Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) kann Texte, Bilder oder Code erzeugen. In operativen Unternehmensprozessen reicht das allein jedoch oft nicht aus: Dort müssen Kontext, Regeln und verfügbares Wissen berücksichtigt werden. Reasoning setzt genau hier an und hilft dabei, Handlungsoptionen zu bewerten und nächste Schritte abzuleiten.
Vom KI-Output zur Handlungsoption
GenAI ist längst in vielen Unternehmensbereichen angekommen. Sie fasst Informationen zusammen, erstellt Texte oder unterstützt bei der Analyse von Inhalten. In operativen Prozessen stellt sich jedoch eine weitergehende Frage: Was passiert, wenn KI nicht nur eine Antwort liefern, sondern einen sinnvollen nächsten Schritt unterstützen soll?
Ein Beispiel ist ein eingehendes IT-Service-Ticket. GenAI kann den Inhalt zusammenfassen oder eine Antwort formulieren. Für die Bearbeitung müssen jedoch weitere Aspekte berücksichtigt werden: Welche Systeme und Zustände sind betroffen? Welches Wissen ist verfügbar? Welche Regeln gelten und welche Handlungsoptionen kommen infrage?
Genau hier setzt Beyond GenAI an: Der Fokus verschiebt sich von der reinen Generierung von Inhalten hin zur kontextbezogenen Bewertung von Informationen und möglichen Handlungen.
GenAI, Automatisierung und Reasoning: Wo liegt der Unterschied?
Für operative Prozesse ist entscheidend, welche Aufgabe ein System übernehmen soll: Inhalte erzeugen, feste Abläufe ausführen oder Handlungsoptionen im Kontext bewerten. Die drei Ansätze unterscheiden sich grundlegend.
Der entscheidende Unterschied liegt damit nicht im Output, sondern in der Art, wie ein System zu einer Handlungsempfehlung kommt.
Wie eine Reasoning Engine zu einer Handlungsoption kommt
Zurück zum Beispiel des IT-Service-Tickets: Daran lässt sich gut zeigen, wie eine Reasoning Engine konkret vorgeht.
So entsteht nicht nur ein Ergebnis, sondern ein strukturierter Weg von der Ausgangslage zur möglichen Handlung.
Was bedeutet „auditierbar“ bei KI?
Wenn eine Reasoning Engine Handlungsoptionen bewertet und daraus einen nächsten Schritt ableitet, stellt sich eine weitere Frage: Wie lässt sich später nachvollziehen, auf welcher Grundlage diese Empfehlung entstanden ist?
Auditierbar bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die relevanten Entscheidungsgrundlagen im Nachhinein überprüft werden können. Dazu gehören beispielsweise die verwendeten Informationen, Regeln und Bewertungskriterien.
Das ist besonders dort wichtig, wo Entscheidungen dokumentiert, begründet oder regulatorische Anforderungen erfüllt werden müssen.
Checkliste: Was Unternehmen für Reasoning brauchen
Technologie allein reicht nicht. Für den operativen Einsatz sind insbesondere vier Voraussetzungen wichtig:
Reasoning ist damit nicht allein eine Frage des KI-Modells, sondern auch der Daten-, Wissens- und Prozesslandschaft eines Unternehmens.
Fazit: Reasoning bringt KI näher an operative Entscheidungen
Beyond GenAI erweitert die Rolle von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen: Statt nur Inhalte zu erzeugen, rückt die Frage in den Mittelpunkt, wie Systeme Kontext, Wissen und Regeln einbeziehen können, um Handlungsoptionen zu bewerten.
Damit Reasoning in operativen Prozessen sinnvoll eingesetzt werden kann, braucht es jedoch mehr als leistungsfähige KI-Modelle. Entscheidend sind eine geeignete Datenbasis, zugängliches Expertenwissen, angebundene Systeme und klare Governance. Wie viel Verantwortung dabei bei der KI liegt und an welcher Stelle Menschen entscheiden, muss für jeden Anwendungsfall bewusst festgelegt werden.
Dieser Beitrag basiert auf dem Expertenwissen von Christian Sauter aus unserem Podcastgespräch und wurde redaktionell aufbereitet.