Prozessautomatisierung mit KI

🔄 Kurzer Rueckblick: In Lektion 3 hast du die Top-6-KI-Anwendungsfaelle kennengelernt: Dokumentenverarbeitung, Kundenanfragen, Angebotskalkulation, Einkauf, Personalplanung und Compliance. Jetzt geht es an die Umsetzung: Wie baust du einen KI-gestuetzten Workflow?

Du hast den Prozess identifiziert. Du weisst, welche Schritte KI-Potenzial haben. Jetzt die praktische Frage: Wie kommst du von „manuell" zu „automatisiert" — ohne dass alles zusammenbricht?

Die fuenf Automatisierungsgrade

Grad	Beschreibung	KI-Rolle	Beispiel
0. Manuell	Alles von Hand	Keine	Rechnung abtippen
1. Assistenz	KI schlaegt vor, Mensch entscheidet	Empfehlung	KI markiert Felder, Mensch bestaetigt
2. Teilautomatisierung	KI fuehrt aus, Mensch prueft Ausnahmen	Ausfuehrung + Kontrolle	KI erfasst 80%, Mensch prueft 20%
3. Automatisierung	KI entscheidet und fuehrt aus, Mensch ueberwacht	Entscheidung	KI bucht Standardrechnungen ohne Pruefung
4. Vollautomatisierung	Kein menschlicher Eingriff	Autonom	End-to-End ohne manuellen Schritt

Empfehlung: Von Grad 0 zu Grad 2 in 4-8 Wochen. Grad 3 erst nach 3-6 Monaten erfolgreicher Teilautomatisierung. Grad 4 ist selten sinnvoll — und noch seltener noetig.

Erst aufraemen, dann automatisieren

Die goldene Regel: KI auf einen schlechten Prozess zu setzen macht ihn nicht besser — nur schneller schlecht.

Vor der Automatisierung pruefen:

Frage	Wenn „Ja"	Wenn „Nein"
Gibt es einen dokumentierten Soll-Prozess?	Weiter	Erst dokumentieren
Sind Verantwortlichkeiten klar?	Weiter	Erst klaeren
Sind die Schnittstellen definiert?	Weiter	Erst standardisieren
Gibt es ueberflussige Schritte?	Erst streichen	Weiter
Sind Ausnahmen definiert?	Weiter	Erst Ausnahmeregeln festlegen

✅ Quick Check: Was passiert, wenn du KI auf einen chaotischen Prozess setzt? (Tipp: Die KI automatisiert das Chaos — und du bekommst die gleichen Fehler, nur schneller und in groesserem Umfang.)

Die Tool-Landschaft

Kategorie	Beispiele	Am besten fuer
Dokumenten-KI	Konfuzio, Parashift, Klippa, ABBYY	Rechnungen, Vertraege, Formulare
Workflow-Automatisierung	Make, n8n, Zapier, Power Automate	Multi-Step-Prozesse, Integrationen
Chatbot-Plattformen	Userlike, Cognigy, Parloa	Kundenanfragen, interner Support
RPA	UiPath, Automation Anywhere, Power Automate	Datenuebertragung zwischen Systemen
Generative KI	Claude, GPT-4, Gemini	Texterstellung, Zusammenfassungen, Analyse

Auswahlkriterien fuer KMU

Kriterium	Gewichtung	Worauf achten
ERP-Integration	Sehr hoch	SAP, DATEV, Lexware, Sage — Schnittstelle vorhanden?
DSGVO-Konformitaet	Sehr hoch	Datenverarbeitung in der EU? AVV moeglich?
Lernkurve	Hoch	Konfigurierbar ohne Entwickler?
Kosten	Hoch	Pro Dokument/Anfrage? Oder Flatrate?
Support	Mittel	Deutschsprachig? Reaktionszeit?

Praxis: Automatisierung einer Eingangsrechnung

Ist-Prozess (manuell, 18 Min.):

E-Mail → Rechnung oeffnen → Daten abtippen → Bestellung suchen →
Abgleich → Fehler? → Korrektur → Freigabe → Buchung → Zahlung

Soll-Prozess (KI-gestuetzt, 3 Min. fuer Ausnahmen, 0 Min. fuer Standard):

E-Mail → KI: OCR + Extraktion → KI: Bestellabgleich →
Match? → Ja: Automatische Buchung → Zahlung (Autofreigabe bis 500 EUR)
       → Nein: Mensch prueft Abweichung → Freigabe → Buchung

Ergebnis: 80% der Rechnungen laufen komplett automatisch. 20% Ausnahmen dauern 3 Minuten statt 18. Gesamtersparnis: ~85% der Bearbeitungszeit.

✅ Quick Check: Warum gibt es eine Autofreigabe-Grenze (z.B. 500 EUR)? (Tipp: Risikomanagement. Kleine Betraege automatisch freigeben spart Zeit, grosse Betraege brauchen menschliche Pruefung — das ist eine Compliance-Entscheidung.)

Implementierungs-Checkliste

Woche 1-2: Vorbereitung

Prozess dokumentiert und aufgeraeumt
KI-Tool ausgewaehlt und Testaccount eingerichtet
Testdaten vorbereitet (50-100 repraesentative Dokumente/Anfragen)
Schnittstellen geprueft (ERP, E-Mail, CRM)

Woche 3-4: Konfiguration

KI-Modell mit Testdaten trainiert/konfiguriert
Automatisierungsregeln definiert (Standard vs. Ausnahme)
Freigabegrenzen festgelegt
Feedback-Schleife eingerichtet (falsch erkannt → korrigieren → KI lernt)

Woche 5-6: Paralleltest

KI laeuft parallel zum manuellen Prozess
Erkennungsrate messen (Ziel: >90% bei Standardfaellen)
Fehlerfaelle dokumentieren und nachtrainieren
Mitarbeiter geschult

Woche 7-8: Go-Live

KI uebernimmt Standardfaelle
Ausnahmen werden manuell bearbeitet
Monitoring eingerichtet
Erste KPIs gemessen

Key Takeaways

Teilautomatisierung (Grad 2) ist der beste Einstieg: KI macht 80%, Mensch prueft 20%
Erst den Prozess aufraumen, dann automatisieren — KI auf Chaos ergibt schnelleres Chaos
Spezialisierte KI-Tools (Dokumenten-KI, Chatbot-Plattformen) schlagen generische Loesungen
ERP-Integration und DSGVO-Konformitaet sind die wichtigsten Auswahlkriterien fuer KMU
4-8 Wochen von Ist zu automatisiertem Prozess — wenn der Prozess vorher aufgeraeumt wurde

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