Welche Technologie für welche Prozessautomation? RPA, Low-Code, KI und Custom im Vergleich
Fünf Technologie-Kategorien teilen sich heute den Markt für Prozessautomation — von No-Code-Plattformen bis Enterprise-KI. Die falsche Auswahl verbrennt sechsstellige Budgets. Dieser Leitfaden erklärt jede Kategorie verständlich, zeigt wo sie passt und wo sie zerbricht, und hilft Ihnen, die richtige Kombination für Ihr Geschäft zu wählen. Aus realer Implementierungserfahrung aus DACH-Mittelstandsprojekten in Prozessautomation.
Fünf Kategorien von Prozessautomations-Technologie
Marktberichte werfen alles unter „Automatisierung" zusammen. In der Praxis lösen fünf sehr unterschiedliche Technologie-Kategorien sehr unterschiedliche Probleme. Sie zu verwechseln ist die häufigste Ursache gescheiterter Projekte.
No-Code-Workflow-Plattformen
Make, Zapier, Power Automate. Visueller Builder, hunderte vorgefertigter Konnektoren, keine Programmierung nötig. Stärke: ein Workflow-Team ohne Entwickler kann Integrationen in Tagen produktiv schalten. Schwäche: tief verzweigte Geschäftslogik oder Edge-Cases werden brüchig. Passt am besten für: einfache „wenn A, dann B"-Automatisierungen zwischen SaaS-Tools.
Low-Code-Orchestrierung
n8n, Microsoft Power Automate Premium, Pipedream. JavaScript- oder Ausdrucks-basierte Schritte neben Drag-and-Drop. Stärke: bewältigt komplexe Logik, Schleifen, Fehlerbehandlung, Custom-Transformationen. Schwäche: bleibt an die Plattform-Fähigkeiten gebunden. Passt am besten für: geschäftskritische Workflows zwischen ERP, CRM und eigenen Services.
Robotic Process Automation (RPA)
UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism. Software-Bots, die bestehende Benutzeroberflächen bedienen — klicken, tippen, Daten kopieren. Stärke: arbeitet mit Altsystemen, die keine API haben. Schwäche: jede UI-Änderung bricht den Bot, Läufe sind langsam, Skalierungskosten summieren sich. Passt am besten für: stabile Legacy-Oberflächen mit hohem Volumen.
KI- / LLM-getriebene Automatisierung
GPT-4, Claude, Gemini, Llama, Mistral — eingebettet in Workflows. Stärke: bewältigt unstrukturierten Input (E-Mails, PDFs, Bilder), klassifiziert, fasst zusammen, entwirft Antworten. Schwäche: kann halluzinieren, braucht Validierung, laufende Token-Kosten. Passt am besten für: alles, was heute einen Menschen erfordert, der Inhalte liest und versteht. Vergleich im RPA-vs-KI-Leitfaden.
Industrie- / OT-Automatisierung
SPS, SCADA, MES — die Hardware-Seite der Automatisierung. Stärke: deterministisch, echtzeitfähig, sicherheitszertifiziert. Schwäche: limitiert auf die Werkshalle, schwer zu IT-Systemen zu brücken. Passt am besten für: Produktionslinien, Qualitätsprüfung, Maschinensteuerung. Zunehmend mit KI verbunden über MES-ERP-Integration.
Custom Integration & Backend
Node.js-Services, Python-Pipelines, Message-Queues, Serverless-Funktionen. Stärke: keine Limits, optimale Performance, eigene Logik und Compliance. Schwäche: braucht Engineering-Kapazität, längerer initialer Aufbau. Passt am besten für: hohes Volumen, geschäftskritische Pfade oder regulierte Umgebungen. Verbindet System-Integration zwischen allem anderen.
Wie Sie auswählen — ein Entscheidungs-Framework
Keine einzelne Technologie deckt ein echtes Geschäft end-to-end ab. Die Frage ist nicht „welches Tool ist das beste", sondern „welche Kombination passt zu diesem spezifischen Prozess". Drei Filter trennen gute von schlechten Entscheidungen.
Erstens, Datenstruktur. Strukturierter Input (Datenbank-Datensätze, klar definierte Felder, stabile APIs) — No-Code oder Low-Code reichen meist. Unstrukturierter Input (Freitext-E-Mails, gescannte PDFs, Sprachnotizen) — Sie brauchen KI irgendwo in der Pipeline. Beides zu mischen ist die Regel, nicht die Ausnahme: der KI-Schritt produziert strukturierten Output, nachgelagerte Schritte verarbeiten ihn deterministisch.
Zweitens, Änderungsfrequenz. Wenn sich Geschäftsregeln quartalsweise ändern, glänzen No-Code-Plattformen — Nicht-Entwickler können sie anpassen. Wenn Regeln stabil sind und Volumen hoch, ist Custom-Backend-Code langfristig günstiger. Zu RPA greifen Sie nur, wenn keine API existiert und der Ersatz des Legacy-Systems teurer wäre als der Bot-Unterhalt.
Drittens, Compliance und Datensensitivität. DSGVO-relevante Daten, Verträge, Personalakten oder Produktionsgeheimnisse verschieben die Rechnung Richtung On-Premise oder EU-Hosting. Open-Source-LLMs lokal kosten mehr im Aufbau, eliminieren aber Cross-Border-Transfer-Risiken — besonders relevant unter EU AI Act. Mehr dazu in unserem Leitfaden zu DSGVO und KI.
Häufige Technologie-Fehler
In unseren Beratungsprojekten sehen wir dieselben vier Fehl-Zuordnungen immer wieder. Sie kosten Mittelständler sechsstellige Beträge und 6–12 Monate Verzögerung.
RPA, wo APIs existieren
RPA ist die langsamste und fragilste Option — nur gerechtfertigt, wenn keine API existiert. Trotzdem nutzen viele Projekte RPA gegen moderne SaaS-Tools mit guten REST-Endpunkten und zahlen Enterprise-Lizenzen für was ein Nachmittag Integrationsarbeit lösen würde.
KI für rein regelbasierte Arbeit
Ein LLM aufzurufen, um zu entscheiden ob Betrag > 5.000, verschwendet Tokens, fügt Latenz hinzu und riskiert Halluzinationen. Nutzen Sie deterministische Logik für deterministische Probleme. KI verdient ihr Geld bei unstrukturiertem Input, nicht bei Regeltabellen.
No-Code für geschäftskritische Pfade
No-Code-Plattformen haben Rate-Limits, intransparente Debugger und limitiertes Error-Handling. Großartig für Marketing-Automatisierungen und interne Helfer, gefährlich für den Pfad, der Ihre Rechnungen oder Kundenbestellungen verarbeitet. Die Ausfallkosten übersteigen die Kosten einer sauberen Implementierung.
US-Cloud-KI ohne DSGVO-Prüfung
Personal- oder Kundendaten durch US-gehostete LLMs zu routen ohne AV-Vertrag und Datenschutz-Folgenabschätzung ist eine regulatorische Zeitbombe. Entweder EU-Endpunkte nutzen (Azure OpenAI Frankfurt, Anthropic EU-Region) oder Open-Source-Modelle auf deutschen Servern betreiben.
FAQ: Prozessautomations-Technologien
Welche Technologie eignet sich für ein erstes Automatisierungsprojekt?
Wie vergleichen sich RPA und KI heute?
Brauchen wir ein eigenes Team pro Technologie-Kategorie?
Was ist die typische Investition in Prozessautomations-Technologie?
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