IPA vs. RPA – Intelligente Prozessautomatisierung als strategischer Enabler

Einordnung – Warum gerade jetzt?

Für COOs und Digitalisierungsverantwortliche ist Automatisierung längst gesetzt. Doch während klassische RPA vor allem einfache, regelbasierte Aufgaben adressiert, geht die intelligente Prozessautomatisierung (IPA) einen Schritt weiter: KI, Machine Learning und kognitive Automatisierung machen IPA zu einem Enabler für Agilität, Innovation und Entscheidungsqualität.

Mit einer prognostizierten jährlichen Wachstumsrate von 14,3 % bis 2034 entwickelt sich IPA von einer Effizienzmaßnahme zu einer tragenden Säule der digitalen Betriebsführung.

Kernaussagen auf einen Blick

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• RPA automatisiert strukturierte, regelbasierte Prozesse. IPA integriert Lernfähigkeit, Entscheidungsunterstützung und KI.
• Der weltweite IPA-Markt wächst laut Studien auf über 67 Mrd USD bis 2034 (CAGR 14,3 %).
• IPA kombiniert strukturierte + unstrukturierte Daten, trifft Vorhersagen und unterstützt Echtzeitentscheidungen.
• Strategisch eingesetzt ersetzt IPA manuelle Abläufe durch proaktive, intelligente Prozessketten.
• Entscheider sollten IPA als Plattform für Geschäftsagilität und Differenzierung verstehen.

RPA vs. IPA – Unterschiede auf einen Blick

1. Datenform:

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Robotic Process Automation (RPA) arbeitet ausschließlich mit strukturierten Daten – etwa Tabellen, Formulare oder Datenbankinhalte. Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) geht weiter: Sie kann zusätzlich unstrukturierte Daten wie E‑Mails, Textdokumente, PDFs oder Bilder verarbeiten – etwa durch Natural Language Processing (NLP) oder Bilderkennung.

2. Entscheidungslogik:

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RPA basiert auf starren, vordefinierten Regeln. IPA hingegen integriert Machine-Learning-Modelle, die Muster erkennen, sich weiterentwickeln und Entscheidungen kontextabhängig treffen können.

3. Prozessumfang:

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RPA eignet sich für klar abgegrenzte Einzelschritte – beispielsweise das Übertragen von Daten von System A nach System B. IPA automatisiert dagegen komplette, mehrstufige End-to-End-Prozesse, auch über mehrere Abteilungen oder Systeme hinweg.

4. Reaktion auf Kontext:

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RPA reagiert statisch auf definierte Auslöser. IPA ist in der Lage, situative Veränderungen zu erkennen – etwa durch Sensordaten, Benutzerverhalten oder externe Datenquellen – und das Prozessverhalten in Echtzeit anzupassen.

5. Nutzenfokus:

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RPA wird primär zur Effizienzsteigerung und Kostensenkung eingesetzt. IPA zielt zusätzlich auf strategische Vorteile: schnellere Entscheidungen, bessere Kundeninteraktionen, höhere Qualität und Prozessagilität.

Marktentwicklung – Zahlen, die für sich sprechen

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• Marktgröße IPA weltweit (2024): ca. 15,2 Mrd USD
• Prognose für 2034: ca. 67 Mrd USD
• CAGR 2025–2034: ca. 14,3 %
• Cloud-basierte Bereitstellungen: > 60 % Marktanteil
• Treiber: KI, Machine Learning, Cognitive Automation
• Quelle: Global Market Insights, Precedence Research

Was IPA strategisch leistet

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IPA integriert technologische Komponenten wie:

• Machine Learning – zur Prognose von Ausfällen, Risiken oder Nachfrage
• Kognitive Automatisierung – durch OCR, Natural Language Processing, Computer Vision
• Echtzeit-Reaktion – durch Integration von Live-Daten und situativer Steuerung
• Multi-System-Workflows – mit hoher Interoperabilität (API, Event-basiert)

Praxisnahe Beispiele

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Predictive Maintenance (Fertigung)

Sensorik erkennt Maschinenverschleiß, ML modelliert Ausfallwahrscheinlichkeit, IPA startet Wartung, Bestellung, Technikerbriefing – autonom.

➝ Ergebnis: −30 % ungeplante Ausfälle, bessere Verfügbarkeit

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Cognitive Invoice Processing (Backoffice)

KI erkennt Rechnungsinhalt, prüft gegen Verträge, klärt Rückfragen, bucht und archiviert – ohne menschliches Eingreifen.

➝ Ergebnis: −70 % Bearbeitungszeit, +40 % Fehlerreduktion

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Realtime-Claims (Versicherung)

Schadenmeldung per App, NLP analysiert Text, Bildanalyse prüft Foto, ML kalkuliert Schadenshöhe, Auszahlung wird automatisch ausgelöst.

➝ Ergebnis: < 1 Std. Bearbeitungszeit, +15 pp Kundenzufriedenheit

Vom Cost Cutter zum strategischen Enabler

IPA ist mehr als Technologie – es ist ein neues Betriebsmodell.

Es verändert, wie Organisationen…

• Prozesse denken (End-to-End statt Silos)
• Entscheidungen treffen (proaktiv, datenbasiert)
• Veränderungen skalieren (modular, interoperabel)
• Innovation umsetzen (kontinuierlich, nicht punktuell)

Was Entscheider jetzt tun sollten

• Use Cases priorisieren: Prozesse mit hohem Volumen + Entscheidungskomplexität
• Architektur schaffen: Daten, APIs, KI-Fähigkeit
• Governance definieren: Ownership, KPIs, Compliance
• Mitarbeitende einbinden: Change Management, Upskilling
• Business Case entwickeln: Zielgrößen, ROI-Frist, Skalierungspotenzial