Viele Mittelständler schieben RPA-Projekte auf, weil sie glauben, Automatisierung lohne sich erst bei einem kompletten Umbau ganzer Abteilungen. Diese Vorstellung stammt laut it-daily.net aus früheren RPA-Generationen mit langen Build-Zyklen, teuren Lizenzen und komplexen Inbetriebnahmen – Einstiegshürden, die mit generativer KI inzwischen sinken. Zugleich zeigt sich in der Praxis das gegenteilige Risiko: Weil RPA so einfach aussieht, wird selten hinterfragt, ob die Automatisierung überhaupt an der richtigen Stelle ansetzt, so eine Einschätzung in der Computerwoche. Zwischen diesen beiden Fehleinschätzungen liegt die eigentliche Frage: Welche Prozesse sind überhaupt geeignet, und wie lässt sich das vor der Tool-Auswahl belastbar prüfen?

Was RPA leisten kann – und wo die Grenze liegt

RPA-Bots bilden eine feste Abfolge von Regeln nach: Sie lesen Daten aus einer Oberfläche oder Datei, verarbeiten sie nach vorgegebener Logik und tragen das Ergebnis in ein Zielsystem ein. Dieser Mechanismus erklärt zugleich die Grenze: Ändert sich die Oberfläche, die Datenstruktur oder die Regel selbst, muss der Bot angepasst werden – er lernt nicht mit. Klassisches RPA eignet sich deshalb für wiederkehrende, klar definierte Abläufe, nicht für Fälle, die fachliche Einschätzung im Einzelfall erfordern.

Diese Grenze verschiebt sich derzeit: Unter dem Begriff Agentic Process Automation kombinieren Anbieter klassisches RPA mit Process Mining, Computer Vision und generativer KI, um auch unstrukturierte Daten wie Freitext oder Dokumentenbilder zu verarbeiten. Für die Prozessauswahl bleibt die Unterscheidung relevant: Wer ein reines Regel-Bot-Projekt plant, sollte den Prozess entsprechend eingrenzen; wer unstrukturierte Eingaben verarbeiten will, braucht von vornherein eine KI-erweiterte Automatisierung – etwa über intelligente Dokumentenverarbeitung statt klassisches RPA.

Diagnose vor Automatisierung: eine Prüfreihenfolge

Bevor ein Tool ausgewählt wird, lohnt sich eine nüchterne Prüfung des Prozesses selbst. Nach Computerwoche lässt sich ein Prozess anhand von vier Fragen einordnen – lassen sich alle mit Ja beantworten, ist er laut Experten in den meisten Fällen gut automatisierbar:

• Folgt der Prozess festen Regeln und Richtlinien, statt situativer Einschätzung im Einzelfall?
• Basiert er auf strukturierten, maschinenlesbaren Daten – ein Kriterium, das auch bei Analytics-Projekten über Erfolg oder Misserfolg entscheidet (siehe dazu Warum Datenqualität die größte Hürde für Analytics ist)?
• Läuft er vollständig digital ab, ohne Medienbruch über Papier oder manuelle Zwischenschritte?
• Ist er standardisiert und wiederholt sich in vergleichbarer Form mit ausreichendem Volumen?

Die FAQ zu RPA ergänzt zwei Punkte: Text- und zahlenbasierte Daten lassen sich leichter automatisieren als Bildinformationen, und je höher Standardisierungsgrad und Volumen eines Prozesses, desto eher rechnet sich der Aufwand. Vor der Automatisierung steht deshalb eine Prozessanalyse per Process Mining – ein ineffizienter Prozess wird durch einen Bot nicht besser, nur schneller falsch.

Organisation vor Automatisierung.

Einsatzfelder mit Substanz

Fünf etablierte Anwendungsfälle

FPT-Software-CEO Hai Le nennt laut it-daily.net fünf Felder, in denen RPA regelmäßig eingesetzt wird: Datenmigration bei der Ablösung von Altsystemen, standardisierte Kundenservice-Vorgänge wie das Einholen von Liefernachweisen, Rechnungsbearbeitung, Bestandsverwaltung und Compliance-Berichterstattung. Gemeinsam ist diesen Fällen, dass Regeln klar und Datenquellen strukturiert sind – die Implementierung lässt sich laut Quelle jeweils in wenigen Wochen umsetzen.

