40 % der Agentic-AI-Projekte floppen: Agentic AI vs. klassische Automatisierung im Realitätscheck

Schnellantwort

Der Kernunterschied in einem Satz: Klassische Automatisierung führt feste, vorab definierte Regeln aus, während Agentic AI ein Ziel bekommt und den Weg dorthin selbst bestimmt. Faustregel für die Praxis: Für stabile, immer gleiche Abläufe ist klassische Automatisierung schneller, günstiger und verlässlicher. Sobald eine Aufgabe Einschätzung, wechselnde Bedingungen oder unstrukturierte Informationen erfordert, spielt Agentic AI ihre Stärken aus. In vielen Unternehmen ist nicht das Entweder-oder die beste Antwort, sondern die Kombination beider Ansätze.

Warum dieser eine Unterschied über alles Weitere entscheidet

Wenn Ihnen der Begriff Agentic AI noch nicht vertraut ist: Ein KI-Agent verfolgt eigenständig ein Ziel, zerlegt es in Schritte und trifft dabei innerhalb vorgegebener Grenzen eigene Entscheidungen. Eine ausführliche Einführung dazu finden Sie in unserem Beitrag Was ist Agentic AI?.

Wer den Weg festlegt, das klingt zunächst wie ein Detail, ist aber der Hebel, aus dem alles Weitere folgt. Wer jeden Schritt fest vorgibt, bekommt Verlässlichkeit, aber keine Flexibilität. Wer nur das Ziel vorgibt, bekommt Flexibilität, aber weniger Vorhersagbarkeit. Fehleranfälligkeit, Wartungsaufwand, Kosten und die Frage, für welche Aufgabe sich welcher Ansatz eignet, sind allesamt Folgen dieser einen Entscheidung. Die nächsten Abschnitte gehen sie der Reihe nach durch.

Klassische Automatisierung: RPA und regelbasierte Workflows

Klassische Automatisierung ist seit Jahren in vielen Unternehmen im Einsatz, oft ohne dass man sie „KI” nennt. Der bekannteste Vertreter ist Robotic Process Automation (RPA): Software-Roboter, die feste, wiederkehrende Aufgaben genau nach Regeln abarbeiten. Ein RPA-Bot kopiert zum Beispiel Rechnungsdaten aus E-Mails in ein Buchhaltungssystem, überträgt Bestellungen zwischen zwei Anwendungen oder erstellt jeden Morgen denselben Report.

Die Stärke dieses Ansatzes liegt in seiner Verlässlichkeit. Solange sich die Regeln und die Umgebung nicht ändern, arbeitet klassische Automatisierung schnell, kostengünstig und vollständig vorhersagbar. Sie macht keine Interpretationsfehler, weil sie gar nicht interpretiert.

Genau darin liegt aber auch ihre Grenze. Ändert sich das Format eines Dokuments, taucht ein unerwarteter Sonderfall auf oder muss eine Entscheidung getroffen werden, für die es keine feste Regel gibt, kommt ein klassischer Prozess ins Stocken. Er kann nur, was vorher jemand als Regel hinterlegt hat.

Agentic AI: adaptiv statt regelbasiert

Agentic AI setzt genau dort an, wo die klassische Automatisierung an ihre Grenze kommt. Statt einem festen Ablauf zu folgen, bekommt ein KI-Agent ein Ziel und entscheidet situativ, wie er es erreicht. Trifft er auf einen Sonderfall, ein neues Dokumentformat oder eine unerwartete Antwort, bricht der Prozess nicht ab. Der Agent bewertet die Lage und plant den nächsten Schritt neu.

Das macht Agentic AI stark bei Aufgaben, die Einschätzung erfordern: unstrukturierte Texte auswerten, aus mehreren Quellen ein Bild zusammensetzen, auf wechselnde Bedingungen reagieren. Ein sogenannter agentic workflow kann zum Beispiel eine Anfrage lesen, selbst die passenden Daten recherchieren, sie prüfen und eine Empfehlung vorbereiten, ohne dass für jeden Zwischenschritt eine feste Regel hinterlegt sein muss.

