RPA und KI: Wie sie sich unterscheiden und warum das wichtig ist

Robotic Process Automation (RPA) gibt es schon seit Jahren. Sie wurde entwickelt, um wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben zu automatisieren – etwa Rechnungen zu verarbeiten, Daten zwischen Systemen zu verschieben oder Datensätze in einem CRM zu aktualisieren.

Doch je intelligenter Automatisierungstools werden, desto mehr verschwimmt die Grenze zwischen RPA und künstlicher Intelligenz. Viele Teams stellen sich dieselben Fragen:

Ist RPA eine Form von KI? Nutzt RPA KI? Und wie unterscheidet sich das von den KI-Agenten, die plötzlich überall in den Tech-Stacks auftauchen?

Oft werden RPA und KI gegeneinander ausgespielt – als müsste man sich entscheiden. Tatsächlich lösen sie aber unterschiedliche Probleme und funktionieren gerade in der Unternehmensautomatisierung oft gemeinsam am besten.

Was ist Robotic Process Automation (RPA)?

Robotic Process Automation (RPA) ist Software, die wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben automatisiert, indem sie mit digitalen Systemen genauso interagiert wie ein Mensch – durch Klicken, Tippen, Kopieren und das Auslösen von Aktionen in Anwendungen.

Die meisten RPA-Bots sind darauf ausgelegt, einer festen Abfolge von Anweisungen zu folgen. Sie analysieren keine Daten und treffen keine Entscheidungen – sie führen den gleichen Prozess immer wieder mit Geschwindigkeit und Genauigkeit aus.

Da sie auf der UI-Ebene arbeiten, können RPA-Bots auch mit Tools umgehen, die keine APIs oder Integrationen bieten. Deshalb werden sie oft in Altsystemen oder Unternehmensabläufen eingesetzt, in denen strukturierte Aufgaben automatisiert werden müssen, ohne alles neu zu entwickeln.

Worin unterscheiden sich KI und RPA?

RPA und KI sind beides Automatisierungstechnologien, funktionieren aber grundlegend unterschiedlich. RPA ist darauf ausgelegt, Anweisungen zu befolgen. KI hingegen interpretiert, prognostiziert und passt sich an. Auch wenn sie oft gemeinsam in Automatisierungsstrategien eingesetzt werden, ist es wichtig zu verstehen, was jede Technologie tatsächlich leistet – und wo ihre Grenzen liegen.

Ist RPA eine Form von KI?

Nein – RPA ist keine Form künstlicher Intelligenz.

RPA automatisiert Aufgaben, indem es menschliche Aktionen auf der Benutzeroberfläche nachahmt. Es klickt, tippt, kopiert und verschiebt Daten – genau wie vorgegeben. Es gibt kein Lernen, kein Schlussfolgern und keine Flexibilität über die explizit definierten Abläufe hinaus.

KI hingegen arbeitet mit Daten und Wahrscheinlichkeiten. Sie erkennt Muster, leitet Bedeutungen ab und trifft Entscheidungen in dynamischen Umgebungen.

RPA führt Anweisungen aus. KI erzeugt Ergebnisse auf Basis des Kontexts.

Das Missverständnis entsteht oft, weil beide Technologien manuelle Arbeit reduzieren. Aber Automatisierung ist nicht gleich Intelligenz.

Verwendet RPA KI?

Klassische RPA-Systeme sind regelbasiert und deterministisch. Sie benötigen strukturierte Eingaben und feste Abläufe. 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 verarbeitet die strukturierten Ergebnisse (z. B. Dateneingabe, Aufgabenweiterleitung)

Diese Kombination ist häufig bei intelligenten Chatbots zu finden – insbesondere bei solchen, die Supportanfragen oder interne Rückfragen bearbeiten. Wenn Sie beispielsweise einen KI-gestützten FAQ-Chatbot entwickeln, übernimmt die KI die Interpretation der Frage, während RPA die zugehörigen Daten im Backend abruft oder aktualisiert.

Wesentliche Unterschiede zwischen RPA und KI

Auch wenn RPA und KI oft gemeinsam eingesetzt werden, unterscheiden sich ihre technischen Grundlagen und Aufgabenbereiche deutlich. RPA ist darauf ausgelegt, exakte Anweisungen zu befolgen. KI hingegen bewältigt Komplexität, Mehrdeutigkeit und Veränderungen.

Wenn Sie entscheiden, wo welche Technologie eingesetzt werden soll, zeigt dieser Vergleich die wichtigsten Unterschiede bei Eingaben, Logik, Anpassungsfähigkeit und mehr:

In modernen Systemen entsteht die eigentliche Stärke meist durch den kombinierten Einsatz – jeder Ansatz macht das, was er am besten kann.

Zentrale Vorteile von RPA

RPA ist nicht deshalb wertvoll, weil sie intelligent ist, sondern weil sie exakt arbeitet. In Systemen mit fester Logik, unübersichtlichen Oberflächen und großem Umfang sorgt RPA für Konsistenz ohne Unterbrechungen.

