Marcus Belke
CEO of 2B Advice GmbH, driving innovation in privacy compliance and risk management and leading the development of Ailance, the next-generation compliance platform.
In vielen Unternehmen wird gerade ein teurer Fehler gemacht: KI wird dort eingesetzt, wo sie strukturell die falsche Lösung ist. Denn die meisten Geschäftsprozesse brauchen kein Werkzeug, das lernt und sich anpasst. Sie brauchen eines, das zuverlässig und nachvollziehbar dasselbe tut: jeden Tag, für jeden Auditor, unter jeder Regulierung. Dieser Artikel zeigt, wann regelbasierte Automation der klügere Ansatz ist, wo ihre Grenzen liegen, und warum das für Datenschutz und Compliance besonders relevant ist.
Workflow oder KI: Was ist der Unterschied?
Bevor man beides vergleicht, lohnt sich eine kurze Begriffsklärung.
Regelbasierte Automation, oft als „Workflow-Automation” bezeichnet, folgt einer vordefinierten Logik: Wenn Bedingung X erfüllt ist, führe Aktion Y aus. Die Logik ist explizit und transparent und sie ändert sich nur dann, wenn jemand sie bewusst anpasst. Gleicher Input führt immer zu gleichem Output.
KI-Systeme, insbesondere Large Language Models und Machine-Learning-Modelle, funktionieren grundlegend anders. Sie lernen aus Daten, erkennen Muster und treffen Entscheidungen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Das macht sie flexibel und leistungsfähig, aber auch nicht-deterministisch: Derselbe Input kann zu unterschiedlichen Outputs führen, und die Entscheidungslogik ist oft selbst für die Entwickler nicht vollständig nachvollziehbar.
Dieser Unterschied hat direkte Konsequenzen für Kosten, Verlässlichkeit und rechtliche Compliance.
Wo Workflows strukturell überlegen sind
Bei einem regelbasierten Workflow lässt sich jede Entscheidung lückenlos nachverfolgen. Warum wurde ein Ticket an Team A weitergeleitet? Weil Bedingung X erfüllt war. Warum wurde eine Genehmigung ausgelöst? Weil Schwellenwert Y überschritten wurde. Die Logik liegt offen, sie muss nicht rekonstruiert oder erklärt werden, sie ist dokumentiert.
Bei KI-Systemen ist das anders. Der sogenannte Black-Box-Effekt beschreibt, dass selbst gut dokumentierte Modelle ihre Entscheidungswege nicht auf verständliche Weise offenlegen. Man sieht Input und Output, aber nicht, warum das eine zum anderen geführt hat. Das ist in vielen Kontexten tolerierbar, in regulierten Umgebungen ist es ein ernstes Problem.
Kostenvorteil von Workflows
Workflows sind in der Regel günstiger und schneller einzurichten als KI-Systeme. Es braucht keine Trainingsdaten, keine spezialisierten Infrastrukturkomponenten wie Vektordatenbanken, kein kontinuierliches Monitoring für Modelldrift. Eine Regel im Workflow zu ändern bedeutet, eine Zeile Logik anzupassen und nicht ein Modell neu zu trainieren.
Dieser Vorteil gilt allerdings nur unter stabilen, klar definierten Prozessen. Sobald ein Regelwerk wächst und sich immer mehr Sonderfälle ansammeln, steigt der Wartungsaufwand erheblich. Viele einzelne Regeln bedeuten viele potenzielle Fehlerpunkte, und jede Änderung im Prozess kann Anpassungen im gesamten System erfordern.
Ein weiterer Kostenfaktor, der bei KI-Systemen häufig unterschätzt wird: Token-Kosten. Jede Anfrage an ein Large Language Model verursacht Kosten, die direkt mit dem Volumen der verarbeiteten Daten skalieren und zwar in beide Richtungen: Input und Output. Bei Prozessen mit hohem Durchsatz, etwa der automatischen Verarbeitung von Tausenden Dokumenten, Formularen oder Datensätzen täglich, summieren sich diese Kosten schnell auf ein Niveau, das im initialen Business Case selten vollständig eingepreist wird. Hinzu kommt, dass Token-Kosten schwer vorherzusagen sind: Sie hängen von der Länge und Komplexität der Eingaben ab, die im Produktivbetrieb oft erheblich variieren. Regelbasierte Workflows haben dieses Problem strukturell nicht. Ihre Betriebskosten sind fix, planbar und skalieren nicht mit der Datenmenge.
Warum KI im Datenschutz besonders kritisch ist
Die DSGVO stellt zwei Anforderungen, die KI-Systeme strukturell vor Schwierigkeiten stellen.
