UiPath, Automation Anywhere und SS&C Blue Prism verkaufen jetzt alle “Agentic Automation”. Vor zwölf Monaten verkauften sie RPA. Die Bots haben nicht plötzlich Denken gelernt. Aber die Websites, Pitch-Decks und Analystenberichte wurden komplett überarbeitet. UiPath meldet $1,853 Milliarden ARR für das Geschäftsjahr 2026, ein Plus von 11 Prozent im Jahresvergleich, und erstmals ein komplettes Jahr mit GAAP-Profitabilität. Automation Anywhere verzeichnet eine 51-prozentige Attach Rate für sein Agentic Process Automation System. Blue Prism startet seine neue WorkHQ-Plattform im April 2026.
Die Finanzzahlen belegen, dass der Kurswechsel funktioniert. Aber Forrester prognostiziert, dass weniger als 15 Prozent der Unternehmen die Agentic-Funktionen in ihren Automatisierungssuiten in diesem Jahr tatsächlich aktivieren werden. Diese Kluft zwischen Anbieter-Momentum und Kundenakzeptanz verdient besondere Aufmerksamkeit.
Was die Anbieter wirklich ausgeliefert haben (und was nur umbenannt wurde)
Das Wort “Agentic” steht jetzt auf jeder Anbieter-Homepage. Aber die Produkte hinter dem Label unterscheiden sich erheblich. Manche haben echte neue Fähigkeiten ausgeliefert. Andere haben bestehende Funktionen umbenannt.
UiPath: Maestro und Agent Builder
UiPaths Kurswechsel ist der substanziellste. Das Unternehmen hat seine Agentic Automation Plattform im April 2025 gestartet, aufgebaut auf zwei Produkten, die vorher nicht existierten.
Maestro ist eine Orchestrierungsschicht, die KI-Agenten, RPA-Bots und menschliche Mitarbeiter innerhalb eines Workflows koordiniert. Sie umfasst Process Intelligence und KPI-Monitoring, sodass sichtbar wird, ob die Agent-Bot-Mensch-Übergaben im Betrieb tatsächlich funktionieren. Agent Builder ermöglicht es Teams, KI-Agenten für mehrstufige Workflows zu erstellen, etwa für die Rechnungsreklamation, bei der der Agent Dokumente liest, Verträge prüft, Abweichungen identifiziert und entweder selbst löst oder mit vollständigem Kontext eskaliert.
Der finanzielle Beweis: Der Q4-Umsatz im Geschäftsjahr 2026 erreichte $481 Millionen, ein Plus von 14 Prozent im Jahresvergleich, bei operativen Margen von 31 Prozent. UiPath wurde zudem die erste Enterprise-Automatisierungsplattform mit AIUC-1-Zertifizierung, die bestätigt, dass KI-Agenten Sicherheits- und Compliance-Standards in Produktionsumgebungen erfüllen. Die Partnerschaft mit Deloitte für Agentic ERP zeigt, dass die Plattform echte Unternehmenskomplexität bewältigt, nicht nur Demo-Workflows.
Was sich nicht geändert hat: Die RPA-Engine bleibt gleich. Bestehende UiPath-Bots laufen wie bisher. Maestro sitzt als Orchestrierungsschicht obendrauf. Die vorhandenen Bots werden zu Ausführungsarbeitern, die Anweisungen von Agenten entgegennehmen, statt eigenständige Prozessbesitzer zu sein.
Automation Anywhere: Die Process Reasoning Engine
Automation Anywhere hat einen anderen Ansatz gewählt. Statt einer Orchestrierungsschicht haben sie eine Reasoning-Schicht gebaut. Die Process Reasoning Engine (PRE) ist eine KI-Engine, die den Unternehmenskontext versteht, also weiß, welche Geschäftsprozesse es gibt, welche Systeme sie berühren und welche Ergebnisse sie anstreben, und dann Aktionen auf bestimmte Ziele hin orchestriert.
Das ist ein bedeutsamer technischer Wandel. Traditionelle RPA folgt Skripten: “Klick hier, kopiere das, füge dort ein.” Die PRE analysiert ein Ziel (“bearbeite diesen Versicherungsantrag”), bestimmt die notwendigen Schritte kontextabhängig (welche Formulare werden benötigt, welche Systeme abgefragt, welche Ausnahmen geprüft) und führt aus. Bei unerwarteten Situationen sucht sie nach Alternativen, statt einfach abzubrechen.
