Automatisierung oder Automatisierung mit KI?
Ein Leitfaden zur besseren Entscheidung.
Automatisierung ist ein entscheidender Faktor für Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit, aber nicht jede Aufgabe lässt sich sinnvoll automatisieren und nicht jede Automatisierung braucht KI.
Viele Unternehmen sehen ihren ersten Einsatz von KI genau in der Automatisierung – und das ist grundsätzlich eine wertvolle Überlegung. Aber es kommt darauf an abzuwägen und genauer hinzuschauen: Welche Prozesse lohnen sich wirklich für eine Automatisierung? Und wenn ja, reicht eine einfache Regelsteuerung aus oder ist der Einsatz von KI – vielleicht sogar generativer KI – tatsächlich die beste Wahl?
Wir sind große Fans von KI und vor allem von generativer KI. Sie eröffnet großartige Möglichkeiten. Doch ihr Einsatz muss sinnvoll sein. Sonst steigen die Kosten und alles wird komplexer statt einfacher, während das Frustpotenzial wächst.
Unser BlogBeitrag soll dabei unterstützen, Automatisierungsfälle zu erkennen und die richtige Technologie dafür auszuwählen.
In diesem Blogartikel sprechen wir darüber
■ Wann sich Automatisierung lohnt – und wann nicht.
■ Der Unterschied zwischen einfacher (regelbasierter) Automatisierung und KI-gestützter Automatisierung.
■ Wann KI tatsächlich einen Vorteil bringt – und wann sie überflüssig ist.
■ Wie generative KI in den Automatisierungsprozess passt.
■ Ein Entscheidungs-Check zur Auswahl der richtigen Automatisierungsstrategie.
Wann lohnt sich Automatisierung?
Grundsätzlich macht Automatisierung immer dann Sinn, wenn eine Aufgabe
- wiederkehrend ist
- viel Zeit frisst, aber wenig kreative Denkleistung erfordert
- zu Fehlern neigt, wenn sie manuell ausgeführt wird
- klaren Regeln folgt oder gut durch Daten gesteuert werden kann
Automatisierung kann Prozesse effizienter gestalten und Mitarbeitende entlasten. Heißt, im besten Fall sollte Automatisierung keine Jobs ersetzen, sondern Menschen unterstützen.
Einfache Automatisierung oder KI? Der große Unterschied.
Ist die Entscheidung für Automatisierung gefallen, steht die nächste Überlegung an:
Welche Art von Automatisierung ist die beste Entscheidung fürs Unternehmen?
Zwei Hauptwege
1. Einfache (regelbasierte) Automatisierung
Einfache Automatisierung folgt festen Regeln. Sie erledigt Aufgaben nach dem Prinzip: »Wenn A passiert, dann tue B.« Typische Beispiele:
- eMail-Regeln »Wenn Absender = X, dann verschiebe in Ordner Y.«
- Automatisierte Rechnungsprüfung »Wenn Betrag > X, dann prüfe erneut.«
- Regelbasierte Chatbots mit vordefinierten Antworten.
- Standardisierte Produktempfehlungen »Kaufst du X, dann schau dir Y an.«
Wann ist das sinnvoll?
- Wenn Prozesse einfach und wiederholbar sind.
- Wenn es wenig Abweichungen oder unstrukturierte Daten gibt.
- Wenn man schnell und kostengünstig automatisieren will.
Wann reicht das nicht aus?
- Wenn Daten oder Inhalte variieren.
- Wenn menschliche Interpretation notwendig ist.
- Wenn sich die Anforderungen häufig ändern.
Fazit: Einfache Automatisierung ist dann die beste Wahl, wenn klare Regeln bestehen und keine großen Abweichungen vorkommen.
Sie ist leicht verständlich, schnell implementierbar und kostengünstig. KI ist hier nicht erforderlich, da die Prozesse keine komplexen Analysen oder Entscheidungen erfordern. Wird eine Aufgabe jedoch zunehmend unübersichtlich oder variabel, sollte geprüft werden, ob eine KI-gestützte Lösung mehr Effizienz bietet.
2. KI-gestützte Automatisierung
KI kann mehr als nur festgelegte Regeln befolgen. Sie lernt, analysiert und passt sich an. Sie kann
- Muster in Daten erkennen, z. B. Rechnungsbetrug aufdecken.
- Kundenanfragen intelligent beantworten.
- Produkte individuell empfehlen.
- Dokumente oder eMails automatisch verstehen und verarbeiten.
Wann ist das sinnvoll?
- Wenn es unstrukturierte Daten gibt, z. B. Texte, Bilder, Sprache.
- Wenn ein Prozess viele Ausnahmen hat.
- Wenn eine Automatisierung »denken« und dynamisch reagieren soll.
Wann reicht das nicht aus?
- Wenn einfache Regeln genügen.
