Wann reicht klassische Automatisierung und wann braucht es KI?

Unter klassischer Automatisierung, oft auch Robotic Process Automation (RPA) genannt, versteht man Software-Roboter, die menschliche Interaktionen mit Computersystemen nachahmen. Sie klicken, tippen und kopieren Daten auf der Benutzeroberfläche, exakt nach einem vordefinierten Skript. Ihre Stärke liegt in der fehlerarmen Abarbeitung von Massenaufgaben, die immer identisch sind.

Die Grundlage dafür ist eine strikte „Wenn-Dann“-Logik. Wenn in Zelle A1 der Wert „Rechnung“ steht, dann kopiere den Inhalt von Zelle B1 in das Feld „Rechnungsbetrag“ im Buchhaltungsprogramm. Diese Systeme arbeiten am besten mit strukturierten Datenquellen wie Datenbanken, Excel-Tabellen oder klar definierten Schnittstellen (APIs).

Die größte Schwäche klassischer Automatisierung ist ihre Sprödigkeit. Ändert sich nur eine Kleinigkeit im Prozess — etwa die Position eines Buttons auf einer Webseite oder das Layout einer wiederkehrenden E-Mail — bricht das Skript ab. Die Automatisierung scheitert und erfordert eine manuelle Anpassung durch einen Entwickler.

Sie ist nicht in der Lage, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Eine eingescannte PDF-Rechnung, eine Kundenanfrage im Freitext oder ein Foto eines Lieferscheins sind für eine klassische Automatisierung unlesbarer „Datensalat“. Sie kann den Inhalt nicht interpretieren, kontextualisieren oder auf Plausibilität prüfen.

KI betritt die Bühne, wo starre Regeln enden. Anstatt nur Anweisungen auszuführen, sind KI-Systeme darauf trainiert, Muster zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen. Sie können unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Sprache „lesen“ und verstehen.

Ein KI-System kann beispielsweise den Inhalt von tausenden eingehenden E-Mails analysieren, sie thematisch sortieren (Anfrage, Beschwerde, Bestellung), die relevanten Daten extrahieren (Kundennummer, Produkt) und sie dem richtigen Ansprechpartner im Team zuweisen. Eine klassische Automatisierung könnte hier höchstens nach Schlüsselwörtern im Betreff filtern.

Ein KI-Mitarbeiter ist die konsequente Weiterentwicklung. Er ist kein reines Automatisierungs-Skript und auch keine isolierte KI-Anwendung, sondern ein System, das einen gesamten Arbeitsbereich eigenständig verantwortet. Dabei kombiniert er die Stärken beider Welten.

Er nutzt klassische Automatisierung für die repetitiven, regelbasierten Teile eines Prozesses, zum Beispiel das Anlegen eines neuen Datensatzes im ERP-System. Gleichzeitig setzt er KI ein, um die notwendigen Entscheidungen davor zu treffen: Er prüft, ob alle nötigen Informationen in der eingehenden Bestellung enthalten sind, bewertet die Dringlichkeit und erkennt, wenn eine Anfrage eine menschliche Prüfung erfordert. Statt blind auszuführen, steuert er den Prozess.

Einfache Automatisierungsprojekte sind in der Regel mit einem geringeren Anfangsaufwand verbunden. Die Implementierung eines Skripts für eine klar definierte Aufgabe kann schnell und vergleichsweise kostengünstig sein. Marktüblich starten solche Projekte im niedrigen bis mittleren vierstelligen Bereich.

KI-Projekte erfordern eine höhere Anfangsinvestition. Die Analyse des Prozesses, das Sammeln und Aufbereiten von Trainingsdaten sowie die Integration in die bestehende IT-Landschaft sind komplexer. Dafür bieten sie eine robustere und flexiblere Lösung, die sich langfristig rechnet, da sie nicht bei jeder kleinen Prozessänderung neu angepasst werden muss. Am Markt beginnen Projekte für individuelle KI-Lösungen typischerweise im fünfstelligen Bereich. Ein verbindlicher Preis entsteht jedoch erst nach einer genauen Prozessanalyse.

Um die richtige Technologie für ein Problem zu wählen, müssen Sie nicht die Technik, sondern Ihren Prozess verstehen. Betrachten Sie einen konkreten Ablauf in Ihrem Betrieb und stellen Sie sich drei Fragen: Folgt der Prozess immer exakt denselben Schritten? Sind die zugrundeliegenden Daten immer gleich formatiert? Erfordert der Prozess an irgendeiner Stelle eine menschliche Einschätzung?

Die Antworten darauf geben Ihnen eine klare Richtung vor. Oft ist eine zielführende Lösung eine Kombination aus beiden Ansätzen, die von einem übergeordneten System — einem KI-Mitarbeiter — gesteuert wird.