Blogserie 2 Automation & KI

Teil 2 der Blogserie „Automation im Zeitalter der KI“

2025 war ein Jahr, in dem viele Unternehmen realisiert haben, dass die Einführung von KI nicht automatisch zu betrieblichem Nutzen führt. Modelle funktionieren, Pilotprojekte liefern Ergebnisse, aber die operative Wirkung bleibt aus. Der Grund dafür liegt selten in der Qualität der KI selbst, sondern in der Ausführungsschicht: KI kann Empfehlungen und Entscheidungen erzeugen, aber sie kann keine Prozesse steuern, absichern oder überwachen. Damit rückt Automatisierung in den Mittelpunkt jeder ernsthaften AI-Transformation. Ohne skalierbare, transparente und steuerbare Ausführung bleibt KI eine isolierte Analysefunktion – technisch beeindruckend, aber geschäftlich begrenzt. 2025 hat sichtbar gemacht, dass Unternehmen nicht mehr nur über Use Cases entscheiden, sondern über Betriebsmodelle. 2026 wird zum Jahr, in dem sich zeigt, ob Automatisierung als Werkzeug betrachtet wird – oder als Fundament eines AI-fähigen Unternehmens.

KI erzeugt Last, die bestehende Automatisierung nicht tragen kann

Die Einführung von KI erhöht Taktung, Datenvolumen und Entscheidungsfrequenz. Diese Beschleunigung trifft jedoch häufig auf Prozesse, die über Jahre inkrementell gewachsen sind: manuelle Übergaben, zeitgesteuerte Skripte, Einzellösungen zwischen Systemen. Eine Studie des Capgemini Research Institute aus 2025 zeigt, dass nur 28 % der KI-Initiativen in großen Unternehmen produktiv skaliert werden, weil die notwendige Prozess- und Automatisierungsbasis fehlt. Viele Organisationen skalieren KI auf einer operativen Grundlage, die selbst nicht skalierbar ist – und erleben dann nicht mehr Effizienz, sondern Engpässe, Fehlerkaskaden und Schattenprozesse.

Geschwindigkeit steigt, Kontrolle sinkt: fehlende Observability und Governance

Mit wachsender KI-Nutzung verschiebt sich das Verhältnis zwischen Ausführung und Überwachung. Prozesse laufen schneller, Datenströme verdichten sich, menschliche Eingriffe nehmen ab – aber Transparenz, Auditierbarkeit und Governance bleiben auf dem Stand davor. Laut ISACA Europe nutzten 2025 bereits 83 % der Unternehmen generative KI, jedoch verfügten nur 31 % über eine verbindliche KI-Policy oder Kontrollmechanismen. Das bedeutet: Die operative Geschwindigkeit steigt, aber die Steuerbarkeit sinkt. Ohne Ende-zu-Ende-Observability wird Automatisierung nicht leistungsfähiger, sondern intransparenter – und damit riskanter, besonders in regulierten Branchen.

Einzeltools statt Architektur: Insellösungen verhindern Skalierung

In vielen Unternehmen existieren Automatisierungskomponenten, aber keine Automatisierungsarchitektur. Ein Bot hier, ein Scheduler dort, ein Skript als Brücke zwischen zwei Systemen – aber keine Plattform, die Ereignisse, Daten, Entscheidungen und Ausführung konsistent verknüpft. McKinsey weist im „State of AI 2025“ darauf hin, dass die größten Barrieren für KI-Skalierung nicht in der Technologie, sondern in fehlender Integration und Prozesssteuerung liegen. Tools automatisieren Aufgaben, Architekturen orchestrieren Unternehmen. Solange Automatisierung als lokales Effizienzinstrument behandelt wird, entsteht Technologie ohne strategische Wirkung.

Warum das kein KI-Problem ist, sondern ein Automatisierungs-Reifeproblem

Die sichtbaren Bremsfaktoren liegen nicht im Modelltraining, sondern in der Ausführungskette. Die Digital-Decade-Berichte der Europäischen Kommission zeigen, dass selbst in daten- und cloudstarken Unternehmen der Reifegrad der Prozessautomatisierung hinter der KI-Adoption zurückbleibt. Wer KI produktiv machen will, benötigt nicht nur mehr Automatisierung, sondern bessere Automatisierung: steuerbar, beobachtbar, anschlussfähig. Die Frage lautet nicht mehr, was automatisiert wird, sondern wie Automatisierung gestaltet wird, damit KI, Daten und Anwendungen nicht länger in getrennten Betriebslogiken existieren.

Was Unternehmen 2026 wirklich entscheiden müssen

2026 wird weniger von der Frage geprägt sein, welche neuen KI-Anwendungsfälle möglich sind, sondern welche Betriebs- und Architekturentscheidungen ihre Ausführung tragen können. Unternehmen stehen vor einer Weichenstellung: Wird Automatisierung weiterhin als technisches Projekt betrachtet – oder als strategische Steuerungsebene von Prozessen, Systemen und Entscheidungen? Im Zentrum stehen künftig: Event-gesteuerte Orchestrierung, verlässliche Observability, klare Governance, Plattform-Konsolidierung und Rollenmodelle, die IT, Architektur und Fachbereiche verbinden. Wer Automatisierung als Infrastruktur versteht, kann KI skalieren. Wer sie als Werkzeug betrachtet, wird an Grenzen stoßen.

Fazit: Was 2025 gezeigt hat – und was 2026 erfordert

2025 hat die operative Lücke sichtbar gemacht: Die größte Herausforderung liegt nicht in der Fähigkeit, KI zu entwickeln, sondern sie sicher, skalierbar und steuerbar einzusetzen. Automatisierung verschwindet nicht im Schatten der KI – sie wird zum Fundament jeder funktionsfähigen AI-Transformation. Unternehmen, die 2026 über KI-Reife sprechen, müssen über Automatisierungs-Reife sprechen. Erst wenn Ausführung, Governance und Transparenz zusammenspielen, entsteht aus Technologie tatsächlicher Geschäftswert.

Wenn KI immer schneller entscheidet, Prozesse aber nicht mitwachsen – wie muss Automatisierung gestaltet sein, damit sie nicht nur Aufgaben abarbeitet, sondern Unternehmenslogik trägt?

Quellen

• Capgemini Research Institute – “Harnessing the value of AI: Unlocking scalable advantage”
• McKinsey & Company – “The State of AI 2025: How organizations are rewiring to capture value”
• European Commission – “Digital Decade 2025: Digitalisation of Business in the EU Member States”
• ISACA Europe – “AI Use is Outpacing Policy and Governance, ISACA Finds”
• Bitkom (via Silicon Saxony) – “Bitkom: KI-Nutzung boomt – aber die Angst vor Abhängigkeit vom Ausland ist groß”
• Gartner (via Beta Systems) – “Navigating the Future of I&O Automation: Key Insights from Gartner’s 2025 Hype Cycle”
• Eurostat “Digitalisation in Europe – 2025 edition”

Fortsetzung der Serie

Dieser Beitrag ist Teil 2 unserer vierteiligen Blogserie über den Wandel von Automatisierung im Zeitalter von KI. Während Teil 1 den strategischen Perspektivwechsel eingeordnet hat, zeigt dieser Artikel, warum Skalierung von KI in der Praxis scheitert, wenn die Automatisierungsarchitektur nicht mitwächst. In den nächsten Teilen beleuchten wir, welche Reifegrade Unternehmen 2026 erreichen müssen – und wie sich Rollen, Plattformen und Betriebsmodelle verändern, wenn Automatisierung nicht mehr Werkzeug, sondern Grundlage für AI-fähige Prozesse wird.