RPA oder KI-Agent? – Wann welche Technologie wirklich Sinn macht

Die Digitalisierung bringt fast täglich neue Schlagworte: RPA, ChatGPT, KI-Agenten, Automatisierung. Viele Unternehmen stehen vor der Frage: Wo liegt eigentlich der Unterschied – und was passt zu meinem Problem?

RPA – Robotic Process Automation

RPA ist die „Fleissarbeitstechnologie“. Sie automatisiert klar strukturierte, wiederkehrende Abläufe, die sonst manuell erledigt würden. Beispiele:

• Rechnungen aus E-Mails auslesen und ins ERP-System eintragen

• Daten von Formularen in Excel kopieren

• Dateien automatisch sortieren und verschieben

RPA funktioniert regelbasiert: Wenn A passiert, dann mache B. Es ist perfekt, wenn Prozesse stabil, voraussehbar und stark formalisiert sind.

Stärken von RPA:

• Schnell eingeführt bei klaren Prozessen

• Entlastet von monotoner Klickarbeit

• Funktioniert auch ohne „intelligente“ Entscheidungslogik

KI-Agenten – wie ChatGPT & Co.

KI-Agenten gehen einen Schritt weiter: Sie handeln nicht nur nach fixen Regeln, sondern können auf unstrukturierte Daten reagieren, Texte verstehen, Entscheidungen vorbereiten und sogar proaktiv handeln.

Beispiele:

• Ein Chatbot beantwortet Kundenanfragen in natürlicher Sprache

• Ein KI-Agent schlägt Optimierungen im Prozessmanagement vor

• Automatisierte E-Mail-Zusammenfassungen oder Meetingprotokolle

KI-Agenten sind besonders stark, wenn Sprache, Kontext und flexible Entscheidungen im Spiel sind. Sie lernen dazu, können improvisieren – und sind nicht auf eine starre Regelkette beschränkt.

Stärken von KI-Agenten:

• Verstehen natürliche Sprache und unstrukturierte Daten

• Flexibel und adaptiv

• Können komplexe Aufgaben wie Analyse, Priorisierung oder Beratung übernehmen

RPA vs. KI-Agent – kein Entweder-oder

Entscheidend ist nicht die Technologie, sondern die Aufgabe:

• RPA passt, wenn es um klar strukturierte, repetitive Arbeit geht (Copy-Paste, Klick-Routinen, Datenübertragung).

• KI-Agenten passen, wenn es um Interaktion, Sprache, Kontext oder komplexere Entscheidungen geht.

In der Praxis liegt die Stärke in der Kombination:

• RPA übernimmt die regelbasierte Fleissarbeit.

• KI-Agenten liefern das „Gehirn“ für Ausnahmen, Sprache und Entscheidungsfindung.

Beispiel: Ein KI-Agent analysiert eingehende Kundenanfragen, versteht deren Inhalt – und gibt die Infos an ein RPA-System weiter, das die Daten automatisch im ERP-System einträgt.

Fazit

RPA ist die robuste Hand, KI-Agenten sind der flexible Kopf. Unternehmen sollten sich nicht fragen „entweder oder“, sondern: Welches Problem habe ich – und welche Technologie löst es am besten?

Die Zukunft liegt im Zusammenspiel: Smarte KI-Agenten, die mit RPA-Fleissarbeitern zusammenspielen und so echte digitale Kolleginnen und Kollegen entstehen lassen.