Digitale Transformation

Prozessautomatisierung 2026: Wenn RPA auf KI trifft

Robotic Process Automation allein stößt an Grenzen. Erst die Kombination mit Künstlicher Intelligenz macht aus starren Bots intelligente Prozessagenten.

CIO-Wissen Redaktion· 2026-03-28 ·5 Min.

Die erste Welle der Prozessautomatisierung hat ihren Zenit überschritten. Klassische RPA-Bots, die regelbasiert Bildschirmmasken bedienen und Daten zwischen Systemen kopieren, stoßen zunehmend an ihre Grenzen. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 mehr als 80 Prozent der Unternehmen, die ausschließlich auf traditionelle RPA setzen, keine signifikante Skalierung über Pilotprojekte hinaus erreichen werden.[1] Der Grund: RPA allein kann nur strukturierte, vorhersehbare Prozesse automatisieren — doch die wertschöpfungsintensiven Aufgaben in Unternehmen sind selten so eindeutig.

Die Antwort heißt Intelligent Automation: die Verschmelzung von RPA mit Künstlicher Intelligenz, Natural Language Processing, Computer Vision und Process Mining zu einer integrierten Automatisierungsplattform. Forrester beziffert den Markt für KI-gestützte Automatisierung bis 2028 auf 13,8 Milliarden US-Dollar — gegenüber 2,9 Milliarden im Jahr 2022.[2] Für CIOs im Mittelstand stellt sich nicht mehr die Frage, ob sie automatisieren, sondern wie intelligent sie es tun.

13,8 Mrd. $

Prognostiziertes Marktvolumen für KI-gestützte Prozessautomatisierung bis 2028 — ein Anstieg um das 4,7-fache gegenüber 2022. Unternehmen, die RPA isoliert betreiben, riskieren den Anschluss an die nächste Automatisierungswelle.[2]

Von RPA zu Intelligent Automation

Der Evolutionspfad der Prozessautomatisierung lässt sich in drei Reifegrade unterteilen:

Stufe 1 — Klassische RPA: Regelbasierte Bots automatisieren repetitive Aufgaben mit strukturierten Daten. Typische Einsatzfelder: Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung, Berichterstellung. Die Bots folgen exakten Skripten und scheitern bei jeder Abweichung vom erwarteten Ablauf.

Stufe 2 — Intelligent Automation: RPA wird um KI-Komponenten ergänzt. Intelligent Document Processing (IDP) ermöglicht die Verarbeitung unstrukturierter Dokumente wie Verträge, Lieferscheine oder handschriftliche Formulare. Natural Language Processing erlaubt die Interpretation von E-Mails und Support-Tickets. Computer Vision erkennt Inhalte in Bildern und Scans.[3]

Stufe 3 — Hyperautomation: Gartner definiert Hyperautomation als den disziplinierten, geschäftsgetriebenen Ansatz, so viele Geschäfts- und IT-Prozesse wie möglich zu automatisieren, indem mehrere Technologien orchestriert werden.[1] Dazu gehören neben RPA und KI auch Process Mining, Low-Code-Plattformen, API-Integration und Decision Management Engines.

Hyperautomation ist keine Technologie und kein Tool — es ist eine Disziplin. Es geht darum, systematisch zu identifizieren, zu bewerten und zu automatisieren, was automatisiert werden kann und sollte. — Gartner, "Top Strategic Technology Trends 2024"

Process Mining: Die Röntgenaufnahme Ihrer Prozesse

Bevor Sie automatisieren, müssen Sie verstehen, wie Ihre Prozesse tatsächlich ablaufen — nicht wie sie dokumentiert sind. Process Mining analysiert digitale Spuren in IT-Systemen (Event Logs aus ERP, CRM, Ticketsystemen) und rekonstruiert daraus den realen Prozessverlauf.

Celonis, der Marktführer aus München, hat diesen Ansatz in einer Studie mit über 1.000 Unternehmen quantifiziert: Im Durchschnitt weichen reale Prozesse in 40 bis 60 Prozent der Fälle vom dokumentierten Soll-Prozess ab.[4] Diese Abweichungen — sogenannte Process Variants — sind häufig die eigentlichen Kostentreiber.

Für die Automatisierung ist Process Mining in dreifacher Hinsicht wertvoll:

  • Identifikation: Welche Prozesse haben das höchste Automatisierungspotenzial?
  • Priorisierung: Wo ist der ROI am größten — gemessen an Durchlaufzeit, Fehlerquote und Kosten?
  • Monitoring: Nach der Automatisierung zeigt Process Mining in Echtzeit, ob die Bots die erwarteten Verbesserungen liefern.

