Vor- und Nachteile der 7 wichtigsten RPA-Alternativen
Robotic Process Automation (RPA) ist eine vorteilhafte Technologie, die bis zu 70-80% regelbasierter Prozesse automatisieren kann.1 Allerdings erreichen etwa 40% der Unternehmen nach der RPA-Implementierung nicht ihre Erwartungen an Kostensenkungen.2 Dies liegt daran, dass RPA nicht für jeden Prozess die richtige Lösung ist und es potenzielle Fallstricke bei der RPA-Implementierung gibt, wie etwa kostspielige Wartung.
Um Führungskräften bei der Erkundung besserer Optionen zu helfen, untersuchen wir sieben wichtige RPA-Alternativen.
Wichtigste Erkenntnisse:
- RPA eignet sich am besten für stabile, sich wiederholende Aufgaben.
- Alternativen, einschließlich KI-gesteuerter Tools, spezialisierter SaaS-Lösungen und modernisierter Systeme, liefern oft einen höheren ROI in komplexen, sich schnell verändernden oder risikoreichen Umgebungen.
- Der optimale Ansatz kombiniert häufig RPA mit Alternativen: Bots übernehmen sich wiederholende Aufgaben, während KI oder spezialisierte Tools Variabilität und intelligenzgesteuerte Arbeit bewältigen.
Alternativen zur Robotic Process Automation
1. IT-Transformation
Unternehmen können ihre Kernsysteme modernisieren, um eine groß angelegte Automatisierung zu erreichen. Dies beinhaltet oft den Austausch veralteter Legacy-Systeme durch neue Architekturen.
Vorteile
- Reduziert die Abhängigkeit von veralteter, fragiler Technologie.
- Ermöglicht, dass Automatisierung von Grund auf in das System integriert wird.
Nachteile
- Teuer und langsam (Projekte überschreiten oft Budget und Zeitplan). Eine Studie über Softwareprojekte zeigte, dass große IT-Projekte 45 Prozent über dem Budget und 7 Prozent über der Zeit liegen, während sie 56 Prozent weniger Wert liefern als prognostiziert.3
- Komplexe Migrationen können Jahre dauern.
2. Business Process Management-Plattformen (BPMS)
BPMS integrieren Unternehmensanwendungen und verbessern die „Durchlaufverarbeitung“, indem sie den Bedarf an menschlichem Eingreifen reduzieren.
Vorteile
- Schneller zu implementieren als eine vollständige IT-Transformation.
- Funktioniert gut, wenn Systeme reibungslos verbunden werden können.
Nachteile
- Vorteile nehmen ab, wenn Prozesse verschiedene oder isolierte Tools umfassen.
- Begrenzt durch die Anzahl der integrierbaren Anwendungen.
3. Business Process Outsourcing
In den 90er Jahren beliebt, lagerten viele Unternehmen der Industriestaaten ihre Betriebsabläufe in Entwicklungsländer aus. Der Gedanke ist, dass man, anstatt einen RPA-Bot zum Kopieren und Einfügen von Informationen von einem Fenster in ein anderes zu nutzen, dies auslagern kann, sodass menschliche Arbeitskraft es erledigt.
Vorteile
- Kann kostengünstiger sein als der Aufbau von Automatisierung für temporäre Prozesse.
- Flexibel in Umgebungen, in denen sich Prozesse häufig ändern.
Nachteile
Outsourcing kann Silos schaffen und Innovation reduzieren.4
Lohnkostenvorteile sind weniger profitabel als früher.
Quelle: Statista5
Heute sind grundlegendere Veränderungen erforderlich, um Prozesse zu verbessern.
4. Spezialisierte Plug&Play-Lösungen
Einige Prozesse, wie Rechnungsbearbeitung oder Reise- und Spesenabrechnung, sind branchenübergreifend üblich. Anbieter bieten jetzt fertige Tools an, die sich einfach in ERP-Systeme integrieren lassen.
Vorteile
- Schnell einzuführen, mit minimalem Einrichtungsaufwand.
