Johanna Köhler
8.3.2024
KI versus Automatisierung - ein Thema, das oft für Verwirrung sorgt. In diesem Blogartikel werden wir den feinen Unterschied zwischen KI und Automatisierung entmystifizieren und klarstellen, was genau diese Begriffe bedeuten. Wir werden uns mit den verschiedenen Aspekten von KI und Automatisierung auseinandersetzen und herausfinden, wie sie sich ergänzen können. Also lüften wir den Schleier des Unbekannten - oder der Verwirrung.
Mit der zunehmenden Durchdringung von Künstlicher Intelligenz (KI) in den täglichen Anwendungen im Arbeitsalltag und im privaten Umfeld, kommen unablässig Fachtermini in den Umlauf. Oft werden dabei Begriffe jedoch verwechselt oder fälschlich miteinander gleichgesetzt.
Den Unterschied zwischen KI und Automatisierung zu verstehen, hilft insbesondere bei der Identifikation der passenden Lösungen. Wo grenzen sich die individuellen Anwendungen gegeneinander ab und gibt es auch Gemeinsamkeiten? Am Ende steht das Ziel, mit dem richtigen Verständnis von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung individuelle Use Cases klarer einordnen zu können.
In der Welt der Technologie werden die Begriffe Künstliche Intelligenz und Automatisierung oft synonym verwendet. Doch es gibt feine Unterschiede zwischen den beiden Konzepten.
Automatisierung bezieht sich auf den Einsatz von Technologien, um Prozesse oder Aufgaben ohne menschliche Eingriffe auszuführen. Es kann sowohl wiederholende, regelbasierte Aufgaben bis hin zu komplexen Abläufen umfassen, wie zum Beispiel:
Die Fähigkeiten von Automatisierungssystemen sind darauf ausgerichtet, vordefinierte Schritte in Geschäftsprozessen zu automatisieren, was Zeit spart und Fehler minimiert. In der Regel sind automatisierte Prozesse statisch und erfordern klare Anweisungen. Anpassungen sind grundsätzlich möglich, erfordern jedoch häufig manuelle Eingriffe.
So wird ein definierter Anforderungsblock in einer klassischen Softwarelösung programmiert, welcher abgleicht ob diese erfüllt sind oder nicht und anschließend ein Prozess ausgelöst. Dabei werden ggf. notwendige Anpassungen, um im Laufe der Zeit weiterhin die gleiche Qualität der Automatisierung zu gewährleisten, in den Anforderungen nicht berücksichtigt.
Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Schaffung von Systemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst Problemlösung, Lernen, Spracherkennung, visuelle Wahrnehmung und Entscheidungsfindung.
So werden in KI-Lösungen intelligente Algorithmen und maschinelles Lernen integriert, um komplexere Aufgaben in den Prozessen zu übernehmen. Konkrete Beispiele dafür sind:
In Geschäftsprozessen, welche in überschaubaren Maße beständigen Änderungen unterliegen, können KI-Systeme lernen, sich in gewissem Umfang anzupassen und so auch auf nicht vorhersehbare Situationen zu reagieren. Sie können beispielsweise Muster in Daten analysieren, um Prognosen zu erstellen oder weiterführend darauf basierend auch automatisch komplexe Entscheidungen zu treffen.
Im Vergleich zu reinen Automatisierungssystemen sind KI-Systeme somit flexibler und können sich besser an Veränderungen anpassen, ohne einen umfassenden Anpassungsaufwand.
Das bedeutet gleichzeitig dennoch, dass eine KI-gestützte Software in einem Live-System mit veränderten Anforderungen konfrontiert sein kann und in Folge nicht die gleiche Qualität wie zu Beginn liefern wird. Anders als bei einer klassischen Softwarelösung kann das integrierte KI-Modell mit neuen Anforderungen trainiert werden und mit wenig Aufwand auch diese zukünftig wieder zuverlässig lösen. Hinzu kommt, dass KI auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basiert, somit kann von einer größeren Flexibilität zur Lösung ausgegangen werden - bspw. in der Mustererkennung von Daten.
Es ist wichtig zu verstehen, dass KI und Automatisierung nicht gegeneinander antreten - vielmehr ist es sinnvoll, für eine gegenseitige Ergänzung zu sorgen.
