Ein Blick auf die täglichen Abläufe in einem durchschnittlichen Unternehmen gleicht dem Betreten eines vollgestopften Lagers: überall Stapel manueller Arbeit, Dokumentenfluten, repetitive Aufgaben, die Zeit verschlingen und Kapazität binden. Während Manager von Effizienz sprechen, versickern wertvolle Ressourcen in Routinen, die niemand hinterfragt. Prozess Automatisierung tritt hier nicht als lauter Revolutionär auf, sondern als leiser Stratege – sie räumt auf, strukturiert neu und schafft Raum für das, was Menschen wirklich gut können: denken, entscheiden, innovieren.
Warum Automatisierung keine Wahl mehr ist
Der Fachkräftemangel in Deutschland ist kein abstraktes Zukunftsszenario, sondern tägliche Realität. Qualifizierte Arbeitskräfte fehlen in nahezu allen Branchen, während gleichzeitig die Erwartungen an Geschwindigkeit, Servicequalität und Kosteneffizienz steigen. Die Computerwoche berichtet, dass acht von zehn Unternehmen Automatisierung als hochrelevant einstufen – nicht aus technologischem Idealismus, sondern aus wirtschaftlicher Notwendigkeit. Die KfW formuliert es in einem Positionspapier klar: Produktivitätswachstum durch Digitalisierung und KI ist unerlässlich, um den Fachkräftebedarf zu reduzieren und das Wirtschaftswachstum zu sichern.
Dennoch bleibt eine Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit. Während 68 Prozent der Unternehmen mit ihren Automatisierungsprojekten zufrieden sind, zeigt sich ein auffälliges Muster: 83 Prozent der Manager und CIOs sind überzeugt, aber nur rund die Hälfte der Fachabteilungen. Diese Diskrepanz deutet auf mangelnde Einbindung, unzureichende Tools oder tiefer liegende Ängste hin – die Furcht, durch Maschinen ersetzt zu werden, schwingt oft unausgesprochen mit.
Von RPA zu KI-Agenten
Robotic Process Automation galt lange als Paradebeispiel für Effizienz: Software-Roboter, die regelbasierte Aufgaben wie Datenübertragungen oder E-Mail-Versand automatisieren. Doch die Technologie hat sich weiterentwickelt. Große Sprachmodelle ermöglichen es Systemen inzwischen, unstrukturierte Eingaben zu verarbeiten und eigenständig Entscheidungen zu treffen. T-Systems beschreibt den Wandel als Übergang von starrer Automatisierung zu echter Prozessintelligenz: KI-Agenten verfolgen eigene Ziele, orchestrieren Arbeitsabläufe und lernen kontinuierlich aus Ergebnissen.
Ein Beispiel aus der Praxis ist der RAN Guardian-Agent der Deutschen Telekom, ein Multi-Agenten-System, das das Funkzugangsnetz rund um die Uhr überwacht. Es durchsucht öffentliche Quellen nach bevorstehenden Großveranstaltungen, analysiert die zu erwartende Netzbelastung und passt Ressourcen dynamisch an – von der Kapazitätserhöhung bei Konzerten bis zur Energieeinsparung in ruhigen Gebieten. Die intelligente Anzeigensteuerung folgt ähnlichen Prinzipien: KI übernimmt die Orchestrierung komplexer Prozesse, während Menschen sich auf strategische Entscheidungen konzentrieren.
Orchestrierung als Schlüssel
Über 40 Prozent der Unternehmen haben bereits mehr als hundert Prozesse automatisiert, 55 Prozent davon durchgängig. Doch wer viele Prozesse automatisiert, benötigt eine Steuerzentrale. Orchestrierung bedeutet, dass Aufgaben und Informationen nahtlos weitergegeben werden, Entscheidungsfindung transparent bleibt und Abläufe von Anfang bis Ende ohne Unterbrechung laufen. 77 Prozent der Unternehmen setzen bereits Plattformen für Automatisierung und Orchestrierung ein oder planen dies.
Die Herausforderung liegt in der Integration alter IT-Systeme. Zentrale Bankensysteme, ERP-Module und HR-Datenbanken wurden vor 20 Jahren entwickelt – zuverlässig, aber unflexibel. Sie wurden nicht dafür gebaut, mit KI-Agenten zusammenzuarbeiten. Die Lösung besteht darin, einen intelligenten Layer einzuziehen, der Transparenz und Kontrolle ermöglicht. Die Industrie 4.0 Technologien zeigen, wie IoT, Cloud-Systeme und KI miteinander verschmelzen, um legacy-Infrastrukturen zu modernisieren, ohne sie komplett zu ersetzen.
