Blogserie 3 Automation & KI

Teil 3 der Blogserie „Automation im Zeitalter der KI“

2026 wird das Jahr, in dem sich entscheidet, ob Automatisierung zur Ausführungs- und Orchestrierungsschicht für KI wird – oder selbst zum Engpass. Die meisten Automatisierungssysteme, die heute in Unternehmen laufen, wurden nicht für datengetriebene, ereignisbasierte oder KI-gestützte Abläufe entwickelt, sondern für wiederholbare Workflows mit klar definierten Parametern. KI verändert diese Logik grundlegend: Entscheidungen entstehen nicht mehr in festen Intervallen oder durch manuelle Freigaben, sondern innerhalb von Sekunden – ausgelöst durch Daten, Ereignisse oder kombinierte Signale aus Anwendungen, APIs oder Sensorik. Damit verschiebt sich die Frage von „Wie automatisieren wir bestehende Prozesse?“ zu „Wie schaffen wir eine Architektur, die KI-Entscheidungen zuverlässig, skalierbar und nachvollziehbar ausführen kann?“

2024 und 2025 haben gezeigt, dass der größte Engpass nicht in der Modellqualität, nicht in der Cloud-Strategie und nicht in der Datenverfügbarkeit liegt – sondern in der technischen Ausführungsebene. Wo Automatisierung als Werkzeug verstanden wird, entstehen isolierte Lösungen. Wo sie als Architektur verstanden wird, entsteht Skalierbarkeit.

Warum klassische Workflow-Automatisierung an Grenzen stößt

Die meisten Automatisierungslandschaften in Unternehmen sind historisch gewachsen: Skripte, RPA-Bots, Batch-Schedules, Integrationsbrücken zwischen Systemen – jeweils eingeführt, um einen lokalen Engpass zu lösen. Das funktioniert, solange Prozesse sequenziell, vorhersehbar und manuell korrigierbar sind. Doch sobald KI ins Spiel kommt, verändert sich das Verhältnis zwischen Prozessgeschwindigkeit, Datenkomplexität und Kontrollbedarf.

KI-basierte Entscheidungen erzeugen Folgeschritte, Validierungen, API-Aufrufe, Regeltests, Freigaben oder Eskalationen in Millisekunden, nicht in Zeitfenstern. Was früher eine tägliche Verarbeitung war, wird heute zu einem permanenten Ereignisstrom. Doch viele Automatisierungssysteme reagieren nicht auf Ereignisse – sie warten auf Zeittrigger. Sie orchestrieren keine Services – sie starten Skripte. Sie überwachen keine Geschäftsprozesse – sie prüfen nur Statuscodes.

Damit wird sichtbar: Nicht fehlende KI-Funktionalität begrenzt die Wirkung, sondern eine Ausführungsschicht, die für ein anderes Betriebsmodell gebaut wurde.

Was KI-gestützte Abläufe technisch wirklich erfordern

Ein KI-gestützter Prozess ist kein automatisierter Prozess mit „mehr Intelligenz“, sondern ein strukturell anderer Prozess. Er benötigt eine Architektur, die auf Ereignisse reagiert, nicht nur auf Zeitpläne. Eine Ausführung, die APIs, Systeme und Datenflüsse steuern kann – nicht nur Tasks in einem System. Eine Governance, die Entscheidungen nachvollziehbar macht – nicht nur Fehlermeldungen protokolliert. Und ein Monitoring, das Geschäftsprozesse beobachtet – nicht Serverzustände.

Studien wie „Future of Digital Infrastructure 2025“ von IDC und „AI at Scale“ von Deloitte zeigen, dass Unternehmen genau an dieser Stelle scheitern: Nicht, weil KI unzuverlässig ist, sondern weil die technologische Basis für dynamische Prozesssteuerung fehlt. KI erzeugt Entscheidungslogik – aber nur Automatisierung erzeugt Wirkung. Und genau hier ist die Kluft entstanden, die 2026 geschlossen werden muss.

Die vier Architekturfehler, die 2025 sichtbar gemacht hat

2025 hat klar gezeigt, dass viele Automatisierungsinitiativen nicht an Technologie, sondern an Architektur scheitern. Erstens: Tool-Silos statt Orchestrierung. Ein Bot für Finance, ein Scheduler für IT, ein Skript für Datentransfer – aber keine verbindende Steuerungslogik. Mehr Tools führen nicht zu mehr Automatisierung, sondern zu mehr Komplexität.