- Bietet erweiterte Funktionen (z. B. KI-basierte Betrugserkennung in Spesenabrechnungen).
Nachteile
- Standardlösungen sind weniger anpassbar.
- Erfüllen möglicherweise nicht vollständig die individuellen Geschäftsanforderungen.
Die Kreditorenbuchhaltung zum Beispiel ist ein solcher Prozess, da alle Unternehmen Rechnungen verarbeiten, Zahlungen leisten und die Daten in ERP-Systemen wie SAP speichern müssen.
5. API-basierte Integrationsplattformen (iPaaS)
iPaaS automatisiert Workflows durch die Verbindung von Anwendungen über APIs.
Vorteile
- Zuverlässiger als Bots, da sie offizielle APIs verwenden.
- Skaliert problemlos über Cloud-Systeme hinweg.
Nachteile
- Weniger nützlich bei Legacy-Systemen ohne APIs.
6. Hyperautomatisierung (Process Mining + IDP)
Hyperautomatisierung nutzt Tools wie Process Mining, Task Mining und intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), um sich wiederholende Aufgaben zu erkennen und zu automatisieren.
Vorteile
- Identifiziert hochwertige Automatisierungsmöglichkeiten.
- KI-gestützte Dokumentenextraktion reduziert manuelle Arbeit.
Nachteile
- Kann teuer und komplex in der Bereitstellung sein.
7. KI-Agenten für die Computernutzung
Ein Computer-Use-Agent ist ein KI-System, das einen Bildschirm liest und darauf so handelt, wie es ein Mensch tun würde. Es bewegt die Maus, tippt und klickt basierend auf dem, was es sieht, anstatt einem festen Skript zu folgen, das an exakte Bildschirmkoordinaten gebunden ist.
Im Jahr 2026 erreichten mehrere davon die allgemeinen Nutzer. Der OpenAI-ChatGPT-Agent, Googles Project Mariner und Anthropics Claude können jeweils einen Browser öffnen, Formulare ausfüllen und Daten zwischen Anwendungen übertragen. Im März 2026 fügte Anthropic eine Funktion hinzu, mit der eine Person eine Aufgabe von einem Telefon aus an Claude senden und auf einem Computer ausführen lassen kann.
Vorteile
- Passt sich an, wenn sich ein Bildschirm ändert, da es basierend auf dem Gesehenen arbeitet und nicht mit einem festen Lokator.
- Verarbeitet unstrukturierte Eingaben, wie ein gescanntes Formular oder eine E-Mail.
- Benötigt keine API oder Backend-Zugriff auf eine Zielanwendung.
Nachteile
- Die Zuverlässigkeit hinkt hinterher. Bei offenen Desktop-Aufgaben schließen führende Agenten etwa 12% der Fälle ab, verglichen mit 72% bei einem Menschen.6
- Die Ausgabe variiert von Durchlauf zu Durchlauf, sodass bei risikoreichen Schritten eine menschliche Prüfung erforderlich ist.
- Visuell basierte Schritte sind langsamer und verursachen höhere Kosten pro Aktion als ein Skript.
Lesen Sie den Artikel Computer Use Agents für weitere Informationen.
Eine aufkommende Option: KI
KI fügt zwei Fähigkeiten hinzu, die regelbasierten Bots fehlen: Kontext erfassen und Ausnahmen behandeln. Der Kontrast lässt sich am besten Aufgabe für Aufgabe darstellen, nicht als Gewinner und Verlierer.
- Stabile, volumenstarke Arbeit: Ein regelbasierter Bot ist schneller, kostengünstiger und einfacher zu prüfen. Ein Gehaltsabrechnungslauf oder eine nächtliche Dateiübertragung eignen sich für einen Bot.
- Variable oder unstrukturierte Arbeit: Ein KI-Agent liest eine nicht standardisierte Rechnung oder eine free-Text-E-Mail und entscheidet über den nächsten Schritt. Ein Bot würde scheitern und den Fall an eine Person weiterleiten.
- Entscheidungen: Ein Bot führt eine festgelegte Regel aus. Ein Agent wägt den Kontext ab, beispielsweise indem er eine ungewöhnliche Transaktion zur Überprüfung markiert.
