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KI und Automatisierung sind zwei Schlüsseltechnologien, die moderne Geschäftsabläufe prägen, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. Bei der Automatisierung geht es darum, wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben präzise auszuführen, während KI menschliches Denken nachahmt, um zu lernen, zu analysieren und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Unternehmen verwechseln diese Tools häufig, wobei 80 % ihre Fähigkeiten falsch einschätzen, was zu Fehlinvestitionen und enttäuschenden Ergebnissen führt.
Hier liegt der Unterschied: Automatisierung ist bei Aufgaben wie der Gehaltsabrechnung oder der Dateneingabe besonders effektiv und sorgt für Konsistenz und Geschwindigkeit. KI hingegen ist in dynamischen Szenarien wie der Betrugserkennung oder personalisierten Kundeninteraktionen, wo Anpassungsfähigkeit gefragt ist, äußerst nützlich. Zusammen können sie bis zu 60 % mehr Geschäftswert, Nach MIT Forschung. Beispielsweise kann die Automatisierung die Datenerfassung übernehmen, während die KI Muster interpretiert, um Anomalien zu kennzeichnen, wodurch eine starke Synergie entsteht.
Für die Optimierung von Arbeitsabläufen ist es wichtig zu verstehen, wann Automatisierung, KI oder eine Kombination aus beidem eingesetzt werden sollte. Plattformen wie Latenknoten Sorgen Sie für eine nahtlose Integration und bieten Sie Tools, die regelbasierte Automatisierung mit KI-gestützten Erkenntnissen kombinieren. Ob Sie Rechnungen verwalten, den Kundenservice verbessern oder Betrug aufdecken – die Kombination dieser Technologien kann Ihr Unternehmen grundlegend verändern.
Um ihre Unterschiede und Anwendungen zu begreifen, ist es wichtig, die Rolle der einzelnen Technologien zu verstehen.
Bei der Automatisierung wird Technologie eingesetzt, um vordefinierte, regelbasierte Aufgaben ohne menschliches Zutun auszuführen. Stellen Sie sich ein System vor, das dieselben Schritte immer wieder präzise und strikt nach seiner Programmierung ausführt. Automatisierung ist besonders effektiv bei wiederkehrenden Aufgaben, bei denen Konsistenz und Geschwindigkeit entscheidend sind.
Die Stärke der Automatisierung liegt in ihrer Zuverlässigkeit und Vorhersehbarkeit. Ein automatisiertes Lohn- und Gehaltsabrechnungssystem berechnet und verteilt beispielsweise monatlich Gehälter nach festen Regeln. Es weicht nicht ab und trifft keine Entscheidungen – es führt einfach seine programmierten Aktionen effizient aus. Dadurch eignet sich die Automatisierung ideal für Aufgaben wie Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung, Terminplanung und Berichterstellung.
Die Automatisierung reicht von einfachen mechanischen Systemen bis hin zu fortschrittlichen Softwarelösungen wie der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA). Alle Formen der Automatisierung haben jedoch eines gemeinsam: Sie führen Aufgaben exakt wie programmiert aus, ohne die Fähigkeit, sich anzupassen oder aus neuen Situationen zu lernen.
Künstliche Intelligenz (KI) hingegen ist darauf ausgelegt, menschliches Denken nachzuahmen. Sie lernt aus Daten, trifft Entscheidungen und passt sich neuen Umständen an. Im Gegensatz zur Automatisierung, die starren Regeln folgt, kann KI komplexe Informationen analysieren, Muster erkennen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Ihre Anpassungs- und Weiterentwicklungsfähigkeit macht sie zu einem dynamischen Werkzeug zur Problemlösung.
Ein KI-gestützter Chatbot für den Kundensupport beantwortet beispielsweise nicht nur Anfragen, sondern lernt aus jeder Interaktion und verfeinert seine Antworten, um den Nutzern künftig noch besser zu dienen. KI-Systeme nutzen Algorithmen wie maschinelles Lernen und Deep Learning, um Informationen auf eine Weise zu verarbeiten, die herkömmlichen Automatisierungssystemen nicht möglich ist. Während ein automatisierter E-Mail-Responder auf jede Anfrage die gleiche Antwort sendet, kann ein KI-System Antworten basierend auf dem spezifischen Inhalt und Kontext jeder Nachricht anpassen.
