Prozessautomatisierung mit KI: Welche Prozesse sich wirklich lohnen

Nicht jeder Prozess eignet sich für eine Automatisierung mit KI – und nicht jede KI-Lösung hält, was Anbieter versprechen. Trotzdem setzen immer mehr mittelständische Unternehmen auf Prozessautomatisierung mit KI. Der Grund: Dort, wo sie richtig eingesetzt wird, spart sie erheblich Ressourcen, reduziert Fehler und beschleunigt Durchlaufzeiten.

Die eigentliche Herausforderung liegt nicht in der Technologie. Sie liegt in der Auswahl. Welche Prozesse bieten den größten Hebel? Wo amortisiert sich die Investition am schnellsten? Und wo sollten Sie besser die Finger davon lassen? Dieser Artikel gibt klare Orientierung – mit konkreten Anwendungsbeispielen aus Produktion, Vertrieb und IT.

Was KI-Automatisierung von klassischer Automatisierung unterscheidet

Prozessautomatisierung ist kein neues Konzept. Unternehmen nutzen seit Jahrzehnten Software, um regelbasierte Abläufe zu beschleunigen – von Excel-Makros über RPA (Robotic Process Automation) bis zu Workflow-Engines in SAP oder Microsoft Power Automate.

Der entscheidende Unterschied bei KI-gestützter Automatisierung: Sie kann auch mit unstrukturierten Daten und variablen Bedingungen umgehen. Klassische Automatisierung funktioniert nach dem Prinzip „Wenn X, dann Y“ und scheitert, sobald die Eingabe vom erwarteten Format abweicht. KI hingegen lernt aus Daten und erkennt Muster. Sie verarbeitet eine Rechnung, egal ob als PDF, Scan oder E-Mail. Sie versteht eine Kundenanfrage, auch wenn sie in Umgangssprache formuliert ist.

In der Praxis bedeutet das: KI erweitert den Kreis automatisierbarer Prozesse erheblich. Aufgaben, die bisher als „zu komplex“ galten, werden plötzlich umsetzbar. Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und maschinelles Lernen machen das möglich.

Diese 4 Prozessbereiche bieten den größten Hebel

Die besten Kandidaten für KI-gestützte Prozessautomatisierung erfüllen drei Kriterien: Sie sind repetitiv, datenintensiv und geschäftskritisch.

Dokumentenverarbeitung und Datenerfassung

Rechnungen, Bestellungen, Lieferscheine, Verträge – in vielen Unternehmen werden diese Dokumente noch manuell erfasst. KI-basiertes Intelligent Document Processing (IDP) liest Dokumente unabhängig vom Format, extrahiert relevante Daten und überträgt sie ins ERP-System. Anbieter wie ABBYY, Kofax oder Microsoft Document Intelligence bieten fertige Lösungen. Die Zeitersparnis liegt typischerweise bei 60 bis 80 Prozent, die Fehlerquote sinkt deutlich unter die manuelle Eingabe.

Qualitätskontrolle in der Produktion

Visuelle Inspektion ist ein ideales KI-Thema. Kamerasysteme mit Computer Vision erkennen Oberflächenfehler, Maßabweichungen oder Montagefehler schneller und konsistenter als das menschliche Auge. In der Elektronikfertigung oder Metallverarbeitung senkt das die Ausschussrate um 20 bis 40 Prozent. Gleichzeitig steigt die Prüfgeschwindigkeit – ein kritischer Faktor bei steigenden Stückzahlen.

Angebots- und Auftragsmanagement

Vom Eingang einer Anfrage bis zur Erstellung eines Angebots vergehen in vielen Unternehmen Tage. KI analysiert Anfragen, steuert Produktkonfiguratoren und generiert Angebotsvorschläge, die der Vertrieb nur noch prüfen muss. Die Reaktionszeit sinkt von Tagen auf Stunden – ein messbarer Vorteil bei der Abschlussquote. Dieser Bereich spielt auch in der KI-Potenzialanalyse eine zentrale Rolle.