- Kostenstruktur: Ein Bot kostet pro Durchlauf wenig, benötigt aber Korrekturen, wenn sich ein Bildschirm ändert. Ein Agent passt sich solchen Änderungen an, verursacht jedoch Modellkosten und Prüfzeit pro Aufgabe.
Die praktische Lesart: Kombinieren Sie beide. Bots führen die Schritte aus, die sich nie ändern, und Agenten übernehmen die Schritte, die sich ändern.
Die Zukunft: KI und RPA arbeiten zusammen
RPA bleibt in Branchen wie Banken, Versicherungen und Gesundheitswesen wichtig. Diese Branchen sind für Genauigkeit und Compliance oft auf regelbasierte Automatisierung angewiesen. RPA gewährleistet eine konsistente, fehlerfree Ausführung, etwas, das KI allein nicht immer garantieren kann.
Der Aufstieg der agentischen KI (KI + RPA)
Die Automatisierungslandschaft verändert sich. Traditionelle Bots werden jetzt durch KI-Agenten erweitert – Systeme, die wahrnehmen, überlegen und eigenständig handeln können. Gartner nennt dies Agentic Process Automation (APA).
Führende RPA-Anbieter wie Automation Anywhere und UiPath integrieren diese KI-Agenten in ihre Plattformen, um intelligentere Automatisierung in großem Maßstab zu liefern.7 8
Diese Mischung aus RPA und KI wird in realen Workflows getestet. Eine aktuelle Studie zeigt, wie generative KI in Kombination mit intelligenter Dokumentenverarbeitung (IDP) die Spesenverarbeitung drastisch verbesserte, die Bearbeitungszeit um über 80% verkürzte, Fehlerquoten senkte und die Compliance verbesserte. Das System lernte außerdem aus menschlichen Entscheidungen, um sich kontinuierlich zu verbessern.
Agentic Process Automation (APA): ein Schritt über traditionelle KI hinaus
Der Aufstieg der agentischen KI (KI + RPA) zeigt, dass sich der Wettbewerb 2026 von „Wer hat Agenten?“ zu „Wer kann gesteuerte Agenten sicher einsetzen?“ verschiebt.9 Anstatt vordefinierten Anweisungen zu folgen, analysieren diese Systeme den Kontext und entscheiden, wie sie vorgehen.
Agentische Systeme kombinieren mehrere Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Entscheidungs-Engines. Dies ermöglicht ihnen, sowohl mit strukturierten Daten als auch mit unstrukturierten Eingaben wie E-Mails oder Dokumenten zu arbeiten. Dadurch können sie komplexere Aufgaben bewältigen als traditionelle RPA-Bots.
Agentic Process Automation (APA) wendet diese Idee auf Geschäftsabläufe an. Während sich RPA auf die Automatisierung einzelner Aufgaben konzentriert, verwaltet APA ganze Prozesse. KI-Agenten können eingehende Daten interpretieren, den nächsten Schritt wählen und Aktionen systemübergreifend koordinieren.
Im Vergleich zur traditionellen RPA bietet APA mehrere Verbesserungen:
- Kontextbewusstsein: Agenten interpretieren Daten und verstehen die Situation, bevor sie handeln.
- Adaptive Workflows: Prozesse können sich basierend auf neuen Eingaben oder Ergebnissen ändern.
- Geringerer menschlicher Eingriff: Agenten behandeln viele Ausnahmen und eskalieren bei Bedarf.
- Kontinuierliches Lernen: Systeme verbessern sich, während sie mehr Daten und Ergebnisse verarbeiten.
In der Praxis ersetzt APA die RPA nicht vollständig. Stattdessen baut sie oft darauf auf. RPA-Bots führen weiterhin strukturierte Aufgaben aus, während KI-Agenten die Entscheidungsfindung und Koordination über den gesamten Workflow hinweg übernehmen. Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, sowohl Routineaufgaben als auch komplexere, entscheidungsgesteuerte Prozesse zu automatisieren.
