Erfahren Sie in diesem Blogartikel, wie klassische UiPath RPA-Roboter und intelligente Agenten sich optimal ergänzen – und wann welcher Ansatz für Ihre Automatisierungsstrategie die beste Wahl ist.
Das Zusammenspiel von Robotern und intelligenten Agenten
Die Automatisierungslandschaft entwickelt sich rasant weiter. Während klassische UiPath Roboter (RPA) seit Jahren als Fundament der Prozessautomatisierung dienen, bringen UiPath Agentic Automation eine neue Dimension von Intelligenz ins Spiel.
Dieser Blogpost beleuchtet die Kernunterschiede und Anwendungsfälle beider Technologien. So erhalten Sie eine klare Entscheidungsgrundlage, wann es am sinnvollsten ist, den klassischen, regelbasierten RPA Roboter zu verwenden und wann ein KI-Agent die bessere Wahl ist.
Der klassische UiPath Roboter: Der verlässliche Spezialist für strukturierte Aufgaben
Der klassische UiPath Roboter ist das Herzstück der Robotic Process Automation (RPA). Er agiert als digitaler Mitarbeiter, der repetitive, regelbasierte und volumetrische Aufgaben mit Präzision und Geschwindigkeit ausführt.
Kernmerkmale des klassischen UiPath Roboters:
- Regelbasiert und deterministisch: Er arbeitet strikt nach vordefinierten Regeln und Workflows. Der Output ist daher immer vorhersagbar.
- Strukturiert Daten und Prozesse: Ideal für Aufgaben, die mit strukturierten Daten in klar definierten Systemen arbeiten, wie z.B. die Dateneingabe in SAP, die Verarbeitung von Standard-E-Mails oder die Erstellung von Berichten.
- Hohe Geschwindigkeit und Skalierbarkeit: Sobald der Workflow einmal entworfen ist, kann der Roboter ihn schnellstens ausführen und beliebig skalieren, um auch problemlos große Datenmengen zu verarbeiten.
Anwendungsfälle für den klassischen UiPath Roboter:
- Datenmigration und -eingabe: Übertragen von Informationen aus Excel-Tabellen in ein CRM-System.
- Rechnungsverarbeitung: Extrahieren und Verarbeiten von Daten aus strukturierten Rechnungen, um sie in ein Buchhaltungssystem zu überführen.
- HR-Onboarding: Automatisieren des Prozesses zur Erstellung von Benutzerkonten und E-Mail-Adressen für neue Mitarbeiter
- Berichterstellung: Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, um monatliche Berichte zu erstellen und per E-Mail zu versenden.
Fazit: Wenn Ihr Prozess klar definiert, regelbasiert und mit strukturierten Daten arbeitet, ist der klassische UiPath Roboter die effizienteste und kostengünstigste Lösung. Er ist der Spezialist für „Wenn-Dann“-Szenarien, bei denen es keine Spielräume für Interpretationen gibt.
UiPath Agentic AI: Der intelligente Problemlöser für komplexe Aufgaben
UiPath Agentic AI geht über die reine Befehlsausführung hinaus. Als autonomes System, ist er in der Lage, zu verstehen, zu planen, eigenständig zu handeln und aus seiner Umgebung zu lernen. Damit kann er auch komplexe, wissensintensive Prozesse automatisieren, die traditionell menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Kernmerkmale der UiPath Agentic AI im Überblick:
- Autonomie und Zielorientierung: Ein Agent erhält ein Ziel (z. B. „Bearbeite die Kundenanfrage“) und entwickelt eigenständig einen Plan, um dieses Ziel zu erreichen. Er reagiert flexibel auf veränderte Bedingungen.
- Umgang mit unstrukturierten Daten: Ob Freitext, E-Mails oder gescannte Dokumente – der Agent kann unstrukturierte Daten verstehen, interpretieren und daraus Schlüsse ziehen.
