"Brauchen wir dafür einen KI-Agenten, oder reicht RPA?" Die Frage fällt in fast jedem Erstgespräch. Meist von der Geschäftsführung. Meist liegt ein Angebot auf dem Tisch, das eine der beiden Antworten schon enthält. Meine Antwort ist immer dieselbe. Die Frage KI-Agent oder RPA ist falsch gestellt, solange sie den ganzen Prozess meint. Ein Prozess hat Schritte. Jeder Schritt gehört in eine von zwei Klassen. Und nur eine davon braucht ein Modell.
Das ist kein Detail. Gartner erwartet, dass über 40 Prozent der Agenten-Projekte bis Ende 2027 abgebrochen werden. Die Gründe: steigende Kosten, unklarer Nutzen, fehlende Risikokontrolle. Dieselbe Mitteilung vom Juni 2025 nennt "Agent Washing". Anbieter kleben das Wort Agent auf RPA-Bots und Chatbots. Von Tausenden Anbietern hält Gartner rund 130 für echt. Wer da mit "Agent oder RPA" einsteigt, kauft ein Etikett. Besser ist es, den Prozess zu zerlegen.
Jeder Prozess, den wir in Speditionen automatisiert haben, hat zwei Schichten.
Die erste Schicht ist deterministisch. Gleicher Eingang, gleicher Ausgang, jedes Mal. Login ins Portal. Button "Bestätigen" über den Selektor finden. CSV importieren. Menge im Auftrag mit der Menge im TMS abgleichen. Mail mit Anhang versenden. Für diese Schritte gibt es eine richtige Antwort, und die steht im Code.
Die zweite Schicht ist verstehend. Der Eingang variiert, und der Schritt muss ihn deuten. Eine Bestellung als PDF, bei der jeder Kunde sein eigenes Layout hat. Eine Mail ohne Betreff. Sie kann Reklamation, Storno oder Frage sein. Eine Adresse, die im TMS anders heißt als im Auftrag. Hier gibt es keine Regel, die alle Fälle trifft. Hier lohnt ein Modell.
Anthropic hat diese Trennung im Dezember 2024 sauber formuliert. Workflows sind Systeme, in denen Modelle und Werkzeuge über vordefinierte Code-Pfade laufen. Agenten steuern ihre Schritte selbst. Und der Rat dazu: die einfachste Lösung als Erstes, mehr nur bei Bedarf. Agenten tauschen Kosten und Latenz gegen bessere Ergebnisse bei offenen Aufgaben. Ein Login ist keine offene Aufgabe.
Die Baureihenfolge folgt daraus: erst das Skript. Modell nur an der Stelle, an der das Skript nachweislich scheitert. In beiden Fällen ein Protokoll je Schritt.
Unser Bestätigungs-Agent für ein Kundenportal machte in acht Wochen 39 Läufe. 35 davon sauber. Er ist reines Skript. Er findet den Button über den Namen im Seitencode, nicht über ein Bild vom Bildschirm. Ändert der Kunde das Layout, findet er ihn trotzdem. Ändert der Kunde den Namen, bricht der Schritt ab. Genau das soll er.
Ein Modell könnte denselben Button auch finden. Es würde bei jedem Lauf ein Bildschirmfoto bewerten. Das kostet Zeit und Geld. Und es fällt nicht immer gleich aus. Gartner erwartet, dass bis 2027 60 Prozent der RPA-Anbieter solche "Computer use"-Fähigkeiten einbauen. Das ist für Masken sinnvoll, die ständig wechseln. Ein Kundenportal ändert sich zweimal im Jahr. Da ist der Selektor die bessere Wahl. Er ist prüfbar. Man kann ihn lesen.
Die vier Abbrüche aus den 39 Läufen sind der Beleg. Alle vier hatten denselben Grund: Der Browser wurde während des Laufs geschlossen. Ein Modell hätte das nicht verhindert. Es hätte nur die Rechnung erhöht.
Ein anderes Projekt. Ein amtliches Dokument, das wir für einen Kunden auswerten. Es gibt zwei Layouts. Das neue ist eine Tabelle, exakt parsebar. Das alte ist Fließtext mit Zahlen. Der Parser für die Tabelle ist reines Skript. Für den Fließtext haben wir Satzlogik gebaut. Die gemeldeten Abweichungen prüfte danach ein Modell im Kontext, nicht das Skript allein.
Das Ergebnis aus dem Abgleich mit der manuell erfassten Liste: 143 von 145 Zeilen korrekt. Und ein zweiter Befund, der wichtiger ist. Der automatische Abgleich meldete 31 Abweichungen. Nur zehn davon waren echt. 21 waren Artefakte des Parsers, etwa Zahlen, die im PDF-Text anders umgebrochen waren. Ohne einen Menschen an der Prüfliste wären 21 falsche Korrekturen beim Kunden gelandet.
Das ist die Regel für Schicht zwei. Das Modell liest, was das Skript nicht lesen kann. Aber das Modell entscheidet nicht allein. Es legt jeden Fall mit Grund in eine Prüfliste. Die Länge dieser Liste ist die Kennzahl, die jemand überwacht.