- Wenn zu wenig Daten für eine zuverlässige KI-Analyse vorliegen.
- Wenn man die Entscheidungen der Automatisierung genau nachvollziehen muss (Erklärbarkeit!).
Fazit: KI-gestützte Automatisierung ist ideal für komplexe, dynamische Prozesse mit variablen Daten.
Sie hilft, Muster zu erkennen, sich anzupassen und unvorhersehbare Situationen zu bewältigen. Allerdings sind der Implementierungsaufwand und die Kosten höher als bei einfacher Automatisierung. Zudem muss sichergestellt sein, dass genügend qualitativ hochwertige Daten für eine sinnvolle KI-Anwendung vorliegen. Ist dies nicht der Fall, könnte eine regelbasierte Lösung effekvtiver und wirtschaftlicher sein.
3. Generative KI: Der nächste Schritt
Generative KI erweitert die Möglichkeiten der Automatisierung erheblich, da sie nicht nur bestehende Inhalte analysieren oder umstrukturieren, sondern auch völlig neue Inhalte erstellen kann. Das bedeutet, dass sie in Bereichen, die kreatives Denken oder Personalisierung erfordern, große Vorteile bietet.
- Automatische Texterstellung, z. B. personalisierte eMails oder Berichte.
- Dynamische Präsentationen aus Rohdaten.
- Individuelle Kundenkommunikation mit individuellen Antworten.
Wann ist das sinnvoll?
- Wenn Inhalte nicht nur analysiert, sondern auch generiert werden müssen.
- Wenn eine hohe Personalisierung erforderlich ist.
- Wenn kreative Prozesse teilautomatisiert werden sollen, ohne auf menschliche Kreativität vollständig zu verzichten.
Wann ist das nicht sinnvoll?
- Wenn Prozesse klare, unveränderliche Regeln haben und keine neue Generierung von Inhalten erforderlich ist.
- Wenn generierte Inhalte eine hohe Verlässlichkeit oder rechtliche Präzision benötigen.
- Wenn Kontrolle über den generierten Output notwendig ist und man keine unerwarteten Ergebnisse riskieren möchte.
Fazit: Generative KI ist kein klassisches Automatisierungswerkzeug, sondern eine Erweiterung für Prozesse, die über reine Analyse und regelbasierte Verarbeitung hinausgehen.
Sie eignet sich besonders für Aufgaben, die eine hohe Variabilität oder Kreativität erfordern. Ist jedoch kein neuer Content nötig und reichen feste Strukturen aus, ist generative KI nicht die beste Wahl – in solchen Fällen bleibt klassische oder KI-gestützte Automatisierung effizienter und verlässlicher.
Betroffenheitsanalyse: Welche Automatisierung ist die richtige?
Um zu entscheiden, ob einfache oder KI-gestützte Automatisierung die bessere Wahl ist, helfen diese Fragen:
- Sind meine Daten klar strukturiert?
Ja → Einfache Automatisierung reicht.
Nein → KI könnte helfen, Daten zu analysieren. - Brauche ich Flexibilität oder reicht ein starres Regelwerk?
Regeln genügen → Einfache Automatisierung.
Flexibilität ist wichtig → KI ist die bessere Wahl. - Sind Inhalte nur zu verarbeiten oder auch zu generieren?
Nur verarbeiten → KI zur Analyse.
Auch erstellen → Generative KI kann helfen. - Sind genug Daten für eine KI da?
Ja → KI kann trainiert werden.
Nein → Regelbasierte Automatisierung ist besser. - Lohnt sich der Aufwand?
Geringe Komplexität, schneller Nutzen → Einfache Automatisierung.
Hoher langfristiger Mehrwert → KI-gestützte Automatisierung.
Fazit: Sinnvoll automatisieren – ohne Frust und Kostenexplosion.
Automatisierung ist immens hilfreich – aber sie muss gut durchdacht sein. Regelbasierte Automatisierung ist für einfache, sich wiederholende Prozesse ideal. KI-gestützte Automatisierung lohnt sich, wenn Daten analysiert, Zusammenhänge erkannt oder Prozesse flexibel angepasst werden müssen. Generative KI eröffnet völlig neue Möglichkeiten, ist aber nur dort sinnvoll, wo tatsächlich Inhalte neu erstellt werden sollen.
Unsere Empfehlung: Klein starten. Testen, was funktioniert. Automatisieren Sie nicht blind mit KI, sondern genau dort, wo sie einen echten Mehrwert für Ihr Unternehmen bringt.
Sie wollen noch näher am KI Universum sein?
Dann ist unser hey-i Newsletter genau das Richtige für Sie!
Wir geben kuratierten Input, teilen unser Insiderwissen und zeigen die neuesten Anwendungen und die wirklich relevanten Prompts & Tools.