Vor- und Nachteile der 6 besten RPA-Alternativen
Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ist eine vorteilhafte Technologie, die bis zu 70–80 % der regelbasierten Prozesse automatisieren kann. Allerdings erreichen rund 40 % der Unternehmen nach der RPA-Implementierung nicht die erwarteten Kostensenkungen. Dies liegt daran, dass RPA nicht für jeden Prozess geeignet ist und die Implementierung potenzielle Fallstricke birgt, wie beispielsweise hohe Wartungskosten.
Um Führungskräften zu helfen, bessere Optionen zu erkunden, stellen wir sechs wichtige RPA-Alternativen vor und erläutern, warum KI-gesteuerte Automatisierung für langfristige Geschäftsvorteile zur überlegenen Wahl wird.
Wichtigste Erkenntnisse:
- RPA eignet sich am besten für stabile, sich wiederholende Aufgaben.
- Alternativen wie KI-gestützte Tools, spezialisierte SaaS-Lösungen und modernisierte Systeme bieten in komplexen, sich schnell verändernden oder risikoreichen Umgebungen oft einen höheren ROI.
- Der optimale Ansatz kombiniert häufig RPA mit Alternativen: Bots übernehmen sich wiederholende Aufgaben, während KI oder spezialisierte Tools die Variabilität und wissensbasierte Arbeit bewältigen.
Alternativen zur robotergestützten Prozessautomatisierung
1. IT-Transformation
Unternehmen können ihre Kernsysteme modernisieren, um eine umfassende Automatisierung zu erreichen. Dies beinhaltet häufig den Ersatz veralteter Systeme durch neue Architekturen.
Vorteile
- Verringert die Abhängigkeit von veralteter, anfälliger Technologie.
- Ermöglicht es, Automatisierung von Grund auf in das System zu integrieren.
Nachteile
- Teuer und langsam (Projekte überschreiten häufig das Budget und verspäten sich). Eine Studie zu Softwareprojekten zeigte, dass große IT-Projekte das Budget um 45 Prozent und den Zeitplan um 7 Prozent überschreiten, während sie 56 Prozent weniger Wert liefern als prognostiziert. 1
- Komplexe Migrationen können Jahre dauern.
2. Plattformen für das Geschäftsprozessmanagement (BPMS)
BPMS-Systeme integrieren Unternehmensanwendungen und verbessern die durchgängige Verarbeitung, indem sie den Bedarf an menschlichen Eingriffen verringern.
Vorteile
- Schneller umzusetzen als eine vollständige IT-Transformation.
- Funktioniert gut, wenn die Systeme reibungslos miteinander verbunden werden können.
Nachteile
- Der Nutzen verringert sich, wenn Prozesse mit unterschiedlichen oder voneinander isolierten Werkzeugen durchgeführt werden.
- Begrenzt durch die Anzahl der integrierbaren Anwendungen.
3. Geschäftsprozess-Outsourcing
In den 90er-Jahren war das Outsourcing weit verbreitet: Viele Unternehmen in den Industrieländern lagerten ihre Geschäftsprozesse in Entwicklungsländer aus. Die Idee dahinter: Anstatt einen RPA-Bot zum Kopieren und Einfügen von Informationen zwischen Fenstern einzusetzen, kann diese Aufgabe von menschlichen Arbeitskräften erledigt werden.
Vorteile
- Kann für temporäre Prozesse kostengünstiger sein als die Gebäudeautomation.
- Flexibel in Umgebungen, in denen sich Prozesse häufig ändern.
Nachteile
Outsourcing kann zu Silos führen und Innovationen hemmen. 2
Arbeitsarbitrage ist weniger profitabel als früher.
Quelle: Statista 3
Um die heutigen Prozesse zu verbessern , sind grundlegendere Veränderungen erforderlich.
4. Spezialisierte Plug&Play-Lösungen
Manche Prozesse, wie die Rechnungsbearbeitung oder die Reisekostenabrechnung, sind branchenübergreifend üblich. Anbieter stellen mittlerweile fertige Tools zur Verfügung, die sich problemlos in ERP-Systeme integrieren lassen.
Vorteile
- Schnell einsatzbereit, minimaler Einrichtungsaufwand.
- Bietet fortschrittliche Funktionen (z. B. KI-gestützte Betrugserkennung bei Spesenabrechnungen).
Nachteile
- Standardlösungen bieten weniger Anpassungsmöglichkeiten.
- Erfüllt möglicherweise nicht alle individuellen Geschäftsanforderungen.
Die Kreditorenbuchhaltung ist beispielsweise ein solcher Prozess, da alle Unternehmen Rechnungen bearbeiten, Zahlungen leisten und die Daten in ERP-Systemen wie SAP speichern müssen.