„Prozesse in der Mitte“

Ein zweites Muster beschreibt Produktion.de anhand eines ROI-Efeso-Projekts zur Zentralisierung von Buchhaltungen aus fünf Standorten: RPA eignet sich besonders für Aufgaben, die zu speziell sind für eine teure Anpassung im ERP-System, in Summe aber zeitintensiv genug, um einen Bot zu rechtfertigen. Im beschriebenen Fall erzielte bereits der erste Bot zwei Wochen nach Projektstart eine Einsparung von einer halben Stunde täglich bei einer SAP-Bestandskorrektur – ein Hinweis darauf, dass sich der Nutzen pro Prozess oft in kleinen, regelmäßigen Zeitblöcken zeigt, nicht in einem einmaligen großen Sprung.

Wie das konkret aussehen kann, zeigt ein dokumentierter Fall aus der Automobilzulieferindustrie, den Produktion.de beschreibt: Der Bestellanforderungsprozess im Einkauf wurde per RPA automatisiert, zwei vormals mit Excel- und SAP-Dateneingabe beschäftigte Vollzeitkräfte wurden für andere Aufgaben frei. Bei unvollständig erfassten Daten meldete der Bot den Vorgang zur manuellen Nachbearbeitung zurück, statt fehlerhaft weiterzuverarbeiten – ein Muster, das auch für die Exception-Behandlung in eigenen Projekten relevant ist: Der Bot sollte Unsicherheit erkennen und abgeben können, statt sie zu übergehen.

Typische Stolperstellen bei der Einführung

Laut der von der Computerwoche zitierten IDG-Studie ‚Robotic Process Automation 2021‘ setzen auch der Mittelstand und ein gutes Drittel kleinerer Unternehmen RPA ein. Die größte Herausforderung war für 40 Prozent der befragten Unternehmen nicht das Tool, sondern die Anpassung bestehender Prozesse an eine automatisierbare Form; knapp einem Drittel bereitete bereits die Prozessanalyse selbst Schwierigkeiten. Das deckt sich mit dem Diagnose-Schritt weiter oben: Wer die vier Eignungskriterien nicht sauber prüft, trägt das Risiko ungeprüft in die Implementierung.

Zweite Stolperstelle ist Governance: Nach einer Einschätzung in der Computerwoche besteht ein Mitbestimmungsrecht des Betriebsrats, sobald eine RPA-Lösung Verhaltens- oder Leistungskontrolle der Mitarbeitenden ermöglicht. Zudem muss im Schadensfall durch fehlerhaftes Datenmanagement der Geschädigte die Pflichtverletzung nachweisen – ein Rollen- und Berechtigungskonzept mit Protokollierung von Änderungen gilt deshalb als notwendige Absicherung, nicht als Kür.

Dritte Stolperstelle ist fehlende Governance nach dem Start: Laut Computerwoche verleitet die Einfachheit von RPA dazu, das große Ganze seltener zu hinterfragen. Empfohlen wird deshalb der Aufbau eines Center of Excellence sowie eine regelmäßige Evaluation der bestehenden Bots, damit Automatisierung nicht zum Selbstzweck wird und überflüssig gewordene Bots erkannt werden.

Fazit: Diagnose zuerst, Tool-Auswahl danach

RPA rechnet sich dort, wo Regeln klar, Daten strukturiert und Abläufe stabil genug sind, dass sich der Pflegeaufwand lohnt – nicht automatisch dort, wo am meisten Zeit verloren geht. Wer stattdessen mit der Tool-Demo beginnt, überspringt genau den Schritt, an dem laut Studienlage die meisten Projekte hängen bleiben: die ehrliche Prüfung, ob der Prozess überhaupt automatisierbar ist, bevor er automatisiert wird. Bei gewachsenen, über Jahre individuell angepassten Abläufen lohnt sich vorab oft ein Blick auf die zugrunde liegende Systemlandschaft – dazu passt der Beitrag zur Legacy-Modernisierung ohne Big Bang.

Für Prozesse mit unstrukturierten Eingaben oder Entscheidungsbedarf, die klassisches RPA an seine Grenze bringen, lohnt sich ergänzend ein Blick auf KI-Agenten und Workflow-Automatisierung. Der nächste konkrete Schritt bleibt unabhängig vom Tool derselbe: einen Kandidatenprozess anhand der vier Eignungskriterien durchgehen, bevor überhaupt ein Anbieter angefragt wird.

Häufige Fragen

Transparenzhinweis: Bei der Erstellung dieses Beitrags wurde generative KI unterstützend eingesetzt. Inhalt, Faktenprüfung und finale Redaktion erfolgten durch Ancud