Welche Prozesse lassen sich mit AI automatisieren?

Der dümmste Einsatz von KI ist, Dinge schneller zu erledigen, die niemand braucht. Viele Abläufe gibt es nur noch, weil sie einmal sinnvoll waren: ein Wochenbericht, den die Bank früher sehen wollte, eine doppelte Eingabe, weil zwei Programme nicht miteinander sprechen. Deshalb steht vor jeder Automatisierung eine Reihenfolge:

• Eliminieren: Muss diese Tätigkeit überhaupt existieren?
• Vereinfachen: Geht es mit weniger Schritten, weniger Beteiligten, weniger Sonderfällen?
• Automatisieren: Erst was dann noch übrig ist, wird von KI oder Werkzeugen übernommen.

• Kosten-Check für Tools und Dienstleister

Ein guter AI Use Case ist häufig, zeitintensiv, erfordert Verständnis von Informationen, ist teilweise standardisierbar und lässt sich kontrollieren.

1. 01Passiert er häufig?
2. 02Kostet er relevant Zeit?
3. 03Muss jemand Informationen verstehen oder interpretieren?
4. 04Ist der Ablauf zumindest teilweise standardisierbar?
5. 05Kann das Ergebnis kontrolliert werden?

Je mehr davon zutrifft, desto interessanter ist eine genauere Prüfung. Trifft vor allem Frage 3 nicht zu, reicht oft klassische Automation.

Eingehende Anfragen sind einer der häufigsten Einstiege: Sie kommen regelmäßig, sind unterschiedlich formuliert und müssen erst verstanden werden, bevor jemand handeln kann.

AI kann Dokumente erkennen, auslesen und in strukturierte Daten übersetzen – auch wenn Aufbau und Format variieren.

Beispiele

• Rechnungen
• Anfragen
• Verträge
• Formulare
• PDFs
• Bestellungen
• Produktunterlagen

Mögliche Aufgaben

• Informationen extrahieren
• Dokumenttyp erkennen
• Inhalte zusammenfassen
• Daten vergleichen
• Informationen an Systeme übertragen

Häufig existieren Informationen längst – in Handbüchern, Wikis, PDFs oder E-Mails –, sind aber schwer auffindbar. AI kann gezielt in freigegebenen Quellen suchen und Antworten mit Quellenangabe liefern.

• Prozesse
• Produkte
• Richtlinien
• technische Dokumentation
• interne FAQs

Quellenbezug, Aktualität und Zugriffsrechte erklärt der Artikel AI-Wissensdatenbank für Unternehmen.

AI kann Vertriebsarbeit vorbereiten und strukturieren. Sie ist kein Verkäufer – Beziehung, Einschätzung und Abschluss bleiben beim Menschen.

• Lead qualifizieren
• Bedarf erkennen
• Informationen strukturieren
• CRM vorbereiten
• Follow-up auslösen
• Gesprächszusammenfassung
• nächsten Schritt vorbereiten

Im Service funktioniert AI am besten mit klarer Arbeitsteilung: Routine wird automatisiert, Sonderfälle gehen an Menschen.

• wiederkehrende Fragen
• Statusanfragen
• Serviceinformationen
• Anliegen klassifizieren
• Antwort vorbereiten
• Eskalation

Die möglichen Aufgaben und Grenzen vertieft AI im Kundenservice.

Voice-Systeme können Anliegen aufnehmen und strukturiert weitergeben. Ob und wie weit ein telefonischer Prozess automatisiert werden sollte, hängt stark von Anrufgründen und Erwartungen der Anrufer ab – eine pauschale Vollautomatisierung ist selten sinnvoll.

• Anliegen aufnehmen
• Informationen erfassen
• Rückrufwünsche
• wiederkehrende Fragen
• Terminwünsche vorbereiten

Wie natürliche Sprache, Wissen und Übergabe zusammenspielen, erklärt Was ist ein Voice Agent?

Im Backoffice entsteht viel Nutzen unsichtbar: dort, wo Informationen zwischen Systemen von Hand übertragen werden.

• Daten zwischen Systemen übertragen
• E-Mails verarbeiten
• Aufgaben erzeugen
• Status aktualisieren
• Dokumente vorbereiten
• Informationen prüfen

Viele dieser Schritte brauchen gar keine AI, sondern nur eine saubere Verbindung zwischen Systemen.

Ein Prozess braucht AI, wenn ein Schritt Interpretation erfordert. Für eindeutige Regeln reicht klassische Automation.

Den Unterschied im Detail erklärt AI Agent oder klassische Automation? – und was ein System mit mehreren Schritten ausmacht, steht in Was ist ein AI Agent?

Nicht zuerst automatisieren sollte man Prozesse, die selten, unklar, riskant oder schlecht datenbasiert sind.

• seltene Sonderfälle
• schlecht verstandene Prozesse
• Prozesse ohne zuverlässige Daten
• hochriskante Entscheidungen ohne Kontrolle
• Abläufe, die bereits organisatorisch unnötig kompliziert sind

Einen schlechten Prozess zu automatisieren macht ihn nicht automatisch gut.

Früh prüfen lohnt sich bei hoher Häufigkeit, hohem Zeitaufwand, kontrollierbarem Risiko und guter Datenbasis. Wo diese Faktoren fehlen, gehört der Use Case nach hinten.

Für die priorisierten Kandidaten lohnt dann eine erste Aufwandsschätzung – worauf es dabei ankommt, erklärt Was kostet ein AI Agent?

Als übergeordneten Einstieg lesen Sie AI für Unternehmen: Wo lohnt sich der Einsatz?