KI-Automatisierung · Klassifikation · Extraktion
KI-Automatisierung für Prozesse, bei denen feste Regeln nicht mehr ausreichen
KI-Automatisierung verbindet künstliche Intelligenz mit klassischen Workflows: Die KI versteht Inhalte, der Workflow verarbeitet sie kontrolliert weiter. Ein Status ist „bezahlt“, eine Artikelnummer ist bekannt, ein Formular enthält definierte Felder – solange Daten strukturiert sind, funktioniert klassische Automatisierung hervorragend. Schwieriger wird es bei einer frei formulierten E-Mail, einem PDF, einer Produktbeschreibung oder einer Kundenanfrage. Genau hier ergänzt KI die Prozessautomatisierung.
Inhalte klassifizieren und Daten extrahieren · Ergebnisse gegen Stammdaten prüfen · Human in the Loop statt Blackbox
KI soll einen Prozess verbessern – nicht einen neuen Prozess erfinden
Die Frage am Anfang lautet nicht, welches Modell eingesetzt wird
Unser Ansatz beginnt nicht mit einem Modell oder einem Agenten, sondern mit der Frage: Welche Information muss an welcher Stelle verstanden werden, damit der bestehende Prozess automatisch weiterlaufen kann?
Ein Beispiel: Eine Kunden-E-Mail kommt an. Eine klassische Automatisierung kennt nur Absender, Betreff und Anhänge. Eine KI kann zusätzlich erkennen, worum es geht, auf welche Bestellung sich die Nachricht bezieht, ob die Anfrage dringend ist, welche Informationen benötigt werden und ob der Vorgang automatisch weiterverarbeitet werden kann – oder ob ein Mitarbeiter übernehmen muss. Danach übernimmt wieder ein kontrollierter Workflow.
Was ist KI-Automatisierung?
Definition, typische Prozesse und die Abgrenzung zu Regeln und KI-Agenten
KI-Automatisierung bezeichnet automatisierte Geschäftsprozesse, in denen ein KI-Modell einen klar abgegrenzten Schritt übernimmt – meist das Verstehen unstrukturierter Inhalte. Die KI liest eine E-Mail, ein PDF oder eine Produktbeschreibung, ordnet sie ein und gibt strukturierte Daten weiter. Was danach passiert – Prüfung gegen Stammdaten, Anlage im ERP, Benachrichtigung, Freigabe –, steuert ein nachvollziehbarer Workflow.
Typische Prozesse für KI-Automatisierung
- Eingehende E-Mails einem Vorgang, Kunden oder Auftrag zuordnen – siehe E-Mail-Automatisierung mit KI
- Daten aus PDFs, Excel-Dateien und Preislisten auslesen – siehe Dokumentenautomatisierung
- Produktinformationen aus unterschiedlichen Quellen vereinheitlichen
- Kundenanfragen vorqualifizieren und an die zuständige Stelle weiterleiten
- Antwortentwürfe und Zusammenfassungen auf Basis von Systemdaten erzeugen
Abgrenzung: Regeln, KI-Automatisierung, KI-Agent
- Regelbasierte Automatisierung verarbeitet strukturierte Daten nach festen Wenn-dann-Regeln – zuverlässig und günstig, solange die Eingaben eindeutig sind. Mehr dazu unter Prozessautomatisierung.
- KI-Automatisierung ergänzt einen solchen Ablauf um einen KI-Schritt, der Inhalte interpretiert. Der Prozess selbst bleibt fest definiert.
- Ein KI-Agent entscheidet innerhalb festgelegter Grenzen selbst, welche Informationen er braucht, fragt dafür Systeme ab und löst definierte Aktionen aus. Mehr dazu unter KI-Agenten für Unternehmen.
Aus der Praxis: Für ein Bestell- und Verwaltungssystem eines Catering-Services – eine Umgebung, die täglich mehr als 40.000 Bestellungen abbildet – automatisierten wir unter anderem eine KI-gestützte Menü-Zusammenstellung. Mehr zum Projekt bei unserer Agentur für KI-Automatisierung.
Typische Aufgaben für KI innerhalb eines Prozesses
KI übernimmt den Teil, für den bisher menschliches Text- oder Dokumentverständnis nötig war.
Inhalte klassifizieren
E-Mails, Dokumente, Tickets oder Produktinformationen werden einem definierten Vorgang zugeordnet.
Informationen extrahieren
Relevante Daten werden aus Texten, PDFs oder anderen unstrukturierten Quellen gewonnen und strukturiert weitergegeben.
Daten vereinheitlichen
Bezeichnungen, Attribute oder Inhalte aus unterschiedlichen Quellen werden normalisiert und für Zielsysteme vorbereitet.
Entscheidungen vorbereiten
KI bewertet einen Sachverhalt anhand definierter Kriterien. Die eigentliche Freigabe kann weiterhin beim Mitarbeiter liegen.
Texte auf Basis realer Daten erzeugen
Antwortentwürfe, Zusammenfassungen oder interne Hinweise entstehen auf Basis von Daten aus CRM, ERP, Shop oder anderen angebundenen Systemen.