Sie bietet eine Ausführungsebene, die den meisten Unternehmenssoftware-Stacks fehlt: eine, die über verschiedene Tools hinweg funktioniert, ohne diese verändern zu müssen.

Funktioniert ohne APIs oder Infrastruktur

RPA benötigt keine strukturierten Integrationen. Sie interagiert direkt mit Benutzeroberflächen – imitiert Klicks, Eingaben und Navigationen wie ein menschlicher Anwender. Dadurch ist sie auch in Umgebungen einsetzbar, in denen keine APIs existieren, der Herstellersupport eingeschränkt ist oder Tools nie für die Zusammenarbeit entwickelt wurden.

Deshalb wird RPA auch weiterhin in KI-Chatbot-Plattformen eingesetzt, wenn der Backend-Zugriff begrenzt ist und Bots Abläufe über nicht verbundene Tools hinweg automatisieren müssen.

Gibt der Fachabteilung die Kontrolle

Im Gegensatz zu vielen Automatisierungsansätzen, die vollständig in der IT angesiedelt sind, wird RPA meist von den operativen Teams konfiguriert. Das sind die Personen, die die Abläufe täglich definieren, ausführen und anpassen – das heißt, die Logik bleibt bei denen, die sie am besten verstehen.

Dieser teamorientierte Ansatz passt zu modernen KI-Projektmanagement-Strategien, bei denen nicht-technische Beteiligte mehr Autonomie bei Tool-Auswahl und Automatisierungsanpassungen benötigen.

Garantiert Präzision im großen Maßstab

Nach der Einführung befolgt RPA die Anweisungen exakt. Es gibt keine Improvisation, keine Abkürzungen und keine Unterschiede zwischen einzelnen Nutzern. Jede Aufgabe wird jedes Mal auf die gleiche Weise ausgeführt.

Diese Präzision ist entscheidend in Bereichen wie Finanzen, Compliance und Reporting – überall dort, wo schon kleine Abweichungen Risiken bergen. Sie ist ein grundlegender Bestandteil von Business Process Automation-Strategien, bei denen Wiederholbarkeit wichtiger ist als Anpassungsfähigkeit.

Übernimmt die Ausführung neben KI

RPA ist nicht intelligent, aber zuverlässig – genau deshalb ergänzt sie KI-Systeme so gut. Modelle können klassifizieren, generieren oder ableiten. RPA setzt die daraus resultierenden Aktionen um.

Dieses Muster findet sich immer häufiger in Systemen mit vertikalen KI-Agenten, bei denen ein LLM die Logik und Entscheidungsfindung übernimmt und RPA für Backend-Updates und systemweite Auslöser sorgt.

Was kann RPA automatisieren?

RPA ist darauf ausgelegt, klar definierte digitale Aufgaben auszuführen – und im richtigen Kontext spart sie unauffällig viele Stunden manueller Arbeit pro Woche. Ihre Stärke liegt in der Zuverlässigkeit: Einmal definiert, läuft ein Workflow immer gleich ab – fehlerfrei, ohne Ermüdung oder Zögern.

Am effektivsten ist sie als unsichtbares Rückgrat alltäglicher Geschäftsprozesse – über Systeme hinweg, die nicht miteinander kommunizieren, oder in Abläufen, die für Menschen auf Dauer zu mühsam wären.

Systemübergreifende Datenübertragungen

RPA wird häufig eingesetzt, um strukturierte Daten zwischen voneinander getrennten Tools zu übertragen – insbesondere, wenn diese Tools nicht nativ miteinander kommunizieren. Es kann Formulareingaben extrahieren, Datensätze zwischen Dashboards migrieren oder interne Tabellen anhand von Exportprotokollen aktualisieren.

Diese Art von Workflow wird oft im Hintergrund in LLM-Agenten-Frameworks abgewickelt, bei denen das Modell entscheidet, was aktualisiert werden soll, und RPA den Datentransfer übernimmt.

Wiederkehrende Verwaltungstätigkeiten

Prozesse wie Rechnungserstellung, Dokumentation, Rückerstattungsabwicklung und Statusabgleich werden häufig von Bots gesteuert, die einer Schritt-für-Schritt-Logik folgen. Das sind volumenstarke, regelbasierte Aufgaben, die im Hintergrund jedes Unternehmens ablaufen.

Viele davon fallen unter umfassendere BPA-Initiativen – wobei RPA nicht dazu dient, Systeme zu ersetzen, sondern Konsistenz zwischen ihnen sicherzustellen.

Ausführung von Workflows auf Auslöserbasis

RPA kann automatisch ausgelöst werden, wenn bestimmte Ereignisse eintreten – etwa wenn ein Formular abgeschickt wird, ein Webhook ausgelöst wird oder ein Befehl in einem Team-Channel eingegeben wird. Diese Abläufe reduzieren den manuellen Abstimmungsaufwand zwischen Tools.

Dieses Modell findet man häufig bei internen ChatOps-Tools, bei denen Bots Abläufe durch einfache Eingaben starten – ganz ohne Beteiligung der Technik.

