Wenn Sie Ihre Geschäftsprozesse konsequent aus der Zeitfresser-Perspektive betrachten, sehen Sie sehr schnell, wo KI heute schon entlasten kann. Gemeint sind nicht „große KI-Projekte“, sondern klar abgegrenzte Automationen, die in wenigen Wochen testbar sind. Dieser Beitrag zeigt sieben typische Geschäftsprozesse, die in vielen Unternehmen sofort Potenzial haben.
Wichtig ist: „Automatisieren“ heißt nicht, Menschen zu ersetzen. Es heißt, Geschäftsprozesse so zu gestalten, dass Mitarbeitende weniger Zeit mit Sortieren, Übertragen und Zusammenfassen verbringen und mehr Zeit für Entscheidungen und Kundenkontakt haben.
Damit die Aha-Momente nicht bei der Idee enden, ergänze ich pro Beispiel auch, welche Daten Sie typischerweise brauchen, wie ein pragmatischer Pilot aussieht und welche KPIs sich für den Start eignen.
Warum Geschäftsprozesse automatisiert werden sollten:
KI-Automation ist heute in vielen Fällen vor allem eine Kombination aus drei Bausteinen: Textverstehen, Dokumentenverarbeitung und Suche über interne Inhalte. Diese Bausteine lassen sich oft ohne tiefes Data-Science-Projekt einsetzen, wenn der Anwendungsfall klar abgegrenzt ist.
Für Entscheider ist vor allem wichtig, dass sich Nutzen schnell messen lässt: Durchlaufzeit, Bearbeitungsaufwand, Fehlerquote und Service-Level. Wenn diese Kennzahlen vor dem Start definiert sind, wird ein Pilot deutlich weniger „gefühlsgesteuert“.
Parallel sollten Sie von Anfang an an Sicherheit, Datenschutz und Governance denken, insbesondere wenn ein Geschäftsprozess Menschen betrifft (zum Beispiel Recruiting) oder stark reguliert ist. Der EU AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz und benennt unter anderem Systeme im Beschäftigungskontext als Hochrisiko-Kategorie. (EUR-Lex)
Geschäftsprozesse auswählen:
Schnelle Erfolge entstehen meistens dort, wo es bereits viele strukturierte Spuren gibt: Tickets, E-Mails, CRM-Daten, Dokumente, Meeting-Transkripte oder wiederkehrende Berichte. Je besser ein Geschäftsprozess dokumentiert und wiederholbar ist, desto schneller ist er automatisierbar.
Bewährt hat sich eine einfache Auswahlregel: hoher Case-Throughput (viele Fälle), hoher manueller Anteil (viel Copy-Paste) und klare Qualitätsdefinition (was ist „richtig“). Dann lässt sich ein Pilot in 4 bis 6 Wochen realistisch aufsetzen.
Wenn Sie Risiken systematisch adressieren möchten, können Sie sich zusätzlich an etablierten Rahmenwerken zur KI-Risikosteuerung orientieren, etwa dem NIST AI RMF. (NIST)
1) E-Mail-Triage mit KI
Im Kundenservice ist E-Mail-Triage ein klassischer Engpass: Nachrichten müssen gelesen, kategorisiert, priorisiert und an die richtige Stelle geroutet werden. KI kann hier unterstützen, indem sie Anliegen erkennt, Schlagworte extrahiert, Dringlichkeit vorschlägt und passende Antwortbausteine vorbereitet.
Für den Start reicht oft ein überschaubarer Scope: 5 bis 10 Kategorien, klare Routingregeln und ein „Human-in-the-loop“, der die Vorschläge bestätigt. So bleibt die Kontrolle im Team, während die Bearbeitung schneller wird.