5. API-basierte Integrationsplattformen (iPaaS)
IPaaS automatisiert Arbeitsabläufe durch die Verbindung von Anwendungen über APIs.
Vorteile
- Zuverlässiger als Bots, da sie offizielle APIs nutzen.
- Lässt sich problemlos auf verschiedene Cloud-Systeme skalieren.
Nachteile
- Weniger nützlich bei der Arbeit mit Legacy-Systemen ohne APIs.
6. Hyperautomatisierung (Prozess-Mining + IDP)
Hyperautomatisierung nutzt Werkzeuge wie Process Mining, Task Mining und intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), um wiederkehrende Aufgaben zu erkennen und zu automatisieren.
Vorteile
- Identifiziert hochwertige Automatisierungsmöglichkeiten.
- Die KI-gestützte Dokumentenextraktion reduziert den manuellen Aufwand.
Nachteile
- Die Implementierung kann teuer und komplex sein.
Eine vielversprechende Option: KI
Während diese Alternativen einige Einschränkungen der RPA beheben, geht KI noch einen Schritt weiter, indem sie Intelligenz und Anpassungsfähigkeit hinzufügt.
- KI ist dynamisch, RPA ist statisch : KI-Agenten lernen und passen sich an. RPA-Software-Bots müssen neu programmiert werden, wenn sich Prozesse ändern.
- KI ermöglicht Entscheidungsfindung : RPA führt Aufgaben aus. KI analysiert Daten, erkennt Muster und trifft Vorhersagen (z. B. Betrugserkennung).
- KI skaliert über verschiedene Prozesse hinweg : RPA erledigt einzelne Aufgaben. KI arbeitet workflowübergreifend und verknüpft Daten und Erkenntnisse.
- KI unterstützt hochwertige Arbeit : RPA automatisiert wiederkehrende Aufgaben. KI unterstützt Strategieentwicklung, Prognosen und Kundenbindung.
- KI senkt die langfristigen Kosten : RPA erfordert häufige Nachjustierungen. KI verbessert sich mit der Zeit und reduziert so den Wartungsaufwand.
Die Zukunft: KI und RPA arbeiten zusammen
RPA spielt in Branchen wie dem Bankwesen, dem Versicherungswesen und dem Gesundheitswesen weiterhin eine wichtige Rolle. Diese Branchen sind häufig auf regelbasierte Automatisierung angewiesen, um Genauigkeit und Compliance zu gewährleisten. RPA sichert eine konsistente und fehlerfreie Ausführung – etwas, das KI allein nicht immer garantieren kann.
Der Aufstieg der agentenbasierten KI (KI + RPA)
Die Automatisierungslandschaft befindet sich im Wandel. Traditionelle Bots werden nun durch KI-Agenten ergänzt – Systeme, die selbstständig wahrnehmen, schlussfolgern und 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 eine intelligentere Automatisierung in großem Umfang zu ermöglichen. 4 5
Diese Kombination aus RPA und KI wird in realen Arbeitsabläufen getestet. Eine aktuelle Studie zeigt, wie generative KI in Verbindung mit intelligenter Dokumentenverarbeitung (IDP) die Spesenabrechnungsabwicklung drastisch verbessert hat: Die Bearbeitungszeit wurde um über 80 % reduziert, die Fehlerquote gesenkt und die Compliance erhöht. Das System lernte zudem aus menschlichen Entscheidungen, um sich kontinuierlich zu optimieren.
Agentische Prozessautomatisierung (APA): Ein Schritt über die traditionelle KI hinaus
Der Aufstieg agentenbasierter KI (KI + RPA) deutet darauf hin, dass sich der Wettbewerb im Jahr 2026 von „Wer hat Agenten?“ hin zu „Wer kann gesteuerte Agenten sicher einsetzen?“ verlagern wird. 6 Anstatt nur vordefinierten Anweisungen zu folgen, analysieren diese Systeme den Kontext und entscheiden, wie weiter vorgegangen werden soll.
Agentensysteme kombinieren verschiedene Technologien wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsmechanismen. Dadurch können sie sowohl strukturierte Daten als auch unstrukturierte Eingaben wie E-Mails oder Dokumente verarbeiten. So sind sie in der Lage, komplexere Aufgaben als herkömmliche RPA-Bots zu bewältigen.
Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) wendet dieses Prinzip auf Geschäftsprozesse an. Während RPA sich auf die Automatisierung einzelner Aufgaben konzentriert, verwaltet APA ganze Prozesse. KI-Agenten können eingehende Daten interpretieren, den nächsten Schritt auswählen und Aktionen systemübergreifend koordinieren.
