KI-Agent oder klassische Automatisierung: wie entscheiden
Eine klassische Automatisierung wendet vorab geschriebene Regeln an; ein KI-Agent interpretiert eine Situation, um zu entscheiden, was zu tun ist. Die Wahl hängt nicht davon ab, wie modern das Werkzeug ist, sondern von einer einzigen Frage: ist die Eingabe vorhersehbar oder nicht?
Der grundlegende Unterschied
Eine klassische Automatisierung wendet vorab geschriebene Regeln an: wenn diese Bedingung, dann jene Handlung. Ihr Verhalten ist vollständig durch das bestimmt, was jemand programmiert hat. Ein KI-Agent deutet eine Situation und entscheidet aus einem Ziel und einem Kontext heraus, wie vorzugehen ist.
Dieser Unterschied hat eine praktische Folge: die erste ist berechenbar und prüfbar, der zweite ist flexibel und ungefähr. Keines von beiden ist grundsätzlich überlegen.
Punkt für Punkt
| Kriterium | Klassische Automatisierung | KI-Agent |
|---|---|---|
| Erwartete Eingabe | Strukturiert: Formular, Feld, normierte Datei | Frei: E-Mail, Scan, wechselnde Formulierung |
| Verhalten | Bei jedem Durchlauf identisch | Kann von Durchlauf zu Durchlauf abweichen |
| Betriebskosten | Vernachlässigbar | Kosten pro Modellaufruf |
| Geschwindigkeit | Nahezu sofort | Einige Sekunden bis mehrere Dutzend |
| Fehlersuche | Man liest die fehlerhafte Regel | Man analysiert Kontext, Werkzeuge und Leitplanken |
| Unvorhergesehene Fälle | Fehler oder Blockade | Anpassungsversuch, mitunter riskant |
| Auditierbarkeit | Hoch | Hängt von der Protokollierung ab |
| Anfangsaufwand | Wächst mit der Zahl vorzusehender Fälle | Anfangs kürzer, in der Absicherung anspruchsvoller |
Das Entscheidungskriterium
Meist genügt eine einzige Frage: ist die Eingabe vorhersehbar?
- Kommen die Daten immer im selben Format mit denselben Feldern — ein Webformular, ein Buchhaltungsexport, eine ERP-Zeile — genügen Regeln. Ein Sprachmodell hinzuzufügen bringt Kosten und Unsicherheit ohne Gegenwert.
- Kommen die Daten jedes Mal anders — frei geschriebene E-Mails, uneinheitliche Anhänge, eingescannte Dokumente — werden Regeln unbeherrschbar: jeder neue Fall fügt eine Verzweigung hinzu. Das ist das Feld des Agenten.
Eine zweite Frage entscheidet die Grenzfälle: was kostet ein Fehler? Je teurer er ist, desto grösser muss der deterministische Anteil sein und desto früher muss die menschliche Freigabe stehen.
Eine Immobilienverwaltung erhält Schadenmeldungen von Mietern. Einige kommen über das Portal, mit ausgefüllten Feldern; andere per E-Mail, als freier Text, manchmal mit Foto.
Die sinnvolle Bearbeitung verbindet beide Ansätze. Portalmeldungen folgen einem klassischen Workflow: die Liegenschaft ist bereits bestimmt, die Kategorie gewählt, die Weiterleitung ist eine Regel. E-Mails laufen zuerst über einen Agenten, der die Liegenschaft erkennt, die Art des Problems einschätzt und eine Kategorie vorschlägt — danach übernimmt derselbe klassische Workflow. Die Regeln wurden nicht ersetzt: sie haben einen Eingang erhalten, der Text lesen kann.
Die gemischte Architektur in der Praxis
Die meisten brauchbaren Systeme folgen derselben Aufteilung:
- Die KI deutet die unstrukturierte Eingabe und erzeugt saubere Daten: wer, was, wie viel, wie dringend.
- Deterministischer Code rechnet und wendet an: Preise, Fristen, Weiterleitung, Buchungen. Dort leben die Regeln des Unternehmens, denn sie müssen exakt und prüfbar sein.
- Der Mensch gibt frei, was verbindlich ist: ein Versand, ein Betrag, eine Buchung. Siehe Human-in-the-Loop.
Diese Trennung hat einen entscheidenden Vorteil: die Preisberechnung hängt nie von der Laune eines Modells ab. Ist die Offerte falsch, korrigiert man eine Regel und versucht nicht, ein Verhalten zu beeinflussen.
Zwei häufige Fehler
- Überall KI einsetzen. Ein Modell für eine Addition oder einen Datumsvergleich aufzurufen bringt Kosten, Wartezeit und Fehlerrisiko, wo drei Zeilen Code genügten.
- KI aus Prinzip ablehnen. Hunderte Regeln zu schreiben, um alle Formulierungen einer E-Mail abzudecken, ist eine Arbeit ohne Ende und ergibt ein fragiles System, das niemand mehr anzufassen wagt.
Häufige Fragen
Ersetzt der KI-Agent klassische Workflows?
Nein. In den meisten funktionierenden Systemen bestehen beide nebeneinander: die KI interpretiert unstrukturierte Eingaben, deterministische Regeln erledigen den Rest.
Was ist im Betrieb teurer?
Der KI-Agent, weil jeder Durchlauf Modellaufrufe verbraucht. Ein deterministischer Workflow hat vernachlässigbare Betriebskosten.
Was lässt sich leichter korrigieren?
Der klassische Workflow: eine falsche Regel lässt sich lesen und korrigieren. Das Verhalten eines Agenten korrigiert man über Kontext, Werkzeuge und Leitplanken, was mehr Methode verlangt.