Ist Ihr Prozess bereit für KI?

Wann eignet sich ein Prozess für KI?

Dieser Check zeigt Ihnen in etwa drei Minuten, ob sich ein konkreter Prozess gut für KI, für regelbasierte Automatisierung oder vorerst für keines von beiden eignet. Ein Prozess passt zu KI, wenn er häufig vorkommt, spürbar Zeit kostet und sich um Informationen dreht, die gelesen oder interpretiert werden müssen: E-Mails sortieren, Daten aus PDFs auslesen, Kundenfragen beantworten oder Dokumente zusammenfassen. Genau dort ist KI stark, weil sie mit wechselnden Formulierungen und Layouts zurechtkommt, an denen feste Regeln scheitern.

Mindestens ebenso wichtig ist, was passiert, wenn etwas schiefgeht. KI macht Fehler, und eine falsche Antwort kann sehr überzeugend klingen. Ein Prozess, in dem ein Mitarbeiter das Ergebnis schnell prüfen kann oder in dem ein Fehler wenig Schaden anrichtet, ist deshalb ein besserer Ausgangspunkt als einer, in dem jede Entscheidung ohne Kontrolle direkt weiterläuft.

Die dritte Voraussetzung sind Daten. KI braucht Zugriff auf die Informationen und einen Ort, an dem das Ergebnis landet. Sind die Informationen über Postfächer und Excel-Dateien verstreut oder liegen sie in einem System ohne Schnittstelle, fließt die meiste Zeit in das Sammeln und Zurückspielen von Daten statt in den eigentlich cleveren Teil.

So funktioniert der KI-Check

Wählen Sie einen konkreten Prozess, etwa „Eingangsrechnungen verarbeiten“ oder „Angebotsanfragen beantworten“, und beantworten Sie zehn Multiple-Choice-Fragen. Je genauer der Prozess umrissen ist, desto aussagekräftiger das Ergebnis. Eine ganze Abteilung oder „unsere Verwaltung“ ist zu breit, um sie sinnvoll zu bewerten.

Die Fragen gliedern sich in vier Bereiche: Volumen und Zeitersparnis, Eignung der Eingangsdaten, Risiko und Kontrolle sowie Daten und Schnittstellen. Für jeden Bereich erhalten Sie einen Score von 0 bis 100 mit einem konkreten nächsten Schritt. Außerdem prüft der Check, ob die Arbeit wirklich Interpretation erfordert oder ob feste Regeln genügen.

Die Hauptempfehlung ist eines von vier Ergebnissen: KI ist ein guter erster Schritt, beginnen Sie mit regelbasierter Automatisierung, bringen Sie zuerst Ihre Daten und Schnittstellen in Ordnung, oder automatisieren Sie (noch) nicht. Auch das letzte Ergebnis ist wertvoll: Es bewahrt Sie vor einer Investition, die sich nicht auszahlt.

KI oder regelbasierte Automatisierung?

Nicht alles, was sich automatisieren lässt, braucht KI. Kommen die Eingangsdaten als feste Felder aus einem Formular oder Export und lässt sich die Entscheidung als „wenn dies, dann das“ aufschreiben, ist ein Workflow mit festen Regeln günstiger, schneller und berechenbarer. Sie wissen genau, was er tut und warum.

Interessant wird KI, sobald Texte, Dokumente mit wechselndem Layout oder Ermessensentscheidungen im Spiel sind. Bewährt hat sich oft eine Kombination: Feste Regeln erledigen die vorhersehbare Arbeit, KI liest Informationen aus unstrukturierten Eingaben aus oder macht einen Vorschlag, und ein Mitarbeiter prüft die Zweifelsfälle.

Häufige Fehler beim ersten KI-Projekt

Der häufigste Fehler ist, zu groß anzufangen. Ein Projekt, das einen ganzen Prozess auf einmal übernehmen soll, scheitert oft an Ausnahmen, die niemand vorhergesehen hat. Beginnen Sie mit einem Schritt, lassen Sie das Ergebnis von einem Menschen prüfen und erweitern Sie erst, wenn Sie wissen, wie oft es stimmt.

Ein zweiter Fehler ist, nicht zu messen. Halten Sie vorab fest, wie viel Zeit der Prozess heute kostet und wie oft Fehler auftreten. Ohne diesen Ausgangswert können Sie hinterher nicht sagen, ob die Lösung etwas bringt. Bewahren Sie außerdem eine Sammlung echter Beispiele auf, auch schwierige Fälle, um jede neue Version daran zu testen.

Schließlich wird der Datenschutz oft zu spät betrachtet. Sind personenbezogene oder vertrauliche Daten beteiligt, klären Sie vorab, wo die Daten verarbeitet werden, was mit dem Anbieter vereinbart ist und ob Sie einen Auftragsverarbeitungsvertrag benötigen.