AI vs. Automatisierung ⚖️

Ein häufiger und teurer Fehler: Unternehmen setzen AI ein, wo eine einfache Automatisierung gereicht hätte — oder umgekehrt, sie automatisieren Prozesse mit starren Regeln, obwohl AI deutlich bessere Ergebnisse liefern würde. Diese Lektion gibt Ihnen eine klare Entscheidungshilfe.

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🎯 Was Sie in dieser Lektion lernen

• Den Unterschied zwischen klassischer Automatisierung, RPA und AI
• Eine praxiserprobte Entscheidungsmatrix für die richtige Wahl
• Wann hybride Lösungen am besten funktionieren
• Konkrete Beispiele aus dem Unternehmensalltag

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Drei Ansätze im Überblick 🔧

Klassische Software-Automatisierung

Feste Regeln, manuell programmiert. Zuverlässig, vorhersagbar, kostengünstig. Ein Rechnungsprogramm berechnet Mehrwertsteuer immer gleich — und das ist gut so.

Robotic Process Automation (RPA)

Software-Bots ahmen menschliche Klick-Abläufe nach. Ideal für repetitive Prozesse in bestehenden Systemen, die keine API haben. Ein Bot kopiert Daten aus E-Mails ins CRM, füllt Formulare aus oder überträgt Zahlen zwischen Systemen.

AI-basierte Systeme

Lernen aus Daten, erkennen Muster, treffen Wahrscheinlichkeitsentscheidungen. Unverzichtbar, wenn Regeln nicht klar definierbar sind — z.B. bei Sprache, Bildern oder komplexen Entscheidungen.

📖 Definition: RPA (Robotic Process Automation) sind Software-Roboter, die menschliche Interaktionen mit Benutzeroberflächen nachahmen. Sie folgen festen Skripten und benötigen keine AI.

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Die Entscheidungsmatrix 📊

💡 Tipp: Die Faustregel ist einfach: Können Sie den Prozess als Flussdiagramm zeichnen? Dann nehmen Sie RPA oder klassische Automatisierung. Braucht der Prozess „Urteilsvermögen"? Dann prüfen Sie AI.

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Praxis-Beispiele 🏢

Rechnungsverarbeitung

• RPA-Ansatz: Rechnung aus E-Mail extrahieren → in Buchhaltungssystem hochladen. Funktioniert bei standardisierten Rechnungen mit festem Format.
• AI-Ansatz: Rechnungsposten erkennen, Fehler finden, Kategorien zuordnen — funktioniert auch bei unstrukturierten PDFs mit wechselnden Layouts.
• Hybrid: AI liest und versteht die Rechnung → RPA bucht sie automatisch ins richtige System.

Kundenservice

• RPA-Ansatz: FAQ-Weiterleitung nach Keyword-Matching. „Passwort" → Link zum Passwort-Reset.
• AI-Ansatz: Kundenanliegen verstehen, Stimmung erkennen, passende Antwort generieren — auch bei ungewöhnlichen Formulierungen.
• Hybrid: AI klassifiziert und beantwortet einfache Anfragen → komplexe Fälle an Mitarbeiter weiterleiten.

🏢 Praxis-Beispiel: Ein Versicherungsunternehmen hat die Schadensbearbeitung hybridisiert: AI liest und klassifiziert Schadensmeldungen (unstrukturierte Texte, Fotos), RPA erstellt automatisch die Vorgänge im System. Ergebnis: 60 % schnellere Bearbeitungszeit.

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Die richtige Reihenfolge 📋

Wenn Sie nicht sicher sind, starten Sie mit dem einfachsten Ansatz:

1. Erst prüfen: Reicht eine Excel-Formel oder ein Makro?
2. Dann RPA: Kann ein Bot den manuellen Prozess übernehmen?
3. Dann AI: Braucht es Verständnis für Sprache, Bilder oder komplexe Muster?
4. Dann Hybrid: Kann AI die Vorarbeit leisten und RPA den Rest erledigen?

⚠️ Achtung: Der häufigste Fehler ist, sofort zur AI-Lösung zu greifen. Oft ist eine RPA-Lösung in zwei Wochen produktiv, während eine AI-Lösung Monate braucht. Prüfen Sie immer zuerst den einfachsten Weg.

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📋 Zusammenfassung

• Klassische Automatisierung und RPA für regelbasierte, vorhersagbare Prozesse
• AI für unstrukturierte Daten und Aufgaben, die „Urteilsvermögen" brauchen
• Hybride Lösungen kombinieren das Beste aus beiden Welten
• Immer mit dem einfachsten Ansatz starten und nur bei Bedarf eskalieren

🎯 Übung: Nehmen Sie einen Prozess aus Ihrem Unternehmen und entscheiden Sie anhand der Matrix: Klassisch, RPA, AI oder Hybrid? Begründen Sie Ihre Wahl.

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