KI einsetzen, weil gerade alle über KI sprechen? Das ist selten ein guter Ausgangspunkt.
Die entscheidende Frage lautet nicht:
„Wo können wir KI einsetzen?"
Sondern:
„Welche unserer Prozesse lassen sich sinnvoll verbessern – und welche Technologie brauchen wir dafür?"
Denn nicht jeder schlechte Prozess wird durch KI zu einem guten Prozess. Manchmal ist eine klassische Automatisierung die bessere Lösung. Manchmal fehlt lediglich eine Schnittstelle zwischen zwei Systemen. Und manchmal kann KI tatsächlich einen entscheidenden Unterschied machen.
Der sinnvollste Einstieg beginnt deshalb nicht bei ChatGPT, einem bestimmten KI-Modell oder einem neuen Tool.
Er beginnt beim Prozess.
In diesem Artikel zeigen wir dir, woran du geeignete Prozesse erkennst und welche sieben Anwendungsfälle sich besonders gut für den Einstieg eignen.
Bevor wir über konkrete Anwendungsfälle sprechen, lohnt sich eine wichtige Unterscheidung:
Automatisierung und KI sind nicht dasselbe. Wenn Daten nach einer festen Regel von System A nach System B übertragen werden sollen, braucht es dafür normalerweise keine KI.
Wenn aber eine eingehende E-Mail verstanden, ein Dokument interpretiert oder eine Anfrage anhand ihres Inhalts eingeordnet werden muss, kann KI interessant werden.
Besonders wirkungsvoll wird es häufig, wenn beide Ansätze miteinander kombiniert werden:
Automatisierung übernimmt die vorhersehbaren Abläufe. KI unterstützt dort, wo Informationen interpretiert, klassifiziert oder erzeugt werden müssen.
Und nur dort, wo ein Vorgang kritisch ist oder die Ergebnisse nicht sicher genug sind, wird ein Mensch einbezogen.
So entstehen Prozesse, die weitgehend automatisch durchlaufen können, ohne die notwendige Kontrolle aufzugeben.
Du musst kein KI-Experte sein, um interessante Prozesse in deinem Unternehmen zu erkennen.
Nimm einen konkreten Prozess und beantworte diese fünf Fragen:
Je mehr dieser Fragen du mit „Ja" beantwortest, desto genauer lohnt es sich, den Prozess anzusehen.
In vielen Unternehmen beginnt ein erstaunlich großer Teil der Prozesse mit einer E-Mail.
E-Mails und Anfragen automatisch bearbeiten
Entscheidend ist dabei die Risikobetrachtung.
Eine eindeutig erkannte Standardanfrage kann möglicherweise vollständig automatisiert bearbeitet werden. Bei ungewöhnlichen Fällen oder geringer Sicherheit wird dagegen ein Mitarbeiter eingebunden.
Das Ziel sollte nicht sein, Menschen aus jedem Prozess zu entfernen. Das Ziel ist, Menschen nur dort einzubeziehen, wo sie tatsächlich gebraucht werden.
Rechnungen, Lieferscheine, Anträge, Verträge, Formulare oder Bestellungen erreichen Unternehmen noch immer häufig als PDF, Scan oder E-Mail-Anhang. Das Problem ist meistens nicht das Dokument selbst – das Problem beginnt danach.
Dokumente automatisch erfassen und weiterverarbeiten
KI kommt insbesondere dort ins Spiel, wo Dokumente unterschiedlich aufgebaut sind oder Inhalte nicht über starre Regeln zuverlässig erkannt werden können.
Bei kritischen oder nicht eindeutig erkannten Informationen kann automatisch eine Prüfung durch einen Mitarbeiter angefordert werden.
So lassen sich manuelle Datenerfassung und Übertragungsfehler reduzieren und Prozesse deutlich schneller weiterverarbeiten.
Das Problem vieler Unternehmen ist nicht fehlendes Wissen. Das Problem ist, es zu finden. Informationen liegen in Handbüchern, Verfahrensanweisungen, Protokollen, technischen Dokumentationen, Verträgen, Richtlinien, Wikis oder unterschiedlichen Ablagesystemen.
Unternehmenswissen intelligent zugänglich machen
KI-basierte Wissenssysteme können diesen Zugang grundlegend verändern. Mitarbeitende stellen beispielsweise eine Frage:
„Welche Regelungen gelten bei Bestellungen über 10.000 Euro?"
Das System durchsucht die dafür freigegebenen Unternehmensinformationen und erstellt daraus eine Antwort. Idealerweise werden gleichzeitig die verwendeten Quellen angezeigt, sodass die Aussage nachvollzogen und überprüft werden kann.
Technisch werden dafür häufig sogenannte RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) eingesetzt.
Besonders interessant ist dieser Ansatz für Unternehmen und Verwaltungen mit umfangreichen Regelwerken, Dokumentationen oder internem Fachwissen.
Dabei gilt allerdings:
Ein KI-Wissenssystem ersetzt keine verlässliche Datenbasis.
Berechtigungen, Aktualität der Dokumente, Quellen und Zugriffsrechte sind mindestens genauso wichtig wie das verwendete Sprachmodell.
Viele ineffiziente Abläufe entstehen nicht, weil einzelne Systeme schlecht funktionieren. Das Problem liegt zwischen den Systemen. Mit Workflow-Automatisierungsplattformen wie n8n lassen sich unterschiedliche Systeme und Dienste miteinander verbinden.