Der Preis dieser Flexibilität ist geringere Vorhersagbarkeit. Weil ein Agent auf einem Sprachmodell aufbaut, das den plausibelsten nächsten Schritt vorhersagt, ist sein Ergebnis nicht bei jedem Durchlauf identisch. Für kreative oder analytische Aufgaben ist das kein Problem. Für Abläufe, die exakt reproduzierbar sein müssen, ist es ein echter Nachteil.

Agentic AI vs. generative KI und einfache KI-Agenten

Ein Bild hilft, die vier Begriffe auseinanderzuhalten. Stellen Sie sich vor, Sie müssen zu einem Termin gelangen:

• Klassische Automatisierung (RPA) ist die Straßenbahn. Sie fährt eine feste Strecke nach Fahrplan, zuverlässig und pünktlich, solange die Schienen frei sind. Ist die Strecke blockiert, bleibt sie stehen, denn sie kennt nur diese eine Route.
• Generative KI ist der ortskundige Beifahrer. Er kennt die Stadt, beschreibt Ihnen Routen und beantwortet jede Frage, aber er greift nie selbst ins Lenkrad.
• Ein einfacher KI-Agent ist ein Fahrer, der genau eine Anweisung ausführt: „an der nächsten Kreuzung rechts”. Er handelt, aber nur Schritt für Schritt auf Zuruf.
• Agentic AI ist der Chauffeur. Sie nennen nur das Ziel, und er wählt die Route selbst, weicht Staus aus und plant bei einer Sperrung neu, bis Sie angekommen sind.

Der Unterschied ist derselbe wie im gesamten Artikel: Bei der Straßenbahn steht der Weg fest, beim Chauffeur nur das Ziel.

In der Fachsprache heißt das: Generative KI wie ein Chatbot erzeugt auf Anfrage Inhalte, plant aber nichts und handelt nicht eigenständig. Ein einfacher KI-Agent kann bereits ein Werkzeug bedienen, etwa eine einzelne Suche ausführen, bleibt dabei aber auf einen engen, vorgegebenen Ablauf beschränkt. Von Agentic AI spricht man, wenn ein System ein Ziel über mehrere Schritte eigenständig verfolgt, dabei Werkzeuge wählt und sich anhand der Zwischenergebnisse selbst korrigiert.

Für die Praxis ist die Abgrenzung weniger wichtig als die Frage dahinter: Wie viel Eigenständigkeit braucht Ihre Aufgabe wirklich? Oft reicht eine einfachere Lösung völlig aus, und der volle Funktionsumfang eines Agenten bringt nur zusätzliche Komplexität ohne echten Nutzen.

Direktvergleich: Agentic AI vs. klassische Automatisierung

Die folgende Tabelle stellt beide Ansätze entlang der Kriterien gegenüber, die in der Praxis über die Wahl entscheiden:

Die Tabelle macht deutlich: Es gibt keinen generellen Sieger. Der eine Ansatz ist stark, wo der andere schwach ist. Genau deshalb lohnt es sich, die Entscheidung an der konkreten Aufgabe festzumachen, statt an der Frage, welche Technologie moderner klingt.

Was die Zahlen sagen: bewährt gegen vielversprechend

Ein Blick auf die Zahlen ordnet den Vergleich ein. Klassische Automatisierung ist längst im Alltag angekommen und liefert messbaren Nutzen: Laut der Deloitte-Umfrage zu Intelligent Automation setzen 74 Prozent der befragten Organisationen bereits RPA ein, und Unternehmen jenseits der Pilotphase berichten im Schnitt von rund 32 Prozent Kostensenkung in den automatisierten Bereichen. Das ist eine erprobte, gut kalkulierbare Technologie. [Quelle: Deloitte, Intelligent Automation Survey 2022]

Agentic AI steht dagegen noch am Anfang, allerdings mit großem Versprechen. Gartner erwartet, dass bis 2028 rund 33 Prozent der Unternehmenssoftware agentische KI enthalten und mindestens 15 Prozent der alltäglichen Arbeitsentscheidungen autonom getroffen werden. Gleichzeitig warnt dasselbe Haus: Über 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte dürften bis Ende 2027 wieder eingestellt werden, wegen zu hoher Kosten, unklaren Nutzens oder unzureichender Kontrolle. [Quelle: Gartner, Pressemitteilung, 25.06.2025]

Das Muster dahinter ist aufschlussreich. Klassische Automatisierung überzeugt mit belegtem, planbarem ROI. Agentic AI bietet mehr Möglichkeiten, ist aber teurer, weniger vorhersagbar und noch nicht überall ausgereift. Für die Wahl bedeutet das: Nicht die Technologie mit den beeindruckendsten Prognosen gewinnt, sondern die, deren Stärken zur konkreten Aufgabe passen.