Nein, KI und Automatisierung sind unterschiedliche Technologien, werden aber oft verwechselt – was etwa 80 % der Unternehmen verwirrt.[1][2]Dies liegt daran, dass beide darauf abzielen, die Effizienz zu verbessern und den manuellen Aufwand zu reduzieren. Einige automatisierte Tools werden fälschlicherweise als „KI“ bezeichnet, obwohl ihnen echte Lern- oder Entscheidungsfähigkeiten fehlen.
Der Hauptunterschied liegt in Anpassungsfähigkeit und Intelligenz. Automatisierung führt wiederkehrende Aufgaben unverändert aus, während KI lernt, schlussfolgert und ihr Verhalten anhand neuer Daten und Erfahrungen anpasst. Obwohl KI häufig Automatisierung zur Ausführung von Aufgaben einbezieht, ist nicht jede Automatisierung KI.
Diese Verwirrung kann zu unrealistischen Erwartungen führen. Unternehmen überschätzen möglicherweise die Möglichkeiten der Basisautomatisierung, verpassen Chancen für echte Innovationen oder erleben Rückschläge, wenn Anpassungsfähigkeit erforderlich ist.[1][2]. Beispielsweise stellt ein Fabrikroboter, der Produkte in einer festgelegten Reihenfolge zusammenbaut, Automatisierung dar, während eine E-Commerce-Plattform, die Produkte auf der Grundlage des Kundenverhaltens empfiehlt, die Anpassungsfähigkeiten der KI demonstriert.
Das Erkennen dieser Unterschiede ist entscheidend für die effektive Einführung von Technologien. Laut einer MIT-Studie können Unternehmen, die KI und Automatisierung kombinieren, bis zu 60 % mehr Wert generieren als Unternehmen, die nur auf eine dieser Technologien setzen.[1]Diese Unterscheidung unterstreicht, wie Tools wie Latenode beide Ansätze integrieren können, um intelligentere und effizientere Arbeitsabläufe zu erstellen.
Nachdem wir diese grundlegenden Konzepte geklärt haben, wollen wir nun fünf wichtige Unterschiede untersuchen, die ihren Einfluss auf die Aufgabenkomplexität, die Entscheidungsfindung und die Geschäftsanwendungen bestimmen.
Das Verständnis der Unterschiede zwischen KI und Automatisierung hilft dabei, ihre unterschiedlichen Rollen und die spezifischen geschäftlichen Herausforderungen, die sie angehen, zu verdeutlichen.
Automatisierung eignet sich am besten für Aufgaben, die sich wiederholen und einem einheitlichen Muster folgen. Sie arbeitet nach vordefinierten Regeln und Anweisungen und gewährleistet so konsistente Ergebnisse innerhalb strenger Parameter. Dies macht sie ideal für Routineaufgaben mit hohem Volumen wie die Rechnungsbearbeitung, den Versand geplanter E-Mails oder die Aktualisierung von Datenbanken.
KI hingegen glänzt in Szenarien, die Anpassungsfähigkeit und Komplexität erfordern. Sie kann natürliche Sprache verarbeiten, Muster in unstrukturierten Daten erkennen und auf der Grundlage unterschiedlicher Eingaben maßgeschneiderte Antworten generieren.
„Automatisierung folgt vordefinierten Regeln, um sich wiederholende Aufgaben auszuführen, während KI lernen, sich anpassen und komplexe, dynamische Probleme bewältigen kann.“ [4].
Der Unterschied in der Flexibilität ist auffällig:
„Automatisierung gilt nicht unbedingt als flexibel, da sie auf vordefinierten Programmen und Datensätzen basiert. Dadurch ist sie starr und ungeeignet für Aufgaben, die eine intuitive Problemlösung erfordern. Diese Starrheit ist jedoch ein Vorteil bei sich wiederholenden Aufgaben, bei denen Flexibilität kein wichtiger Faktor ist … KI hingegen ist bekannt für ihre Flexibilität und die Fähigkeit, präzise durch komplexe Situationen zu navigieren.“ [5].
Diese Unterscheidung verdeutlicht, dass sich jede Technologie für unterschiedliche Aufgabentypen eignet, je nachdem, ob Flexibilität oder Konsistenz wichtiger ist.