Im Vergleich zu herkömmlicher RPA bietet APA mehrere Verbesserungen:
- Kontextbewusstsein: Agenten interpretieren Daten und verstehen die Situation, bevor sie handeln.
- Adaptive Arbeitsabläufe: Prozesse können sich auf der Grundlage neuer Eingaben oder Ergebnisse ändern.
- Geringere menschliche Eingriffe: Die Agenten bearbeiten viele Ausnahmen selbst und eskalieren nur bei Bedarf.
- Kontinuierliches Lernen: Systeme verbessern sich, je mehr Daten und Ergebnisse sie verarbeiten.
In der Praxis ersetzt APA RPA nicht vollständig. Vielmehr baut es häufig darauf auf. RPA-Bots führen weiterhin strukturierte Aufgaben aus, während KI-Agenten für logisches Denken und die Koordination im gesamten Workflow sorgen. Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, sowohl Routineaufgaben als auch komplexere, entscheidungsgetriebene Prozesse zu automatisieren.
Erfahren Sie mehr über die Vorteile von RPA im Vergleich zu den Alternativen.
Im Vergleich zu diesen Alternativen bietet RPA dank seiner vier Vorteile eine sehr gute schnelle Lösung:
- Flexibilität : Dank der Verwendung von individuell angepassten Codes können Sie einen RPA-Bot so programmieren, dass er nahezu jede sich wiederholende Aufgabe erledigt.
- Einfache Integration : Dank Screen Scraping , Bildschirmaufzeichnung und anderer bestehender Integrationen können Bots die Ausgabe von nahezu allen Windows-Anwendungen erfassen und auswerten.
- Einfache Implementierung : Makrorekorder und Drag-&-Drop-Programmierwerkzeuge erleichtern es auch Laienentwicklern, RPA-Lösungen zu programmieren.
- Kosten : Roboter sind billiger als Menschen! Geschäftsprozess-Outsourcing-Lösungen sind nicht mehr wirtschaftlich, wenn diese Prozesse effizienter und kostengünstiger automatisiert werden können als durch Outsourcing.
Bereiche, in denen RPA-Alternativen möglicherweise vorzuziehen sind
Visionäre Führungskräfte müssen auch heute noch die Vor- und Nachteile von RPA-Tools und ihren Alternativen abwägen. Zu den Bereichen, in denen Alternativen oft die bessere Wahl sind, gehören:
Spezialisierte Plug&Play-Lösungen
- Bei Prozessen, die in vielen Unternehmen üblich sind (wie Kreditorenbuchhaltung oder Spesenmanagement), sind spezialisierte Tools oft leistungsfähiger als generische RPA-Lösungen.
- Diese Lösungen können Daten aus mehreren Unternehmen nutzen, um die Leistung kontinuierlich zu verbessern, lassen sich nahtlos integrieren und erfordern weniger laufende Wartung als kundenspezifische RPA-Bots.
- Beispiel: KI-basierte T&E-Lösungen optimieren Arbeitsabläufe branchenübergreifend.
IT-Transformation und Systemmodernisierung
- RPA arbeitet an der Oberfläche und automatisiert die Interaktion mit bestehenden Systemen, verbessert aber nicht die zugrunde liegende Architektur.
- Legacy-Systeme erhöhen das Risiko: Ausfälle, kostspielige Wartungsarbeiten und betriebliche Schwachstellen bleiben bestehen.
- Die Modernisierung, kombiniert mit API-basierter oder KI-gestützter Automatisierung, reduziert die Abhängigkeit von anfälliger Hardware/Software und schafft eine skalierbarere und robustere Infrastruktur.
- Beispiel: Eine Bank, die ihre Kernsysteme modernisierte und gleichzeitig RPA einführte, konnte sowohl eine Risikominderung als auch eine verbesserte Automatisierungseffizienz feststellen.
Temporäre oder sich schnell ändernde Prozesse (BPO oder flexible Automatisierung)
- Bei Prozessen, die sich häufig ändern oder von kurzer Dauer sind, ist eine 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 Prüfungsabläufe lassen sich möglicherweise besser mit hybriden Teams aus Mensch und KI als mit starren Bots bewältigen.
Die optimale Auswahl der richtigen Lösungen ermöglicht es Unternehmen, effektiv zu arbeiten und sich sowohl heute als auch in Zukunft im Wettbewerb zu behaupten. Wenn Sie RPA einsetzen möchten, um dies zu erreichen, können Sie unsere datengestützten Listen von RPA-Softwarelösungen einsehen.
Weiterführende Literatur
- Die besten RPA-Tools / Anbieter und ihre Funktionen
- Python RPA: 7 Anwendungsfälle für Entwickler
- Die wichtigsten RPA-Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis
Referenzlinks
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