Zweitens: Logik im Menschen, nicht im System. Entscheidungen werden zwar automatisiert getroffen, aber ihre Ausführung bleibt manuell oder unvollständig verknüpft. KI kann prüfen, priorisieren, segmentieren – aber der nächste Schritt liegt oft weiterhin in einer E-Mail oder einem Ticket.

Drittens: Keine technische Rückkopplung. KI liefert ein Ergebnis, doch das Ergebnis führt weder zu korrigierender Prozesslogik, noch zu einer verbesserten Datenbasis, noch zu automatisierter Eskalation. Prozesse laufen – aber sie lernen nicht.

Viertens: Fehlende Kontroll- und Beobachtungsebene. Während Systeme schneller werden, wird die Transparenz geringer. Laut ISACA Europe verfügten 2025 nur 31 % der Unternehmen über End-to-End-Monitoring ihrer KI-gestützten Prozesse. Geschwindigkeit steigt – aber Steuerbarkeit sinkt.

Von Tool-Stack zu Ausführungsschicht: Automatisierung als Architektur

Die zentrale Verschiebung für 2026 lautet daher nicht „Mehr Automatisierung“, sondern „Andere Automatisierung“. Automatisierung ist nicht länger die letzte Phase eines Projekts, sondern wird zur operativen Plattformschicht. Sie verknüpft Ereignisse, Services, Entscheidungen, Datenmodelle und Kontrollmechanismen. Sie ersetzt nicht einzelne Tätigkeiten – sie steuert den Ablauf zwischen Systemen.

Damit verändert sich auch das Rollenmodell in Unternehmen. Statt „Wer pflegt das Skript?“ lautet die Frage: „Wem gehört der End-to-End-Prozess?“ Statt IT-Batch-Owner entstehen Rollen wie Automation Architect, Execution Layer Owner oder Process Reliability Engineer. Und statt lokaler Optimierung entsteht eine Plattform, die geschäftskritische Abläufe trägt – unabhängig davon, ob sie von Menschen, Systemen oder KI ausgelöst werden.

Was Unternehmen 2026 entscheiden müssen

2026 wird nicht von der Frage geprägt sein, welche neuen KI-Anwendungsfälle möglich sind, sondern von der Frage, welche Ausführungsarchitektur sie tragen kann. Unternehmen müssen entscheiden, ob Automatisierung weiterhin als operative Effizienzmaßnahme gesehen wird – oder als strategische Steuerungsschicht für Wertschöpfung, Skalierung, Sicherheit und Compliance.

Dazu gehören fünf Weichenstellungen: Automatisierung muss ereignisfähig werden, nicht zeitgesteuert. Sie muss API-orientiert werden, nicht systemgebunden. Sie muss beobachtbar werden, nicht nur ausführbar. Sie muss architektonisch verankert werden, nicht toolzentriert. Und sie muss als Plattform betrieben werden, nicht als Projekt.

Fazit: Architektur ist der Engpass, nicht die Technologie

KI hat 2025 die Entscheidungslogik beschleunigt – aber Automatisierung bestimmt, ob diese Entscheidungen Wirkung entfalten. Unternehmen, die 2026 über KI-Reife sprechen, müssen über Automatisierungs-Reife sprechen. Nicht, wie viele Prozesse automatisiert sind, sondern wie automatisierbar, steuerbar und erweiterbar die Ausführungsschicht ist.

Wenn KI in Millisekunden entscheidet, Prozesse aber im alten Takt ausführen – wie lange lässt sich dieser Widerspruch noch durch Tools überspielen, bevor Architektur zur Geschäftsfrage wird?

Quellen

• Deloitte – AI at Scale: Enterprise Transformation Findings (2025)
• IDC – Future of Digital Infrastructure 2025
• ISACA Europe – AI Use is Outpacing Policy and Governance (2025)
• Gartner – Hype Cycle for I&O Automation 2025
• Bitkom – KI-Einsatz in der deutschen Wirtschaft 2025

Fortsetzung der Serie

Dieser Beitrag ist Teil 3 unserer vierteiligen Blogserie über den Wandel von Automatisierung im Zeitalter der KI. Während Teil 1 die strategische Verlagerung beschrieben hat und Teil 2 die operativen Skalierungsprobleme sichtbar machte, zeigt dieser Beitrag, warum die nächste Phase nur über veränderbare Architektur möglich ist. In Teil 4 stellen wir ein Reifegrad- und Entscheidungsmodell vor, das Unternehmen hilft einzuschätzen, wo sie 2026 wirklich stehen – und welche Transformationspfade notwendig werden.