%20(2).png)
- Geeignet sind Prozesse, die häufig vorkommen, klar beschreibbar sind und deren Ergebnis prüfbar ist.
- Ungeeignet sind Prozesse ohne verlässliche Datengrundlage, mit ständig wechselnden Regeln oder mit sehr geringer Fallzahl.
- Die Frage ist selten „KI oder nicht“, sondern welcher Teilschritt automatisiert wird – häufig die Vorbereitung, nicht die Entscheidung.
- Ein Anwendungsfall braucht einen fachlichen Eigentümer im Unternehmen, sonst versandet er nach der Einführung.
- Vor dem Projekt steht die Messgröße: Was soll sich verändern, und woran würde man das merken?
Woran erkennt man einen geeigneten Prozess?
An drei Eigenschaften: Er wiederholt sich oft, er lässt sich in Worten beschreiben, und sein Ergebnis kann jemand prüfen. Wiederholung sorgt dafür, dass sich der Aufwand amortisiert. Beschreibbarkeit heißt, dass eine erfahrene Mitarbeiterin oder ein erfahrener Mitarbeiter einer neuen Kollegin in zehn Minuten erklären könnte, was zu tun ist. Prüfbarkeit heißt, dass man einem Ergebnis ansieht, ob es richtig oder falsch ist.
Fehlt eine dieser Eigenschaften, wird es schwierig. Fehlen zwei, sollte man den Prozess vorerst in Ruhe lassen und einen anderen suchen.
Fünf Kriterien für die Auswahl
| Kriterium | Gute Voraussetzung |
|---|---|
| Häufigkeit | täglich oder wöchentlich, nicht zweimal im Jahr |
| Datenlage | Unterlagen liegen digital und auffindbar vor |
| Regelstabilität | Vorgehen ändert sich nicht ständig |
| Fehlertoleranz | ein Fehler fällt auf, bevor er Schaden anrichtet |
| Zuständigkeit | es gibt eine Person, der das Ergebnis gehört |
Das letzte Kriterium wird am häufigsten übersehen. Ein Anwendungsfall ohne fachlichen Eigentümer funktioniert in der Vorführung und verschwindet drei Monate später aus dem Arbeitsalltag, weil sich niemand zuständig fühlt, wenn etwas nicht passt.
Typische gute Kandidaten
In mittelständischen Unternehmen wiederholen sich die Muster. Häufig tragfähig sind: die Vorqualifizierung eingehender Anfragen, das Auslesen und Zuordnen wiederkehrender Dokumente wie Lieferscheinen oder Rechnungen, die Suche in gewachsenem Firmenwissen über viele Ablageorte hinweg, sowie Entwürfe für Standardkorrespondenz, die ein Mensch freigibt.
Auffällig ist, was diese Fälle gemeinsam haben: Die KI übernimmt die Vorbereitung, die Entscheidung bleibt beim Menschen. Genau dort ist das Verhältnis von Nutzen zu Risiko am besten – und die Einführung am wenigsten konfliktbehaftet.
Wo es sich in der Praxis nicht lohnt
Ungeeignet sind Prozesse mit geringer Fallzahl: Was zwölfmal im Jahr vorkommt, ist von Hand schneller erledigt als eingerichtet und gepflegt. Ebenfalls schwierig sind Abläufe ohne saubere Datengrundlage – wenn die relevanten Informationen in Köpfen, Papierordnern oder persönlichen Postfächern stecken, ist das erst einmal ein Ablage- und kein KI-Thema.
Der dritte Fall sind Prozesse, in denen die Regeln ständig wechseln oder Ermessen tragend ist. Dort liegt der Aufwand nicht in der Ausführung, sondern in der Abstimmung – und die lässt sich nicht automatisieren.
Wie Sie in der Praxis vorgehen
Statt mit der Technik zu beginnen, sammeln Sie zunächst Kandidaten und bewerten sie entlang derselben Fragen. Bewährt hat sich dieser Ablauf:
- Zwei Wochen lang notieren, welche Tätigkeiten sich wiederholt haben
- Kandidaten nach Häufigkeit sortieren, nicht nach gefühltem Ärger
- Je Kandidat prüfen: Liegen die benötigten Daten digital vor?
- Eine fachliche Zuständigkeit benennen – namentlich, nicht als Abteilung
- Messgröße festlegen: Bearbeitungszeit, Rückfragen, Durchlaufzeit
- Ausgangswert erheben, bevor irgendetwas eingerichtet wird
- Mit einem einzigen Anwendungsfall starten und ihn produktiv nutzen
- Erst nach messbarem Ergebnis den nächsten Fall angehen
Schritt sechs ist der, der am häufigsten übersprungen wird – und ohne den sich später nicht sagen lässt, ob sich etwas verbessert hat.
Häufige Fragen (FAQ)
Brauchen wir erst eine KI-Strategie?
Für den ersten Anwendungsfall nicht. Sinnvoller ist, einen konkreten Prozess zu verbessern und daraus zu lernen, wie Einführung, Datenlage und Akzeptanz im eigenen Haus funktionieren. Eine Strategie lässt sich danach fundierter schreiben.
Was, wenn unsere Daten nicht sauber sind?
Das ist der Normalfall und kein Ausschlusskriterium. Entscheidend ist, ob die für den konkreten Fall benötigten Daten auffindbar und aktuell sind. Eine unternehmensweite Datenbereinigung vorzuschalten, verzögert Projekte oft um Jahre.
Wie groß sollte der erste Anwendungsfall sein?
Klein genug, um ihn ohne Projektorganisation zu betreiben, und groß genug, dass der Unterschied spürbar ist. Ein Prozess, der mehrere Personen täglich betrifft, erfüllt beides meist besser als ein groß angelegtes Vorhaben.
Ersetzt KI dann Arbeitsplätze?
In den beschriebenen Fällen verschiebt sich die Arbeit eher, als dass sie wegfällt: weniger Vorbereitung und Suche, mehr Prüfung und Entscheidung. Wichtig ist, das offen zu kommunizieren – verdeckte Einführungen erzeugen Widerstand, der das Projekt teurer macht als jede Technik.
Wenn Sie einen konkreten Prozess im Kopf haben, lässt sich in einem Gespräch meist schnell einschätzen, ob er die genannten Kriterien erfüllt. Einen Überblick über typische Anwendungsfälle finden Sie unter Lösungen; für eine Einordnung Ihres Falls genügt eine kurze Nachricht über Kontakt.