In der aktuellen Diskussion um Automatisierung entsteht leicht der Eindruck, dass ohne künstliche Intelligenz nichts mehr geht. KI-Agenten, Sprachmodelle, autonome Workflows – die Schlagzeilen suggerieren, dass jede Automatisierung ein Sprachmodell braucht, um relevant zu sein. Doch diese Gleichsetzung führt in die Irre – und kostet Unternehmen Zeit und Geld.
Zwei Welten der Automatisierung
Der Unterschied ist grundlegend. Regelbasierte Automatisierung arbeitet nach dem Prinzip: Wenn X passiert, führe Y aus. Eine neue Bestellung löst automatisch eine Bestätigungsmail aus. Ein Rechnungseingang wird geprüft und an die Buchhaltung weitergeleitet. Ein Kalendertermin erzeugt eine Aufgabe im Projektmanagement-Tool. Diese Abläufe sind vorhersehbar, reproduzierbar und funktionieren mit absoluter Zuverlässigkeit – weil sie keiner Interpretation bedürfen.
KI-gestützte Automatisierung kommt ins Spiel, wenn Interpretation gefragt ist: Eine eingehende E-Mail soll nicht nur weitergeleitet, sondern inhaltlich verstanden und der richtigen Kategorie zugeordnet werden. Ein Kundenanliegen soll in natürlicher Sprache beantwortet werden. Ein Dokument soll zusammengefasst und bewertet werden. Für solche Aufgaben braucht es ein Sprachmodell – mit all seinen Stärken, aber auch mit seinen Risiken.
Warum KI nicht immer die bessere Wahl ist
Die Risiken sind messbar. Selbst bei einer angenommenen Genauigkeit von 95 Prozent pro Einzelschritt sinkt die Gesamtgenauigkeit eines KI-Workflows bei mehr als fünf Schritten auf rund 77 Prozent. Das bedeutet: Bei fast jedem vierten Durchlauf produziert der Workflow ein fehlerhaftes Ergebnis. Für kritische Geschäftsprozesse wie Rechnungsstellung, Kundenkommunikation oder Datensynchronisation ist das nicht akzeptabel.
Hinzu kommt der Kostenfaktor. Jeder KI-Schritt in einem Workflow erzeugt API-Kosten beim jeweiligen Sprachmodell-Anbieter. Ein regelbasierter Workflow, der eine Rechnung aus einem Angebot erstellt, kostet nach der Einrichtung praktisch nichts im laufenden Betrieb. Derselbe Prozess mit KI-Unterstützung verursacht bei jeder Ausführung Kosten – ohne dass die Qualität des Ergebnisses zwangsläufig besser ist.
Ein weiterer Punkt, der in der Praxis oft unterschätzt wird: Regelbasierte Workflows sind vollständig nachvollziehbar. Jeder Schritt ist dokumentiert, jedes Ergebnis reproduzierbar. Bei KI-gestützten Workflows kann dieselbe Eingabe zu unterschiedlichen Ergebnissen führen – was die Fehlersuche erschwert und die Qualitätssicherung aufwändiger macht.
Die Faustregel für die Praxis
Die Entscheidung zwischen regelbasierter und KI-gestützter Automatisierung lässt sich an einer einfachen Frage festmachen: Lässt sich der Prozess vollständig in Wenn-dann-Regeln beschreiben? Wenn ja, ist ein regelbasierter Workflow die bessere Wahl – zuverlässiger, günstiger und einfacher zu warten. Wenn nein, wenn also Interpretation, Kontextverständnis oder sprachliche Flexibilität gefragt sind, kommt KI ins Spiel.
In der Praxis zeigt sich: Der Großteil der automatisierbaren Prozesse in mittelständischen Unternehmen fällt in die erste Kategorie. Datentransfers, Benachrichtigungen, Statusaktualisierungen, Dokumentenerstellung aus Vorlagen, Terminerinnerungen, Synchronisation zwischen Systemen – all das sind Aufgaben, die regelbasiert zuverlässiger funktionieren als mit KI.
Kombination statt Entweder-oder
Die Zukunft der Automatisierung liegt nicht im Entweder-oder, sondern in der gezielten Trennung von regelbasierter Prozesslogik und intelligentem KI-Einsatz. Ein Workflow kann zu 80 Prozent aus regelbasierten Schritten bestehen und nur dort KI einsetzen, wo sie tatsächlich einen Mehrwert liefert – etwa bei der Analyse eines Freitextes oder der Bewertung einer Kundenanfrage.
Diese Kombination setzt allerdings voraus, dass die Prozesse klar definiert und die Daten strukturiert vorliegen. Nur wer weiß, welche Schritte regelbasiert funktionieren und welche Interpretation erfordern, kann die beiden Welten sinnvoll verbinden. Der Digitale Zwilling – mit dokumentierten Prozessen, definierten Zuständigkeiten und strukturierten Daten – liefert genau diese Grundlage.
