Braucht ihr überhaupt KI?

22. April 2025

Die Frage wirkt erstmal ein bisschen provokant. Vielleicht auch suggestiv. Natürlich braucht ihr KI. Nur eben nicht überall – und manchmal an ganz anderen Stellen als gedacht. Denn nicht jede Herausforderung im Arbeitsalltag verlangt nach künstlicher Intelligenz. Manchmal ist es etwas anderes.

Ein Beispiel, das wir so oder ähnlich oft sehen

Ein Unternehmen nutzt DeepL für Übersetzungen. Guter Schritt – funktioniert zuverlässig und spart Zeit. Aber der Ablauf drumherum? Nicht so clever: Der Text wird intern hin- und hergeschickt, in DeepL eingefügt, übersetzt, wieder kopiert, versendet. Viele manuelle Schritte, viel Potenzial für Fehler.

Was dieses Beispiel zeigt: Die KI tut, was sie soll. Was fehlt, ist eine gute Prozessautomatisierung. Eine kleine App oder ein Tool wie Zapier, Make oder n8n könnte das Ganze glattziehen: Mail empfangen, Text erkennen, an DeepL schicken, übersetzen lassen, zurücksenden – ohne manuelles Zutun. Es geht schneller und ist zuverlässiger.

Automatisierung ist nicht gleich KI

Nur weil ein Prozess schlank aussieht, ist er nicht automatisch intelligent. Und nicht jede clevere Lösung muss auf maschinellem Lernen basieren. Viele Dinge lassen sich einfach automatisieren – ganz ohne KI oder mit KI für einen bestimmten Prozessschritt. Die Kunst liegt darin, zu erkennen, was wann sinnvoll ist.

Chatbot, Copilot, Assistent, Agent – was steckt eigentlich dahinter?

Um herauszufinden, was KI innerhalb der Prozesse leisten kann, lohnt sich ein Blick auf die verschiedenen Rollen, die sie einnimmt:

Chatbots: Reagieren auf Fragen, liefern Antworten – vor allem dort, wo sich viele Informationen wiederholen. Oft auf Websites oder im Support im Einsatz.
Copiloten: Helfen direkt in Tools wie Word, Excel oder PowerPoint. Sie schlagen Inhalte vor, glätten Formulierungen oder strukturieren Daten – immer im Kontext dessen, woran wir gerade arbeiten.
Assistenten: Denken ein Stück weit mit. Sie verknüpfen Informationen, erinnern an offene Punkte, fassen zusammen. Sie unterstützen in Aufgaben, die mehrere Tools oder Schritte umfassen.
Agenten: Gehen einen großen Schritt weiter – zumindest in der Theorie. Sie bekommen ein Ziel, wählen Werkzeuge, planen die Umsetzung. In der Praxis sind sie aktuell meist auf bestimmte Einsatzbereiche beschränkt – zum Beispiel Recherche oder Programmieren.

Zurück zur Ausgangsfrage

Wenn es im Arbeitsalltag hakt – weil Abläufe zu lang dauern, Fehler passieren oder Aufgaben sich endlos wiederholen – dann ist die erste Überlegung nicht zwangsläufig: „Welche KI brauchen wir?“ Sondern eher: „Was genau wollen wir eigentlich besser machen?“

Ist es ein klarer Ablauf, der sich immer wiederholt? Dann hilft vielleicht schon ein gutes Automatisierungstool. Soll ein Tool direkt in eurer Software unterstützen? Dann könnte ein Copilot das Richtige sein. Wird ein Helfer gebraucht, der Zusammenhänge erkennt und mitdenkt? Dann lohnt sich ein Blick auf Assistenten. Geht es darum, dass eine Lösung eigenständig Aufgaben übernehmen soll? Dann reden wir über Agenten – mit etwas mehr Aufwand und Planung.

Alle Ansätze haben ihren Platz. Und nicht jede Lösung muss sofort „smart“ oder komplex sein. Es reicht, den eigenen Bedarf gut zu kennen – dann ergibt sich der nächste Schritt oft ganz natürlich.

Im Beispiel mit DeepL zeigt sich: Die Kombination aus Automatisierung und KI kann viel bewegen. Und das ganz ohne große Versprechen oder überambitionierte Tools, die mehr beeindrucken als helfen.

Erst analysieren, dann optimieren

Manchmal liegt die Lösung näher als gedacht. Es geht nicht darum, immer die neueste Technologie auszuprobieren – sondern darum, sie gezielt einzusetzen. Wenn klar ist, worum es bei einer Aufgabe wirklich geht, fällt die Entscheidung für das passende Tool viel leichter.