Die Adoptionszahlen: GenAI-gestützte Deals machten über 60 Prozent der Abschlüsse im Q2 des Geschäftsjahres 2026 aus, und die verbleibenden Leistungsverpflichtungen (RPO) wuchsen um mehr als 20 Prozent im Jahresvergleich. Das Unternehmen hat seinen gesamten Ansatz als Agentic Process Automation (APA) neu gelabelt, und die EY-Partnerschaft produzierte ein gemeinsames Whitepaper mit dem Titel “From Robotic to Agentic”, das den Enterprise-Migrationspfad beschreibt.
Was sich nicht geändert hat: Die Bot-Entwicklungserfahrung ist weitgehend dieselbe. Die PRE fügt eine Reasoning-Schicht über bestehende Automatisierungen hinzu. Funktionierende Automation-Anywhere-Bots laufen weiter. Die Agentic-Fähigkeiten sind additiv, kein Plattform-Rewrite.
SS&C Blue Prism: WorkHQ (ab April 2026)
Blue Prism kommt spät. WorkHQ ist eine neue Plattform zur Orchestrierung von Menschen, KI-Agenten und RPA-Bots in einer Umgebung. Sie bietet einen Drag-and-Drop-Designer zum Sequenzieren von APIs, KI-Fähigkeiten, digitalen Arbeitern und Geschäftslogik zu End-to-End-Workflows sowie Echtzeit-Governance und Monitoring.
Die 2026-Roadmap umfasst Burst-Capacity-Lizenzierung für flexiblere Proof-of-Value-Deployments, eine einheitliche KI-Governance-Schicht über alle Infrastrukturtypen und ein Integrationsframework für Drittanbieter-Erweiterungen. WorkHQ erreicht im April 2026 die allgemeine Verfügbarkeit.
Die ehrliche Einschätzung: Blue Prism holt auf. UiPath hat seine Agentic-Plattform ein Jahr früher ausgeliefert. Automation Anywhere hatte seine Reasoning Engine seit Monaten in Produktion. Blue Prisms “AI Mesh”-Architektur, bei der mehrere spezialisierte Agenten innerhalb eines Prozesses koordinieren, ist konzeptionell stark, aber am Markt unbewiesen. Wer bereits auf Blue Prism setzt, bekommt mit WorkHQ einen Upgrade-Pfad. Wer frisch evaluiert, muss von Blue Prism den Beweis sehen, dass der späte Markteintritt ein besseres Produkt bringt, nicht nur ein späteres Erscheinungsdatum.
Die Adoptionslücke: Anbieter-Behauptungen vs. Unternehmensrealität
Die Anbieter zeichnen ein Bild rasanter Agentic-Adoption. Die Daten erzählen eine andere Geschichte.
Forrester prognostiziert, dass weniger als 15 Prozent der Unternehmen bis Ende 2026 Agentic-Funktionen in ihren Intelligent-Automation-Suiten aktivieren werden. Der RPA-Markt wuchs um 14,5 Prozent auf $3,6 Milliarden im Jahr 2024, aber die Wachstumsrate verlangsamte sich, zum Teil weil Agentic AI die Diskussion von Aufgabenautomatisierung hin zu Prozessorchestierung verschoben hat.
Der RPA-Markt schrumpft nicht. Er konsolidiert. Unternehmen kaufen RPA weniger als eigenständiges Tool und mehr als Funktion innerhalb einer größeren Automatisierungsplattform. Genau das spiegeln die Anbieter-Pivots wider: RPA wird zur Komponente, nicht zum Produkt.
Drei Faktoren erklären, warum die Enterprise-Adoption hinter dem Anbieter-Marketing zurückbleibt:
Governance ist nicht gelöst. Forrester warnt explizit davor, “RPA-Fehler mit Agentic Automation zu wiederholen”, also Agent-Wildwuchs, überlappende Funktionalitäten und Shelfware. Die meisten Großunternehmen, die zwischen 2018 und 2022 RPA skaliert haben, endeten mit Hunderten Bots ohne zentrale Steuerung. Das gleiche Muster beginnt jetzt mit Agenten. Besonders relevant für DACH-Unternehmen: Der EU AI Act wird im August 2026 vollständig anwendbar und stellt zusätzliche Governance-Anforderungen an autonome Entscheidungssysteme.
