KI + Prozessautomatisierung: Der pragmatische Einstieg für den Mittelstand
Jonas Weidtke
KI ist kein Buzzword mehr, sondern ein handfester Produktivitätshebel. Dieser Artikel zeigt, wie Sie in 90 Tagen mit geringem Risiko starten und messbare Ergebnisse erzielen.
KI ist kein Hype mehr, sondern ein Werkzeugkasten, der Kosten senkt, Qualität erhöht und Wachstum beschleunigt. Besonders wirksam ist die Kombination aus Prozessautomatisierung und KI: strukturierte Abläufe werden stabil automatisiert, komplexe Tätigkeiten mit KI flexibilisiert. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie mit wenig Risiko starten und in 90 Tagen messbare Ergebnisse liefern.
Warum jetzt?
Fachkräftemangel: Routine entlasten, Kapazitäten freisetzen
Kundenerwartungen: schnellere Reaktionszeiten, personalisierte Kommunikation
Kosten- und Effizienzdruck: weniger manuelle Arbeit, weniger Fehler
Technologiereife: ausgereifte Tools, sichere Cloud, generative KI
Begriffe kurz erklärt
Prozessautomatisierung: Wiederholbare Abläufe per Workflow, RPA, iPaaS
KI: Von Machine Learning bis Generative KI (LLMs), die Texte, Bilder, Code verstehen/erzeugen
GenAI in Prozessen: Copilots/Agenten interpretieren unstrukturierte Daten (E-Mails, PDFs)
Werthebel im Überblick
Durchlaufzeiten um 30–70 % reduzieren
Fehlerquote signifikant senken (Qualität, Compliance)
Mitarbeiterzufriedenheit steigern durch Fokus auf Wertschöpfung
Daten und Transparenz verbessern (Prozessdaten, Audit Trails)
So starten Sie in 90 Tagen
Use Cases identifizieren
E-Mail-Postfächer mit hoher Last (Support, Vertrieb, Einkauf)
Medienbrüche (PDF, Scans, Excel)
Repetitive Freigaben und Dateneingaben
Business Case und Priorisierung
Kriterien: Volumen, Komplexität, Risiko, regulatorische Anforderungen
Quick Wins zuerst, maximal 2–3 Prozesse parallel
MVP bauen
Toolauswahl pragmatisch halten: Workflow/iPaaS + LLM + RPA (falls nötig)
Datenzugriffe minimal und sicher bereitstellen
Sauberes Logging und Rollback definieren
Pilotbetrieb und Skalierung
Nutzerfeedback in kurzen Schleifen
Qualitätsmetriken: Genauigkeit, Bearbeitungszeit, Kundenzufriedenheit
Governance und Betriebsmodell definieren
Typische Stolpersteine
Unklare Prozesse und fehlende Owner
Zu viele Tools, zu wenig Standards
Datenschutz/DSGVO nicht von Anfang an mitgedacht
Change Management vernachlässigt
Fazit
Mit einem fokussierten MVP und klaren Erfolgsmetriken wird KI-gestützte Prozessautomatisierung schnell greifbar. Klein anfangen, sauber messen, dann skalieren.
