Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
Kurzdefinition
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die kognitive Leistungen erbringen, die typischerweise menschliches Denken erfordern, insbesondere Lernen, Schlussfolgern und Entscheiden. (Quelle)
Einordnung in Prozessautomatisierung und KI
Ohne den Einsatz von KI beschränkt sich Automatisierung in der Regel auf deterministische, regelbasierte Verfahren, wie sie aus der RPA (Robotic Process Automation) bekannt sind.
Künstliche Intelligenz erweitert diesen klassische Automatisierungsansatz um lernende und probabilistische Verfahren. Während deterministische Systeme exakt definierten Abläufen folgen, verarbeitet KI auch unstrukturierte Daten und kann je nach Konzeption auf neue Situationen ohne explizite Vorgaben reagieren.
Im Kontext der Prozessautomatisierung übernimmt KI Aufgaben, die nicht vollständig formalisiert werden können. Dazu zählen Mustererkennung, Klassifikation und Prognosen, die dem Bereich des Maschinellen Lernens zuzuordnen sind, sowie die Generierung von Texten oder Bildern, wie sie durch Large Language Models oder KI-Bildgeneratoren erfolgt. Die Kombination aus Prozessautomatisierung und KI wird als Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) bezeichnet. Darüber hinaus ermöglicht KI den Aufbau von KI-Agenten-Systemen, die bestehende Automatisierungen als Werkzeuge nutzen.
Die Abgrenzung zwischen Automatisierung und KI wird häufig im Zusammenhang mit Digitalisierungsstrategien betrachtet. Mehr dazu lesen im Artikel zur Abgrenzung von Digitalisierung und Automatisierung.
Ziele und Nutzen in der Praxis
Künstliche Intelligenz wird häufig zur Unterstützung kognitiv anspruchsvoller Tätigkeiten eingesetzt. KI-Systeme analysieren Informationen, bewerten Sachverhalte und unterstützen Entscheidungen, die zuvor vollständig manuell getroffen wurden. Oftmals werden dazu sogenannte Large-Language-Models (LLMs) genutzt, obschon sie nur einen kleinen Teilbereich der KI abdecken.
Dabei verbleibt die letztliche Entscheidungsverantwortung beim Menschen im Sinne eines Human-in-the-Loop-Prinzips.
Ein weiterer Nutzen liegt in der Skalierbarkeit datenbasierter Prozesse. KI kann große Datenmengen kontinuierlich verarbeiten, ohne dass die Qualität der Ergebnisse von menschlicher Verfügbarkeit abhängt.
Zusätzlich erhöht KI die Anpassungsfähigkeit automatisierter Prozesse. Modelle können sich auf Basis neuer Daten verändern, ohne dass Logik oder Konfiguration manuell angepasst werden müssen.
Wichtig ist dabei die realistische Einordnung. Künstliche Intelligenz ist kein Allheilmittel und löst keine Aufgaben ohne fachliche Einordnung. Menschliches Denken bleibt notwendig, während KI insbesondere für die Übernahme repetitiver oder vorbereitender Tätigkeiten geeignet ist.
Typische Anwendungsbereiche in Unternehmen
Dokumenten- und Datenverarbeitung
Künstliche Intelligenz wird zur automatisierten Erfassung, Analyse und Strukturierung von Informationen eingesetzt. Typische Anwendungsfälle sind Texterkennung, Klassifikation von Dokumenten sowie die Extraktion relevanter Inhalte, beispielsweise aus PDFs.
Analyse und Entscheidungsunterstützung
KI-Systeme erkennen Muster und leiten daraus Prognosen oder Handlungsempfehlungen ab. Einsatzfelder sind unter anderem Analysen im Vertrieb, Nachfrageprognosen und Risikobewertungen.
Interaktion und Kommunikation
Im Bereich der Mensch-System-Interaktion ermöglicht KI die Verarbeitung natürlicher Sprache. KI-Chatbots analysieren Eingaben und erzeugen kontextbezogene Antworten oder strukturierte Informationen.
Inhaltsgenerierung
Künstliche Intelligenz erzeugt Texte, Bilder, Audio- oder Videoinhalte auf Basis definierter Eingaben. Die systematische Nutzung solcher Funktionen wird im Zusammenhang mit automatisierter Berichterstattung eingeordnet.
Beispiele dafür sind unser KI-Podcast oder die Content-Marketing-Maschine.
Abgrenzung zu verwandten Begriffen
| Begriff | Abgrenzung |
|---|---|
| Prozessautomatisierung | Automatisierung beschreibt regelbasierte Abläufe ohne lernende Modelle. |
| Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) | Erweiterung der Prozessautomatisierung um nicht-deterministische, KI-basierte Komponenten. |
| Maschinelles Lernen | Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI mit Fokus auf datenbasiertes Lernen. |
| Robotic Process Automation (RPA) | RPA automatisiert Benutzerinteraktionen ohne semantisches Verständnis. |
| Datenanalyse | Datenanalyse wertet Informationen aus, trifft jedoch keine autonomen Entscheidungen. |
| Large Language Model (LLM) | Teilbereich der Künstlichen Intelligenz mit Fokus auf Sprachverarbeitung. |
Bedeutung im Kontext moderner Automatisierungssysteme
In der Architektur von Automatisierungen ist Künstliche Intelligenz eine eigenständige funktionale Komponente. KI-Modelle werden über Schnittstellen in bestehende Prozesse integriert und liefern Ergebnisse für nachgelagerte Systeme.
Die technische Umsetzung erfolgt häufig über standardisierte APIs und durch die Einbindung in Prozesse, beispielsweise über Integrations- und Automatisierungsplattformen wie make.com oder n8n.
Einordnung im digitalen Unternehmens- und IT-Umfeld
Künstliche Intelligenz ist Bestandteil umfassender Digitalisierungsstrategien und sollte in der Unternehemensstrategie verankert sein. Sie beeinflusst Organisationsstrukturen, Rollenverteilungen und den Umgang mit Daten in Unternehmen. Bei unzureichender Datenqualität sinkt die Aussagekraft der Ergebnisse.
Die Einführung von KI erfordert klare Verantwortlichkeiten, konsistente Datenquellen und technische Governance. Ohne diese Grundlagen entstehen isolierte Lösungen ohne nachhaltige Integration.
Zur strukturierten Bewertung von Einsatzpotenzialen wird KI häufig im Rahmen einer KI-Reifegradanalyse betrachtet.
FAQ
Was unterscheidet Künstliche Intelligenz von klassischer Automatisierung?
Künstliche Intelligenz verarbeitet Informationen lernbasiert und probabilistisch, also nicht-deterministisch. Klassische Automatisierung folgt festen Regeln. Für Entscheidungen, bei denen es eindeutig richtig oder falsch gibt, ist klassische Automatisierung besser geeignet.
Ist Maschinelles Lernen gleichbedeutend mit KI?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI. Nicht jede KI-Anwendung basiert ausschließlich auf maschinellem Lernen. Umgekehrt ist auch ein Large Language Model wie ChatGPT nicht gleichzusetzen mit Künstlicher Intelligenz insgesamt.
Benötigt jede KI große Datenmengen?
Der Datenbedarf hängt vom jeweiligen Modelltyp ab. Regelbasierte oder vortrainierte Modelle benötigen weniger unternehmensspezifische Daten.
Kann KI vollständig autonome Entscheidungen treffen?
KI-Systeme treffen Entscheidungen innerhalb definierter fachlicher und technischer Rahmenbedingungen. Die Verantwortung verbleibt bei Organisationen. Entscheidungen können unterstützt oder mit Hilfe von Agenten teilweise umgesetzt werden.
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