Als KPI eignen sich durchschnittliche Erstreaktionszeit, Routing-Genauigkeit und Anteil automatisiert vorbefüllter Antworten. Für Zusammenfassungen und strukturierte Abschnitte gibt es zudem bewährte Best Practices, wie man Ergebnisqualität stabiler macht. (Google Cloud Documentation)
2) Angebotserstellung mit KI beschleunigen
Die Angebotserstellung ist häufig weniger „kreativ“ als gedacht: Produktinformationen, Leistungsbeschreibungen, Referenzen, Standardklauseln und Formatierung wiederholen sich. KI kann hier helfen, aus CRM-Daten, Notizen und Vorlagen einen konsistenten Angebotsentwurf zu erzeugen.
Wichtig ist dabei die klare Trennung zwischen „Entwurf“ und „Freigabe“. Ein guter Prozess setzt auf Vorlagen, definierte Pflichtfelder (zum Beispiel Lieferumfang, Preislogik, Laufzeit) und eine finale Prüfung durch den Vertrieb.
Als KPIs bieten sich Zeit bis zum ersten Entwurf, Korrekturschleifen pro Angebot und Quote fehlerfreier Erstversionen an. In vielen CRM- und Sales-Plattformen werden KI-Copilots genau für solche Vertriebsworkflows positioniert, wobei die konkrete Umsetzung je nach Systemlandschaft variiert. (SAP)
3) Rechnungsprüfung mit KI
Rechnungsprüfung ist ein dokumentenlastiger Geschäftsprozess mit vielen manuellen Schritten: Daten abtippen, Positionen prüfen, Abweichungen erkennen, Freigaben einholen. KI-basierte Dokumentenverarbeitung kann Rechnungsdaten extrahieren und strukturiert in den Workflow geben.
Der pragmatische Einstieg ist meist ein „Pre-Check“: Extraktion zentraler Felder (Rechnungsnummer, Beträge, IBAN, Positionen) plus Abgleich gegen Bestellungen oder Stammdaten. Die finale Entscheidung bleibt bei der Buchhaltung, aber die Vorbereitung wird deutlich schneller.
KPIs sind hier Durchlaufzeit pro Rechnung, Anzahl manueller Eingriffe und Trefferquote bei der Felderkennung. Für solche Szenarien existieren etablierte Dokumentenmodelle in Cloud-Diensten, die genau auf Rechnungsfelder ausgerichtet sind. (Microsoft Learn)
4) Meeting-Zusammenfassungen automatisieren
Meetings erzeugen viel „unsichtbare Arbeit“: Notizen, Aufgaben, Entscheidungen, Nachfass-E-Mails. KI kann Meeting-Inhalte zusammenfassen, To-dos extrahieren und Entscheidungen dokumentieren, sofern ein Transkript oder strukturierte Meetingdaten verfügbar sind.
Für Entscheider ist das ein schneller Aha-Moment, weil der Nutzen unmittelbar spürbar ist: weniger Nacharbeit und weniger Informationsverlust. Gleichzeitig ist dieser Geschäftsprozess relativ risikoarm, wenn Sie klare Regeln definieren (z. B. keine sensiblen Inhalte in externen Tools, Zugriff nur für Teilnehmende).
Sinnvolle KPIs sind Zeitersparnis bei Protokollen, Anteil automatisch erstellter Aufgabenlisten und Nutzungsrate im Team. In Microsoft Teams ist Copilot beispielsweise an Transkripte und Meeting-Recaps gekoppelt, was die Prozessintegration erleichtert. (Microsoft Support)
5) Bewerber-Vorselektion mit KI verantwortungsvoll
Die Vorselektion von Bewerbungen ist ein Geschäftsprozess mit hohem Volumen und hohem manuellem Aufwand: Lebensläufe sichten, Anforderungen abgleichen, Kandidaten priorisieren. KI kann hier unterstützen, indem sie Bewerbungen strukturiert, relevante Kriterien hervorhebt und eine nachvollziehbare Vorauswahl vorschlägt.
