Studie: Wann LLM-Agenten klassische RPA übertreffen

Organisationen stehen vor einer entscheidenden Automatisierungsentscheidung: weiterhin in bewährte RPA-Plattformen investieren oder auf KI-Agenten umsteigen, die mehr Flexibilität versprechen. Marketing- Pitches suggerieren, dass KI-Agenten RPA vollständig ersetzen werden, aber kontrollierte Experimente zeigen eine differenziertere Realität. Jede Technologie hat unterschiedliche Stärken, und das Verständnis, wann welcher Ansatz zu verwenden ist, oder wie man sie kombiniert, bestimmt, ob Automatisierungsinvestitionen Zuverlässigkeit liefern oder neue Betriebsrisiken schaffen.

Kontrollierte Experimente von Průcha und Kollegen (2025) verglichen direkt traditionelle RPA (UiPath) mit KI-Agenten-basierter Automatisierung (AACU) in drei Kategorien von Unternehmens-Workflows: Dateneingabe, Überwachung und Dokumentenextraktion. Die Ergebnisse stellen simple Narrative über eine Technologie, die die andere ersetzt, in Frage.

Die Forschung zeigt, dass RPA bei sich wiederholenden, strukturierten Aufgaben immer noch schneller und zuverlässiger ist als KI-Agenten, was bestätigt, dass ausgereifte Automatisierungsplattformen dort überlegen sind, wo Workflows vorhersagbar sind. KI-Agenten zeigen jedoch klare Vorteile bei der Entwicklungszeit (schneller zu erstellen) und der Anpassungsfähigkeit an dynamische Schnittstellen (Umgang mit UI-Änderungen ohne Neukonfiguration). Die vielversprechende Zukunft liegt nicht in der Wahl zwischen den Technologien, sondern in der Architektur hybrider Systeme, die die Zuverlässigkeit von RPA mit der Flexibilität von KI-Agenten nutzen.

Das experimentelle Design: RPA und KI-Agenten im direkten Vergleich

Průcha und Kollegen führten kontrollierte Experimente in drei Kategorien von Unternehmens-Workflows durch, die gängige Automatisierungsanwendungsfälle darstellen: Dateneingabe (hochvolumige, sich wiederholende Aufgaben), Überwachung (kontinuierliche Beobachtung und Alarmierung) und Dokumentenextraktion (Verarbeitung strukturierter und halbstrukturierter Dokumente).

Für jede Kategorie implementierte das Forschungsteam identische Workflows sowohl mit traditioneller RPA (UiPath) als auch mit KI-Agenten-basierter Automatisierung (AACU - AI Agent Computer Use). Dieser direkte Vergleich isolierte die Auswirkungen der Technologiewahl, während die Workflow-Komplexität und die Umgebungsfaktoren kontrolliert wurden.

Der experimentelle Ansatz maß vier kritische Dimensionen: Ausführungsgeschwindigkeit (Zeit zum Abschluss von Aufgaben), Zuverlässigkeit (Erfolgsrate und Fehlerhäufigkeit), Entwicklungszeit (Stunden zum Erstellen und Konfigurieren) und Anpassungsfähigkeit (Fähigkeit, mit UI-Änderungen oder unerwarteten Szenarien umzugehen). Diese Metriken spiegeln die realen Bedenken von Automatisierungsleitern wider, die entscheiden, wo sie Ressourcen zuweisen sollen.

Im Gegensatz zu Beobachtungsstudien, die verschiedene Automatisierungsprojekte in verschiedenen Organisationen vergleichen, stellt dieses kontrollierte Design sicher, dass Leistungsunterschiede auf die technologischen Fähigkeiten und nicht auf die Implementierungsqualität, den organisatorischen Kontext oder die Auswahlverzerrung des Workflows zurückzuführen sind. Das Ergebnis sind glaubwürdige Beweise dafür, wann jede Technologie besser abschneidet. Das Verständnis, wie sich die KI-Adoptionsmuster entwickeln, hilft Organisationen, evidenzbasierte Technologieentscheidungen zu treffen.