Grenzen definieren
Was darf automatisch passieren, wann ist eine Freigabe erforderlich und welche Daten dürfen verwendet werden – das legen wir je Prozess fest.
Beispiel: KI zwischen Postfach und ERP
Nicht die KI kontrolliert den Prozess – sie übernimmt einen klar abgegrenzten Teil.
1 Eingang erkennen
Eine Bestellung oder Anfrage trifft per E-Mail ein. Die KI erkennt Dokumenttyp und Inhalt.
2 Daten extrahieren
Relevante Daten wie Kunde, Artikel, Mengen oder Referenzen werden aus der Nachricht gewonnen.
3 Gegen Stammdaten prüfen
Ein Workflow prüft die erkannten Werte gegen die vorhandenen Stammdaten.
4 Eindeutiges weiterverarbeiten
Eindeutige Vorgänge laufen automatisch weiter in das Zielsystem.
5 Unklares vorlegen
Unklare oder widersprüchliche Fälle werden mit den bereits erkannten Informationen zur Prüfung vorgelegt.
Human in the Loop statt Blackbox
Bei geschäftskritischen Vorgängen definieren wir klare Grenzen- Was darf automatisch passieren?
- Wann ist eine Freigabe erforderlich?
- Welche Daten dürfen verwendet werden?
- Was passiert bei unklaren Ergebnissen?
- Wie lässt sich eine Entscheidung nachvollziehen?
Wo KI heute zuverlässig trägt
Aufgaben mit erkennbarem manuellem Aufwand und ausreichend Volumen.
- Freie E-Mail-Texte einem Vorgang zuordnen
- Daten aus PDFs und Dokumenten auslesen
- Produktinformationen vereinheitlichen
- Kundenanfragen vorqualifizieren
- Antwortentwürfe aus Systemdaten erzeugen
Wo weiterhin Regeln gelten
Strukturierte Daten brauchen keine Interpretation.
- Statuswechsel und Schwellenwerte
- Abgleich bekannter Artikel- und Kundennummern
- Pflichtfeld- und Dublettenprüfung
- Termin- und Fristüberwachung
- Übergaben zwischen CRM, ERP und Shop
Häufige Fragen zur KI-Automatisierung
Wann lohnt sich KI gegenüber klassischer Automatisierung?
Immer dann, wenn der Prozessstart unstrukturiert ist: eine frei formulierte E-Mail, ein PDF, eine Produktbeschreibung oder eine Kundenanfrage. Bei strukturierten Daten – Status, Artikelnummer, Formularfeld – ist eine regelbasierte Lösung zuverlässiger und günstiger.
Entscheidet die KI dann selbstständig über unsere Vorgänge?
Nur so weit, wie Sie es festlegen. Wir definieren je Prozess, was automatisch passieren darf, wann eine Freigabe erforderlich ist, welche Daten verwendet werden dürfen und was bei unklaren Ergebnissen geschieht.
Was passiert, wenn die KI etwas falsch erkennt?
Die Erkennung ist von der Verarbeitung getrennt. Ob erkannte Daten akzeptiert werden, entscheidet ein Workflow anhand definierter Regeln – etwa durch Abgleich gegen Stammdaten. Widersprüchliche Fälle werden mit den bereits erkannten Informationen zur Prüfung vorgelegt.
Wie fängt man mit KI-Automatisierung sinnvoll an?
Mit einem Prozess, bei dem heute viel gelesen, abgetippt oder weitergeleitet wird – etwa ein zentrales Postfach oder Bestellungen, die als PDF eintreffen. Wir nehmen den Ablauf auf, legen fest, welchen Schritt die KI übernimmt und was ein Workflow anschließend prüft, und setzen zuerst diesen einen Anwendungsfall produktiv um.
Was kostet KI-Automatisierung?
Pauschale Preise nennen wir nicht, weil der Aufwand vor allem davon abhängt, wie viele Prozessschritte automatisiert werden, welche Systeme angebunden werden müssen und wie viele Sonderfälle der Ablauf kennt. Hinzu kommen laufende Kosten für das eingesetzte KI-Modell, die vom Volumen abhängen. Nach einer kurzen Prozessanalyse erhalten Sie eine Einschätzung zu Aufwand und Projektdauer.
Ist KI-Automatisierung mit dem Datenschutz vereinbar?
Das hängt davon ab, welche Daten verarbeitet werden und wo das KI-Modell betrieben wird. Wir legen je Prozess fest, welche Daten ein KI-Schritt überhaupt erhalten darf, und stimmen Modell und Betriebsform auf Ihre Datenschutzanforderungen ab – bei personenbezogenen Daten idealerweise gemeinsam mit Ihrem Datenschutzbeauftragten.
Von einem Anwendungsfall zur KI-Prozesslandschaft
Der sinnvollste Einstieg ist meist ein klar begrenzter Prozess mit ausreichend Volumen und erkennbarem manuellem Aufwand. Funktioniert dieser stabil, lassen sich weitere Prozessschritte oder Abteilungen anbinden. So entsteht KI-Automatisierung schrittweise – integriert in die bestehende IT statt als Big-Bang-Projekt.