Lernen Sie die Vorteile von RPA im Vergleich zu den Alternativen kennen
Im Vergleich zu diesen Alternativen bietet RPA dank seiner 4 Vorteile eine gute schnelle Lösung:
- Flexibilität: Sie können einen RPA-Bot so programmieren, dass er fast jede sich wiederholende Aufgabe mithilfe von angepassten Codes erledigt.
- Einfache Integration: Dank Screen Scraping, Screen Recording und anderen bestehenden Integrationen können Bots die Eingabe und Ausgabe fast aller Windows-Anwendungen verarbeiten und auswerten.
- Einfache Implementierung: Makrorecorder und Drag&Drop-Programmiertools machen es Citizen Developern leicht, RPA-Lösungen zu programmieren.
- Kosten: Roboter sind kostengünstiger als Menschen! Business Process Outsourcing-Lösungen sind nicht mehr wirtschaftlich, wenn diese Prozesse effizienter und kostengünstiger automatisiert werden können als durch Outsourcing.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenBereiche, in denen RPA-Alternativen vorzuziehen sein können
Visionäre Führungskräfte müssen heute noch die Kompromisse zwischen RPA-Tools und ihren Alternativen abwägen. Einige Bereiche, in denen Alternativen oft die bessere Wahl sind, umfassen:
Spezialisierte Plug&Play-Lösungen
- Für unternehmensübergreifend übliche Prozesse (wie Kreditorenbuchhaltung oder Spesenmanagement) übertreffen spezialisierte Tools oft generische RPA.
- Diese Lösungen können Daten von mehreren Unternehmen nutzen, um die Leistung kontinuierlich zu verbessern, sich nahtlos zu integrieren und weniger laufende Wartung als benutzerdefinierte RPA-Bots zu erfordern.
- Beispiel: KI-basierte Reise- und Spesenlösungen optimieren Workflows branchenübergreifend.
IT-Transformation und Systemmodernisierung
- RPA arbeitet an der Oberfläche, automatisiert Interaktionen mit bestehenden Systemen, verbessert aber nicht die zugrunde liegende Architektur.
- Legacy-Systeme erhöhen das Risiko: Ausfälle, kostspielige Wartung und betriebliche Schwachstellen bleiben bestehen.
- Modernisierung, kombiniert mit API-basierter oder KI-gestützter Automatisierung, reduziert die Abhängigkeit von fragiler Hardware/Software und schafft eine skalierbarere, widerstandsfähigere Infrastruktur.
- Beispiel: Eine Bank, die ihre Kernsysteme modernisierte und gleichzeitig RPA einsetzte, erzielte sowohl Risikominderung als auch verbesserte Automatisierungseffizienz.
Temporäre oder sich schnell verändernde Prozesse (BPO oder flexible Automatisierung)
- Für Prozesse, die sich häufig ändern oder kurzfristig sind, ist die vollständige Automatisierung mit RPA möglicherweise nicht kosteneffektiv.
- Die Wartung von Bots für sich entwickelnde Prozesse kann teurer sein als der Einsatz eines teilautomatisierten BPO-Teams oder KI-gestützter Lösungen, die sich in Echtzeit anpassen.
- Beispiel: Saisonale Finanz- oder Prüfungs-Workflows können besser von Mensch-KI-Hybridteams bedient werden als von starren Bots.
Optimale Entscheidungen ermöglichen es Unternehmen, sowohl heute als auch in Zukunft effektiv zu arbeiten und ihre Wettbewerber zu übertreffen. Wenn Sie RPA einsetzen möchten, um dies zu erreichen, können Sie unsere datengestützten Listen von RPA-Software einsehen.
Weiterführende Lektüre
- Top 4 kosteneffektive RPA-Tools
- Python RPA: 7 Anwendungsfälle für Entwickler
- Top RPA-Anwendungsfälle mit Praxisbeispielen
- Top 20 RPA SAP-Anwendungsfälle & Beispiele
- RPA für Mac
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
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year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/rpa-alternatives}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 30. Juni 2026}
}Referenzlinks
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