UiPath und andere führende RPA-Anbieter haben Process Mining deshalb direkt in ihre Plattformen integriert.[5]

Das Skalierungsproblem lösen

McKinsey identifiziert drei Hauptgründe, warum RPA-Initiativen bei der Skalierung scheitern:[6]

1. Fehlende Prozessstandardisierung: Bots können nur automatisieren, was standardisiert ist. Wenn derselbe Prozess in fünf Niederlassungen auf fünf verschiedene Arten ausgeführt wird, brauchen Sie entweder fünf Bots oder — besser — erst eine Prozessharmonisierung.

2. Mangelnde IT-Integration: RPA-Projekte starten häufig in Fachabteilungen ohne IT-Beteiligung. Die Folge: Bots, die über fragile Screen-Scraping-Techniken an Systeme angebunden sind, brechen bei jedem UI-Update zusammen. Die Lösung ist eine API-first-Strategie, bei der RPA nur dort zum Einsatz kommt, wo keine API verfügbar ist.

3. Fehlende Governance: Ohne zentrales Bot-Management entstehen "Bot-Friedhöfe" — Hunderte von Automatisierungen, die niemand wartet, die auf veralteten Prozessen basieren oder die nach einem Systemupdate stillschweigend fehlerhafte Daten produzieren.

Die Erfolgsquote steigt signifikant, wenn Unternehmen ein Center of Excellence (CoE) für Automatisierung etablieren, das Standards setzt, Best Practices verbreitet und die Bot-Landschaft aktiv verwaltet.

Handlungsempfehlungen für CIOs

  • Beginnen Sie mit Process Mining, nicht mit RPA: Verstehen Sie Ihre realen Prozesse, bevor Sie automatisieren. Die Investition in Prozesstransparenz zahlt sich mehrfach aus — durch bessere Priorisierung und realistischere ROI-Prognosen.
  • Planen Sie von Anfang an mit KI: Evaluieren Sie Automatisierungsplattformen, die RPA, IDP und KI-Agenten integriert anbieten. Isolierte RPA-Investitionen ohne KI-Roadmap werden zur Sackgasse.
  • Etablieren Sie ein Automation CoE: Ein zentrales Team aus IT und Fachbereich, das Automatisierungsstandards definiert, den Bot-Bestand verwaltet und Wissen transferiert, ist der wichtigste Erfolgsfaktor für die Skalierung.
  • Messen Sie konsequent: Definieren Sie KPIs vor dem Projektstart — Durchlaufzeit, Fehlerrate, Kosten pro Transaktion, Mitarbeiterzufriedenheit. Nur gemessener Erfolg überzeugt den Vorstand von weiteren Investitionen.
  • Adressieren Sie die Personalseite proaktiv: Automatisierung verändert Rollen. Kommunizieren Sie frühzeitig, dass das Ziel nicht der Abbau von Arbeitsplätzen ist, sondern die Verlagerung von repetitiven zu wertschöpfenden Tätigkeiten.

Quellen und Referenzen

  1. Gartner: "Top Strategic Technology Trends 2024: Hyperautomation", Gartner Research, 2024. https://www.gartner.com/en/articles/gartner-top-strategic-technology-trends
  2. Forrester Research: "The RPA And Intelligent Automation Market Will Reach $13.8 Billion By 2028", Forrester Report, 2024. https://www.forrester.com/report/rpa-market-forecast
  3. UiPath: "The State of Intelligent Automation Report 2024", UiPath White Paper, 2024. https://www.uipath.com/resources/automation-reports
  4. Celonis: "Process Mining Impact Study: Benchmarking Real-World Process Performance", Celonis Research, 2024. https://www.celonis.com/resources
  5. UiPath: "Process Mining Integration — Discover, Automate, Monitor", UiPath Documentation, 2024. https://docs.uipath.com/process-mining
  6. McKinsey & Company: "Scaling Automation Across the Enterprise", McKinsey Digital Insights, 2023. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights
  7. Deloitte: "Global Intelligent Automation Survey 2024", Deloitte Insights, 2024. https://www2.deloitte.com/global/en/pages/operations/articles/global-intelligent-automation-survey.html
  8. BITKOM: "Automatisierung im deutschen Mittelstand: Status Quo und Perspektiven", Bitkom Studienbericht, 2024. https://www.bitkom.org/Presse

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