RPA vs. KI: Wann Bots reichen und wann ein KI-Agent nötig ist

Im Vergleich RPA vs. KI stehen sich zwei verschiedene Fähigkeiten gegenüber. RPA führt festgelegte Regeln aus, Klick für Klick und Feld für Feld, und ist verlässlich, solange Eingang und Bildschirmmaske gleich bleiben. Ein KI-Agent liest Eingänge, die nicht gleich bleiben, wie E-Mails, PDFs und Scans, beurteilt sie gegen Regeln und entwirft einen Vorschlag.

Klassische Automatisierung, ob Bot oder Prozess-Engine, ist deterministisch. Dieselbe Eingabe führt zum selben Ergebnis, und jeder Schritt lässt sich wiederholen und prüfen. Ein Sprachmodell arbeitet probabilistisch, wie auch das BSI festhält, und kann bei gleicher Eingabe unterschiedlich antworten; dafür kommt es mit Formaten und Formulierungen zurecht, die keine Regel vorhergesehen hat.

Für die Praxis folgt daraus selten ein Entweder-oder. Die meisten Abläufe in Einkauf, Vertriebsinnendienst oder Kreditorenbuchhaltung enthalten regelgebundene Schritte, die eine Maschine ohne Urteil erledigt, und Stellen, an denen jemand lesen und abwägen muss.

Die drei Techniken unterscheiden sich darin, wie sie auf Systeme zugreifen und welche Eingänge sie verarbeiten. RPA arbeitet überwiegend über die Benutzeroberfläche, Workflow-Automatisierung über Schnittstellen und ein KI-Agent über Schnittstellen und Sprachverständnis; anders als ein Chatbot, der nur antwortet, schreibt der Agent Ergebnisse in Systeme zurück.

Bei Workflow-Automatisierung vs. RPA geht es deshalb vor allem um Stabilität. Eine Schnittstelle ist in der Regel versioniert und dokumentiert, eine Bildschirmmaske kann sich mit jedem Release ändern, und der Bot bemerkt das erst, wenn er scheitert.

Der wichtigste Unterschied liegt im Umgang mit Eingaben und Ausnahmen. Regelbasierte Abläufe verarbeiten die vorgesehenen Datenformate. Ein Sprachmodell kann auch wechselnde Texte auswerten, dabei aber überzeugend wirkende Fehler erzeugen.

Auch die Wartung unterscheidet sich. Änderungen an einer Benutzeroberfläche können einen RPA-Bot stören. Ein KI-Agent kann mit wechselnden Dokumentlayouts umgehen, muss dafür aber mit neuen Beispielen getestet und im Betrieb überwacht werden. Keine der beiden Techniken ist ohne Pflege verlässlich.

In den meisten Abläufen gewinnt eine klare Arbeitsteilung. Regeln und Schnittstellen erledigen alles Regelgebundene, ein Agent übernimmt nur Lesen, Beurteilen und Entwerfen, und Menschen geben frei. Jede Komponente macht damit das, worin sie verlässlich ist: Die Regel prüft eine Umsatzsteuer-Identifikationsnummer jedes Mal gleich, der Agent liest auch die hundertste neue Rechnungsvorlage, und der Mensch verantwortet Entscheidungen mit Wirkung nach außen.

Zwei Konstruktionsregeln halten das Modell sicher. Erstens prüfen deterministische Regeln das Ergebnis des Agenten, bevor etwas ins führende System geschrieben wird; der Agent schlägt vor, die Regel kontrolliert, und erst dann schreibt die Schnittstelle. Zweitens erhält der Agent weder Buchungs- noch Zahlungsrechte. Ein Agent, der Lieferanten-PDFs liest, liest auch Anweisungen, die jemand darin versteckt hat; das BSI beschreibt dafür unter anderem weiße Schrift auf weißem Grund und unsichtbare Unicode-Zeichen, und OWASP führt Prompt Injection an erster Stelle seiner Risikoliste für LLM-Anwendungen.

Vorhandene Bots behalten in diesem Modell ihren Platz als ausführende Hand für Systeme ohne Schnittstelle. Wo das führende System eine Schnittstelle anbietet, ist sie dem Bot vorzuziehen, weil sie Releases übersteht.

Angenommen, ein Industrieunternehmen erhält 3.000 Eingangsrechnungen im Monat, einen Teil als XRechnung oder ZUGFeRD, den Rest als PDF per E-Mail oder als Scan. Das Beispiel ist bewusst vereinfacht und beschreibt keinen Kunden. Strukturierte Rechnungen braucht kein Agent zu lesen, denn ein Parser liest das XML exakt, und bei hybriden Formaten wie ZUGFeRD ist laut BMF der strukturierte Teil maßgeblich.

Der Anteil strukturierter Rechnungen wächst, weil die Rechnungsregeln nach § 14 UStG seit 2025 neu gefasst sind. Seit dem 1. Januar 2025 müssen inländische Unternehmen E-Rechnungen empfangen können; ab dem 1. Januar 2027 müssen Aussteller mit mehr als 800.000 Euro Vorjahresumsatz an inländische Unternehmen grundsätzlich E-Rechnungen stellen, ab 2028 alle. Ein einfaches PDF gilt seit 2025 nicht mehr als E-Rechnung, sondern als sonstige Rechnung. Auf EU-Ebene stützt das ViDA-Paket die Meldepflichten für grenzüberschreitende B2B-Umsätze ab dem 1. Juli 2030 auf elektronische Rechnungen. Wie die Regeln für Ihr Unternehmen und Ihre Lieferanten im Einzelnen gelten, prüft Ihre Steuerabteilung oder Steuerberatung.

Der Agent bleibt damit für PDFs, Scans und vor allem für die Ausnahmen zuständig, die jemand beurteilen muss. Wie im Anwendungsfall Dokumentenverarbeitung verantwortet das Finanzwesen die Toleranzen und Regeln für die automatische Buchung, nicht die IT.

Behalten Sie einen Bot, solange er auf stabilen Masken regelgebundene Arbeit erledigt und das Zielsystem keine Schnittstelle bietet. Ein Bot, der seit Jahren zuverlässig Daten zwischen zwei Systemen überträgt, wird durch einen Agenten nicht besser. Das gilt auch, wenn das Zielsystem ohnehin abgelöst wird, etwa bei einer geplanten Migration auf SAP S/4HANA; dann überbrückt der Bot die Zeit, und gebaut wird einmal auf dem neuen System.

Ablösen lohnt sich, wo der Bot die Vielfalt der Eingänge nicht tragen kann, und es betrifft meist einzelne Schritte, nicht den ganzen Bot. Die Kennzeichen stehen in den Protokollen des Orchestrators und in den Wartungstickets.

Ersetzen Sie einzelne Schritte und vergleichen Sie deren Ergebnisse mit dem bisherigen Ablauf. Ein Agent kann zunächst Vorschläge für die Fälle erstellen, die heute manuell nachbearbeitet werden. Im Schattenbetrieb wird geprüft, ob er die vereinbarten Qualitätskriterien erfüllt.

Ein Workflow Build umfasst die vereinbarte Umsetzung in Ihrer Cloud-Umgebung und Ihrer Versionsverwaltung. Wir planen dafür 8 bis 12 Wochen je Workflow. Der Workflow-Check gibt zuvor eine erste Orientierung zu Nutzen, Machbarkeit und Verantwortung.