Deep Dive: Wo KI sich wirklich rechnet: Findet eure Prozesse mit Potenzial
Worum geht's?
Der Deep Dive zeigt, wie Unternehmen wirtschaftlich relevante KI- und Automatisierungspotenziale in ihren eigenen Prozessen finden. Ausgangspunkt ist nicht ein bestimmtes Tool, sondern ein wiederkehrender Engpass, der Zeit kostet, Fehler verursacht oder Fachkräfte unnötig bindet.
der Zeit kostet, Fehler verursacht oder Fachkräfte unnötig bindet.
Was bringt es?
Unternehmen können KI-Projekte gezielter auswählen und ihren Nutzen vor und nach der Einführung messen. Dadurch wird vermieden, dass technisch interessante Lösungen umgesetzt werden, die im Alltag kaum Entlastung oder wirtschaftlichen Mehrwert erzeugen.
Was haben wir gelernt?
- Ein guter Anwendungsfall beginnt mit der Prozesskette: Wertschöpfung, Verwaltung und Unterstützung werden sichtbar gemacht und anschließend nach wiederkehrenden Reibungen durchsucht.
- Nicht jeder Prozessschritt braucht KI. Klassische Software, deterministische Automatisierung und KI sollten so kombiniert werden, dass für jede Teilaufgabe das einfachste geeignete Werkzeug eingesetzt wird.
- Beschäftigte – besonders auch skeptische Nutzer – sollten früh beteiligt werden. Vorher-Nachher-Messungen, klare Kontrollpunkte und ein Human-in-the-Loop machen den Nutzen und die Grenzen der Lösung sichtbar.
Wo kann man es einsetzen?
Besonders geeignet sind Dokumentation, Informationsübertragung, wiederkehrende Prüfungen und administrative Routinen. Auch in Fachprozessen kann KI helfen, wenn unstrukturierte Sprache oder Texte verarbeitet werden müssen und ein klarer Nutzen für die Beschäftigten entsteht.
Was braucht es dafür?
Eine einfache Prozessdarstellung, Ausgangswerte zu Zeit, Fehlern und Kosten, ein konkretes Ziel, definierte Verantwortlichkeiten und Kontrollpunkte. Außerdem müssen die Mitarbeitenden ihr Prozesswissen einbringen und der spätere Nutzen messbar gemacht werden.
Der nächste Schritt
Einen End-to-End-Prozess aufzeichnen und die Stellen markieren, an denen regelmäßig Zeit verloren geht, Fehler auftreten oder Fachkräfte gebunden werden. Danach einen einzigen, häufig auftretenden Hebel priorisieren und mit klaren Ausgangs- und Zielwerten als Pilot testen.
Take-away
Nicht mit Tools starten, sondern mit dem Problem im Prozess:
Der Fokus liegt bewusst nicht auf „coolen KI-Use Cases“, sondern auf konkreten betrieblichen Abläufen. Erst wenn klar ist, wo im Prozess Reibung, Wiederholung oder hoher Aufwand entsteht, lohnt sich der Einsatz von KI.
Unternehmen als Prozesskette denken – nicht als Organigramm:
Statt Abteilungen zu betrachten, wird das Unternehmen als durchgehender Ablauf vom Bedarf bis zum Ergebnis verstanden. So werden Engpässe sichtbar – egal ob in Wertschöpfung, Verwaltung oder Unterstützung.
Potenzial systematisch bewerten und priorisieren:
Nicht jeder Prozess eignet sich gleich gut für KI. Deshalb wird ein klarer Kriterienkatalog genutzt (z. B. Häufigkeit, Zeitaufwand, Wiederholung, Reibung), um einen konkreten, wirtschaftlich sinnvollen Hebel zu identifizieren.