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Automatisierung, Digitalisierung, Algorithmen & Künstliche Intelligenz – was ist was?

  • Autorenbild: herbertwagger
    herbertwagger
  • 3. Feb.
  • 2 Min. Lesezeit

Im Business-Alltag tauchen die Begriffe Digitalisierung, Automatisierung, Algorithmen und Künstliche Intelligenz (KI) häufig nebeneinander auf. Doch sie beschreiben unterschiedliche Dinge. Wer diese sauber trennt, versteht besser, wie Unternehmen die Technologien sinnvoll einsetzen können.

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1. Digitalisierung – vom Papier ins Digitale

  • Definition: Überführung analoger Informationen in digitale Formate.

  • Beispiel: Ein gescannter Vertrag oder die Ablage von Rechnungen in einem DMS.

  • Nutzen: Daten werden durchsuchbar, teilbar und maschinell verarbeitbar.

  • Grenze: Digitalisierung allein bedeutet noch keine Automatisierung oder Intelligenz – sie schafft nur die Grundlage.

👉 Digitalisierung ist das Fundament. Ohne sie können Automatisierung und KI kaum greifen.

2. Algorithmen – die „Rezeptbücher“ der Informatik

  • Definition: Schritt-für-Schritt-Anweisungen, wie ein Problem gelöst wird.

  • Beispiel: Ein Algorithmus berechnet Mahngebühren: „Wenn Zahlung > 14 Tage überfällig, dann +5 € Gebühr.“

  • Nutzen: Präzise, berechenbar, nachvollziehbar.

  • Grenze: Ein Algorithmus „denkt“ nicht – er arbeitet streng nach Vorschrift.

👉 Algorithmen sind das Handwerkszeug. Sie sind Bausteine, aber noch keine KI.

3. Klassische Automatisierung – Regeln & Workflows

  • Definition: Anwendung von Algorithmen und Prozessen zur Entlastung von Menschen bei Routinetätigkeiten.

  • Beispiel: „Wenn eine E-Mail mit Betreff ‚Mahnung‘ eingeht, leite automatisch an Mitarbeiter A weiter.“

  • Nutzen: Schnell, stabil, verlässlich bei wiederkehrenden Aufgaben.

  • Grenze: Sobald Abweichungen oder neue Situationen auftreten, versagt das System.

👉 Automatisierung ist das Fließband. Perfekt bei Routine, schwach bei Abweichung.

4. Künstliche Intelligenz – Verstehen & Lernen

  • Definition: Systeme, die Muster, Bedeutungen und Zusammenhänge erkennen, ohne dass diese explizit vorher programmiert sind.

  • Beispiel: Eine KI liest eine E-Mail, versteht das Anliegen, schlägt eine Antwort vor oder leitet an die richtige Abteilung.

  • Nutzen: Dynamisch, adaptiv, lernfähig. Kann auch Unsicherheiten und neue Situationen meistern.

  • Grenze: Höhere Komplexität, benötigt Daten, Training und Verantwortungsbewusstsein (Ethik, Fairness, Transparenz).

👉 KI ist der Kollege mit Erfahrung. Sie denkt mit, erkennt Kontexte und bietet neue Lösungen.

Zusammenfassung der Unterschiede

Aspekt

Digitalisierung

Algorithmen

Automatisierung

Künstliche Intelligenz

Zweck

Analoge Daten digital machen

Probleme nach Rezept lösen

Routinen effizient abwickeln

Kontext verstehen, lernen, adaptieren

Logik

Keine, reine Datenspeicherung

Schritt-für-Schritt-Anweisung

Fix definierte Regeln & Workflows

Lernfähig, erkennt Muster & Zusammenhänge

Reaktion

Passiv

Vorhersehbar

Vorhersehbar, linear

Dynamisch, adaptiv

Beispiel

Vertrag einscannen

Mahngebühr berechnen

Mahnmail automatisch weiterleiten

Anliegen in Mail verstehen & Antwort vorschlagen

Grenzen

Keine Automatisierung

Keine Flexibilität

Schwach bei Abweichung

Bedarf an Daten, Training, Governance

Fazit


  • Digitalisierung ist die Basis (ohne Daten kein Fortschritt).

  • Algorithmen sind die „Rezepte“ der Informatik.

  • Automatisierung bringt Stabilität in Routinen.

  • KI ist die nächste Stufe: Sie erkennt Bedeutungen, reagiert flexibel und kann lernen.

👉 In der Praxis wirken diese vier Ebenen oft zusammen. Wer ihre Unterschiede kennt, kann die richtige Technologie zur richtigen Zeit einsetzen – und so maximalen Nutzen erzielen.


 
 
 

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