Die Automatisierung basiert auf einer strengen Wenn-Dann-Logik, um vorhersehbare, deterministische Ergebnisse zu erzielen. Sie ist zwar zuverlässig, beschränkt sich jedoch auf explizit in das System programmierte Aufgaben, was sie in unerwarteten Situationen weniger effektiv macht.
KI verfolgt einen fortgeschritteneren Ansatz:
„Der Sinn von KI besteht nicht darin, sich wiederholende Aufgaben wie bei der Automatisierung auszuführen. Stattdessen ist KI darauf ausgelegt, Menschen auf einer intellektuelleren Ebene nachzuahmen und Aufgaben auszuführen, die sie durch die Beobachtung von Mustern und vergangenen Ergebnissen lernt.“ [3].
Dadurch kann KI Daten schnell analysieren und bei der Entscheidungsfindung für komplexere Szenarien helfen:
„KI ist ein ausgeklügeltes Modell, das es Organisationen ermöglicht, menschliches Verhalten und Intelligenz zu lesen.“ [5].
Die Fähigkeit der KI, Daten in differenzierten Situationen anzupassen und zu interpretieren, macht sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für Entscheidungsaufgaben.
Einer der größten Unterschiede zwischen KI und Automatisierung liegt in ihrer Fähigkeit zur Weiterentwicklung. Automatisierung lernt nicht und passt sich nicht an. Sie befolgt dieselben Anweisungen, sofern sie nicht manuell neu programmiert wird, und liefert jedes Mal konsistente Ergebnisse.
KI hingegen ist darauf ausgelegt, aus Erfahrung zu lernen. Mithilfe von Daten verbessert sie ihre Leistung im Laufe der Zeit, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es KI, ein breites Spektrum an Aufgaben zu bewältigen und sich an veränderte Bedingungen anzupassen, was sie für dynamische Umgebungen äußerst vielseitig macht.
Die praktischen Anwendungen dieser Technologien zeigen, wann welche am effektivsten ist. Automatisierung ist besonders effektiv bei strukturierten Aufgaben wie der Lohn- und Gehaltsabrechnung oder der Rechnungsverarbeitung, wo Konsistenz und Geschwindigkeit entscheidend sind. KI hingegen überzeugt in Bereichen, die Anpassungsfähigkeit erfordern, wie personalisierter Kundensupport, Betrugserkennung und prädiktive Analytik. Im Wesentlichen übernimmt Automatisierung zielgerichtete, sich wiederholende Aufgaben, während KI umfassendere, komplexere Herausforderungen bewältigt, die menschliches Denken erfordern.
Anstatt KI und Automatisierung als konkurrierende Technologien zu betrachten, können sie nahtlos kombiniert werden, um Arbeitsabläufe zu optimieren. Beispielsweise kann die Automatisierung die Datenerfassung und -formatierung übernehmen, während die KI die Informationen analysiert und umsetzbare Erkenntnisse liefert. Diese Integration schafft effiziente und anpassungsfähige Arbeitsabläufe, die die Zuverlässigkeit der Automatisierung für Routineaufgaben und die Intelligenz der KI für die Entscheidungsfindung nutzen.
Die Plattform von Latenode ist ein hervorragendes Beispiel für diese Synergie: Sie verbindet regelbasierte Automatisierung mit KI-gesteuerten Erkenntnissen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Durch die Kombination dieser Technologien können Unternehmen reale Anforderungen effektiver erfüllen. Tatsächlich integrieren 70 % der erfolgreichen digitalen Transformationsprojekte sowohl KI als auch Automatisierung, anstatt sie als separate Tools zu behandeln. Mit der visuellen Oberfläche von Latenode können Teams leicht zwischen regelbasierter Automatisierung und KI-gesteuerten Prozessen unterscheiden und so Workflows erstellen, die auf ihre spezifischen Ziele und Herausforderungen abgestimmt sind.
Die Entscheidung zwischen Automatisierung und KI hängt von der Art der Aufgabe, der Struktur der betreffenden Daten und den Zielen ab, die Sie erreichen möchten.
Automatisierung ist besonders effektiv bei der Bearbeitung vorhersehbarer, sich wiederholender Aufgaben, die klaren, vordefinierten Regeln folgen. Sie ist besonders effektiv bei Prozessen wie der Dateneingabe, Rechnungsbearbeitung, E-Mail-Planung oder Bestandsverwaltung, bei denen Konsistenz entscheidend ist.