Genau hier ist aber besondere Sorgfalt nötig: Transparenz, Nachvollziehbarkeit, dokumentierte Kriterien und menschliche Aufsicht sind entscheidend. Zudem kann der Einsatz im Beschäftigungskontext unter die Hochrisiko-Kategorien des EU AI Act fallen, was zusätzliche Pflichten auslösen kann. (EUR-Lex)
Ein pragmatischer Start ist daher nicht „automatisch ablehnen“, sondern „assistiert entscheiden“: KI markiert Passungen und Lücken, die Entscheidung trifft HR anhand definierter Regeln. KPIs können Bearbeitungszeit pro Bewerbung, Konsistenz der Kriterienanwendung und Candidate-Experience-Metriken (z. B. Rückmeldezeit) sein.
6) Interner Chatbot und Wissensdatenbank
Viele Geschäftsprozesse stocken, weil Wissen verteilt ist: SharePoint, Wiki, PDF-Handbücher, Tickets, E-Mail-Threads. Ein interner Chatbot mit Retrieval Augmented Generation (RAG) kann Antworten auf Basis Ihrer eigenen Inhalte liefern, statt nur „allgemein“ zu formulieren. (Microsoft Learn)
Der Schlüssel ist nicht der Chat, sondern die Inhaltsvorbereitung: saubere Dokumente, klare Zugriffsrechte, Versionierung und eine sinnvolle Chunking-Strategie. Zusätzlich sollten Sie Mechanismen einplanen, die Quellen anzeigen und Unsicherheiten markieren, damit Mitarbeitende Ergebnisse korrekt einordnen können.
KPIs sind Suchzeit bis zur Antwort, Ticket-Deflection (weniger interne Rückfragen) und Qualitätsscores durch Nutzerfeedback. Für Enterprise-Search und RAG gibt es sowohl bei Microsoft als auch bei Google dokumentierte Konzepte und Produktansätze, die sich in bestehende IT-Landschaften integrieren lassen. (Google Cloud Documentation)
7) Forecasts und Berichte automatisieren
Forecasts und Reports sind häufig wiederkehrende Geschäftsprozesse: Daten zusammentragen, Plausibilisieren, kommentieren, visualisieren und verteilen. KI kann hier zweifach helfen: erstens beim Prognostizieren (Time-Series-Forecasting) und zweitens beim Erklären und Zusammenfassen der Ergebnisse.
Für den schnellen Start lohnt sich meist ein enges Forecast-Ziel, etwa Absatz pro Produktgruppe oder Ticketvolumen pro Woche. Wichtig ist, dass Sie Datenhistorie, Saisonalität und externe Einflussfaktoren (z. B. Kampagnen) berücksichtigen und Prognosen regelmäßig gegen Ist-Werte backtesten.
KPIs sind Forecast-Fehler (z. B. MAPE), Aktualisierungsaufwand und Zeit bis zum Management-Report. Für großskalige Time-Series-Forecasting-Ansätze existieren Cloud-APIs, die genau diese Aufgaben adressieren. (Google Cloud Documentation)
Geschäftsprozesse mit KI: Typische Stolpersteine und wie Sie sie vermeiden
Der häufigste Stolperstein ist ein zu großer Scope: „Wir automatisieren den ganzen Prozess“ führt schnell zu Abhängigkeiten, langen Abstimmungen und unklaren Erfolgskriterien. Besser ist ein klarer Prozessschritt, der messbar entlastet und in wenigen Wochen pilotierbar ist.
Der zweite Stolperstein ist fehlende Daten- und Rollenklärung: Wer liefert Daten, wer ist fachlich verantwortlich, wer betreibt die Lösung, und wer entscheidet bei Grenzfällen? Wenn diese Fragen offen bleiben, wird ein Pilot zwar gebaut, aber nicht stabil in den Alltag überführt.
Der dritte Stolperstein ist Qualitätsmessung ohne Benchmark: Ohne Baseline ist jede Verbesserung schwer belegbar. Planen Sie daher von Beginn an eine Messlogik ein, die sowohl Business-KPIs als auch Qualitätsindikatoren umfasst, und nutzen Sie dafür strukturierte Ansätze zur Risiko- und Qualitätssteuerung. (NIST)
So setzen Sie den ersten Pilot in 4-6 Wochen auf
Ein pragmatischer Pilot folgt einem einfachen Muster: Ziel definieren, Daten prüfen, Tool auswählen, Prozess integrieren, messen. Entscheidend ist, dass Ihr Pilot in einer realen Umgebung läuft und echte Fälle verarbeitet, nicht nur Musterbeispiele.
