Generative KI, agentische KI oder doch traditionelle Automatisierung?

Automatisierung ist heute kein einheitliches Konzept mehr. Bei der Arbeit mit Daten können Unternehmen zwischen klassischen, regelbasierten Workflows, generativer Künstlicher Intelligenz (KI) und zunehmend agentischen KI-Systemen wählen – jeder Ansatz bringt eigene Stärken, aber auch klare Grenzen und einen unterschiedlichen Aufwand mit sich.

Eine Gartner-Studie führt aus, dass über 40 Prozent der agentic AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden könnten, da Kosten und Komplexität oft unterschätzt und der Nutzen überschätzt werden. Gerade deshalb gewinnen bewährte Methoden wie die klassische Automatisierung wieder an Bedeutung.

Doch nur wer die Unterschiede versteht und strategisch abwägt, kann Prozesse gezielt effizienter, robuster und intelligenter gestalten. Daten- und KI-Experten ordnen die drei Ansätze ein und geben Orientierung, wann welcher Ansatz bei der Datenarbeit sinnvoll eingesetzt werden sollte.

Die Wahl des richtigen Automatisierungsansatzes – auch im Bereich der System- und Netzwerk-Administration – hängt stark vom Charakter der Aufgabe ab – etwa wie stabil der Prozess ist, wie wichtig Präzision bei der Bearbeitung ist, welche Daten verarbeitet werden und ob lediglich Regeln ausgeführt, Inhalte interpretiert oder eigenständige Entscheidungen getroffen werden sollen. Das Verständnis der Unterschiede zwischen traditioneller Automatisierung, generativer KI und agentenbasierter KI erleichtert die Auswahl der passenden Methode für die jeweilige Aufgabe.

Methode 1: Traditionelle Automatisierung

Traditionelle Automatisierung arbeitet nach festen Regeln, liefert reproduzierbare Ergebnisse und ist durch ihre hohe Transparenz leicht auditierbar. Sie ist einfach zu handhaben und zuverlässig, besonders bei klar strukturierten, sauberen Daten, die sich gut vorhersagen lassen. Gleichzeitig ist sie jedoch nur begrenzt flexibel: Änderungen an Abläufen erfordern manuelle Anpassungen, und unstrukturierte oder interpretative Aufgaben lassen sich damit kaum bearbeiten. Kurz gesagt: Dieser Ansatz eignet sich besonders für stabile, gut verstandene Prozesse, bei denen Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und Compliance entscheidend sind.

Ein typisches Beispiel ist ein Retention-Workflow, der die Gefahr eines Kundenverlusts anzeigt, wenn er ein Produkt beispielsweise 30 Tage lang nicht genutzt hat. Das System prüft dazu lediglich den Zeitpunkt der letzten Aktivität und vergleicht ihn mit dem aktuellen Datum. Überschreitet die Differenz 30 Tage, wird die Kennzeichnung gesetzt. Da die Eingaben klar strukturiert, die Regeln eindeutig definiert und die erforderliche Aktion immer dieselbe ist, kann der Workflow zuverlässig und ohne unnötige Komplexität ausgeführt werden. Als Vorteile dieser Methode gelten Stabilität, Transparenz und Zuverlässigkeit.

Methode 2: Generative KI

Wo traditionelle Automatisierung an ihre Grenzen stößt aufgrund mangelnder Flexibilität, Interpretation oder des Umgangs mit unstrukturierten Daten, setzt generative KI an: Sie erkennt Muster in Texten, Sprache oder anderen unstrukturierten Daten, versteht Inhalte, fasst sie zusammen und kann sogar neue Informationen erzeugen. Damit erweitert sie die Möglichkeiten deutlich über starre Regelwerke hinaus.

Denn ihre Stärken liegen in der Fähigkeit, flexibel auf unterschiedlich unstrukturierte Daten zu reagieren, Kontext und Tonalität zu erfassen und eigenständig neue Inhalte zu generieren. Gleichzeitig sind ihre Ergebnisse probabilistisch und daher weniger verlässlich und transparent als bei regelbasierten Systemen, sodass sie sich nicht für streng geregelte, auditpflichtige Entscheidungen eignen.

Generative KI ist damit besonders sinnvoll, wenn Informationen variieren, Interpretation wichtiger ist als exakte Regelbefolgung oder Inhalte analysiert und erstellt werden müssen. Typische Anwendungsfälle hierfür umfassen Sentiment-Analysen aus Kundenfeedback, Zusammenfassungen von Dokumenten, Textklassifikation, Übersetzungen sowie die Unterstützung im Kundenservice. Hier lauten die Vorteile: Mustererkennung, Interpretation und Analyse sowie Erzeugen von Inhalten.

Methode 3: Agentische KI

Noch einen Schritt weiter geht agentische KI: Sie analysiert nicht nur Informationen, sondern trifft eigenständig Entscheidungen, führt Aktionen aus und passt ihr Verhalten kontinuierlich an. Der Fokus liegt auf der Zielsetzung – nicht auf einer festen Abfolge von Schritten.

Damit ist ihre Stärke die dynamischen Entscheidungsfindung. Agentische KI kann auf Echtzeit-Signale reagieren, Analyse und Handlung kombinieren und ihre Vorgehensweise anhand von Feedback kontinuierlich optimieren. Gleichzeitig bringt sie allerdings eine höhere Komplexität mit sich und erfordert einen stärkeren Governance- und Kontrollaufwand. Für einfache, stabile Prozesse ist dieser Ansatz meist nicht notwendig.

Agentische KI eignet sich damit besonders, wenn sich Bedingungen laufend ändern, Entscheidungen von mehreren Signalen abhängen oder Systeme eigenständig handeln sollen, wobei das Ergebnis wichtiger ist als das Befolgen fixer Prozessschritte. Typische Anwendungsfälle sind die proaktive Kundenbindung, intelligente Prozesssteuerung, personalisierte Maßnahmen in Echtzeit oder adaptive Workflows über mehrere Systeme hinweg. Daraus ergeben sich als Vorteile: dynamische Entscheidungsfindung, selbstständige Handlungen und Anpassungen.

Generell lässt sich sagen:

• Traditionelle Automatisierung folgt festen, leicht nachvollziehbaren und auditierbaren Regeln. Sie kann allerdings keine Interpretation, Beurteilung oder Anpassung leisten.
• Generative KI interpretiert Informationen aufgrund von Mustern und kann Zusammenfassungen, Klassifizierungen, Überarbeitungen, Übersetzungen oder maßgeschneiderte Antworten erstellen. Um dies nachvollziehbar und auditierbar zu machen, sollten jedoch alle Workflows klar nachvollziehbar sein.
• Agentische KI handelt eigenständig, reagiert dynamisch auf veränderte Bedingungen und stößt Folgehandlungen an, um eine Zielsetzung zu erreichen. Die höhere Komplexität erfordert jedoch klare Governance, Kontrolle und einen höheren Aufwand.

In der Praxis schließen sich die drei genannten Ansätze nicht aus – im Gegenteil. Die besten Lösungen kombinieren sie gezielt. Ein stabiler, regelbasierter Kern kann durch generative KI ergänzt werden, während agentische KI dort eingesetzt wird, wo dynamische Entscheidungen echten Mehrwert schaffen.

Moderne Plattformen für Datenarbeit und -analyse, wie beispielsweise KNIME, bieten die Möglichkeit, regelbasierte Logik, generative Modelle und agentische KI in einem einheitlichen Workflow zu kombinieren, sodass Unternehmen flexibel, transparent und effizient auf jede Anforderung reagieren können.

Christian Birkhold ist Vice President Products bei Knime.

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