Die Nachfrage nach genau diesem Schritt ist real. Descartes hat 2025 300 Führungskräfte aus Transport und Logistik in Europa befragt. 41 Prozent nutzen KI für die automatische Dateneingabe und für unstrukturierte Informationen. Bei den Unternehmen, die sich selbst als leistungsstark einstufen, sind es 61 Prozent. Das ist Schicht zwei. Die Bestellung aus dem PDF, die Mail ohne Betreff.
Die Kostenlogik der beiden Schichten ist verschieden. Das ist der zweite Grund für die Zerlegung.
Klassisches RPA wird je Bot lizenziert. Ein öffentlicher Listenpreis als Beispiel. IBM listet auf dem britischen G-Cloud-Marktplatz einen Bot ohne Aufsicht mit 709,20 Pfund je Monat. Stand des Preisdokuments: 1. Juli 2025. UiPath nennt auf der Preisseite einen Einstieg ab 25 US-Dollar je Monat. Alle Unternehmenspläne gibt es nur auf Anfrage. Der Preis hängt am Bot, nicht am Volumen. Ob der Bot 50 oder 5.000 Aufträge bestätigt, spielt keine Rolle.
Ein Modell wird je Token abgerechnet. Anthropic listet Claude Haiku 4.5 mit 1 US-Dollar je Million Token Eingabe. Ausgabe: 5 US-Dollar je Million. Eine zweiseitige Bestellung sind grob 3.000 Token Eingabe und 400 Token Ausgabe. Das macht etwa einen halben Cent je Bestellung. Bei 300 Bestellungen am Tag sind das rund 1,50 US-Dollar. (Ja, so wenig. Nein, das ist nicht die ganze Rechnung.)
Die ganze Rechnung enthält den Code drumherum. Den Betrieb. Das Protokoll. Die Prüfliste. Bei uns steckt der Aufwand dort, nicht im Modellaufruf. Der Punkt ist ein anderer. Modellkosten wachsen mit den Dokumenten. Die Bot-Lizenz wächst mit der Zahl der Bots. Wer 20 feste Schritte über ein Modell laufen lässt, zahlt Token für Arbeit, die ein Skript umsonst macht. Wer einen verstehenden Schritt in ein Bot-Skript zwingt, zahlt mit Fehlern.
Hier treffen sich die beiden Schichten wieder. Egal ob Skript oder Modell, jeder Schritt schreibt eine Protokollzeile. Zeitstempel, Eingang, Ergebnis. Und jeder Schritt hat einen Fehlerpfad, der nicht "Ausnahme, Abbruch" heißt.
Für das Skript ist der Fehlerpfad klar. Selektor nicht gefunden, Import mit null Zeilen, Abgleich mit Abweichung. Der Fall geht mit Grund in die Prüfliste, der Lauf endet als Warnung.
Für das Modell ist der Fehlerpfad die Unsicherheit. Das Modell liefert ein Feld und einen Grad an Sicherheit. Unter der Schwelle geht der Fall in dieselbe Prüfliste. Die Disposition sieht am Morgen eine Liste, nicht zwei. Das ist der Grund, warum wir keine Agenten bauen, die "einfach alles machen". Ein Agent ohne Prüfliste bestätigt Aufträge, die niemand geprüft hat.
Ein ehrlicher Vorbehalt: Die Trennung ist sauber auf dem Papier. In der Praxis wandern Schritte. Ein Kunde stellt sein PDF auf ein festes Layout um, und der Modellschritt wird zum Parser. Ein Portal führt ein Captcha ein, und der Skriptschritt wird zum Menschen. Die Zerlegung ist keine Entscheidung für immer. Sie ist der Stand für dieses Jahr.
Die BVL befragte 2025 über 200 Unternehmen aus Industrie, Logistik und Handel. 54 Prozent nennen als größte Hürde die Daten. Genauer: ihre eingeschränkte Verfügbarkeit und Qualität. Das deckt sich mit unseren Prüflisten. Die meisten Einträge dort sind keine Modell- und keine Skriptfehler. Es sind fehlende Artikelnummern. Mengen ohne Einheit. Adressen, die in zwei Systemen anders heißen. Kein Agent repariert Stammdaten. Er macht nur sichtbar, wo sie fehlen.
Deshalb ist die Prüfliste das wichtigste Ergebnis beider Schichten. Sie zeigt, welcher Kunde welche Daten liefert. Das ist ein Gespräch für den Vertrieb, nicht für die IT.
Nehmen Sie einen Prozess mit Handarbeit. Auftragserfassung, Portalbestätigung, Avis-Versand. Schreiben Sie die Schritte untereinander. Markieren Sie jeden, bei dem der Eingang jedes Mal anders aussieht. Das sind die Schritte für ein Modell. Alle anderen sind ein Skript.
Tut die Auftragserfassung aus PDF am meisten weh? Dann schicken Sie mir eine anonymisierte Bestellung. Ich zeige Ihnen an unserem Logistik-Beispiel, welche Schritte das Skript macht. Und wo das Modell liest. Und wie die Prüfliste danach aussieht.