Zu den Hauptvorteilen zählen sofortige Kostensenkungen durch die Minimierung manueller Arbeit, die Vermeidung von Fehlern bei programmierten Aufgaben und ein kontinuierlicher Betrieb ohne Unterbrechungen. Die Vorhersehbarkeit der Automatisierung ermöglicht Unternehmen zudem eine effiziente Ressourcenplanung und eine zuverlässige Messung des Return on Investment.
Die Automatisierung hat jedoch auch ihre Tücken. Ausnahmen oder unerwartete Änderungen bereiten ihr Probleme. Wenn beispielsweise eine Rechnung in einem unbekannten Format eingeht, kann ein automatisiertes System sie möglicherweise nicht verarbeiten. Diese Starrheit bedeutet, dass die Automatisierung eine sorgfältige Einrichtung und häufige Aktualisierungen erfordert, um mit den sich entwickelnden Arbeitsabläufen Schritt zu halten.
Eine weitere Herausforderung ist der Umgang mit unstrukturierten Daten. Zwar kann die Automatisierung Daten nahtlos zwischen Tabellenzellen übertragen, doch fehlt ihr die Fähigkeit, sie zu interpretieren oder Bedeutungen abzuleiten. Dies schränkt ihren Nutzen für Aufgaben ein, die tiefere Einblicke erfordern. Wenn Flexibilität und Anpassungsfähigkeit gefragt sind, ist KI die geeignetere Option.
KI ist in Szenarien von großem Nutzen, die Interpretation, Lernen und Anpassungsfähigkeit erfordern. Sie eignet sich ideal für Anwendungen wie Kundenservice, Betrugserkennung, prädiktive Analytik und Content-Erstellung.
Die Stärken der KI liegen in ihrer Fähigkeit, mit Mehrdeutigkeiten umzugehen, sich an Ausnahmen anzupassen und sich im Laufe der Zeit durch maschinelles Lernen zu verbessern. Sie kann unstrukturierte Daten – wie E-Mails, Bilder oder Dokumente – verarbeiten und die Entscheidungsfindung weit über die menschliche Kapazität hinaus skalieren, ohne dabei die Qualität zu beeinträchtigen.
Allerdings bringt KI auch ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Die Implementierung von KI-Systemen ist oft komplexer als die Bereitstellung von Automatisierung und erfordert spezielle Fähigkeiten und längere Entwicklungszeiten. KI ist zudem stark auf große Datensätze für das Training angewiesen, und ihre Entscheidungsprozesse sind im Vergleich zur einfachen Logik der Automatisierung manchmal nicht transparent.
Ein weiterer Aspekt sind die Kosten. KI-Systeme erfordern in der Regel mehr Rechenleistung und kontinuierliches Training, was ihre Wartung teurer machen kann. Darüber hinaus kann die Leistung der KI in ungewohnten Situationen nachlassen, insbesondere wenn das Szenario erheblich von den Trainingsdaten abweicht.
Die Entscheidung für den Einsatz von Automatisierung, KI oder einer Kombination aus beidem hängt von Ihren spezifischen Workflow-Anforderungen und Zielen ab.
Automatisierung eignet sich am besten für:
KI ist ideal für:
Eine Kombination aus beidem funktioniert gut, wenn:
Während viele Tools die Wahl zwischen Automatisierung und KI erzwingen, demonstrieren Plattformen wie Latenode die Leistungsfähigkeit der Kombination dieser Technologien. Mit seiner intuitiven visuellen Benutzeroberfläche unterstützt Latenode Teams dabei, regelbasierte Automatisierung nahtlos mit KI-gesteuerter Intelligenz zu integrieren, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Effizienz zu steigern.
Dieser Ansatz vereinfacht nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern zeigt auch, wie die Kombination von Automatisierung und KI die Geschäftsergebnisse verbessern kann. Durch die Nutzung der Stärken beider Technologien können Unternehmen Workflows erstellen, die nicht nur effizient, sondern auch an komplexe Herausforderungen anpassbar sind.
