Robotic Process Automation hat Unternehmen echte Effizienzgewinne gebracht. Daran besteht kein Zweifel. Wer in den 2010er Jahren einen RPA-Bot auf seine Rechnungsverarbeitung losgelassen hat, hat Stunden gespart, Fehlerquoten gesenkt und Mitarbeiter von stupider Dateneingabe befreit. Das war ein echter Fortschritt.
Doch nun haben sich die Anforderungen geändert:
RPA-Bots, die einmal für klare, stabile Prozesse gebaut wurden, kämpfen mit einer Realität, die sie nie vorgesehen hat: unstrukturierte Daten, dynamische Prozesse, steigende Ausnahmeraten.
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Wie RPA entstand und welches Problem es lösen wollte
Um zu verstehen, warum RPA an seine Grenzen stößt, lohnt ein Blick zurück. RPA ist keine KI-Technologie. Es ist im Kern Makro-Automatisierung on Steroids: Software, die Mausklicks, Tastatureingaben und Bildschirmnavigation imitiert, so, wie ein Mensch es täte, nur schneller und ohne Kaffeepausen.
Das Versprechen war präzise: Bestehende Systeme müssen nicht angefasst werden. Keine teuren IT-Projekte, keine API-Entwicklung, keine Systemumstellungen. Der Bot setzt sich „auf“ den bestehenden Prozess und erledigt das Mechanische.
Für genau diese Aufgabe war RPA gut.
• Kontoabgleiche. Datenübertragungen zwischen Systemen, die keine direkte Schnittstelle haben.
• Auslesen von standardisierten Berichten.
• Aufgaben mit einem entscheidenden Merkmal: Sie sind vollständig beschreibbar.
Jeder Schritt lässt sich als Regel formulieren, jede Eingabe ist vorhersehbar, jede Ausgabe definiert.
Das Problem ist jedoch, dass diese Bedingungen in der Praxis seltener erfüllt sind, als es beim RPA-Rollout vorgesehen ist.
Die eigentlichen Schwächen von Robotic Process Automation
Dass RPA mit unstrukturierten Daten nicht umgehen kann, ist bekannt. Aber die Konsequenz daraus wird häufig unterschätzt.
Ausnahmen sind in realen Prozessen die Norm und keine Ausnahme. Studien zeigen, dass in typischen Rechnungsverarbeitungsprozessen 20 bis 30 Prozent aller Fälle von der Standardroute abweichen. Ein RPA-Bot hat für diese Fälle nur eine Antwort: Stopp. Eskalation. Manueller Eingriff.
Das bedeutet in der Praxis, dass Unternehmen für jeden RPA-Prozess eine parallele Ausnahmebehandlung brauchen. Heißt, einen Menschen, der wartet, bis der Bot scheitert, den Fall übernimmt, weiterleitet oder korrigiert. Am Ende ist dies dann nur noch ein verschobener Engpass.
RPA kennt keinen Kontext. Wenn eine Rechnung eintrifft, bei der der Lieferantenname leicht von der ERP-Schreibweise abweicht – „Müller GmbH“ statt „Mueller GmbH“ – hat ein erfahrener Sachbearbeiter dafür eine Sekunde Aufwand. Doch der Bot scheitert, weil ihm das semantische Verständnis fehlt, das hier gebraucht wird.
Dieses fehlende Kontextverständnis skaliert mit der Prozesskomplexität. Bei einfachen, stabilen Abläufen fällt es kaum auf. Sobald Prozesse mehrere Systeme, mehrere Parteien oder inhaltliche Varianz involvieren, wird es zum strukturellen Problem.
RPA-Bots sind fragil. Jede Änderung an einer Benutzeroberfläche – ein neues Pflichtfeld, eine verschobene Schaltfläche, ein Update im ERP – kann einen Bot zum Stillstand bringen. Unternehmen mit größeren RPA-Landschaften berichten häufig, dass ein erheblicher Teil der IT-Kapazität nicht in neue Automatisierung fließt, sondern in die Pflege bestehender Bots. Der Return on Investment sinkt somit mit jedem Wartungsintervall.
Laut einer Analyse von Dr. Norbert Niemeier (Computerwoche, Juni 2023) entfallen bei RPA-Projekten rund 15 Prozent der Gesamtbetriebskosten allein auf Wartung und Support – noch ohne die Folgekosten durch Bot-Ausfälle und undokumentierte Systemänderungen. Der Autor bringt es auf den Punkt: „Nur allzu leicht fressen die Betriebskosten die eingesparten Prozesskosten auf und konterkarieren damit jeglichen wirtschaftlichen Erfolg eines Automatisierungsprojekts.“
Was echte Prozesse brauchen und was RPA nicht liefert
Prozesse im Unternehmensalltag verzweigen, warten auf externe Eingaben, reagieren auf Ausnahmen, involvieren mehrere Systeme und manchmal mehrere Parteien.
Ein Lieferanten-Onboarding beginnt mit einer E-Mail, führt durch eine Compliance-Prüfung, erfordert Freigaben auf verschiedenen Ebenen und endet mit der Anlage im ERP. Zwischendrin entstehen Rückfragen, es fehlen Dokumente, stattdessen existieren abweichende Formate.
RPA kann einzelne Schritte in diesem Ablauf übernehmen. Den Ablauf selbst – als zusammenhängende, adaptive Einheit – kann es nicht steuern.
