Während klassische RPA-Bots oft lokal auf Servern laufen, benötigen moderne KI-gestützte Funktionen (wie LLMs oder komplexe Mustererkennung) in der Regel enorme Rechenkapazitäten. Diese sind nur über Cloud-Infrastrukturen effizient skalierbar. Unternehmen stehen hier vor der Herausforderung, maximale Flexibilität und Datensouveränität zu vereinen. Eine hybride Strategie, bei der sensible Daten lokal vorverarbeitet und die rechenintensive Analyse in gesicherten Cloud-Umgebungen durchgeführt wird, ermöglicht es, die Produktivität ohne Hardware-Engpässe zu steigern.