Wann RPA immer noch dominiert: Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit für strukturierte Arbeit

Die Experimente zeigten, dass RPA bei hochvolumigen, sich wiederholenden Aufgaben mit stabilen Schnittstellen klare Vorteile behält. In Dateneingabeszenarien, bei denen Automatisierungsbots standardisierte Informationen in feste Formulare eingeben, führte RPA die Aufgaben schneller und mit höheren Erfolgsraten aus als KI-Agenten.

Dieser Leistungsunterschied ergibt sich aus der Architektur von RPA. Traditionelle RPA-Plattformen skripten exakte Aktionssequenzen (klicke auf Feld A, tippe Wert B, drücke Senden), die bei stabilen Schnittstellen vorhersagbar ausgeführt werden. Es gibt keine Mehrdeutigkeit, keine Interpretation, keine Entscheidungsfindung, nur deterministische Ausführung mit Maschinengeschwindigkeit.

Für geschäftskritische Geschäftsprozesse, bei denen Betriebszeit und Konsistenz am wichtigsten sind, Schadensbearbeitung, Rechnungseingabe, Lohn- und Gehaltsabrechnungen, regulatorische Berichterstattung, überwiegt der Zuverlässigkeitsvorteil von RPA andere Überlegungen. Wenn ein Workflow täglich Tausende von Transaktionen abwickelt und jeder Fehler nachgelagerte Probleme verursacht, wird die ausgereifte Stabilität von RPA-Plattformen unerlässlich.

Die Forschung bestätigt, was viele Automatisierungsleiter intuitiv wissen: Ersetzen Sie bewährte RPA-Workflows nicht durch experimentelle KI-Agenten in Systemen, in denen Zuverlässigkeit den Geschäftswert bestimmt. Wenn ein Prozess heute mit RPA erfolgreich im großen Maßstab läuft, ist die Beweislast für eine Migration hoch.

Wo KI-Agenten Mehrwert schaffen: Entwicklungsgeschwindigkeit und dynamische Anpassung

Während RPA bei der Ausführung überragend ist, zeigen KI-Agenten Vorteile bei der Entwicklung und beim Umgang mit Schnittstellenänderungen. Die Experimente zeigten, dass KI-Agenten-Workflows deutlich schneller erstellt werden konnten als entsprechende RPA-Implementierungen, ein entscheidender Faktor, wenn Organisationen schnell Automatisierungen prototypisieren oder auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren müssen.

Dieser Vorteil bei der Entwicklungsgeschwindigkeit ergibt sich aus der Fähigkeit von KI-Agenten, Schnittstellen zu interpretieren und Aktionssequenzen ohne explizites Skripting zu generieren. Anstatt jeden Klick und jedes Feld genau zuzuordnen (wie es RPA erfordert), geben Entwickler KI-Agenten übergeordnete Anweisungen ("extrahiere die Rechnungssummen aus den hochgeladenen PDFs"), und die Agenten finden heraus, wie sie die Aufgabe erledigen können.

Noch bedeutender ist die Anpassungsfähigkeit an UI-Änderungen. Wenn sich Software-Schnittstellen aktualisieren, Schaltflächen verschieben sich, Felder werden umbenannt, Workflows werden neu organisiert, brechen traditionelle RPA-Workflows und erfordern eine manuelle Neukonfiguration. Die Experimente zeigten, dass KI-Agenten sich automatisch an diese Änderungen anpassen können und weiterhin funktionieren, wo RPA versagen würde.

Diese Anpassungsfähigkeit macht KI-Agenten besonders wertvoll für die Automatisierung von Systemen mit häufigen Updates: SaaS-Plattformen, die monatlich neue Funktionen veröffentlichen, interne Tools, die aktiv entwickelt werden, oder Workflows, die mit Websites von Drittanbietern interagieren, die außerhalb Ihrer Kontrolle liegen. In diesen Kontexten übersteigt der Wartungsaufwand für die ständige Aktualisierung von RPA-Skripten den Wert der Automatisierung selbst.

Für schnelles Prototyping und Proof-of-Concept-Automatisierungen bieten KI-Agenten einen weiteren Vorteil: Sie können schnell einen Mehrwert nachweisen, ohne Wochen in die RPA-Entwicklung zu investieren. Sobald sich ein Workflow als wertvoll erweist und stabilisiert, können Organisationen entscheiden, ob sie für die Produktionszuverlässigkeit zu RPA migrieren oder mit KI-Agenten fortfahren, wenn die Anpassungsfähigkeit wichtig bleibt.