Wann welcher Ansatz? Eine Entscheidungshilfe

Die Wahl lässt sich auf wenige Fragen zu Ihrem Prozess zurückführen. Sie helfen, schnell die passende Richtung zu finden:

1. Ist der Ablauf stabil und wiederholt er sich unverändert? Wenn ja, ist klassische Automatisierung meist die bessere Wahl: günstiger, schneller, verlässlich.

2. Kommen die Daten immer im selben, strukturierten Format? Feste Formate sprechen für regelbasierte Automatisierung. Wechselnde oder unstrukturierte Eingaben sprechen für Agentic AI.

3. Erfordert die Aufgabe eine Einschätzung oder Entscheidung im Einzelfall? Sobald ein Prozess Interpretation verlangt, für die sich keine feste Regel formulieren lässt, spielt Agentic AI ihre Stärke aus.

4. Muss das Ergebnis exakt reproduzierbar und nachvollziehbar sein? In stark regulierten oder geschäftskritischen Abläufen ist die hohe Vorhersagbarkeit der klassischen Automatisierung ein echter Vorteil.

5. Wie groß ist der Schaden, wenn ein Einzelfall fehlschlägt? Ist er gering, kann Agentic AI auch ohne Prüfung jedes Schritts arbeiten. Ist er hoch, braucht es feste Regeln oder einen menschlichen Kontrollpunkt.

Als Faustregel: Je stabiler und regulierter der Prozess, desto eher klassische Automatisierung. Je mehr Einschätzung und Anpassung nötig sind, desto eher Agentic AI.

Der hybride Ansatz: beides kombinieren

In der Praxis ist die Frage „Agentic AI oder klassische Automatisierung” oft falsch gestellt. Die wirkungsvollsten Lösungen kombinieren beide, weil sie unterschiedliche Teile eines Prozesses abdecken. Regelbasierte Automatisierung übernimmt die stabilen, klar definierten Schritte. Der KI-Agent übernimmt die Stellen, an denen Einschätzung, Recherche oder der Umgang mit unstrukturierten Daten gefragt ist.

Ein Beispiel aus der Rechnungsverarbeitung: Ein RPA-Bot holt eingehende Rechnungen aus dem Postfach und legt sie strukturiert ab, das ist ein fester, wiederkehrender Schritt. Ein KI-Agent liest anschließend Rechnungen in ungewohntem Format, gleicht sie mit der Bestellung ab und markiert Abweichungen zur Prüfung. Am Ende bucht wieder ein regelbasierter Schritt die freigegebenen Rechnungen ins System. Jede Technologie tut das, was sie am besten kann.

Dieser kombinierte Ansatz wird zunehmend als eigener Standard beschrieben, etwa als „intelligente Prozessautomatisierung”. Für Unternehmen ist er meist der realistischste Einstieg: Er baut auf bestehender, verlässlicher Automatisierung auf und ergänzt sie gezielt dort um Agentic AI, wo feste Regeln an ihre Grenze kommen.

Der blinde Fleck beider Ansätze: der Datenzugang

Bei aller Gegenüberstellung gibt es einen Punkt, an dem beide Ansätze auf dieselbe Grundlage angewiesen sind: die Daten. Ob ein regelbasierter Bot einen Preis überwacht oder ein KI-Agent eine Marktrecherche übernimmt, beide können nur mit den Informationen arbeiten, die sie tatsächlich erreichen. Und genau hier liegt in der Praxis oft der eigentliche Engpass.