IT-Service und Helpdesk

Standardanfragen wie Passwort-Resets, Zugriffsanfragen oder Statusabfragen machen in vielen IT-Abteilungen über 50 Prozent des Ticketvolumens aus. KI-gestützte Ticketklassifizierung und automatische Lösungsvorschläge – etwa über ServiceNow AI oder Freshdesk AI – entlasten das Team spürbar und verkürzen die durchschnittliche Lösungszeit.

Welche Prozesse Sie besser nicht automatisieren

So wichtig die richtigen Kandidaten sind, so wichtig sind die falschen. Nicht jeder Prozess profitiert von KI.

Geringes Volumen: Wenn eine Aufgabe nur einmal pro Woche anfällt, ist der Implementierungsaufwand unverhältnismäßig. KI-Automatisierung rechnet sich ab einem gewissen Mindestvolumen – als Faustregel: mindestens 50 gleichartige Vorgänge pro Woche.

Beziehungsabhängige Prozesse: Vertragsverhandlungen, strategische Partnergespräche oder individuelle Kundenberatung brauchen menschliches Urteilsvermögen und Empathie. KI kann hier unterstützen (z. B. durch Gesprächszusammenfassungen), aber nicht ersetzen.

Schlechte Datenbasis: Wenn Eingangsdaten inkonsistent, unvollständig oder fehlerhaft sind, liefert auch die beste KI keine brauchbaren Ergebnisse. In solchen Fällen ist ein Datenqualitätsprojekt der sinnvollere erste Schritt.

Hohes Compliance-Risiko: Bei regulierten Prozessen – etwa in der Medizintechnik oder Finanzbranche – kann KI bei der Prüfung unterstützen. Die finale Entscheidung sollte aber bei einem Menschen liegen (Human-in-the-Loop).

Von der Idee zum Pilotprojekt in 12 Wochen

Erfolgreiche Unternehmen gehen bei der KI-Prozessautomatisierung iterativ vor. Sie wählen einen einzelnen Prozess mit hohem Volumen, guter Datenbasis und messbarem Nutzen. Dann definieren sie ein Pilotprojekt mit klarem Zeitrahmen.

Wochen 1–2: Prozess analysieren. Den ausgewählten Prozess im Detail dokumentieren: Schritte, Beteiligte, Datenquellen, Fehlerquellen, aktueller Zeitaufwand. Diese Baseline ist die Referenz für den späteren Erfolgsnachweis.

Wochen 3–4: Lösung auswählen. Passende KI-Technologie und Anbieter evaluieren. Bei Dokumentenverarbeitung etwa IDP-Plattformen vergleichen, bei Qualitätskontrolle Computer-Vision-Anbieter. Entscheidend: Die Lösung muss zu den vorhandenen Systemen (ERP, CRM, MES) passen.

Wochen 5–10: Implementierung. KI-Modell trainieren oder konfigurieren, Schnittstellen einrichten, erste Tests mit realen Daten durchführen. Parallel die betroffenen Mitarbeitenden einbinden und schulen.

Wochen 11–12: Auswertung. Ergebnisse gegen die Baseline messen. Typische KPIs: Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Kosten pro Vorgang. Bei Erfolg den Skalierungsplan erstellen – hier setzt die KI-Strategie an.

Fazit

Prozessautomatisierung mit KI bietet dem Mittelstand enorme Chancen – vorausgesetzt, die richtigen Prozesse werden ausgewählt. Dokumentenverarbeitung, Qualitätskontrolle, Angebotsmanagement und IT-Service sind typische Quick Wins. Der Schlüssel zum Erfolg: ein fokussiertes Pilotprojekt mit messbaren Zielen und die aktive Einbindung der betroffenen Teams. Wer noch nicht weiß, welcher Prozess den größten Hebel bietet, startet am besten mit einer KI-Potenzialanalyse. Einen Gesamtüberblick über alle Einsatzbereiche von KI im Unternehmen finden Sie im verlinkten Artikel.

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