KI im Marketing und Werbung
Die Werbebranche profitiert besonders von automatisierten Prozessen. 55 Prozent der Unternehmen setzen bereits KI und Machine Learning in Automatisierungsprojekten ein, 73 Prozent sind mit den Ergebnissen zufrieden. Typische Anwendungsfelder sind das Management von Dokumenten, die Beantwortung von Kundenanfragen und die Auswertung von Kampagnendaten. Die Machine Learning Werbeoptimierung nutzt diese Technologie, um Anzeigen in Echtzeit anzupassen, Zielgruppen präziser zu segmentieren und Budgets effizienter zu verteilen.
Generative KI, Chatbots und Voice-Bots kommen bei jeweils 50 Prozent der Unternehmen zum Einsatz – auch im Mittelstand. Die AI Advertising Strategie zeigt, wie KI-Agenten den Kundenservice automatisieren, Mitarbeitende von Routineaufgaben entlasten und die Effizienz steigern. Trotz des Hypes bleiben Vorbehalte: Nur acht Prozent der Manager glauben, dass Agentic AI zu besseren Geschäftsergebnissen führt, und 85 Prozent der Fachabteilungen bezweifeln, dass KI den Fachkräftemangel nachhaltig beseitigen wird.
Technologie im Gesamtkontext
Automatisierung entfaltet erst im Zusammenspiel mit weiteren Technologien ihr Potenzial. Fast die Hälfte der Unternehmen setzt parallel Cloud-Ressourcen (47 Prozent), Big Data & Analytics (34 Prozent) und automatisierte Workflows (36 Prozent) ein. Eine Cloud ermöglicht die variable Bereitstellung von IT-Ressourcen, während Analytics-Anwendungen zusammen mit KI-gestützten Auswertungen die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen bilden. Mehr als ein Drittel der Unternehmen nutzt bereits automatisierte Analysen in Management, Controlling und Finanzen.
Die Lufthansa Industry Solutions hat in ihrer Studie Automatisierung 2025 festgestellt, dass Unternehmen Schwierigkeiten haben, KI effektiv zu skalieren – 85 Prozent geben dies offen zu. Die Integration unterschiedlicher Ansätze – von Automatisierung über Cloud Computing und KI bis hin zu Workflows in verschiedenen Fachbereichen – bleibt eine anspruchsvolle Aufgabe für IT-Abteilungen.
Stolpersteine und Erfolgsfaktoren
Automatisierung ist kein Selbstläufer. Zu den häufigsten Herausforderungen gehören Prozesse, die sich dynamisch entwickeln, unflexible Plattformen und die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern. Zwei Drittel der Unternehmen setzen auf eigene Experten, um externe Abhängigkeiten zu vermeiden. Doch dieser Ansatz birgt Risiken: Ein IT-Dienstleister von außen kann als neutraler Mediator agieren, der weniger Rücksicht auf betriebspolitische Aspekte nehmen muss und sich stärker auf Sachfragen konzentriert.
Entscheidend ist eine umfassende Abstimmung zwischen Management, CIOs und Fachabteilungen. Automatisierungsprojekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an mangelnder Kommunikation und unrealistischen Erwartungen. Wer mit den “niedrig hängenden Früchten” beginnt – einfache, regelbasierte Aufgaben – und schrittweise komplexere Prozesse einbindet, erhöht die Akzeptanz und vermeidet Überforderung.
Der Weg nach vorn
Prozess Automatisierung ist kein Gimmick, sondern Notwendigkeit für Unternehmen, die Betriebseffizienz, Produktivität und Kostenreduktion anstreben. Die Technologie ist ausgereift, die Tools sind verfügbar, die Akzeptanz wächst. Dennoch bleibt der Mensch im Zentrum: Automatisierung befreit von repetitiven Aufgaben, schafft Raum für strategisches Denken und ermöglicht es, das zu tun, was Maschinen nicht können – Kontext verstehen, Empathie zeigen, Neues schaffen.
Das Fundament ist gelegt, die Architektur nimmt Gestalt an. Was fehlt, ist der Mut, alte Strukturen zu hinterfragen und neue Wege zu gehen – nicht weil es technologisch möglich ist, sondern weil es wirtschaftlich sinnvoll und menschlich vernünftig ist.