Starten Sie mit einem klaren „Definition of Done“: Welche KPI muss sich verbessern, damit Sie skalieren? Und welche Qualitätsgrenze darf nicht unterschritten werden, damit das Team Vertrauen aufbaut?
Wenn Sie eine Wissensbasis oder interne Inhalte einbinden, planen Sie genug Zeit für Bereinigung, Zugriffsrechte und Governance ein. Gerade RAG-Ansätze stehen und fallen mit Datenqualität und sauberer Inhaltsaufbereitung. (Microsoft Learn)
Geschäftsprozesse mit KI: Nächste Schritte für Entscheider
Wenn Sie jetzt nur eine Sache mitnehmen: Die besten Ergebnisse entstehen, wenn Sie Geschäftsprozesse nicht „KI-getrieben“, sondern „Nutzen-getrieben“ priorisieren. Wählen Sie einen Prozess, der sichtbar entlastet, und setzen Sie einen Pilot mit klaren KPIs auf.
Aus den sieben Beispielen ergibt sich oft eine sinnvolle Reihenfolge: Starten Sie mit niedrigem Risiko und hohem Volumen (E-Mail-Triage, Meeting-Summaries, Wissenssuche) und erweitern Sie danach in stärker regulierte Bereiche (Finanzprozesse, HR). So bauen Sie Kompetenz und Akzeptanz schrittweise auf.
Welcher Prozess kostet Sie aktuell am meisten Zeit? Wenn Sie möchten, besprechen wir bei der KI Company unverbindlich, welcher Einstieg für Ihre Geschäftsprozesse realistisch ist, welche Daten Sie dafür brauchen und wie ein Pilot in wenigen Wochen belastbar messbar wird.
Geschäftsprozesse mit KI: Häufige Fragen aus der Praxis
Welche Geschäftsprozesse eignen sich für den Start am besten?
Am besten eignen sich Geschäftsprozesse mit hohem Volumen, klaren Regeln und wiederkehrenden Mustern, zum Beispiel E-Mail-Routing, Dokumentenextraktion oder Meeting-Nachbereitung. Wichtig ist, dass Sie Erfolg messen können, etwa über Zeitersparnis oder Fehlerreduktion. Ein erster Pilot sollte möglichst wenig Abhängigkeiten zu großen IT-Programmen haben.
Wie stelle ich sicher, dass KI in Geschäftsprozessen keine Fehler „durchwinkt“?
Planen Sie einen Human-in-the-loop für Grenzfälle und definieren Sie klare Freigabepunkte. Zusätzlich helfen Qualitätsmetriken und Stichproben, um Abweichungen früh zu erkennen. Bei wissensbasierten Chatbots sollten Quellen und Belege sichtbar sein, damit Mitarbeitende Antworten prüfen können. (OpenAI Help Center)
Was ist bei Geschäftsprozessen im HR rechtlich besonders zu beachten?
Weil HR-Prozesse direkt Menschen betreffen, sind Transparenz, Nichtdiskriminierung, Dokumentation und menschliche Aufsicht zentral. Zusätzlich kann der Einsatz von KI für Recruiting und Personalentscheidungen nach EU AI Act als Hochrisiko eingestuft werden und damit zusätzliche Anforderungen auslösen. (EUR-Lex)
Welche KPIs passen für Geschäftsprozesse, die mit KI automatisiert werden?
Für viele Geschäftsprozesse sind KPIs wie Durchlaufzeit, Bearbeitungszeit pro Fall, Fehlerrate und Service-Level der beste Start. Ergänzen Sie je nach Use Case Qualitätsmetriken (z. B. Routing-Genauigkeit, Extraktionsgenauigkeit, Forecast-Fehler) und Akzeptanzmetriken (Nutzungsrate, Zufriedenheit). So verbinden Sie Business-Nutzen mit technischer Stabilität.
