Blogserie 1 Automation & KI

Warum Automatisierung nicht verschwindet – sondern sich neu definiert.

Künstliche Intelligenz hat 2025 die Aufmerksamkeit dominiert – in Strategiepapieren, in Vorstandsentscheidungen und in Fachdiskussionen. Doch hinter den sichtbaren Entwicklungen wurde ein anderes Thema zum entscheidenden Faktor für den produktiven Einsatz von KI: die Fähigkeit, Entscheidungen und Analysen zuverlässig in operative Abläufe zu überführen. Nicht das KI-Modell, nicht die Datenmenge, sondern die Ausführungsschicht entscheidet darüber, ob KI Mehrwert erzeugt. Diese Ausführungsschicht ist Automatisierung – und genau hier hat sich das Verständnis im Laufe des Jahres 2025 grundlegend verändert.

Die weit verbreitete Annahme, KI werde Automatisierung ersetzen, hat sich 2025 endgültig als Irrtum erwiesen. Die Praxis hat gezeigt: Automatisierung wird nicht weniger wichtig, sondern zentraler – weil sie nicht länger nur Effizienzsteigerung bedeutet, sondern Voraussetzung dafür ist, dass KI überhaupt nutzbar und skalierbar wird. Laut McKinsey setzen inzwischen 78 % der Unternehmen mindestens eine KI-Anwendung produktiv ein, aber mehr als die Hälfte davon nennt fehlende Automatisierung als zentrale Bremse bei der Skalierung (McKinsey, State of AI 2024). Der Engpass liegt also nicht in der Fähigkeit, KI zu entwickeln, sondern in der Fähigkeit, sie stabil, wiederholbar und nachvollziehbar auszuführen.

Warum KI die Automatisierung nicht ersetzt, sondern voraussetzt

Die Verschiebung zeigt sich vor allem in der Fragestellung. Lange Zeit lautete sie: „Welche Prozesse können wir automatisieren?“ 2025 wurde daraus: „Welche Prozesse sind so integriert, dass sie von Menschen, Systemen und KI gleichermaßen angestoßen und überwacht werden können?“ Während Automatisierung früher mit IT-Batch-Prozessen, Skripten oder RPA-Bots verbunden war, wurde sie 2025 zunehmend zur Orchestrierungsschicht zwischen Anwendungen, Daten, Ereignissen und Entscheidungssystemen. Automatisierung ist nicht verschwunden, sie ist sichtbarer und strategischer geworden.

Von Tools zu Architektur: Was sich 2025 verändert hat

Technologisch hat sich Automatisierung 2025 deutlich von zeit- oder skriptgesteuerten Abläufen hin zu ereignis-, API- und datengetriebenen Workflows bewegt. Entscheidungen werden nicht mehr periodisch getroffen, sondern in Echtzeit. Daten liegen nicht mehr in einzelnen Systemen, sondern fließen durch hybride Landschaften. Prozesse laufen nicht mehr linear, sondern reagieren auf Ereignisse, APIs, Sensoren oder Nutzersignale. Unter diesen Bedingungen war es 2025 nicht mehr ausreichend, „ein Automatisierungstool“ zu besitzen – entscheidend wurde, ob die zugrunde liegende Architektur offen, skalierbar und anschlussfähig an moderne Betriebsmodelle ist.

Ein weiterer Treiber war die zunehmende Fragmentierung der IT-Landschaften. Laut Gartner nutzten Unternehmen 2024 im Durchschnitt 47 SaaS-Anwendungen, zusätzlich zu Cloud-, On-Prem- und Legacy-Systemen (Gartner, Application Architecture Report 2024). 2025 wurde klar: Automatisierung kann in solchen Umgebungen nicht innerhalb eines einzelnen Systems funktionieren, sondern muss Interoperabilität herstellen. KI kann Empfehlungen geben, aber ohne verbindende Ausführungslogik bleibt sie ein isoliertes Analysewerkzeug. Erst wenn Prozesse automatisiert, überwacht und kontrolliert sind, entsteht betrieblicher Nutzen.

