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KI-Automatisierung: Einfach erklärt — und was Unternehmen heute darüber wissen müssen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert, wie wir arbeiten, entscheiden und kommunizieren. Ein Bereich, der besonders schnell wächst, ist KI-Automatisierung: intelligente Systeme, die Prozesse nicht nur automatisieren, sondern sich anpassen, dazulernen und eigenständig Entscheidungen treffen können.

 

Dieser Artikel erklärt in einfachen Worten:

 

  • wie KI-Automatisierung funktioniert

  • was sie von klassischer Automatisierung unterscheidet

  • welche Arten von KI es gibt

  • wer heute technologisch führend ist

 

Perfekt für alle, die ein klares, modernes Verständnis von KI suchen – ohne komplizierte Fachbegriffe.

🔥 Was ist KI-Automatisierung?

KI-Automatisierung bedeutet, dass Aufgaben automatisiert werden, aber nicht nach starren Regeln, sondern mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, die:

 

  • Muster erkennt

  • Daten bewertet

  • Entscheidungen trifft

  • aus Fehlern lernt

  • sich selbst verbessert

​

➡️  Sie kombiniert klassische Automatisierung (regelbasierte Abläufe) mit intelligenter Logik, die flexibel reagieren kann.

🤖 Wie funktioniert KI-Automatisierung?

Eine KI-Automatisierung funktioniert in drei Schritten:

 

 

1. Daten aufnehmen

Die KI liest Daten aus: Texte, Bilder, Sensoren, Zahlen, Input von Menschen.

 

 

2. Muster erkennen & Entscheidungen treffen

Mit Modellen wie Machine Learning oder Deep Learning erkennt die KI::

→ Trends

 

→ Ausreisser

→ Zusammenhänge

→ Optimierungschancen

 

 

3. Handlungen ausführen

Die KI führt Aktionen automatisch aus:

z. B. Mails beantworten, Rechnungen generieren, Prozesse starten, Alarme auslösen oder Kunden segmentieren.

 

➡️ Das System wird mit jedem Durchlauf besser.

🔄 Unterschied: Automatisierung vs. KI

Automatisierung

 

  • Regelbasiert

  • Statisch

  • Wiederholt nur genau das, was man vorgibt

  • Wann "A", dann "B"

KI

 

  • Datengesteuert

  • Lernfähig

  • Passt sich an, trifft eigene Entscheidungen

  • "Was ist die beste Entscheidung basierend auf allen Daten?"

Zusammengefasst:

 

👉 Automatisierung = tun

👉 KI = denken

👉 KI-Automatisierung = beides

🧩 Was ist Automatisierung? (einfach erklärt)

Automatisierung bedeutet:

Ein Computer oder eine Maschine übernimmt wiederkehrende Aufgaben automatisch – ohne menschliches Zutun.

 

Beispiele:

 

  • Rechnungen automatisch verschicken

  • Emails automatisch sortieren

  • Newsletter automatisch auslösen

  • Maschinen automatisch steuern

🤖 Was ist KI? (einfach erklärt)

Künstliche Intelligenz ist Software, die versucht, menschliches Denken nachzuahmen:

 

  • lernen

  • Probleme lösen

  • Sprache verstehen

  • Entscheidungen treffen

 

ChatGPT, Google Bard oder Bild-Erkennung auf Smartphones sind Beispiele für KI.

🧠 Was ist Automatisierungs-KI?

Automatisierungs-KI ist eine spezielle Form der KI, die entwickelt wurde, um Prozesse komplett autonom auszuführen – mit:

 

  • Machine Learning

  • Natural Language Processing (NLP)

  • Entscheidungslogik

  • adaptiven Workflows

 

Beispiel:

Ein KI-Agent liest eingegangene Emails, analysiert das Anliegen, priorisiert, beantwortet, verschiebt Dokumente und startet Folgeprozesse.

🔍 Worin besteht der Unterschied zwischen KI & KI-Automatisierung?

  • KI = das Gehirn

  • Automatisierung = die Hände

  • KI-Automatisierung = Gehirn + Hände, die gemeinsam arbeiten

🧬 Welche 4 Arten von KI gibt es?

