RPA vs. KI — Wann was?
Beide Begriffe werden häufig in einem Atemzug genannt. Sie beschreiben aber grundlegend verschiedene Technologien — mit unterschiedlichen Stärken, Kosten und Voraussetzungen.
Die richtige Frage stellen
Nicht "Sollen wir RPA oder KI einsetzen?" — sondern: "Was soll automatisiert werden, und nach welchen Regeln?" Die Antwort darauf bestimmt das richtige Werkzeug.
RPA führt aus. KI interpretiert. Das ist der wesentliche Unterschied.
Direkter Vergleich
| Kriterium | RPA | KI / LLM |
|---|---|---|
| Einsatzgebiet | Regelbasierte, repetitive Aufgaben mit eindeutigen Schritten | Aufgaben mit Interpretation, Klassifizierung, Texterzeugung oder Mustererkennung |
| Voraussetzung | Klar definierter Ablauf, stabile Benutzeroberfläche oder Datenquelle | Trainingsdaten oder vortrainiertes Modell, Prompt-Engineering oder Fine-Tuning |
| Typische Kosten | Implementierungsaufwand 20–80 Std., Plattformlizenz | API-Kosten pro Token oder Modell-Hosting, höherer Setup-Aufwand |
| Implementierungsaufwand | Mittel — klare Workflows, gut dokumentierbar | Hoch — Prompt-Entwicklung, Evaluation, Halluzinationsrisiko managen |
| Wartung | Anpassung bei UI-Änderungen der Zielsysteme erforderlich | Modellupdates, Prompt-Drift, Output-Qualität kontinuierlich prüfen |
| Fehleranfälligkeit | Niedrig bei stabilen Systemen; hoch bei häufigen UI-Änderungen | Halluzinationen möglich; Ausgaben müssen validiert werden |
| Erklärbarkeit | Hoch — jeder Schritt ist nachvollziehbar | Niedrig bis mittel — Entscheidungen des Modells sind nicht immer erklärbar |
RPA ist die Antwort, wenn…
- Der Prozess immer gleich abläuft — keine Interpretation nötig
- Daten von A nach B übertragen werden, mit definierten Feldern
- Das Zielsystem keine API hat, aber eine stabile Oberfläche
- Nachvollziehbarkeit und Revisionssicherheit wichtig sind
KI ist die Antwort, wenn…
- Freitext verstanden oder klassifiziert werden muss (E-Mails, Dokumente)
- Inhalte generiert werden sollen (Zusammenfassungen, Antwortvorschläge)
- Muster in großen Datenmengen erkannt werden sollen
- Entscheidungen auf Basis von Kontext getroffen werden müssen, nicht nur Regeln
Was oft besser funktioniert als KI
In der Praxis wird KI häufig für Probleme vorgeschlagen, die ein einfaches Regelwerk oder eine klassische Automatisierung genauso lösen würde — günstiger, zuverlässiger und ohne Halluzinationsrisiko.
Wenn ein Prozess klar definierbar ist: kein KI-System nötig. Wenn Ausnahmen und Kontext mitspielen müssen: dann lohnt es sich, KI zu evaluieren.
Erfahrungswert: In etwa 60–70 % der Fälle, in denen KI angefragt wird, löst eine klassische Automatisierung das Problem effizienter.
Unsicher, was für Ihren
Fall passt?
Beschreiben Sie das Problem. Wir sagen Ihnen, ob RPA, KI oder eine andere Lösung sinnvoll ist — ohne Verkaufsinteresse an einer bestimmten Technologie.
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