- Tool-Nutzung und dynamische Anpassung: Der Agent kann klassische Roboter, APIs, externe Anwendungen und KI-Modelle wie eine Werkzeugkiste nutzen. Dabei wählt er dynamisch die richtigen Tools, um eine Aufgabe zu erledigen.
Typische Anwendungsfälle für UiPath Agentic AI:
- Komplexer Kundenservice: Ein Agent kann eine Kundenanfrage per E-Mail oder Chat entgegennehmen, den Kontext verstehen, Informationen aus verschiedenen Systemen (CRM, Bestandsmanagement) abrufen und eine personalisierte Antwort verfassen.
- Betrugsprävention im Bankwesen: Ein Agent analysiert Transaktionsdaten, Kundenverhalten und externe Informationen, um potenziellen Betrug zu erkennen und zu kennzeichnen, ohne auf starre Regeln angewiesen zu sein.
- Lieferketten-Management: Ein Agent kann auf unvorhergesehene Ereignisse wie Wetterstörungen oder Lieferengpässe dynamisch reagieren, um alternative Routen oder Lieferanten zu finden und die relevanten Parteien zu informieren.
Fazit: UiPath Agentic AI ist dann die richtige Wahl, wenn Prozesse komplex, unstrukturiert und dynamisch sind. Er ist kein reiner Ausführer, sondern ein flexibler Problemlöser, der in der Lage ist, sich auch in unsicheren Umgebungen zurechtzufinden.
Unsere Empfehlung: Koexistenz für maximale Effizienz
Die wahre Stärke liegt nicht im Entweder-oder, sondern im intelligenten Zusammenspiel. Während der klassische UiPath Roboter als präzise „Arbeitskraft“ repetitive Aufgaben übernimmt, fungiert UiPath Agentic AI als Orchestrator und Denker, der den UiPath RPA Roboter als seine Werkzeuge nutzt.
So sieht die Zusammenarbeit aus:
- Der klassische Roboter erledigt weiterhin die präzise, repetitive Arbeit, für die er konzipiert wurde. Er ist die zuverlässige Arbeitskraft, die Aufgaben schnell und fehlerfrei ausführt.
- Der Agent übernimmt die übergeordnete Steuerung und die Entscheidungsfindung. Er analysiert komplexe Situationen, definiert das Ziel und weist den klassischen Robotern die jeweils passenden Aufgaben zu.
Ein Beispiel:
Stellen Sie sich einen Prozess für die Bearbeitung von Kundenreklamationen vor.
- Ein Agent empfängt eine Kunden-E-Mail mit einer Beschwerde. Er versteht den Kontext und erkennt, dass es sich um eine Reklamation handelt.
- Der Agent entwickelt einen Plan: Zuerst muss er die Bestellnummer aus der E-Mail extrahieren, dann die Bestellhistorie im CRM-System abrufen und schließlich den Status der Rückerstattung überprüfen.
- Der Agent beauftragt einen klassischen UiPath Roboter, die Bestellnummer in das CRM-System einzugeben und die entsprechenden Daten abzurufen.
- Der UiPath Roboter kehrt mit den Daten zum Agenten zurück.
- Der Agent analysiert die Informationen, trifft eine Entscheidung (z. B. „Rückerstattung freigeben“) und beauftragt einen weiteren klassischen Roboter, die Rückerstattung im Finanzsystem zu veranlassen und eine automatisierte Antwort an den Kunden zu senden. Hier kommen die Stärken der KI voll zum Tragen.
Diese symbiotische Beziehung ermöglicht es Unternehmen, sowohl die Effizienz starrer, regelbasierter Prozesse zu maximieren als auch die Komplexität und Unvorhersehbarkeit von wissensintensiven Aufgaben zu bewältigen.
Haben Sie bereits Prozesse im Blick, die von dieser Art der intelligenten Automatisierung profitieren könnten? Dann lassen Sie uns gemeinsam darüber sprechen!
Einblicke in weiterführende Cases im öffentlichen Sektor erhalten Sie auf den Seiten der BTC AG.