Der ROI ist für Early Adopter unklar. Die Anbieter nennen Attach Rates und Buchungswachstum, aber konkrete ROI-Daten aus Agentic-Produktionsdeployments sind dünn. UiPath erwartet 9 Prozent Umsatzwachstum für das nächste Jahr. Das deutet darauf hin, dass der Agentic-Pivot auch für das Unternehmen selbst noch mehr Roadmap als Umsatz ist.
Die Integrationskomplexität ist real. Ein KI-Agent, der über Geschäftsprozesse nachdenkt, braucht tiefen Zugriff auf Systeme, Daten und Prozessdokumentation. Das ist ein deutlich größerer Integrationsaufwand als das Verdrahten eines RPA-Bots mit einer Bildschirmmaske. Unternehmen, die diesen Aufwand unterschätzen, bleiben regelmäßig zwischen Pilotprojekt und Produktion stecken.
Wann bei RPA bleiben, wann auf Agentic umsteigen
Die praktische Frage für die meisten Unternehmen ist nicht “Ist Agentic besser?” sondern “Ist es besser für diesen konkreten Prozess, jetzt, zu diesen Kosten?”
Ein Entscheidungsrahmen basierend auf dokumentierten Enterprise-Erfahrungen:
Bei RPA bleiben, wenn:
- Der Workflow stabil ist und sich selten ändert (weniger als 2 Bot-Ausfälle pro Quartal)
- Die Eingaben strukturiert sind (Formulare, Tabellen, Datenbankeinträge)
- Der Prozess deterministisch ist und keine Ermessensentscheidungen erfordert
- Sub-Sekunden-Ausführungsgeschwindigkeit und 100 Prozent Zuverlässigkeit nötig sind
- Der Wartungsaufwand unter 20 Prozent der ursprünglichen Entwicklungskosten pro Jahr bleibt
Agentic-Fähigkeiten hinzufügen, wenn:
- Die RPA-Ausnahme-Queue erhebliche manuelle Bearbeitung erfordert (über 15 Prozent Ausnahmerate)
- Der Prozess unstrukturierte Eingaben umfasst (E-Mails, PDFs mit variablem Layout, Bilder)
- Geschäftsregeln sich häufig genug ändern, dass Bot-Wartungskosten den Nutzen übersteigen
- Multi-System-Orchestrierung mit bedingter Logik zwischen Schritten nötig ist
- Der Prozess kontextbewusste Entscheidungen erfordert, nicht nur Wenn-Dann-Verzweigungen
RPA durch Agenten ersetzen, wenn:
- Der Bot mehr als zweimal pro Quartal wegen UI- oder Prozessänderungen ausfällt
- Die Ausnahmebehandlung mehr manuelle Arbeit verursacht als die Automatisierung einspart
- Der Prozess über 4+ Systeme mit komplexen Datenabhängigkeiten verläuft
- Erfolg die Interpretation von Absichten erfordert, nicht nur das Befolgen von Anweisungen
Die zentrale Erkenntnis aus Enterprise-Deployments: Die klügsten Unternehmen reißen 2026 ihre RPA-Infrastruktur nicht raus. Sie ergänzen sie. KI-Agenten übernehmen das Denken und die Orchestrierung. RPA-Bots übernehmen die Ausführung. Diese Arbeitsteilung bewahrt bestehende Automatisierungsinvestitionen und erweitert gleichzeitig den Automatisierungsgrad von rund 20-30 Prozent der Prozesse auf 60-80 Prozent.
Was Ihnen Ihr RPA-Anbieter nicht sagt
Drei Punkte, die in den Vendor-Pitch-Decks fehlen.
Das Label “Agentic” deckt ein breites Spektrum tatsächlicher Fähigkeiten ab. Manche Anbieter meinen damit einen LLM-Wrapper um bestehende RPA-Orchestrierung. Andere haben ihre Plattformen tatsächlich mit Reasoning Engines und Multi-Agent-Koordination neu aufgebaut. Fordern Sie eine Live-Demo der Ausnahmebehandlung mit Ihren echten Daten, nicht eine vorbereitete Demo mit synthetischen Daten. Wenn der Agent Ihre realen Edge Cases in der Demo nicht bewältigt, wird er sie in Produktion auch nicht bewältigen.