Hybride Architekturen: Die vielversprechende Zukunft

Die Forschung identifiziert hybride RPA-KI-Agenten-Architekturen als den vielversprechendsten Ansatz für die Unternehmensautomatisierung. Anstatt eine Technologie zu wählen, um die andere zu ersetzen, leiten hybride Systeme Aufgaben basierend auf den Aufgabenmerkmalen an den am besten geeigneten Automatisierungstyp weiter.

Ein effektives Muster: Verwenden Sie RPA für die Kerntransaktionsverarbeitung und KI-Agenten für die Ausnahmebehandlung. RPA bewältigt den hochvolumigen, vorhersagbaren "Happy Path" mit Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Wenn RPA auf ein unerwartetes Szenario stößt, ein Formularfeld, das es nicht erkennt, einen Anhang, den es nicht verarbeiten kann, einen Workflow-Status, der sein Skript bricht, eskaliert es an einen KI-Agenten, der die Situation interpretieren und entscheiden kann, wie er vorgehen soll.

Diese Architektur nutzt die Zuverlässigkeit von RPA für die 95 % der Transaktionen, die Standardmustern folgen, während sie die Anpassungsfähigkeit von KI-Agenten für die 5 % der Randfälle nutzt, die andernfalls menschliches Eingreifen erfordern würden. Das Ergebnis sind höhere Raten der durchgängigen Verarbeitung, ohne die Stabilität geschäftskritischer Workflows zu beeinträchtigen.

Ein weiteres hybrides Muster: RPA für Backend-Integrationen und KI-Agenten für Frontend-Interaktionen. Viele Unternehmens-Workflows umfassen sowohl den Austausch strukturierter Daten (API-Aufrufe, Datenbankaktualisierungen, Dateiübertragungen) als auch Interaktionen mit der Benutzeroberfläche (Webformulare, Desktop-Anwendungen). Verwenden Sie RPA für die Backend-Infrastruktur, bei der Zuverlässigkeit wichtig ist, und KI-Agenten für die Frontend-Teile, bei denen sich die Schnittstellen häufig ändern.

Organisationen, die hybride Architekturen implementieren, benötigen Workflow-Orchestrierungssysteme, die Aufgaben intelligent weiterleiten können. Einfache regelbasierte Logik funktioniert: Wenn die Aufgabe eine stabile Schnittstelle und sich wiederholende Aktionen umfasst, leiten Sie sie an RPA weiter; wenn die Aufgabe UI-Änderungen oder unstrukturierte Eingaben umfasst, leiten Sie sie an KI-Agenten weiter. Tools wie n8n, Zapier oder benutzerdefinierte Workflow-Engines können dieses Routing mit minimaler Komplexität implementieren.

Praktische Umsetzung: Aufbau Ihres Automatisierungsportfolios

Für Organisationen, die Automatisierungsportfolios aufbauen, schlägt die Forschung einen bewussten Ansatz bei der Technologieauswahl vor. Beginnen Sie mit der Prüfung bestehender und geplanter Automatisierungen und kategorisieren Sie sie nach zwei Dimensionen: Schnittstellenstabilität (statisch vs. dynamisch) und Aufgabenvariabilität (sich wiederholend vs. adaptiv).

Hochvolumige, sich wiederholende Aufgaben mit stabilen Schnittstellen sind klare RPA-Kandidaten. Denken Sie an: tägliche Stapelverarbeitung, standardmäßige Formularausfüllung, geplante Berichterstellung, routinemäßige Datenübertragungen. Diese Workflows profitieren von der Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von RPA, und die Entwicklungsinvestition zahlt sich durch eine konsistente Ausführung aus.

Aufgaben mit dynamischen Schnittstellen oder häufigen Software-Updates gehören in die Kategorie der KI-Agenten. Beispiele sind: Automatisierung von Workflows in SaaS-Plattformen, die monatliche Updates veröffentlichen, Extrahieren von Daten von Websites von Drittanbietern, die ihre Layouts ändern, Verarbeiten von Dokumenten mit unterschiedlichen Formaten, Interaktion mit Anwendungen, die aktiv entwickelt werden.