Latenode vereint die Präzision der Automatisierung mit der Anpassungsfähigkeit von KI in einer einzigen, zusammenhängenden Plattform. Anstatt Benutzer zwischen regelbasierten Prozessen oder KI-gesteuerten Lösungen wählen zu lassen, integriert Latenode beide nahtlos und schafft so effiziente und intelligente Workflows.
Latenodes visueller Workflow-Builder vereinfacht die Kombination regelbasierter Automatisierung mit KI-gesteuerten Entscheidungen. Die Drag-and-Drop-Oberfläche erleichtert die Unterscheidung zwischen Knoten, die vordefinierte Aktionen ausführen, und solchen, die KI-basiert sind und sich anhand von Datenanalysen anpassen. Diese Übersichtlichkeit ermöglicht es Benutzern, Workflows zu entwerfen, die eine ausgewogene Balance zwischen einfacher Automatisierung und den dynamischen Möglichkeiten der KI bieten.
Ein herausragendes Merkmal ist das KI-Code-Copilot, das dabei hilft, JavaScript-Code direkt in Workflows zu generieren und zu verfeinern. Dies schließt die Lücke zwischen grundlegenden Automatisierungsaufgaben, wie dem Verschieben von Daten zwischen Apps, und komplexeren Prozessen, die KI-Logik erfordern. Benutzer können klein anfangen und nach und nach KI-Funktionen integrieren, um Workflows zu erstellen, die sich mit ihren Anforderungen weiterentwickeln.
Mit Zugang zu über 200 KI-Modelleeinschließlich OpenAI, Claudeund GeminiNeben Über 300 App-IntegrationenLatenode ermöglicht Teams die Erstellung von Workflows, die strukturierte Datenverarbeitung mit fortgeschrittenem Verständnis natürlicher Sprache kombinieren. Seine Verzweigungs- und Bedingungslogik Die Funktionen erhöhen die Flexibilität zusätzlich und ermöglichen die Anpassung von Workflows in Echtzeit. Beispielsweise könnte ein Kundenservice-Workflow Standardanfragen automatisiert leiten und gleichzeitig KI zur Bearbeitung komplexerer Probleme nutzen. Dieses hybride Design rationalisiert Abläufe und steigert die Gesamteffizienz.
Die Integration von Automatisierung und KI bietet praktische Vorteile für Unternehmen, die ihre Abläufe optimieren möchten.
Diese Vorteile werden durch praktische Anwendungen deutlich:
Darüber hinaus unterstützt Latenode Über 1 Mio. NPM-Pakete ermöglicht Entwicklern die Integration spezialisierter Bibliotheken und APIs in Arbeitsabläufe. Diese Flexibilität ermöglicht die Erstellung maßgeschneiderter Lösungen, die auf die individuellen Anforderungen der Branche zugeschnitten sind, ohne durch die Kernfunktionen der Plattform eingeschränkt zu sein.
Durch das Verständnis der einzigartigen Stärken von Automatisierung und KI können Unternehmen diese Technologien kombinieren, um ihre Wirkung zu verstärken. Automatisierung glänzt bei der Bewältigung repetitiver, regelbasierter Aufgaben, während KI Anpassungsfähigkeit und intelligente Entscheidungsfindung ermöglicht.
Bei Prozessen wie der Rechnungsverarbeitung, der Dateneingabe oder der Erstellung geplanter Berichte bietet die Automatisierung unübertroffene Geschwindigkeit und Konsistenz. Andererseits eignet sich KI ideal für Aufgaben, die kontextbezogenes Verständnis erfordern, wie etwa die Verbesserung des Kundenservice, die Erkennung von Betrug durch Mustererkennung oder die Anpassung von Marketingkampagnen an das individuelle Nutzerverhalten.
Um schnelle Effizienzsteigerungen zu erzielen, beginnen Sie mit der Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. Integrieren Sie KI für Innovation und Personalisierung. Ein hybrider Ansatz liefert oft den größten Nutzen, wie eine MIT-Studie zeigt: Die Kombination von KI und Automatisierung kann 60 % mehr Geschäftswert generieren als die alleinige Nutzung von KI und Automatisierung. Diese Synergie berücksichtigt sowohl Routinevorgänge als auch Entscheidungen, die Intelligenz erfordern.
Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung über die Implementierung die Komplexität und die erforderlichen Ressourcen. Automatisierung ist in der Regel einfacher zu implementieren und liefert schnellere Ergebnisse, sodass sie sich ideal für den unmittelbaren Bedarf eignet. KI erfordert zwar mehr Vorbereitung – wie Datenerfassung und Modelltraining – bietet aber langfristig erhebliche strategische Vorteile.
