RPA oder AI? Eine ehrliche Wahl für Ihren Prozess

Software-Roboter (RPA) und AI werden in Pitches oft in einen Topf geworfen. Für die Praxis ist das verwirrend, denn es sind grundsätzlich unterschiedliche Lösungen für sehr unterschiedliche Probleme.

Der kurze Unterschied

Ein RPA-Roboter macht genau das, was Sie in Schritt-für-Schritt-Anweisungen aufschreiben. Hier klicken, jenes Feld kopieren, woanders einfügen, speichern. Schnell, fehlerfrei, vorhersagbar. Passt zu einem Prozess, in dem die Regeln klar sind und sich kaum ändern.

AI trifft Entscheidungen auf Basis von Mustern, die es aus Daten lernt. Es beantwortet Fragen, klassifiziert Inhalte, erkennt Ausnahmen. Unverzichtbar, wenn Nuancen oder Interpretation gefragt sind, aber nie hundertprozentig vorhersagbar.

In der Praxis arbeiten sie am besten zusammen: AI entscheidet, was passieren soll, RPA führt es aus.

Wann wählen Sie RPA

Drei Merkmale eines guten RPA-Prozesses:

• Regelbasiert. "Bei einer Rechnung von Lieferant X immer Kostenstelle Y zuordnen." Kein Grauzone.
• Häufig genug. Zehnmal pro Monat ist grenzwertig, täglich oder öfter ist klar.
• Zwischen Systemen, die keine API teilen. Diese alte Buchhaltungssoftware, nur über ihre eigene Oberfläche erreichbar, ist RPA-Paradies.

Konkrete Beispiele aus eigenen Projekten: Rechnungen aus dem ERP in die Buchhaltungssoftware übertragen (sechs Stunden pro Woche gespart). Kundendaten zwischen CRM und Webshop synchronisieren (zwei Stunden pro Tag). Wöchentliche Umsatzberichte aus drei verschiedenen Dashboards zusammenstellen (anderthalb Tage pro Monat).

Wann wählen Sie AI

AI ist die richtige Wahl, wenn es um Interpretation oder Kontext geht:

• Kundenfragen beantworten auf Basis von Handbüchern und alten Tickets.
• Eingehende E-Mails nach Abteilung klassifizieren (Vertrieb, Support, Finanzen).
• Lange Dokumente für das Management zusammenfassen.
• Entwurfs-Texte für Angebote oder Newsletter generieren.
• Sentiment aus Feedback ziehen (Beschwerde oder Lob?).

Der Gewinn bei AI liegt oft nicht in strikter Zeitersparnis pro Aufgabe, sondern in Dingen, die ohne AI gar nicht passiert wären: Jede Kunden-E-Mail bekommt jetzt innerhalb von Sekunden eine gezielte erste Antwort, auch abends und am Wochenende.

Hybrid funktioniert am besten

In den meisten meiner Projekte laufen RPA und AI zusammen. Ein typisches Beispiel: Ein Kunde schickt eine E-Mail mit einer Frage. AI liest die Mail, klassifiziert die Absicht ("Rechnungs-Anfrage"), holt über einen RPA-Schritt die richtige Rechnung aus der eigenen Datenbank und entwirft eine Antwort-E-Mail. Der Mitarbeiter prüft und klickt auf Senden.

Ergebnis: drei Minuten Arbeit statt fünfzehn, und nichts bleibt liegen, weil jemand im Urlaub ist. Der Mitarbeiter behält die volle Kontrolle, die Systeme erledigen die sich wiederholenden Schritte.

Häufige Fehler bei der Wahl

Zwei Fallstricke, die mir regelmäßig begegnen. Erstens: RPA für einen Prozess wählen, der sich jedes Quartal ändert. Roboter folgen festen Skripten. Wenn sich die Schritte oft ändern, verbringen Sie mehr Zeit mit der Wartung des Roboters als Sie einsparen. Zweitens: erwarten, dass AI vom ersten Tag an fehlerfrei arbeitet. AI verbessert sich, je mehr Daten es sieht. In der ersten Woche wird es Fehler machen. Nach drei Monaten liegt die Genauigkeit typischerweise über 90%. Planen Sie Zeit für diese Lernkurve ein.

Die Frage, mit der Sie beginnen

Nicht: "Wo kann ich AI einsetzen?" Sondern: "Welcher Prozess frustriert mein Team am meisten, und sind die Regeln klar genug zum Aufschreiben?"

Bei klarer Antwort: RPA. Bei vager Antwort: Erst über den Prozess neu nachdenken, dann AI erwägen.

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