KI & Automatisierung – abseits des Hypes

Künstliche Intelligenz und Automatisierung gelten aktuell als Allheilmittel der IT. Kaum ein Strategiepapier, keine Präsentation und kein Produkt, das ohne KI-Versprechen auskommt. Prozesse sollen sich „von selbst optimieren“, Entscheidungen „intelligent“ getroffen werden und menschliche Arbeit scheinbar überflüssig werden. Doch jenseits der Marketingfolien zeigt sich ein deutlich nüchterneres Bild. Wer KI und Automatisierung erfolgreich einsetzen will, muss den Hype ausblenden und sich mit den unbequemen Realitäten beschäftigen.

Automatisierung ist kein neues Konzept

Zunächst lohnt sich ein Blick zurück. Automatisierung existiert in der IT seit Jahrzehnten. Skripte, Batch-Prozesse, Cronjobs, Rules Engines oder klassische Workflow-Systeme haben schon lange Aufgaben übernommen, die zuvor manuell erledigt wurden. Der Unterschied heute: Statt klar definierter Regeln kommen statistische Modelle und lernende Systeme zum Einsatz.

Das Problem dabei ist nicht die Technologie selbst, sondern die Erwartungshaltung. Während klassische Automatisierung deterministisch ist – gleiche Eingaben führen zu gleichen Ergebnissen – arbeitet KI probabilistisch. Das bedeutet: Sie liegt oft richtig, aber eben nicht immer. Wer KI wie ein klassisches Automatisierungstool behandelt, baut Risiken in seine Systeme ein.

Wenn KI falsche Sicherheit erzeugt

Ein häufig unterschätztes Problem ist die trügerische Sicherheit, die KI-Systeme vermitteln. Ergebnisse wirken überzeugend formuliert, Zahlen sehen plausibel aus, Empfehlungen klingen fundiert. Doch KI „versteht“ nicht im menschlichen Sinne, sondern reproduziert Muster aus Trainingsdaten.

In der Praxis führt das dazu, dass falsche Entscheidungen nicht mehr hinterfragt werden. Wo früher ein Mensch einen ungewöhnlichen Wert oder eine inkonsistente Antwort bemerkt hätte, wird heute das KI-Ergebnis ungeprüft übernommen. Besonders kritisch ist das in Bereichen wie Finanzwesen, Personalentscheidungen, IT-Security oder Medizin.

Automatisierung ersetzt Verantwortung nicht – sie verschiebt sie lediglich. Und oft wird diese Verantwortung in Projekten nicht klar geregelt.

Warum viele KI-Projekte scheitern

Interessanterweise scheitern KI-Projekte selten an Algorithmen. Die eigentlichen Ursachen liegen fast immer woanders:

• Unzureichende Datenqualität: Schlechte Daten führen zu schlechten Modellen – unabhängig von der eingesetzten Technologie.

• Unklare Zieldefinitionen: „Wir wollen KI einsetzen“ ist kein Ziel.

• Fehlende Prozesse: KI wird auf chaotische Abläufe gesetzt und soll diese „intelligent lösen“.

• Mangelndes Domänenwissen: Fachliche Expertise wird unterschätzt oder zu spät eingebunden.

• Kein Betriebskonzept: Modelle altern, Daten verändern sich, doch niemand fühlt sich zuständig.

Ohne saubere Prozesse, klare Verantwortlichkeiten und realistische Erwartungen wird KI schnell zum teuren Experiment.

Automatisierung vs. Kontrollverlust

Ein weiteres zentrales Thema ist der Kontrollverlust. Je stärker Prozesse automatisiert werden, desto weniger transparent werden sie für Außenstehende – manchmal sogar für die eigenen Entwickler. Entscheidungen entstehen in Modellen, deren interne Logik kaum nachvollziehbar ist.

Das ist nicht per se schlecht, wird aber problematisch, wenn:

• Ergebnisse nicht erklärbar sind

• Fehler nicht reproduzierbar auftreten

• niemand weiß, warum ein System so reagiert hat

In kritischen Systemen reicht „funktioniert meistens“ nicht aus. Hier braucht es bewusst eingebaute Kontrollmechanismen, Plausibilitätsprüfungen und menschliche Eingriffsmöglichkeiten.

Human-in-the-Loop statt Vollautomatisierung

Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus erfolgreichen Projekten lautet: Vollautomatisierung ist selten sinnvoll.

Stattdessen setzen reife Organisationen auf sogenannte Human-in-the-Loop-Konzepte.

Dabei trifft die KI eine Vorentscheidung, die finale Bewertung oder Freigabe bleibt jedoch beim Menschen. Das kombiniert die Geschwindigkeit der Maschine mit dem Urteilsvermögen und der Verantwortung des Menschen. Gerade in komplexen oder sensiblen Prozessen ist das oft der nachhaltigere Ansatz.

Automatisierung sollte Menschen unterstützen, nicht ersetzen. Wer versucht, den Menschen vollständig aus der Gleichung zu entfernen, erhöht nicht nur das Risiko, sondern verliert auch wertvolles Kontextwissen.

KI-Governance: Ein ungeliebtes, aber notwendiges Thema

Mit zunehmendem Einsatz von KI wird Governance unverzichtbar. Wer darf Modelle ändern? Wie werden Trainingsdaten ausgewählt? Wie werden Ergebnisse überprüft? Was passiert bei Fehlentscheidungen?

Diese Fragen werden in vielen Projekten erst gestellt, wenn es bereits Probleme gibt. Dabei sollte KI-Governance von Anfang an Teil der Architektur sein – genauso wie Security oder Datenschutz.

Ohne klare Regeln entsteht schnell eine unkontrollierte „Schatten-KI“, die sich der Kontrolle entzieht und langfristig mehr Schaden als Nutzen anrichtet.

Fazit: Weniger Magie, mehr Handwerk

KI und Automatisierung sind mächtige Werkzeuge – aber keine Zauberei. Erfolgreiche Projekte zeichnen sich nicht durch besonders komplexe Modelle aus, sondern durch saubere Grundlagen: gute Daten, klare Ziele, realistische Erwartungen und verantwortungsvolle Nutzung.

Wer den Hype ausblendet und KI als das betrachtet, was sie ist – ein weiteres Werkzeug im IT-Baukasten –, kann echten Mehrwert schaffen. Wer hingegen auf vollautomatische Wunderlösungen hofft, wird früher oder später enttäuscht.

Der entscheidende Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern im Umgang mit ihr.