Die intuitive visuelle Benutzeroberfläche von Latenode vereinfacht diesen Prozess und ermöglicht es Teams, die richtige Technologie im richtigen Stadium einzusetzen. Ob Automatisierung von Routineaufgaben oder Integration von KI in Arbeitsabläufe – Latenode ermöglicht Unternehmen die effektive Optimierung ihrer Prozesse.
Unternehmen können stark profitieren von der Nutzung Automatisierung Für Aufgaben, die sich wiederholen, klaren Regeln folgen und vorhersehbar sind. Beispiele hierfür sind Dateneingabe- und Planungsprozesse. Automatisierung ist in diesen Bereichen von Vorteil, da sie Arbeitsabläufe optimiert, Zeit spart und Kosten senkt.
Auf der anderen Seite, AI ist besser für komplexere Aufgaben gerüstet, die Lernen, Anpassung und Entscheidungsfindung erfordern. Dazu gehören beispielsweise die Analyse großer Datensätze, das Erkennen von Mustern oder die Bewältigung unsicherer oder mehrdeutiger Situationen. KI schafft Mehrwert, indem sie Prozesse intelligenter und dynamischer macht.
A hybrider Ansatz eignet sich häufig am besten für Arbeitsabläufe, die Routineaufgaben mit Entscheidungselementen kombinieren. Durch die Kombination von Automatisierung und KI können Unternehmen sowohl Effizienz als auch Anpassungsfähigkeit erreichen. Um den richtigen Ansatz zu finden, bewerten Sie, wie komplex die Aufgabe ist, ob sie vorhersehbar ist und ob sie intelligente Entscheidungen erfordert.
Viele Organisationen verwechseln fälschlicherweise KI und Automatisierung, vorausgesetzt, sie dienen identischen Zwecken. Die Funktionsweise der beiden Systeme unterscheidet sich jedoch grundlegend. Automatisierung basiert auf voreingestellten Regeln zur Ausführung wiederkehrender Aufgaben, während KI lernfähig ist, sich anpasst und datenbasierte Entscheidungen trifft. Diese Verwechslung kann zu Fehlentscheidungen führen, beispielsweise zum Einsatz von Automatisierung für Aufgaben, die Flexibilität erfordern, oder zur Unterbewertung der Fähigkeit von KI, neue Möglichkeiten zu eröffnen.
Eine weitere weitverbreitete Überzeugung ist, dass KI wird menschliche Arbeitsplätze vollständig ersetzen oder dass Automatisierung unweigerlich zu Personalabbau führt. In der Praxis sind beide Technologien am wirkungsvollsten, wenn sie mit Menschen zusammenarbeiten, die Effizienz steigern und es Teams ermöglichen, sich auf komplexere, strategische Aufgaben zu konzentrieren. Eine Fehleinschätzung dieser Zusammenarbeit kann dazu führen, dass Unternehmen wichtige Verbesserungs- und Wachstumschancen übersehen.
Indem sie die einzigartigen Stärken und Grenzen von KI und Automatisierung erkennen, können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und Strategien entwickeln, die beides effektiv kombinieren, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen.
Latenode ermöglicht Unternehmen die Integration AI und Automatisierung in zusammenhängende Arbeitsabläufe integriert und so eine leistungsstarke Kombination aus Effizienz und Intelligenz geschaffen. Die Plattform erleichtert die Trennung von Aufgaben, die sich für eine regelbasierte Automatisierung eignen, und solchen, die von KI-gestützten Erkenntnissen profitieren. Diese klare Unterscheidung unterstützt intelligentere Entscheidungen und steigert die Produktivität.
Durch die Automatisierung wiederkehrender Prozesse und den Einsatz von KI für komplexere, datenintensive Entscheidungen können Unternehmen einen ausgewogenen und effektiven Ansatz erreichen. Diese Strategie war ein Eckpfeiler von 70 % der erfolgreichen digitalen Transformationsinitiativen. Mit dieser Kombination aus Automatisierung und KI optimiert Latenode nicht nur die Abläufe, sondern eröffnet auch neue Wachstumsmöglichkeiten.
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