Robotic Process Automation (RPA) hat in den vergangenen Jahren viele Unternehmen dabei unterstützt, repetitive Klick- und Eingabeaufgaben zu automatisieren. Doch klassische RPA-Bots stoßen an Grenzen, sobald Entscheidungen getroffen werden müssen, die über feste If-Then-Regeln hinausgehen. Hier setzt die Kombination mit KI an.
Die Grenzen klassischer RPA
Ein RPA-Bot arbeitet nach vordefinierten Schritten: Feld öffnen, Wert eintragen, Button klicken, Datei speichern. Solange die Eingabedaten strukturiert und vorhersagbar sind, funktioniert das zuverlässig. Problematisch wird es bei:
- PDF-Rechnungen mit unterschiedlichen Layouts
- Freitext-E-Mails, die klassifiziert werden müssen
- Scans mit variabler Bildqualität
- Ausnahmefällen, die von der Standardlogik abweichen
In diesen Szenarien scheitern rein regelbasierte Bots oder erfordern so viele Ausnahmeregeln, dass die Wartung unpraktikabel wird.
Intelligente Automatisierung: RPA + KI
Die Lösung liegt in der Erweiterung: KI-Komponenten übernehmen dort, wo Regeln nicht ausreichen. Ein Dokumentenverarbeitungsmodell extrahiert Positionen aus einer Rechnung — unabhängig vom Layout. Ein Klassifikationsmodell ordnet eingehende E-Mails der richtigen Abteilung zu. Der RPA-Bot übernimmt anschließend die strukturierten Folgeschritte: Dateneingabe im ERP, Freigabe-Workflow, Archivierung.
Diese Architektur — KI für Verstehen und Entscheiden, RPA für Ausführen — erweitert den Automatisierungsgrad deutlich. In einem aktuellen Projekt stieg die vollautomatische Verarbeitungsquote von 34 % (reine RPA) auf 78 % (RPA + KI).
Architektur und Betrieb
Entscheidend für den Erfolg ist eine saubere Trennung der Verantwortlichkeiten. KI-Modelle werden in einer eigenen Pipeline trainiert, evaluiert und versioniert. RPA-Bots rufen die Modelle über definierte Schnittstellen auf und verarbeiten deren Ergebnisse. Monitoring deckt beide Ebenen ab: Modellgenauigkeit auf der einen, Bot-Laufzeiten und Fehlerraten auf der anderen Seite.
Bei Modell-Updates muss der RPA-Workflow nicht angepasst werden — solange die Schnittstelle stabil bleibt. Das reduziert Wartungsaufwand und macht das Gesamtsystem langfristig betreibbar.
Wann lohnt sich der Schritt?
Die Kombination lohnt sich, wenn bestehende RPA-Installationen an ihre Grenzen stoßen — typischerweise bei einer automatischen Verarbeitungsquote unter 50 %. Ein Assessment dauert in der Regel ein bis zwei Wochen und identifiziert die Prozessschritte, die am meisten von KI-Erweiterungen profitieren.
AllCo-Ai begleitet Unternehmen von der Analyse über die Modellentwicklung bis zur Integration in bestehende RPA-Landschaften — ohne Big-Bang-Umstellung, sondern schrittweise pro Prozess.