Dafür fehlen drei Fähigkeiten:
Erstens die Fähigkeit, unvollständige Informationen zu erkennen und aktiv nachzufragen.
Ein RPA-Bot, dem ein Pflichtfeld fehlt, bricht ab. Ein System, das den Prozesskontext versteht, formuliert eine gezielte Rückfrage an die richtige Person und führt den Ablauf weiter, sobald die Antwort vorliegt.
Zweitens die Fähigkeit, über Kanäle hinweg zu arbeiten.
Prozesse starten heute per E-Mail, per Telefon, über Web-Formulare oder direkt aus Drittsystemen. RPA ist UI-zentriert, heißt es arbeitet auf einer Oberfläche. Kanalübergreifende Prozessführung erfordert jedoch eine andere Architektur.
Drittens die Fähigkeit, Entscheidungen zu dokumentieren.
In regulierten Umgebungen genügt es nicht, dass ein Prozess ausgeführt wird. Es muss nachvollziehbar sein, welche Informationen vorlagen, welche Regel angewendet wurde, wer zu welchem Zeitpunkt freigegeben hat. RPA-Logs sind technische Protokolle, aber keine auditierbaren Entscheidungsnachweise.
RPA vs. KI-Plattform: Der strukturelle Unterschied
Der Vergleich zwischen RPA und KI-Plattformen wie HEON AI ist ein Vergleich zweier grundlegend verschiedener Ansätze, was Automatisierung leisten soll.
RPA automatisiert Schritte. KI-Plattformen führen Prozesse aus.
Ein RPA-Bot, der eine Rechnung aus dem E-Mail-Postfach ausliest und in ein ERP-Feld überträgt, hat einen Schritt automatisiert. Was vorher passiert – die E-Mail erkennen, klassifizieren, den richtigen Prozess anstoßen – und was danach passiert – Abgleich, Freigabe, Buchung, Benachrichtigung – liegt außerhalb seines Zuständigkeitsbereichs.
HEON AI übernimmt den gesamten Ablauf. Es empfängt die E-Mail, erkennt den Dokumenttyp, extrahiert die relevanten Informationen, prüft gegen Bestandsdaten, erkennt Abweichungen, fordert fehlende Informationen aktiv nach, holt Freigaben ein und schließt den Prozess mit einer auditierbaren Systembuchung ab. Ausnahmen werden nicht eskaliert, sondern mit definiertem Human-in-the-Loop-Design für die Fälle, die echtes Urteilsvermögen erfordern, strukturiert behandelt.
Der zweite strukturelle Unterschied ist Lernfähigkeit.
RPA ist statisch: Was beim Bau nicht vorgesehen war, kann er nicht handhaben. Prozesse, die mit HEON AI abgewickelt werden, können kontinuierlich weiterentwickelt werden, bspw. durch Auswertung von Ausnahmen, durch Feedback aus dem Human-in-the-Loop, durch Erweiterung der Prozesslogik auf Basis realer Daten.
Der dritte Unterschied ist Skalierbarkeit.
Wer mit RPA von 100 auf 1.000 Prozessinstanzen täglich wachsen will, baut mehr Bots, pflegt mehr Bots, beschäftigt mehr Menschen für die Ausnahmebehandlung. Wer mit HEON AI skaliert, erweitert Kapazität ohne proportionalen Aufwand.
Wann RPA trotzdem sinnvoll bleibt
Dennoch: RPA ist nicht obsolet.
Für eng begrenzte, stabile, strukturierte Teilautomatisierungen – dort, wo eine einmalige Regelimplementierung jahrelang hält – liefert RPA weiterhin verlässlichen Wert.
Das Problem entsteht, wenn Unternehmen RPA als Antwort auf Anforderungen einsetzen, für die es nicht gebaut wurde. Wenn dynamische Prozesse mit statischen Bots abgedeckt werden sollen, Ausnahmen zur Regel werden, oder Wartungsaufwand den Effizienzgewinn aufzehrt.
In diesen Fällen ist RPA die falsche Lösung.
Fazit
RPA hat Automatisierung in Unternehmen demokratisiert. Es hat bewiesen, dass Prozesse ohne große IT-Projekte effizienter werden können. Doch der nächste Schritt muss ein anderer sein: Automatisierung, die Prozesse nicht nur ausführt, sondern versteht. Die mit Varianz umgeht, statt an ihr zu scheitern. Die über Systemgrenzen hinweg denkt, statt an Benutzeroberflächen zu kleben.
Unternehmen, die diesen Schritt machen, entdecken nicht nur Effizienz, sondern profitieren vor allem von der operativen Kapazität, die vorher schlicht nicht existiert hat.
Plattformen wie HEON AI setzen genau hier an: Ein Qualification Layer, der nicht als Ergänzung zu bestehenden RPA-Landschaften konzipiert ist, sondern als deren strukturelle Weiterentwicklung. End-to-end, omnichannel, auditierbar und fähig, die Ausnahmen zu behandeln, an denen RPA regelmäßig scheitert.
Übrigens: Gerne stellen wir Ihnen auch einen „Playground“ zur Verfügung. Hier können Sie einen kleinen Prozess direkt erstellen, testen und sehen, wie einfach das Ganze ist!
