In vielen Unternehmen liegt der Fokus derzeit fast ausschließlich auf KI. Der Hype ist groß, und fehlender KI-Einsatz wird schnell als technologischer Rückstand interpretiert. Positiv ist, dass dadurch die Akzeptanz für technische Innovation deutlich gestiegen ist – auch gegenüber klassischen Automatisierungslösungen. Viele Unternehmen, die früher skeptisch waren, gehen heute offener auf neue Technologien zu.
Die Herausforderung: KI wird häufig zu früh oder ohne klare Prozesssicht eingesetzt. Anwendungen basieren oft auf unzureichender Datenqualität oder beschränken sich auf einfache RAG-Chatbots, ohne dass die zugrunde liegenden Prozesse vollständig optimiert werden. Das Ergebnis sind Projekte, die teuer sind, wenig Mehrwert liefern und Teams frustrieren. Trotz vermeintlicher technischer Innovation bleibt man damit hinter den tatsächlichen Möglichkeiten zurück und verschwendet Geld sowie verspielt Innovationspotenzial.
Gleichzeitig wird oft übersehen, wie mächtig klassische Automatisierung sein kann. Tools wie n8n können deterministische, wiederkehrende Prozesse zuverlässig und reproduzierbar abbilden. Automatisierung liefert Präzision und Stabilität, ist jedoch sehr rigide und kann flexibel auftretende Ausnahmefälle nur schwer abdecken.
KI hingegen ist flexibel, kontextbewusst und kann Entscheidungen in komplexen Situationen unterstützen. Sie ist jedoch fehleranfällig und liefert nicht die gleiche Reproduzierbarkeit wie Automatisierung.
Der eigentliche Hebel liegt daher in integrierter Problemmodellierung: Prozesse so zu gestalten, dass Automatisierung und KI gezielt ineinandergreifen. Routineaufgaben werden effizient erledigt, während KI dort eingesetzt wird, wo Flexibilität und Kontextverständnis erforderlich sind. Erst die Kombination beider Ansätze entfaltet ihr volles Potenzial – ein echter Paradigmenwechsel.
Man kann es sich vorstellen wie beim Bohren: Ein Bohrer ist nur dann effektiv, wenn er zum Material passt. Wird der falsche Bohrer gewählt, entstehen Fehler, ineffiziente Ergebnisse oder Materialverschwendung. Ähnlich verhält es sich bei Automatisierung und KI: Nur die gezielte Kombination der richtigen Technologie für den passenden Prozessschritt führt zu optimalen Ergebnissen.
In der Praxis scheitern viele Projekte an ähnlichen Punkten:
- KI wird um jeden Preis eingesetzt, ohne dass der gesamte Prozess betrachtet wird.
- Datenqualität ist unzureichend, wodurch sowohl KI als auch Automatisierung eingeschränkt werden.
- Erwartungen an KI überschreiten oft deren tatsächliche Fähigkeiten.
Wer erfolgreich sein will, muss Prozesse ganzheitlich betrachten: sauber modellieren, die Datenbasis prüfen, Automatisierung und KI gezielt kombinieren und menschliche Expertise dort einsetzen, wo sie nicht ersetzt werden kann – etwa bei Ausnahmesituationen, Entscheidungen oder der Qualitätssicherung.
Tools wie n8n und Copilot Studio sind dabei mehr als Software. Sie stehen für ein neues Verständnis von Arbeit: Prozesse, Technologie und Organisation müssen gemeinsam gedacht werden, nicht isoliert. Wer die Kombination aus Vorhersagbarkeit, Flexibilität und gezieltem Prozesseinsatz versteht, kann nicht nur Effizienzpotenziale ausschöpfen, sondern schafft eine resiliente, zukunftsfähige Organisation, in der Fachkräfte wieder dort wirken, wo ihr Wissen den größten Unterschied macht.
Ohne diese integrierte Sicht bleiben viele Initiativen punktuell – mit begrenztem Effekt und kurzer Halbwertszeit.