Die gängigste Klassifikation:

  • Reaktive Maschinen – reagieren nur auf das, was sie sehen (z. B. Schach-Computer)
     

  • Begrenztes Gedächtnis (Limited Memory) – moderne KI, die aus Daten lernt (z. B. ChatGPT, Bilderkennung)
     

  • Theory of Mind (experimentell) – KI versteht Emotionen, Intentionen (Forschung)
     

  • Selbstbewusste KI (AGI) (hypothetisch) – existiert nicht, wird in Sci-Fi diskutiert

🧠 Welche Intelligenztypen gibt es?

In der KI-Forschung unterscheidet man:

 

  • ANI (Artificial Narrow Intelligence) – heutige KI

  • AGI (Artificial General Intelligence) – menschenähnliche Intelligenz, entsteht gerade

  • ASI (Artificial Super Intelligence) – theoretisch, der Menschheit überlegen

 

Wir befinden uns heute (2025) am Übergang ANI → AGI.

🧱 Wie viele KI-Modelle gibt es?

Es gibt:

 

  • tausende spezialisierte Modelle

  • hunderte Open-Source-Modelle

  • etwa 30 führende Large-Language-Models (LLMs) weltweit

  • Top-Modelle: GPT-4/5, Claude 3, Gemini Ultra, Llama 3, Mistral Large, DeepSeek

 

Die Zahl wächst täglich.

🔮 Welche 7 Phasen der KI gibt es?

(klassisches KI-Reifegrad-Modell)

 

  1. Datensammlung

  2. Datenbereinigung

  3. Feature Engineering

  4. Modelltraining

  5. Evaluation

  6. Deployment

  7. Monitoring & kontinuierliches Lernen

💬 Ist ChatGPT eine KI?

Ja, ChatGPT ist eine künstliche Intelligenz, genauer:
​

  • LLM (Large Language Model)

  • Generative AI

  • entwickelt von OpenAI

  • trainiert auf Milliarden Parametern und Texten

🏆 Wer ist Marktführer bei KI?

Die Top-Positionskämpfer global (Stand November 2025):

 

  • OpenAI – führend bei generativer KI

  • Google / DeepMind – führend in Forschung & Modellentwicklung

  • Microsoft – weltweit grösster Integrator

  • NVIDIA – marktführend in KI-Hardware (GPUs)

  • Meta – führend bei Open-Source-KI (Llama 3)

🌍 Welches Land ist führend bei KI?

  1. USA

  2. China

  3. EU (Schweiz, Deutschland, Frankreich, UK)

 

USA & China liegen deutlich voraus bei:

  • Investitionen

  • Modelltraining

  • Rechenzentren

  • Innovationstempo

 

Die Schweiz ist global top in:

  • Forschung

  • ETH/EPFL Output

  • KI-Ethik

  • High-Tech-Innovation

❓ FAQ – Häufig gestellte Fragen rund um KI-Automatisierung

    • massive Zeitersparnis

    • weniger Fehler

    • geringere Kosten

    • skalierbare Prozesse

    • bessere Entscheidungen

  • Nein — KI ist ein Werkzeug.

    Gefährlich ist nur falsche Anwendung, fehlende Regeln oder Missbrauch. Zumindest im Moment noch - wie das im Rahmen der AGI oder ASI aussieht, bleibt offen...

  • Routine- & Fliessband-Denkarbeiten. Nicht ersetzt werden: Kreativität, Empathie, Führung, Innovation.

  • Nicht im Allgemeinen – aber in spezifischen Bereichen (Texte analysieren, Muster erkennen, Daten auswerten) ja.

    • 1–2 Prozesse auswählen

    • Daten erfassen

    • kleinen Pilot bauen

    • Erfolg messen

    • skalieren

     

    Am besten mit einem erfahrenen KI-Partner (z. B. ASIMBA LABS 😉).

ASIMBA LABS - Die Schweizer Digitalagentur für KI, WebDesign, Appentwicklung und Film

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​

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