Definitionen: iPaaS und RPA in verständlich
iPaaS (Integration Platform as a Service)
- Ziel: Systeme über APIs/Events/Datenbanken verbinden (Integration & Orchestrierung).
- Stärken: skalierbare Datenflüsse, Transformation, Trigger/Workflows, bessere Wiederholbarkeit.
- Beispiele: Make, n8n (auch self-hosted), weitere iPaaS-Lösungen.
RPA (Robotic Process Automation)
- Ziel: UI-Automation – klickt wie ein Mensch durch Oberflächen (Web/Windows/Citrix).
- Stärken: wenn keine API verfügbar ist oder Legacy/GUI die einzige Schnittstelle ist.
- Beispiele: UiPath; Power Automate (hat sowohl RPA als auch Integrations-Komponenten).
Kurz gesagt: iPaaS automatisiert zwischen Systemen über Schnittstellen. RPA automatisiert in Systemen über die Oberfläche. Wenn eine stabile API existiert, ist iPaaS fast immer die robustere Basis. RPA ist häufig ein „Plan B“ für Legacy oder UI-only Prozesse.
Warum die Abgrenzung in der Praxis verschwimmt: Einige Plattformen bieten beides (z.B. Integration + Desktop-Flows). Entscheidend ist nicht der Vendor, sondern die technische Kopplung: API/Events (robust) vs UI-Selectors (fragiler).
iPaaS vs RPA Unterschied: die Kernlogik (ohne Buzzwords)
Die wichtigste Entscheidungsfrage
Gibt es eine stabile Schnittstelle (API/Webhook/DB)? Wenn ja: iPaaS. Wenn nein: RPA – idealerweise als Übergang, bis eine Integration möglich ist. Diese Regel ist nicht ideologisch, sondern TCO-getrieben: UI-Automation verursacht über Zeit mehr Wartung.
Kostenlogik (TCO) in einem Satz
iPaaS-Kosten skalieren oft mit Ausführungen/Steps und Betrieb; RPA-Kosten skalieren stark mit Wartung (UI-Changes) plus Bot-Infrastruktur. Wer „billig“ starten will, sollte trotzdem die 12–24 Monate Wartung einkalkulieren.
Matrix: iPaaS vs RPA (Einsatz, Stabilität, Betrieb)
Diese Matrix ist bewusst einfach: Sie zeigt, wo die meisten Projekte später „teuer“ werden – Wartung vs Betrieb.
| Kriterium | iPaaS (Make/n8n) | RPA (UiPath/Power Automate Desktop) |
|---|---|---|
| Schnittstelle | API/Webhook/DB | UI/Screen/Selectors |
| Stabilität bei Changes | hoch (bei stabilen APIs) | mittel–niedrig (UI ändert sich oft) |
| Skalierung/Volumen | gut (Batching/Queues möglich) | begrenzt (UI-Throughput) |
| Betrieb/Monitoring | gut planbar (Retries/Logs) | aufwendiger (UI-Fehler schwerer) |
| Time-to-Value | hoch (wenn APIs da) | hoch (wenn UI fix), aber Wartung später |
| Best Fit | System-zu-System Integration | Legacy/UI-only Überbrückung |
Wenn du speziell Make/n8n vergleichen willst: Make vs n8n · Workflow Automatisierung Kosten
Entscheidungsregeln: Wann iPaaS, wann RPA, wann Hybrid?
Wähle iPaaS (Make/n8n), wenn …
- APIs/Webhooks/DB-Zugriffe verfügbar sind (oder per Middleware verfügbar gemacht werden können).
- Datenflüsse und Transformationen im Mittelpunkt stehen (z.B. ERP↔PIM↔Shop).
- Stabilität/Skalierung wichtig ist: idempotent, retry-fähig, monitoringfähig.
- Du eine Plattform für viele Integrationen willst (statt viele Scripte).
Wähle RPA (UiPath/Power Automate Desktop), wenn …
- Keine API verfügbar ist oder Anbieter/Legacy-Systeme keine saubere Integration zulassen.
- Der Prozess stark UI-getrieben ist (z.B. Portale, Citrix, alte Windows-Clients).
- Du kurzfristig überbrücken musst (Übergangslösung), bis API/Modernisierung kommt.
- Der Flow eher „Screen/Forms“ als Datenorchestrierung ist.
Hybrid ist sinnvoll, wenn …
- Ein Teil über APIs geht (iPaaS), aber ein Rest nur per UI (RPA) erreichbar ist.
- Du RPA als „Adapter“ nutzt, iPaaS aber als zentrale Orchestrierung und Fehlerdrehscheibe.
- Du klare Ownership/Betrieb definierst: wer betreut Bots, wer betreut Integrationen?
Risiken & typische Fehler (TCO-relevant)
RPA-Risiken (die Kosten treiben)
- Fragilität: UI-Änderungen brechen Selector/Flows (häufige Wartung).
- Umgebungsabhängigkeit: Bildschirmauflösung, Rechte, Popups, Session-Locks.
- Debugging-Aufwand: Fehler sind schwerer reproduzierbar als API-Calls.
- Security/Compliance: Bot-Identitäten, Credential Handling, Audit.
iPaaS-Risiken (wenn falsch umgesetzt)
- Keine Datenhoheit/Idempotenz: Dubletten und Überschreiben.
- Integrationen ohne Betrieb: kein Monitoring, kein Reprocessing, keine Runbooks.
- Zu granular: jeder Datensatz als eigener Run ohne Batching/Delta (Kosten/Rate Limits).
Praxis: typische Use Cases für iPaaS, RPA und Hybrid
Use Case 1: ERP–PIM–Shop Synchronisation (typisch iPaaS)
- Produktstamm/Preise/Bestände als Deltas aus ERP → PIM/Shop
- Transformation + Validierung + Fehlerpfade (Dead-letter / Reprocessing)
- Skalierbar über Batching, Idempotenz (Upsert) und Monitoring
Use Case 2: Legacy-Portal ohne API (typisch RPA)
- Tägliche Dateneingabe in ein externes Portal (nur Web-UI, keine Schnittstelle)
- Bot loggt ein, füllt Formulare, lädt Dateien hoch, dokumentiert Ergebnisse
- Stabilisieren über: feste Selektoren, Screenshot-Checks, robuste Fehlerbehandlung
Use Case 3: Hybrid: API-Flow + UI-Last-Mile
- Datenaufbereitung und Orchestrierung in iPaaS (z.B. Make/n8n)
- RPA nur für den UI-only Schritt (z.B. Export in Legacy, Klickpfad)
- iPaaS bleibt „Single Source of Truth“ für Logs/Fehler/Retry
Häufige Fragen
Erstberatung: iPaaS vs RPA richtig entscheiden (vendor-neutral)
Ich helfe systemunabhängig, eure Automatisierung so aufzusetzen, dass sie im Run stabil bleibt: Systemklasse, Integrationsdesign (Idempotenz, Batching), RPA als Adapter (wo nötig), Monitoring/Reprocessing und Kostenlogik (TCO).