Arbeitsnotiz / Entwurf

KI vs. Automatisierung

Ziel dieser Seite: ein klares Denkmodell festhalten, wann du KI einsetzt, wann reine Automatisierung reicht und wann die Kombination aus beiden sinnvoll ist.

Wann KI?

Bei Entscheidungen und unscharfen Daten.

- Wenn Entscheidungen auf unscharfen oder unstrukturierten Daten basieren (z. B. E-Mails, Texte, Dokumente).
- Wenn Klassifikation, Priorisierung oder semantische Bewertung gebraucht wird.
- Wenn Regeln allein nicht ausreichen, weil Ausnahmen häufig sind.

Wann Automatisierung?

Bei klarer, deterministischer Logik.

- Wenn der Ablauf klar definiert ist: if/then, feste Inputs, feste Outputs.
- Wenn Stabilität, Geschwindigkeit und Vorhersagbarkeit im Vordergrund stehen.
- Wenn APIs, Webhooks und Daten-Synchronisation nach festen Regeln laufen.

Wann beides?

Wenn Entscheidung + Ausführung getrennt werden können.

- Wenn KI zuerst eine Entscheidung vorbereitet (z. B. Kategorie, Priorität, Routing) und danach feste Automationsschritte ausführt.
- Wenn unstrukturierte Inputs zuerst strukturiert werden müssen, bevor klassische Workflow-Logik greift.
- Wenn Prozesse skalieren sollen, aber Governance und Kontrolle über klare Regeln erhalten bleiben müssen.

Merksatz

Wenn ein Prozess eine echte Entscheidung mit Kontext braucht, hilft KI. Wenn ein Prozess reine Logik ist, reicht Automatisierung. In vielen realen Fällen gewinnt die Kombination: KI entscheidet, Automatisierung setzt stabil um.