Preismodelle sind noch im Fluss. UiPath, Automation Anywhere und Blue Prism haben alle unterschiedliche Ansätze zur Lizenzierung von Agentic-Funktionen, und diese Ansätze ändern sich von Quartal zu Quartal. Manche bündeln Agentic-Fähigkeiten in bestehende Enterprise-Lizenzen. Andere berechnen pro Agent, pro Aktion oder pro Reasoning-Schritt. Sichern Sie sich Preiszusagen schriftlich ab, bevor Sie Ihren Business Case bauen. Die SKU, die Ihr Vertriebskontakt heute anbietet, existiert in sechs Monaten möglicherweise nicht mehr.
Die Agent-Zuverlässigkeit in Produktion liegt noch unter der RPA-Zuverlässigkeit. KI-Agenten mit LLM-gestütztem Reasoning erreichen bis zu 90 Prozent Erfolgsraten in kontrollierten Umgebungen, fallen aber bei komplexen UI-Automatisierungsaufgaben in der Praxis unter 50 Prozent. RPA liefert 100 Prozent Zuverlässigkeit für definierte Fälle bei Sub-Sekunden-Geschwindigkeit. Für Prozesse, bei denen eine 5-prozentige Fehlerquote regulatorische Risiken oder Umsatzverluste bedeutet, ist RPA weiterhin die sicherere Wahl. Agenten sind besser für Prozesse, bei denen 80 Prozent Automatisierung mit elegantem Fallback mehr bringt als 0 Prozent Automatisierung, weil der Prozess für RPA zu komplex war.
Häufig gestellte Fragen
Ersetzt Agentic AI die RPA?
Nicht ersetzen, absorbieren. Alle großen RPA-Anbieter (UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism) haben sich auf Agentic AI umgestellt, aber ihre bestehenden RPA-Fähigkeiten bleiben erhalten. KI-Agenten fügen eine Reasoning-Schicht über RPA-Bots hinzu. Die optimale Architektur nutzt Agenten für Orchestrierung und Entscheidungsfindung, während RPA die deterministische Ausführung übernimmt. Der RPA-Markt wuchs um 14,5 Prozent auf 3,6 Milliarden Dollar in 2024 und konsolidiert, statt zu schrumpfen.
Was ist UiPath Maestro?
UiPath Maestro ist eine Orchestrierungsschicht, die KI-Agenten, RPA-Bots und menschliche Mitarbeiter innerhalb eines Workflows koordiniert. Sie umfasst Process Intelligence und KPI-Monitoring und bildet das Herzstück von UiPaths Agentic Automation Plattform, die im April 2025 gestartet wurde. Bestehende RPA-Bots werden von KI-Agenten orchestriert statt als eigenständige Automatisierungen zu laufen.
Was ist Automation Anywheres Process Reasoning Engine?
Die Process Reasoning Engine (PRE) ist eine KI-Engine, die den Unternehmenskontext versteht und dynamisch Aktionen auf Geschäftsergebnisse hin orchestriert. Anders als traditionelle RPA, die Skripten folgt, analysiert die PRE Ziele, bestimmt kontextabhängig die erforderlichen Schritte und passt sich an unerwartete Situationen an. Sie wurde als Teil von Automation Anywheres erweitertem Agentic Process Automation System ausgeliefert.
Wann sollten Unternehmen von RPA auf Agentic AI umsteigen?
Umsteigen, wenn RPA-Bots mehr als zweimal pro Quartal wegen Prozessänderungen ausfallen, wenn die Ausnahmerate über 15 Prozent liegt und starke manuelle Eingriffe erfordert, oder wenn die Wartungskosten jährlich 20 Prozent der ursprünglichen Entwicklungskosten übersteigen. Für stabile, hochvolumige, deterministische Prozesse mit strukturierten Daten RPA beibehalten. Die meisten Unternehmen sollten RPA mit Agentic-Fähigkeiten ergänzen statt vollständig ersetzen.
Wie viele Unternehmen nutzen tatsächlich Agentic-Automation-Funktionen in 2026?
Weniger als 15 Prozent der Unternehmen werden bis Ende 2026 Agentic-Funktionen in ihren Intelligent-Automation-Suiten aktivieren, so Forrester. Trotz aggressivem Anbieter-Marketing setzen die meisten Unternehmen weiterhin auf deterministische RPA. Die Adoptionslücke besteht, weil Governance-Frameworks unreif sind, der ROI aus Agentic-Deployments schwer nachweisbar ist und die Integrationskomplexität die Erwartungen der meisten Organisationen übersteigt. DACH-Unternehmen müssen zusätzlich die Anforderungen des EU AI Act berücksichtigen, der im August 2026 vollständig anwendbar wird.