KI und Automatisierung - zwei, die oft verwechselt werden

Überall hören wir, wie KI und Automatisierung in einen Topf geworfen werden. Als ob beides dasselbe wäre. Spoiler: Ist es nicht. Und das ist keine Haarspalterei. Es kann den Unterschied zwischen einem erfolgreichen KI-Projekt und einer teuren Bauchlandung ausmachen.

Automatisierung ohne KI gibt es überall

Ein klassisches Beispiel aus dem Kunden-Support: die automatische Antwort auf Anfragen. Wer eine Mail schreibt, bekommt sofort eine Bestätigung. Vollautomatisiert, aber völlig KI-frei – einfach eine vordefinierte Regel, die ausgeführt wird.

KI ohne Automatisierung nutzen wir täglich

Bei Recherchen zu einem Thema sind Perplexity, ChatGPT oder Gemini oft die ersten Anlaufstellen. Wir prüfen die Ergebnisse, lassen uns Details nachliefern oder eine kürzere Version für eine bestimmte Zielgruppe schreiben. Das spart Stunden – und trotzdem sitzen wir die ganze Zeit am Steuer. Nichts ist automatisiert, wir prompten manuell.

Warum das kein akademisches Problem ist

Viele starten mit völlig falschen Erwartungen in KI-Projekte. "Die KI soll den Mailverkehr übernehmen" oder "Die KI soll eigenständig Leads finden und qualifizieren" – so etwas hören wir regelmäßig.

Kann man machen. Theoretisch. Aber der Weg dorthin ist weit. Und wenn es nicht klappt, verbrennt ihr im schlimmsten Fall das Thema KI für die nächsten Jahre in eurem Unternehmen.

Besser: Klein anfangen, schnell Erfolge feiern

Überleg dir: Was sind die wiederkehrenden Zeitfresser in deinem Arbeitsalltag? Recherchen? Texte überarbeiten? Zusammenfassungen schreiben?

Für solche Aufgaben brauchst du keinen ausgefeilten Workflow – ein guter Chatbot reicht. Du bleibst in der manuellen Nutzung: Frage stellen, Antwort erhalten, weiterarbeiten.

Ab wann Automatisierung ins Spiel kommt

Erst wenn du bestimmte Schritte nicht mehr manuell ausführen willst. Beispiel: Du benötigst Rechercheergebnisse immer in einer bestimmten Tonalität. Dann kannst du diesen Überarbeitungsschritt automatisieren – Tonalitätsregeln hinterlegen, automatisch aufrufen lassen, fertig.

Aber – und das ist der Punkt – die KI ist nur ein Baustein. Die Automatisierung baust du mit Tools wie Zapier, Make oder n8n oder in einer eigens programmierten App. In Zukunft auch mit dem neuen Agent Builder von OpenAI.

Was zur vollständigen Automatisierung nötig ist

Angenommen, ein KI-Agent soll eigenständig Recherchen durchführen. Das wäre genial, oder?

Dazu müsste dieser Recherche-Agent eine Menge tun:

• Mails durchsuchen und Rechercheaufträge erkennen
• Thema und Zielgruppe aus dem Kontext ableiten
• Auf frühere Recherchen und interne Leitfäden zugreifen
• Das Ergebnis in der richtigen Länge und Tonalität aufbereiten
• Eventuell noch Grafiken oder Bilder generieren lassen
• Das Ganze zum richtigen Zeitpunkt an die richtige Person schicken

Die Anzahl der Einzelschritte macht deutlich: Jeder davon braucht technische Anbindungen, Schnittstellen, Fehlerbehandlung. Aus "Die KI macht das automatisch" wird schnell ein mehrmonatiges Entwicklungsprojekt.

Unser Appell

Wir sind nicht gegen Automatisierung – ganz im Gegenteil. Doch zu oft scheitern Unternehmen an unrealistischen Erwartungen. Nicht weil KI nicht funktioniert, sondern weil sie den Aufwand unterschätzen.

Wenn wir KI und Automatisierung unterscheiden, ist das ein wichtiger Baustein für erfolgreiche KI-Projekte. Wir wissen genau, welche Skills nötig sind und wie komplex das Vorhaben wird. Heraus kommt eine realistische Planung statt sich später zu wundern, warum es nicht geklappt hat.

Fangt klein an. Nutzt KI dort, wo sie euch heute schon hilft – beim Recherchieren, Texte schreiben, Ideen entwickeln. Und wenn ihr automatisieren wollt, dann mit einem klaren Plan, realistischem Zeitrahmen und dem nötigen technischen Know-how.

Sonst endet es wie bei zu vielen: mit einem netten Prototyp, der nie produktiv geht.