Klassische Automatisierung scheitert regelmäßig daran, dass sich Webseiten ändern: Ein Bot, der auf feste Selektoren angewiesen ist, bricht, sobald eine Seite ihr Layout anpasst. Ein KI-Agent wiederum ist nicht dafür gebaut, große, dynamische Seiten zuverlässig auszulesen oder Ergebnislisten über viele Seiten zu sammeln. In beiden Fällen fehlt dasselbe: eine verlässliche, strukturierte Datenquelle. Für Aufgaben, die auf Webdaten beruhen, spricht man deshalb zunehmend von „agentic web scraping”, also davon, dem Automatisierungs- oder Agentensystem strukturierte Webdaten gezielt bereitzustellen.

Ein Werkzeug wie Octoparse setzt genau an dieser Stelle an. Es lässt sich über das Model Context Protocol (MCP) an einen KI-Assistenten anbinden und liefert Daten aus vorbereiteten Vorlagen strukturiert als JSON oder CSV, unabhängig davon, ob am Ende ein regelbasierter Prozess oder ein Agent damit weiterarbeitet. Wie das im Detail funktioniert, zeigt unser Leitfaden Octoparse für AI Agents.

Strukturierte Webdaten für Ihre Automatisierung

Ob klassischer Workflow oder KI-Agent: Beide brauchen verlässliche Daten. Auf unserer MCP-Seite sehen Sie, wie Octoparse strukturierte Webdaten direkt an Claude, ChatGPT oder Cursor liefert, einrichtbar in wenigen Minuten.

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Fazit: Die richtige Frage ist nicht „welche Technologie”, sondern „welche Aufgabe”

Agentic AI und klassische Automatisierung sind keine Gegner, sondern zwei Werkzeuge mit unterschiedlichem Zweck. Klassische Automatisierung ist die erprobte Wahl für stabile, regelbare Abläufe. Agentic AI eröffnet neue Möglichkeiten dort, wo Einschätzung und Anpassung gefragt sind, verlangt aber mehr Kontrolle und ist noch nicht überall ausgereift. Dass Gartner mit dem Scheitern von über 40 Prozent der Projekte rechnet, ist kein Argument gegen die Technologie, sondern gegen ihren unüberlegten Einsatz.

Wer vor der Wahl steht, sollte deshalb nicht fragen, welche Technologie moderner klingt, sondern welche zur konkreten Aufgabe passt, und in vielen Fällen ist die Antwort eine Kombination aus beiden. Wenn Sie einsteigen möchten, beginnen Sie mit einem klar umrissenen Prozess, prüfen Sie, ob er stabile Regeln oder situative Einschätzung braucht, und achten Sie von Anfang an auf eine verlässliche Datengrundlage. Denn unabhängig davon, für welchen Ansatz Sie sich entscheiden, entscheidet am Ende die Qualität der Daten über das Ergebnis.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen Agentic AI und RPA?

RPA (Robotic Process Automation) führt feste, vorab definierte Regeln aus und ist ideal für stabile, wiederkehrende Abläufe. Agentic AI bekommt ein Ziel und entscheidet selbst, wie sie es erreicht, was bei wechselnden Bedingungen und Aufgaben mit Einschätzung von Vorteil ist. RPA ist vorhersagbarer, Agentic AI flexibler.

Ersetzt Agentic AI die klassische Automatisierung?

In der Regel nicht. Für stabile, hochvolumige Routineprozesse bleibt klassische Automatisierung schneller und günstiger. In der Praxis ergänzen sich beide: Regelbasierte Schritte und Agentic AI werden zu einem Prozess kombiniert, statt einander zu ersetzen.

Was ist agentic automation?

Der Begriff beschreibt Automatisierung, bei der KI-Agenten Teile eines Prozesses eigenständig übernehmen, statt nur feste Regeln abzuarbeiten. Oft ist damit die Kombination aus klassischer Automatisierung und Agentic AI gemeint, bei der der Agent die Schritte übernimmt, die Einschätzung erfordern.

Was ist Agentic AI überhaupt?

Eine ausführliche Einführung mit Beispielen finden Sie in unserem Beitrag Was ist Agentic AI?.

Quellen

1. Gartner, Pressemitteilung: „Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027″, 25.06.2025 — https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027
2. Deloitte, „Intelligent Automation Survey 2022″ (Robotic Process Automation / Intelligent Automation) — https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/talent/intelligent-automation-2022-survey-results.html