Koordination im Backend bei Support-Abläufen

Im Kundensupport sorgt RPA dafür, dass Aktualisierungen in einem System überall sonst übernommen werden – zum Beispiel beim Abgleich von Ticket-Status, der Protokollierung von Eskalationsgründen oder der Weiterleitung von Anfragen an verschiedene Teams.

Diese Orchestrierung ist besonders typisch für Workflow-Automatisierung, bei der die Intelligenz die Anfrage bearbeitet und RPA die Ausführung übernimmt.

Nachverfolgung von Aktionen im Kunden-Chatbot

Wenn ein Nutzer einen Termin bucht, eine Anfrage aktualisiert oder eine Transaktionsbestätigung über einen Chatbot erhält, ist es oft RPA, das diese Aktionen ausführt. Es übernimmt die eigentlichen Aktualisierungen, synchronisiert Backend-Systeme und bestätigt die Interaktion – alles unsichtbar im Hintergrund.

Dieses Muster findet sich in vielen Frontend-Implementierungen, etwa bei einem WordPress-Chatbot oder einem Telegram-basierten Assistenten.

Wo RPA im großen agentischen Gesamtbild steht

RPA ist auf wiederkehrende, strukturierte Aufgaben zugeschnitten. Doch in einer Welt, in der Kunden schnelle Antworten erwarten und interne Teams auf zahlreiche Tools angewiesen sind, muss Automatisierung weiter gehen.

Hier kommt KI ins Spiel. Durch die Kombination von regelbasierten Abläufen mit natürlichem Sprachverständnis und API-Logik können Sie traditionelle RPA überwinden und Assistenten entwickeln, die sich anpassen, reagieren und handeln.

Plattformen wie Botpress ermöglichen diesen Wandel, indem sie eine Möglichkeit bieten, Aktionen auszulösen, Daten abzufragen und reale Workflows zu automatisieren – alles per Chat.

Sie können einen Bot erstellen, der:

• Eine Nutzeranfrage auf Telegram liest
• Einen Status in Ihrem Backend-System prüft
• Einen Datensatz aktualisiert oder einen Backend-Workflow startet – genau wie RPA
• Und in Echtzeit antwortet, unterstützt durch KI

Das ist alles, was RPA kann – nur intelligenter und direkt für den Nutzer.

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Häufig gestellte Fragen

1. Wie entscheide ich, ob ich in meinem Automatisierungsprojekt RPA, KI oder beides einsetze?

Sie sollten RPA (Robotic Process Automation) verwenden, wenn die Aufgabe wiederkehrend ist und strukturierte Eingaben erfordert, etwa beim Kopieren von Daten zwischen Systemen. KI kommt zum Einsatz, wenn Entscheidungen getroffen werden müssen oder unstrukturierte Daten verarbeitet werden. Am effektivsten ist die Kombination: Lassen Sie KI die Daten interpretieren und RPA darauf reagieren.

2. Welche Branchen profitieren am meisten von der Kombination aus RPA und KI?

Branchen wie Finanzen, Versicherungen, Gesundheitswesen und Kundensupport profitieren besonders von der Kombination aus RPA und KI, da sie große Mengen an Dokumenten und wiederkehrende Abläufe bearbeiten. Beispielsweise kann KI Daten aus Formularen extrahieren und RPA diese automatisch in Altsysteme einpflegen.

3. Wie lässt sich RPA am besten in einen bestehenden Tech-Stack integrieren, ohne diesen zu beeinträchtigen?

Am besten integrieren Sie RPA in Ihren Tech-Stack, indem Sie mit einem einzelnen, nicht kritischen Anwendungsfall beginnen und RPA-Tools nutzen, die über die Benutzeroberfläche (UI) agieren und menschliche Aktionen nachahmen, statt tiefgreifende API-Änderungen zu erfordern. Binden Sie IT- und Sicherheitsteams frühzeitig ein, um die Kompatibilität sicherzustellen – besonders bei älteren oder sensiblen Systemen.

4. Brauche ich Entwickler, um RPA einzuführen?

Sie benötigen nicht immer Entwickler, um RPA einzuführen. Die meisten führenden RPA-Plattformen wie UiPath oder Power Automate bieten Low-Code-Oberflächen, mit denen Fachabteilungen oder das operative Team Bots erstellen können. Entwickler werden nur für fortgeschrittene Anwendungsfälle mit eigenen Skripten oder komplexen Integrationen benötigt.

5. Wie sicher ist RPA beim Umgang mit sensiblen Kundendaten?

RPA ist sicher, wenn es mit geeigneten Schutzmaßnahmen implementiert wird, etwa durch verschlüsselte Speicherung von Zugangsdaten und sichere Protokollierung. Da Bots wie menschliche Nutzer agieren, sollten mindestens die gleichen oder strengere Sicherheitsrichtlinien gelten – besonders bei der Verarbeitung personenbezogener Daten (PII) oder Finanzdaten.