Systeme verbinden und Prozesse automatisch durchlaufen lassen
Ein typischer Ablauf könnte beispielsweise so aussehen:
E-Mail kommt an → Anfrage wird erkannt → Kundendaten werden aus dem CRM geladen → KI bewertet den Inhalt → Vorgang wird im Zielsystem angelegt → Kunde erhält eine Rückmeldung
Das Entscheidende: Nicht jeder einzelne Schritt benötigt KI. Feste Regeln und Datenübertragungen werden klassisch automatisiert. KI wird gezielt für Aufgaben eingesetzt, bei denen unstrukturierte Informationen interpretiert werden müssen.
Wir versuchen Prozesse so zu gestalten, dass Standardfälle möglichst vollständig automatisch durchlaufen.
Ein Mensch wird gezielt eingebunden, wenn beispielsweise:
Dadurch entsteht keine isolierte „KI-Lösung", sondern ein durchgängiger digitaler Prozess.
Interessanter als allgemeine Chatbots sind Assistenten, die eine klar definierte Aufgabe erfüllen.
KI-Assistenten für konkrete Fachaufgaben einsetzen
Dafür muss nicht zwangsläufig ein eigenes KI-Modell trainiert werden. Entscheidend ist vielmehr, dass der Assistent kontrollierten Zugriff auf genau die Informationen, Systeme und Werkzeuge erhält, die er für seine Aufgabe benötigt.
Damit entwickelt sich KI vom reinen Textgenerator zu einem Bestandteil realer Geschäftsprozesse.
Viele Unternehmen und Verwaltungen haben bereits Anwendungen, Portale und digitale Workflows auf Low-Code-Plattformen wie Intrexx aufgebaut. Diese bestehenden Lösungen können gezielt um KI-Funktionen erweitert werden.
Bestehende Low-Code-Anwendungen um KI erweitern
Die vorhandene Prozesslandschaft bleibt bestehen. KI wird dort ergänzt, wo sie einen konkreten Mehrwert bietet. Gerade für Organisationen mit bestehenden Low-Code-Lösungen kann das ein deutlich pragmatischerer Einstieg sein als die Einführung einer komplett neuen Plattform.
Moderne Entwicklungswerkzeuge können Entwicklungsabteilungen bei klar abgegrenzten Aufgaben unterstützen.
Softwareentwicklung mit KI unterstützen
Das bedeutet nicht, dass Softwareentwicklung plötzlich ohne Entwickler funktioniert.
Im Gegenteil:
Die Verantwortung für Architektur, Sicherheit, Qualität und fachliche Korrektheit bleibt beim Menschen.
Richtig eingesetzt kann KI jedoch Routinearbeiten reduzieren und Entwicklern mehr Zeit für die Aufgaben geben, bei denen ihre Erfahrung tatsächlich entscheidend ist.
Technische Machbarkeit allein ist kein ausreichender Grund für ein KI-Projekt.
Ein einfacher Ansatz zur Bewertung lautet:
Häufigkeit × manueller Aufwand × Automatisierungspotenzial
Das ist ausdrücklich nur ein Rechenbeispiel. In einem realen Business Case müssen unter anderem Implementierungs- und Betriebskosten, Fehlerfälle, notwendige Kontrollen und der tatsächliche Automatisierungsgrad berücksichtigt werden.
Aber genau solche Berechnungen helfen dabei, aus einer interessanten KI-Idee einen belastbaren Business Case zu machen.
Das gehört für uns genauso zur Beratung wie die Frage, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann.
Nicht jeder Prozess braucht KI.
Wenn eine Aufgabe vollständig durch eindeutige Regeln beschrieben werden kann, ist eine klassische Automatisierung häufig robuster und wirtschaftlicher.
Wenn lediglich Daten zwischen zwei Systemen übertragen werden müssen, ist möglicherweise eine Schnittstelle die richtige Lösung.
Wenn Mitarbeiter eine Oberfläche für einen bislang manuellen Prozess benötigen, kann eine Low-Code-Anwendung sinnvoller sein.
Und wenn unstrukturierte Informationen verstanden, klassifiziert oder situationsabhängig verarbeitet werden müssen, kommt KI ins Spiel.
Deshalb betrachten wir bei ISIFIVE nicht zuerst die Technologie, sondern den Prozess.
Je nach Anforderung kombinieren wir Low-Code, Prozessautomatisierung und KI. Dabei setzen wir unter anderem auf Intrexx, n8n und unsere eigene KI-Plattform Konturos.
Technologie ist für uns Mittel zum Zweck. Entscheidend ist, ob der Prozess danach besser funktioniert.
Nicht mit einem unternehmensweiten KI-Programm. Und auch nicht mit zwanzig Use Cases gleichzeitig.
Nimm einen konkreten Prozess. Am besten einen, der:
Dann lässt sich relativ schnell feststellen, ob klassische Automatisierung, Low-Code, KI oder eine Kombination daraus die richtige Lösung ist.
Ein klar abgegrenzter Proof of Concept kann anschließend zeigen, ob die Idee auch mit euren tatsächlichen Daten und Systemen funktioniert.
Dann lass ihn uns gemeinsam ansehen.
In einem kostenlosen 30-minütigen KI- und Automatisierungscheck prüfen wir mit dir:
Du brauchst dafür kein fertiges KI-Konzept.
Bring einfach einen Prozess mit, der dich heute Zeit, Geld oder Nerven kostet.
Wir sagen dir, wie wir ihn angehen würden.
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