Mehr KI ist nicht automatisch besser Warum klassische Automatisierung oft die klügere Wahl bleibt

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Klassische Workflows, generative KI und agentische Systeme verfolgen unterschiedliche Logiken. Wer ihre Stärken und Grenzen kennt, kann Prozesse gezielt gestalten, statt Komplexität nur gegen neue Komplexität zu tauschen. Gedanklich öffnet das den Blick auf etwas Größeres: Automatisierung ist kein linearer Fortschritt von „alt“ zu „neu“, sondern eine Werkzeugkiste. Fortschritt entsteht nicht durch maximale KI, sondern durch die präzise Wahl des richtigen Werkzeugs zur richtigen Aufgabe.

Automatisierung ist kein einheitliches Konzept mehr. Unternehmen arbeiten heute mit klassischen, regelbasierten Workflows, generativer Künstliche Intelligenz (KI) und zunehmend agentischen KI-Systemen. Jeder Ansatz bringt eigene Stärken, Grenzen und einen unterschiedlichen Implementierungsaufwand mit sich. Eine Gartner-Studie geht davon aus, dass mehr als 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte bis 2027 eingestellt werden könnten, weil Kosten und Komplexität unterschätzt und der erwartete Nutzen überschätzt werden. Gleichzeitig rücken bewährte Formen klassischer Automatisierung wieder stärker in den Fokus.

Welche Methode sinnvoll ist, hängt vom Charakter der Aufgabe ab: Wie stabil ist der Prozess? Wie wichtig ist Präzision? Welche Daten liegen vor? Geht es um reine Regelbefolgung, um Interpretation oder um eigenständige Entscheidungen? Wer diese Unterschiede versteht, kann Automatisierung gezielt einsetzen, statt Technik um ihrer selbst willen einzuführen.

Methode 1: Traditionelle Automatisierung

Klassische Automatisierung arbeitet nach festen Regeln. Ergebnisse sind reproduzierbar, transparent und auditierbar. Sie eignet sich besonders für strukturierte, saubere Daten und klar definierte Prozesse. Ihre Stärke liegt in Stabilität und Vorhersagbarkeit. Änderungen an Abläufen erfordern allerdings manuelle Anpassungen, und interpretative Aufgaben lassen sich kaum abbilden.

Ein typisches Beispiel ist ein Retention-Workflow: Nutzt ein Kunde ein Produkt 30 Tage lang nicht, wird automatisch eine Kennzeichnung gesetzt. Das System vergleicht lediglich Zeitstempel. Strukturierte Eingaben und eindeutige Regeln ermöglichen eine zuverlässige Ausführung ohne zusätzliche Komplexität.

Vorteile: Stabilität, Transparenz, Nachvollziehbarkeit

Methode 2: Generative KI

Generative KI wird relevant, sobald Interpretation und unstrukturierte Daten ins Spiel kommen. Sie erkennt Muster in Text, Sprache oder anderen Datenformen, fasst Inhalte zusammen und kann neue Inhalte erzeugen. Damit erweitert sie klassische Automatisierung um eine flexible Verarbeitung von Kontext.

Ihre Ergebnisse sind probabilistisch. Sie beruhen auf Wahrscheinlichkeiten, nicht auf festen Regeln. Dadurch sinkt die Vorhersagbarkeit im Vergleich zu regelbasierten Systemen. Für streng auditpflichtige Entscheidungen ist dieser Ansatz nur eingeschränkt geeignet.

Typische Anwendungsfelder sind Sentiment-Analysen, Dokumentenzusammenfassungen, Klassifikation, Übersetzungen oder Assistenzfunktionen im Kundenservice.

Vorteile: Mustererkennung, Kontextverständnis, Inhaltserzeugung

Methode 3: Agentische KI

Agentische KI kombiniert Analyse, Entscheidung und Handlung. Systeme verfolgen Ziele, reagieren auf neue Signale und passen ihr Verhalten an. Der Fokus liegt nicht auf festen Prozessschritten, sondern auf Ergebnissen.

Dieser Ansatz bringt die höchste Flexibilität, aber auch die größte Komplexität. Governance, Kontrolle und Monitoring werden entscheidend. Für einfache oder stabile Prozesse ist agentische KI meist überdimensioniert.

Sinnvoll ist sie dort, wo Bedingungen sich laufend ändern, Entscheidungen von mehreren Faktoren abhängen oder Systeme autonom handeln sollen. Beispiele sind adaptive Workflows, proaktive Kundenbindung oder dynamische Prozesssteuerung über mehrere Systeme hinweg.

Vorteile: dynamische Entscheidungslogik, autonome Handlungen, Anpassungsfähigkeit

Fazit

• Traditionelle Automatisierung folgt festen, leicht nachvollziehbaren und auditierbaren Regeln. Sie kann allerdings keine Interpretation, Beurteilung oder Anpassung leisten.

• Generative KI interpretiert Informationen aufgrund von Mustern und kann Zusammenfassungen, Klassifizierungen, Überarbeitungen, Übersetzungen oder maßgeschneiderte Antworten erstellen. Um dies nachvollziehbar und auditierbar zu machen, sollten jedoch alle Workflows klar nachvollziehbar sein.

• Agentische KI handelt eigenständig, reagiert dynamisch auf veränderte Bedingungen und stößt Folgehandlungen an, um eine Zielsetzung zu erreichen. Die höhere Komplexität erfordert jedoch klare Governance, Kontrolle und einen höheren Aufwand.

„In der Praxis schließen sich die drei genannten Ansätze nicht aus – im Gegenteil. Die besten Lösungen kombinieren sie gezielt. Ein stabiler, regelbasierter Kern kann durch generative KI ergänzt werden, während agentische KI dort eingesetzt wird, wo dynamische Entscheidungen echten Mehrwert schaffen. Moderne Plattformen für Datenarbeit und -analyse, wie beispielsweise KNIME, bieten die Möglichkeit, regelbasierte Logik, generative Modelle und agentische KI in einem einheitlichen Workflow zu kombinieren, sodass Unternehmen flexibel, transparent und effizient auf jede Anforderung reagieren können“, erklärt Christian Birkhold, VP Products bei Knime.

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