Automatisierung, KI-Workflows oder KI-Agenten: Warum die Unterscheidung wichtig ist

Auf Plattformen wie LinkedIn sind KI-Agenten derzeit ein heißes Thema. Viele Beiträge zeigen Beispiele und Erfolgsgeschichten, wie KI in Unternehmen eingesetzt wird. Doch bei genauerem Hinsehen wird klar: Nicht alles, was als "KI-Agent" bezeichnet wird, ist tatsächlich einer. Oft handelt es sich um Automatisierungen oder KI-Workflows, die als KI-Agenten getarnt präsentiert werden.

Warum spielt diese Unterscheidung eine Rolle? Weil jedes dieser Konzepte unterschiedliche Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten hat – und das Verständnis dieser Unterschiede entscheidend ist, um die richtige Technologie für das jeweilige Problem zu wählen.

Was ist der Unterschied?

1. Automatisierungen:Automatisierungen erledigen vorab definierte, regelbasierte Aufgaben. Sie folgen klaren Anweisungen und führen Prozesse aus, die exakt programmiert wurden.

   • Beispiel: Ein Programm, das automatisch Rechnungen verschickt oder Datenbanken aktualisiert.

     
     

2. KI-Workflows:Diese gehen einen Schritt weiter und nutzen KI-Modelle wie ChatGPT über eine API, um innerhalb des automatisierten Prozesses bestimmte Aufgaben zu lösen.

   • Beispiel: Ein System, das mithilfe eines KI-Modells automatisch Texte für E-Mails generiert und diese verschickt.

     
     

3. KI-Agenten:KI-Agenten sind Programme, die autonom handeln und nicht-deterministische Aufgaben bewältigen. Sie adaptieren sich an neue Variablen und Szenarien, ohne für jede Eventualität vorprogrammiert zu sein.

   • Beispiel: Ein virtueller Assistent, der eigenständig Entscheidungen trifft und Vorschläge basierend auf neuen Daten macht.

     
     

Wann nutzt man was?

Jedes dieser Tools hat seine eigenen Stärken und Schwächen. Hier eine Übersicht:

Eigenschaft	Automatisierungen	KI-Workflows	KI-Agenten
Beste Aufgaben	Regelbasierte, vorab definierte Prozesse	Aufgaben mit flexiblen Regeln	Anpassungsfähige, unvorhersehbare Szenarien
Stärken	Verlässlich, schnell, effizient	Komplexe Mustererkennung	Anpassungsfähig-keit, innovative Problemlösung
Schwächen	Nicht anpassungsfähig	Datenabhängig, schwerer zu debuggen	Weniger zuverlässig, potenziell unvorhersehbare Ergebnisse

Was bedeutet das für Unternehmen?

Viele Unternehmen wollen heute auf KI-Agenten setzen, weil sie als innovativ und zukunftsweisend gelten. Doch in vielen Fällen reicht eine gut geplante Automatisierung oder ein KI-Workflow, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Es kommt darauf an, das Problem genau zu verstehen und die richtige Technologie dafür zu wählen – egal, ob es eine klassische Automatisierung oder ein KI-Agent ist.

Fazit: Problemlösung im Fokus

Unabhängig davon, ob Automatisierungen, KI-Workflows oder KI-Agenten eingesetzt werden: Am Ende zählt, dass ein Problem effektiv und effizient gelöst wird. Die Technologie sollte dabei als Werkzeug dienen – nicht als Selbstzweck. Unternehmen, die die Unterschiede zwischen diesen Ansätzen verstehen, sind besser in der Lage, die richtige Lösung zu implementieren und langfristig erfolgreich zu sein.