Das Risiko der Skalierung ohne Kontrolle

Mit dem Einsatz von KI stieg 2025 nicht nur die Geschwindigkeit der Ausführung, sondern auch das Risiko. Prozesse, die früher manuell korrigiert wurden, konnten plötzlich tausendfach automatisiert falsch laufen. Laut einer Untersuchung der Federal Reserve Bank of Richmond hatten zwar 60 % der Unternehmen im vergangenen Jahr neue Automatisierungsansätze eingeführt, aber nur 16 % davon gleichzeitig in Monitoring- oder Observability-Mechanismen investiert (Richmond Fed, CFO Survey 2024). Das heißt: Die Exekutionsebene skaliert schneller als die Kontrollschicht – und genau das wurde 2025 zum kritischen Faktor in IT- und Betriebsarchitekturen.

Die neue Rolle der Automatisierung im KI-Betrieb

2025 hat auch gezeigt, dass Automatisierung nicht mehr nur ein Mittel zur Kostensenkung ist, sondern zur Risikoreduktion, Compliance-Sicherung und Innovationsbeschleunigung. Der weltweite Markt für intelligente Prozessautomatisierung wird deshalb voraussichtlich von 14,5 Mrd. USD im Jahr 2024 auf 44,7 Mrd. USD im Jahr 2030 wachsen (Grand View Research, 2024). Wachstum entsteht hier nicht durch den Ersatz menschlicher Arbeit, sondern durch den Übergang von statischer zu dynamischer Prozesssteuerung.

Was Unternehmen 2026 wirklich entscheiden müssen

Nach einem Jahr, in dem KI-Einführung und Automatisierungsrealität immer stärker aufeinandergeprallt sind, verschiebt sich die zentrale Frage für 2026: Nicht „Brauchen wir Automatisierung?“, sondern „Welche Form von Automatisierung ermöglicht KI-Reife, Skalierung und Governance?“ Ein Scheduler oder Bot-Framework kann isolierte Abläufe automatisieren, aber keine zusammenhängende Prozesslandschaft steuern. Eine KI-Anwendung kann Entscheidungen treffen, aber ohne automatisierte Ausführung entsteht kein geschäftlicher Effekt. Erst das Zusammenspiel aus Daten, KI-Logik und Automatisierung erzeugt operativen Wert.

Fazit: Automatisierung verschwindet nicht – sie wird sichtbarer

2025 hat gezeigt: Automatisierung hat ihre Rolle verändert – vom Hintergrundprozess zum sichtbaren Fundament digitaler Betriebsmodelle. Wer über KI-Reife spricht, muss über Automatisierungsreife sprechen. Wer Skalierung anstrebt, braucht automatisierbare, beobachtbare und verlässliche Abläufe. Wer Geschwindigkeit will, braucht Steuerungslogik, nicht nur Modelle. KI macht Automatisierung nicht überflüssig – sie macht sie unverzichtbar.

2026 wird nicht die Frage stellen, ob automatisiert wird, sondern wie eine Architektur geschaffen wird, in der Automatisierung, Datenflüsse und KI-Systeme nicht länger getrennte Welten sind.

Quellen

• McKinsey & Company – The State of AI in 2024
• Federal Reserve Bank of Richmond – CFO Survey, June 2024
• Grand View Research – Intelligent Process Automation Market Size Report, 2024–2030
• Grand View Research – Artificial Intelligence Market Size Report, 2024–2033
• Gartner – Application Architecture, SaaS & Integration Landscape Report 2024

Fortsetzung der Serie

Dieser Beitrag ist Teil 1 unserer vierteiligen Blogserie über den Wandel von Automatisierung im Zeitalter von KI. In den kommenden Wochen veröffentlichen wir weitere Artikel, die sich mit den operativen Risiken, den Reifeanforderungen und den architektonischen Entscheidungen befassen, die Unternehmen 2026 treffen müssen, um wirklich AI-fähig zu werden.