Die erste ist der Transparenzgrundsatz: Unternehmen müssen nachvollziehbar machen, wie personenbezogene Daten verarbeitet werden; einschließlich der Logik, die dabei zur Anwendung kommt. Bei regelbasierten Workflows ist das kein Problem. Die Logik ist explizit dokumentiert und jederzeit einsehbar. Bei KI-Systemen hingegen muss Transparenz mit erheblichem Aufwand nachträglich hergestellt werden; und dem Risiko, dass die Erklärungen die tatsächliche Entscheidungslogik nur annähern, nicht exakt abbilden.
Die zweite Anforderung betrifft vollautomatisierte Entscheidungen. Wer vollautomatisiert Entscheidungen trifft, die Personen rechtlich oder erheblich beeinträchtigen, stößt dabei schnell an eine zentrale Grenze: Artikel 22 gibt betroffenen Personen das Recht, einer solchen Entscheidung grundsätzlich nicht unterworfen zu werden. Es ist ein Unterwerfungsverbot, kein bloßes Transparenzgebot. Wer solche Entscheidungen dennoch einsetzen will, braucht eine klare Rechtsgrundlage und muss zumindest das Recht auf menschliche Überprüfung gewährleisten. Das setzt voraus, dass die zugrunde liegende Entscheidungslogik nachvollziehbar und dokumentierbar ist. Der EU AI Act verschärft diese Anforderungen weiter.
Dazu kommt: KI-Systeme brauchen Daten, typischerweise viele. Das widerspricht dem DSGVO-Grundsatz der Datensparsamkeit. Regelbasierte Workflows dagegen verarbeiten ausschließlich die Daten, die für den definierten Prozessschritt erforderlich sind. Datensparsamkeit ergibt sich hier bereits aus der Architektur heraus.
Beispiel: Ein Unternehmen führt eine KI-gestützte Lösung zur automatischen Vertragsklassifikation ein. Die Ergebnisse sind gut, der Aufwand sinkt. Sechs Monate später verlangt ein Auditor Auskunft darüber, nach welcher Logik bestimmte Verträge einer Risikoklasse zugeordnet wurden. Die Antwort „das Modell hat das so entschieden” genügt nicht. Was folgt, ist ein Governance-Problem, das sich mit einem regelbasierten Workflow von Anfang an nicht gestellt hätte.
KI und Workflows gleichzeitig nutzen
KI ist dann sinnvoll, wenn Prozesse echtes Urteilsvermögen erfordern: bei der Klassifizierung unstrukturierter Dokumente, bei der Erkennung von Anomalien in großen Datenmengen, bei der Sprachverarbeitung oder der Bilderkennung. Sie ist sinnvoll, wenn Eingaben stark variieren und Ausnahmen die Regel sind. Wenn also eine starre Regellogik nicht skaliert, weil die Realität zu vielschichtig ist, um sie vollständig in If-Then-Strukturen abzubilden.
Die klügsten Systeme nutzen deshalb beide Ansätze: Regelbasierte Automation dort, wo Prozesse stabil und definiert sind. KI an den Stellen, wo Kontext, Interpretation und Flexibilität gefragt sind.
Ailance: Wenn Workflow-Automation auf Compliance trifft
Wer Datenschutz, Compliance und Risikomanagement ernsthaft automatisieren will, braucht Software, die Workflow-Automation als Architekturentscheidung mitbringt.
Genau das ist der Ansatz von Ailance. Ailance ist keine KI-Plattform, der Compliance nachträglich beigebracht wird. Sie wurde von Grund auf für die Anforderungen gebaut, die Datenschutzbeauftragte und Compliance-Teams täglich haben: vollständige Nachvollziehbarkeit, Dokumentationspflichten ohne Bürokratieaufwand und flexible Anpassbarkeit.
In der Praxis bedeutet das, dass Datenschutz-Prozesse auf die eigenen Anforderungen zugeschnitten werden können, ohne teure Customizing-Projekte. Audit-Trails sind von Anfang an Teil der Architektur. Und weil Ailance modular aufgebaut ist, zahlen Organisationen nur für das, was sie tatsächlich nutzen und können schrittweise erweitern, wenn neue regulatorische Anforderungen hinzukommen.
Denn Verlässlichkeit, Transparenz und Datensparsamkeit sind keine Eigenschaften, die man einer Plattform nachträglich beibringt. Sie müssen von Anfang an in der Architektur stecken.
Sie möchten wissen, wie Ailance Ihre Compliance-Prozesse konkret abbilden kann? Sprechen Sie uns an! Wir zeigen Ihnen in einem persönlichen Gespräch, wie regelbasierte Automation in Ihrer Organisation funktioniert.
Marcus Belke ist CEO von 2B Advice sowie Jurist und IT-Experte für Datenschutz und digitale Compliance. Er schreibt regelmäßig über KI-Governance, DSGVO-Compliance und Risikomanagement. Mehr über ihn erfahren Sie auf seiner Autorenprofil-Seite.
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