Auf jeder Digitalkonferenz wird RPA gerade für tot erklärt – KI-Agenten übernehmen. Die Zahlen erzählen eine andere Geschichte: Der globale RPA-Markt liegt 2026 bei rund 35 Milliarden US-Dollar und wächst weiter, während Gartner zugleich prognostiziert, dass über 40 Prozent aller Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden. Beides gleichzeitig ist kein Widerspruch. Es ist die präziseste Beschreibung des Marktes für Prozessautomatisierung, die derzeit zu haben ist: Die Technologie ist nicht das Problem. Die Zuordnung ist es.
Prozessautomatisierung 2026: regelbasiert oder urteilsbasiert – das ist die Frage
Die Arbeitsteilung ist klarer, als der Konferenzlärm suggeriert. RPA automatisiert strukturierte, regelbasierte, repetitive Aufgaben mit hoher Zuverlässigkeit – Rechnungsabgleich, Stammdatenpflege, Datenübertragung zwischen Systemen. Kalkulierbarer ROI, planbare Wartung, bekannte Grenzen: Ändert sich die Oberfläche des Quellsystems, bricht der Bot; erfordert der Prozess Urteilsvermögen, endet er. KI-Agenten beginnen genau dort: Sie verarbeiten unstrukturierte Eingaben, treffen kontextbasierte Entscheidungen und steuern mehrstufige Abläufe – eine Reklamation bewerten, eine E-Mail-Anfrage einordnen, einen Sonderfall erkennen und eskalieren.
Die Konvergenz ist längst Produktrealität: Die großen Plattformen verschmelzen beide Welten zur Agentic Automation – Agenten übernehmen die Entscheidungslogik, Bots die zuverlässige Ausführung. Das ist die richtige Architektur, und sie erklärt, warum die Entweder-oder-Debatte in die Irre führt: Die Frage ist nicht „RPA oder KI-Agent“. Die Frage ist, welcher Schritt eines Prozesses Regeln folgt und welcher Urteil braucht – und dann jeder Schritt das passende Werkzeug.
Unsere Einordnung zur Gartner-Zahl: Die 40 Prozent Projektabbrüche sind keine Anklage gegen Agenten. Sie sind die Quittung für zwei vermeidbare Fehler. Erstens das Agent Washing der Anbieterseite – Chatbots und RPA-Tools, die als KI-Agenten vermarktet werden, ohne substanzielle agentische Fähigkeiten. Zweitens die falsche Prozessauswahl der Nachfrageseite: Agenten auf regelbasierte Massenprozesse zu setzen ist teurer als RPA und unzuverlässiger – die teuerste Form, ein gelöstes Problem noch einmal zu lösen.
Die Reihenfolge entscheidet über den Erfolg
Für den Mittelbau – und das gilt für Banken und Versicherer genauso wie für den industriellen Mittelstand – hat sich eine Reihenfolge bewährt. Zuerst die regelbasierten Prozesse mit klassischer Automatisierung abräumen: messbarer Nutzen, geringes Risiko, freigesetzte Kapazität. Dann mit dieser Kapazität einen urteilsbasierten Prozess als Agenten-Pilot angehen – mit klarem Use Case, definierten Erfolgskriterien und einer ehrlichen Vollkostenrechnung über Integration, Betrieb und Compliance. Und für jeden Agenten gilt, was wir für den Produktivbetrieb generell beschrieben haben: konsistente Daten, Leitplanken, Audit-Trail – sonst wird aus dem Piloten kein Prozess.
In regulierten Häusern kommt eine Dimension dazu, die generische Automatisierungsratgeber übergehen: Der Übergang von der Regel zum Urteil ist auch ein Übergang in der Kontrollierbarkeit. Ein RPA-Bot tut exakt, was programmiert wurde – prüfbar per Code-Review. Ein Agent entscheidet – prüfbar nur über Protokollierung, Stichproben und definierte Grenzen. Wer die Dunkelverarbeitung mit Agenten ausbaut, baut deshalb immer zwei Dinge gleichzeitig: den Prozess und sein Kontrollmodell.
Drei Sortierfragen für Ihre Prozesslandschaft
Erstens: Welche Ihrer Top-20-Prozesse sind vollständig regelbasiert – und laufen trotzdem noch manuell? Das ist die RPA-Liste, der schnellste ROI im Haus. Zweitens: Wo scheitert Automatisierung heute an unstrukturierten Eingängen oder Ermessensentscheidungen? Das ist die Agenten-Liste – kürzer, wertvoller, anspruchsvoller. Drittens: Wer betreibt beides dauerhaft – Bot-Wartung, Agenten-Monitoring, Modellwechsel? Ohne diese Antwort werden beide Listen zu Projektfriedhöfen.
RPA stirbt nicht. Es wird zur Ausführungsschicht einer intelligenteren Architektur. Wer das versteht, automatisiert schneller als der Wettbewerb – und landet nicht in der 40-Prozent-Statistik. Wenn Sie Ihre Prozesslandschaft sortieren wollen: Sprechen Sie uns an.
Häufige Fragen zur Prozessautomatisierung
Was ist der Unterschied zwischen RPA und KI-Agenten?
RPA (Robotic Process Automation) automatisiert strukturierte, regelbasierte, repetitive Aufgaben nach festen Anweisungen – zuverlässig, aber starr. KI-Agenten verarbeiten unstrukturierte Daten, treffen kontextbasierte Entscheidungen und steuern mehrstufige Abläufe – flexibel, aber nur über Protokollierung und Leitplanken kontrollierbar. Die Faustregel: Regeln gehören zu RPA, Urteile zu Agenten.
Ersetzt Agentic AI die klassische Prozessautomatisierung?
Nein. Der RPA-Markt liegt 2026 bei rund 35 Milliarden US-Dollar und wächst weiter. Die Plattformen verschmelzen beide Welten zur Agentic Automation: Agenten übernehmen die Entscheidungslogik, RPA-Bots die zuverlässige Ausführung. Ersetzt wird nicht die Technologie, sondern die Entweder-oder-Denkweise.
Warum scheitern so viele Agentic-AI-Projekte?
Gartner erwartet, dass über 40 Prozent bis Ende 2027 eingestellt werden – wegen unkontrollierter Kosten, unklarem Business-Value oder fehlender Datengrundlage. Häufige Ursachen: Agent Washing auf Anbieterseite und falsche Prozessauswahl auf Nachfrageseite – Agenten auf regelbasierte Prozesse zu setzen, die RPA günstiger und zuverlässiger erledigt.
