Was ist generative KI — und warum ist sie etwas anderes als klassische Automatisierung?
Generative KI erzeugt eigenständig neue Inhalte — Texte, Bilder, Code oder Zusammenfassungen — auf Basis gelernter Muster aus großen Datenmengen. Klassische Automatisierung wie RPA führt vordefinierte Regeln auf strukturierten Daten aus, ohne Inhalte zu verstehen oder zu erzeugen. Der entscheidende Unterschied für Unternehmen: Generative KI kann mit unstrukturierten Informationen arbeiten und Aufgaben übernehmen, die bisher menschliches Sprachverständnis erforderten.
Warum ist dieser Unterschied für Unternehmen relevant?
Rund 80 Prozent der Unternehmensdaten liegen in unstrukturierter Form vor — E-Mails, Protokolle, Verträge, Support-Anfragen, interne Dokumentationen. Klassische Automatisierung kann mit diesen Daten wenig anfangen. Generative KI erschließt genau diesen Bereich. Ein Beispiel: Ein RPA-Bot kann eine Rechnung aus einem festen PDF-Format in ein ERP-System übertragen. Generative KI kann eine frei formulierte Kundenanfrage lesen, den Inhalt verstehen, die relevanten Informationen aus einer Wissensdatenbank abrufen und eine sachlich korrekte Antwort formulieren. Für den Mittelstand bedeutet das: Prozesse, die bisher nur von Mitarbeitern erledigt werden konnten — weil sie Sprachverständnis, Einordnung oder Zusammenfassung erfordern — werden erstmals durch KI unterstützbar.
Ersetzt generative KI die klassische Automatisierung?
Nein. Beide Technologien ergänzen sich. Klassische Automatisierung bleibt die bessere Wahl für strukturierte, wiederholbare Prozesse — etwa Datenübertragungen zwischen Systemen, Rechnungsverarbeitung mit festem Layout oder regelbasierte Genehmigungsworkflows. Generative KI kommt dort ins Spiel, wo Sprache, Kontext oder Kreativität gefragt sind. In der Praxis entsteht der größte Mehrwert durch Kombination: RPA führt den strukturierten Teil eines Prozesses aus, generative KI übernimmt die sprachlichen und analytischen Schritte. Dieses Zusammenspiel wird in der Branche als Hyperautomation bezeichnet.
Welche Grenzen hat generative KI, die ein Entscheider kennen sollte?
Generative KI produziert Inhalte auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten — nicht auf Basis von Faktenprüfung. Das bedeutet: Sie kann überzeugend klingende, aber sachlich falsche Aussagen erzeugen. Dieses Phänomen wird als Halluzination bezeichnet. Für geschäftskritische Anwendungen — etwa Vertragsanalysen, Finanzberichte oder regulatorische Dokumente — ist deshalb immer eine menschliche Prüfung oder eine technische Absicherung (zum Beispiel durch RAG) erforderlich. Außerdem benötigt generative KI klare Anweisungen (Prompts), um brauchbare Ergebnisse zu liefern. Die Qualität der Ausgabe hängt direkt von der Qualität der Eingabe ab.