Für neue Automatisierungsprojekte sollten Sie einen Reifepfad in Betracht ziehen: Beginnen Sie mit KI-Agenten für schnelles Prototyping und Proof of Concept und migrieren Sie dann zu RPA, sobald sich der Workflow stabilisiert und das Volumen den zusätzlichen Entwicklungsaufwand rechtfertigt. Dieser Ansatz gleicht die Wertschöpfungsgeschwindigkeit mit der langfristigen Zuverlässigkeit aus.

Etablieren Sie Governance-Protokolle, die anerkennen, dass RPA und KI-Agenten unterschiedliche Anwendungsfälle bedienen. Vermeiden Sie pauschale Vorgaben, RPA durch KI-Agenten zu ersetzen oder umgekehrt. Erstellen Sie stattdessen Entscheidungskriterien basierend auf den Aufgabenmerkmalen und lassen Sie die Teams die geeignete Technologie wählen. Überwachen Sie die Leistung des Automatisierungsportfolios und den Wartungsaufwand nach Technologietyp, um die Auswahlkriterien im Laufe der Zeit zu verfeinern. Organisationen sollten auch breitere Auswirkungen auf die Belegschaft berücksichtigen, wenn sie KI-Automatisierung im großen Maßstab einsetzen.

Für Teams ohne RPA-Expertise bieten KI-Agenten eine niedrigere Eintrittsbarriere, Sie können nützliche Automatisierungen schneller und mit weniger Spezialwissen erstellen. Für Teams mit ausgereiften RPA-Fähigkeiten sollten Sie diese Investition für geschäftskritische Workflows beibehalten und gleichzeitig KI-Agenten für neue Anwendungsfälle erkunden, bei denen Anpassungsfähigkeit wichtiger ist als rohe Geschwindigkeit. Der Erfolg hängt davon ab, technologische Fähigkeiten an die tatsächlichen Bedürfnisse des Arbeitsmarktes anzupassen.

Beispiele aus der Praxis: Wie Organisationen die Entscheidung zwischen RPA und KI-Agenten treffen

Ein globales Versicherungsunternehmen mit über 200 RPA-Bots, die die Schadensbearbeitung abwickeln, stand unter dem Druck, sich zu modernisieren, als KI-Agenten aufkamen. Anstatt eines pauschalen Austauschs führten sie eine Workflow-Analyse durch: 80 % der Automatisierungen waren hochvolumige, stabile Prozesse, bei denen RPA überragend war. Sie behielten diese bei, führten aber KI-Agenten für zwei spezifische Anwendungsfälle ein: Bearbeitung von Schadensfällen mit unstrukturierten Anhängen (Krankenakten, Fotos), bei denen RPA Schwierigkeiten hatte, und Automatisierung von Workflows in einer neuen digitalen Plattform mit häufigen UI-Updates. Der hybride Ansatz sorgte für eine Betriebszeit von 99,2 % für die Kern-RPA-Prozesse und reduzierte gleichzeitig die Entwicklungszeit für neue Automatisierungen um 40 %.

Ein 50-köpfiger E-Commerce-Händler musste die Auftragsabwicklung automatisieren, stand aber vor Herausforderungen mit traditioneller RPA: Die UIs der Lieferantenplattformen änderten sich häufig, und es fehlte ihnen an RPA-Entwicklungsexpertise. Sie setzten KI-Agenten für die Datenextraktion von Lieferanten ein (Umgang mit dynamischen Schnittstellen) und verwendeten einfache API-basierte Integrationen für stabile Systeme wie Shopify. KI-Agenten reduzierten die Einrichtungszeit von geschätzten 6 Wochen (für RPA) auf 2 Wochen und passten sich automatisch an, wenn die Lieferantenplattformen aktualisiert wurden. Für die hochvolumige Auftragsabwicklung fügten sie schließlich eine leichtgewichtige RPA-Schicht hinzu, sobald sich der Workflow stabilisiert hatte, ein pragmatischer hybrider Ansatz, der die Technologie an die Reife der Aufgabe anpasst. Das Verständnis, wie KI-Tools die Arbeitsmuster verändern, hilft Organisationen, effektive hybride Automatisierungsstrategien zu entwickeln. Berücksichtigen Sie bei der Planung von Implementierungen Adoptionsmuster und Änderungsmanagement, um den Technologiewert zu maximieren.