KI-Automation und Workflows
Die wahre Stärke von KI zeigt sich nicht in einzelnen Chat-Antworten, sondern in automatisierten Prozessen. Wenn KI-Komponenten in Workflows eingebunden werden – von der Datenerfassung über die Verarbeitung bis zur Ausgabe – entstehen Systeme, die Aufgaben eigenständig, schnell und rund um die Uhr erledigen.
KI im Prozess statt als Insellösung
Viele KI-Projekte scheitern, weil sie als isolierte Tools gebaut werden. Der Schlüssel zum Erfolg ist die Integration in bestehende Geschäftsprozesse. Ein typischer KI-Workflow umfasst:
- Trigger: Ein Ereignis startet den Workflow – neues Ticket, eingehende E-Mail, Zeitplan
- Datenerfassung: Relevante Informationen werden aus APIs, Datenbanken oder Dateien geladen
- KI-Verarbeitung: Das LLM analysiert, klassifiziert, extrahiert oder generiert
- Aktion: Ergebnisse werden gespeichert, weitergeleitet oder eine Folgeaktion ausgelöst
- Monitoring: Fehler, Kosten und Qualität werden protokolliert
Workflow-Engines und Tools
Für die Umsetzung gibt es verschiedene Plattformen. Die Wahl hängt von Komplexität, Budget und Datenschutzanforderungen ab:
Self-Hosted
- N8NOpen-Source Workflow-Plattform mit visueller Oberfläche. Ideal für KI-Workflows mit voller Datenkontrolle.
- Python-Scripts + CronMaximale Flexibilität für komplexe Pipelines. Gut für Entwickler, die volle Kontrolle brauchen.
Cloud-basiert
- Make / ZapierNo-Code-Plattformen für schnelle Integrationen. Gut für einfache Workflows ohne sensible Daten.
- Custom APIsEigenentwickelte REST-APIs für maximale Anpassbarkeit und Performance.
Beispiel: E-Mail-Klassifikation mit N8N
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