine Anfrage aktualisiert oder eine Transaktionsbestätigung über einen Chatbot erhält, ist RPA oft die Ebene, die diese Aktionen ausführt. Sie führt die eigentlichen Aktualisierungen durch, synchronisiert Backend-Systeme und bestätigt die Interaktion - alles unsichtbar.
Dieses Muster findet sich in vielen Front-End-Implementierungen wie einem WordPress-Chatbot oder einem Telegram Assistenten.
Wie sich RPA in das große Bild der Agenturen einfügt
RPA ist für sich wiederholende, strukturierte Aufgaben geeignet. In einer Welt, in der Kunden schnelle Antworten erwarten und interne Teams auf zahlreiche Tools angewiesen sind, muss die Automatisierung jedoch weiter voranschreiten.
Hier kommt die KI ins Spiel. Durch die Integration von regelbasierten Abläufen mit natürlichem Sprachverständnis und API-Logik können Sie über die herkömmliche RPA hinausgehen und Assistenten entwickeln, die sich anpassen, reagieren und Maßnahmen ergreifen.
Plattformen wie Botpress ermöglichen diesen Wandel, indem sie eine Methode zum Auslösen von Aktionen, zum Abfragen von Daten und zum Automatisieren echter Arbeitsabläufe bereitstellen - und das alles per Chat.
Sie können einen Bot bauen, der:
- Liest eine Benutzeranfrage auf Telegram
- Prüft einen Status in Ihrem Backend-System
- Aktualisiert einen Datensatz oder stößt einen Backend-Workflow an - genau wie RPA
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