Indem bewusst ist, dass KI das menschenähnliche Denken und Lernen simuliert, kann in einer Kombination ebenso die Basisstärke der Automatisierung durch vordefinierte Regeln zum Tragen kommen.
Während KI und Automatisierung verschiedene Ansätze nutzen, um ihre Ziele zu erreichen, gibt es auch Gemeinsamkeiten:
Wie bereits erläutert, liegt eine wichtige Unterscheidung zwischen KI und Automatisierung in ihrer Flexibilität. Während automatisierte Systeme spezifische Aufgaben nach festgelegten Regeln ausführen können, besitzt KI die Fähigkeit zur Anpassung an neue Situationen und zum kontinuierlichen Lernen von Daten. Die Entscheidungsfindung bei automatisierten Systemen basiert auf vordefinierten Parametern, während KI-Systeme in der Lage sind, aus Erfahrungen zu lernen und sich ebenso statistische Wahrscheinlichkeiten zu nutze machen, um Leistungen im Laufe der Zeit zu verbessern.
Während Automatisierung sich auf die Verwendung von Maschinen und Programmen konzentriert, um menschliche Aufgaben zu automatisieren, geht KI einen Schritt weiter und ermöglicht es den Systemen, intelligentes Verhalten zu zeigen.
Mit Hilfe von Algorithmen und maschinellem Lernen können KI-gesteuerte automatisierte Systeme kontinuierlich aus Erfahrungen lernen und sich im Rahmen selbst anpassen.
Durch die Integration von KI in die Automatisierung können komplexe Aufgaben effizienter bewältigt werden, da die Systeme in der Lage sind, Informationen zu analysieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen auf Grundlage dieser Daten zu treffen. Dadurch wird nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch menschliche Fehler aus der müsigen manuellen Bearbeitung minimiert.
Ein Beispiel für die gegenseitige Ergänzung beider Technologien ist die automatisierte Rechnungsverarbeitung aus dem administrativen Bereich:
1. Automatisierung bei der Datenerfassung: Automatisierungstechnologien wie optische Zeichenerkennung (OCR) werden verwendet, um gedruckte oder digitale Rechnungen zu scannen und Texte zu extrahieren. Dieser Schritt automatisiert die Erfassung von Rechnungsdaten aus verschiedenen Formaten und Quellen, was manuellen Aufwand spart.
2. KI-basierte Datenerfassung und Kategorisierung: KI-Algorithmen werden anschließend eingesetzt, um die extrahierten Daten zu interpretieren und zu klassifizieren. Hierbei wird nicht nur einfache Texterkennung durchgeführt, sondern auch eine semantische Analyse, um zu verstehen, welche Informationen auf der Rechnung relevant sind (z. B. Lieferantenname, Rechnungsdatum, Betrag). Die KI kann auch lernen, verschiedene Rechnungsarten zu identifizieren und sie automatisch in die richtigen Kategorien einzusortieren.
In den Ausführungen zu den Technologien hat sich gezeigt, es besteht eine gewisse Überschneidung zwischen den beiden Konzepten, da KI oft in automatisierten Systemen eingesetzt wird. Die Integration von KI in die Automatisierung ermöglicht jedoch erweiterte Funktionen wie maschinelles Lernen, Mustererkennung und Entscheidungsfindung basierend auf Datenanalysen.
Ein gutes Verständnis dieser Unterschiede ermöglicht es, die Potenziale beider Technologien miteinander optimal zu vereinen. Mit dem richtigen Einsatz von KI können automatisierte Systeme intelligenter werden und somit effizienter arbeiten. Als Unternehmen bietet sich die Chance, Prozesse individuell zu optimieren und mit Hilfe der Prognosefähigkeiten Kosten aktiv im Blick zu behalten, während gleichzeitig Qualitätsstandards erhalten bleiben.
Die Anwendungsbeispiele für KI in der Automatisierung sind vielfältig: Von selbstfahrenden Autos über Spracherkennungssysteme bis hin zu personalisierten Empfehlungen in Online-Shops. Diese Beispiele spiegeln nur im Ansatz die weitreichenden Möglichkeiten der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine als Team.
Der Einsatz von KI kann unsere Geschäfts- und Arbeitswelt revolutionieren. Dabei bleibt es unabdingbar, sich aktiv mit den Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Technologien auseinanderzusetzen, um eine erfolgreiche Zukunft zu gestalten.
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