1. Juni 20262 Min. Lesezeit

RPA vs. KI-Agenten: Der Unterschied einfach erklärt

Robotic Process Automation oder KI-Agenten? Was die beiden Ansätze unterscheidet, wo jeder seine Stärken hat und was das für den Mittelstand bedeutet.

„Automatisieren wir das nicht längst mit RPA?" – eine berechtigte Frage. Robotic Process Automation (RPA) ist seit Jahren im Einsatz. KI-Agenten sind etwas grundlegend anderes. Wer den Unterschied versteht, trifft bessere Entscheidungen.

RPA: Regeln abarbeiten

RPA automatisiert klar definierte, regelbasierte Abläufe. Ein RPA-Bot klickt, kopiert und überträgt Daten exakt so, wie es ihm einprogrammiert wurde:

Stark bei stabilen, immer gleichen Prozessen mit strukturierten Daten.
Schnell eingerichtet, wenn sich nie etwas ändert.
Schwach, sobald etwas vom Schema abweicht. Ein verändertes Formularfeld oder eine unstrukturierte E-Mail bringt den Bot ins Stocken.

KI-Agenten: Situativ entscheiden

KI-Agenten arbeiten nicht nur Regeln ab – sie treffen situative Entscheidungen und kommen mit unstrukturierten Daten zurecht:

Sie verstehen Texte, Dokumente und E-Mails, nicht nur Tabellenfelder.
Sie passen sich an veränderte Situationen an, statt bei jeder Abweichung zu blockieren.
Sie können mehrere Schritte eigenständig planen, um ein Ziel zu erreichen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Nehmen wir die Angebotserstellung:

Ein RPA-Bot kann Daten aus einem festen Formular in eine Vorlage übertragen – solange das Formular sich nie ändert.
Ein KI-Agent liest die Kundenanfrage als Freitext, ordnet die richtigen Produkte und Preise zu, berücksichtigt frühere Angebote und erstellt den Entwurf – auch wenn jede Anfrage anders formuliert ist.

Was bedeutet das für den Mittelstand?

Beide Ansätze schließen sich nicht aus. Faustregel:

Stabil und strukturiert? RPA reicht oft.
Unstrukturiert, variabel, urteilsbehaftet? Hier spielen KI-Agenten ihre Stärke aus – und genau solche Prozesse machen im Mittelstand den größten Teil der manuellen Arbeit aus. Sieben konkrete Beispiele finden Sie in „KI in der Produktion: 7 erprobte Use Cases".

Wichtig bleibt in beiden Fällen: Governance, Auditierbarkeit und Integration in Ihre bestehenden Systeme – was das regulatorisch bedeutet, klärt „EU AI Act & DSGVO: Was Mittelständler beachten müssen". Eine gute Automatisierung ist nicht die, die am meisten kann – sondern die, die zuverlässig und nachvollziehbar das Richtige tut.