Integration von KI in die Automatisierung:
Von der Herausforderung zum echten Geschäftswert

Einführung

Automatisierung ist heute nicht mehr nur eine Ansammlung von Skripten und Ad-hoc-Bots, die im Hintergrund etwas tun, sondern nur nach streng definierten Regeln. Heute ist es eine echte Orchestrierung von Technologien – KI, LLMs, Prozess-/Task-Mining, BPM, Low-Code-Plattformen – die alle zusammenarbeiten, um echten Mehrwert zu schaffen und Risiken zu kontrollieren. Gartner nennt diese Kombination „Hyperautomatisierung“ – klingt kompliziert, bedeutet aber im Grunde: mehrere Tools, ein Ziel, durchgängiger Prozess.

Forrester prognostiziert, dass die Automatisierungswelle in den nächsten Jahren von LLMs und AL-Agenten angeführt wird und dass es keine sporadischen Pilotprojekte mehr geben wird, sondern echte End-to-End-Initiativen. Und GenAl? Wenn man Mitarbeiter intelligent auf höherwertige Aufgaben umleitet, kann die Produktivität deutlich steigen – und zwar bereits im ersten Jahr. Es ist klar, dass sich diese Art von Investition sehr lohnt.

Der Sinn dieses Dokuments ist einfach: Das Ziel besteht nicht nur darin, Bots zu sammeln, die kleine Aufgaben erledigen. Echter Mehrwert entsteht, wenn Sie sich auf vier Schlüsselaspekte konzentrieren:

  1. Transparenz des Prozesses (Prozess-/Aufgaben-Mining), um zu wissen, wo die wirklichen Engpässe liegen.
  2. Wählen Sie mit Bedacht, wo Automatisierung wirklich einen Unterschied macht („Geschäftswert zuerst“).
  3. Entwerfen Sie Arbeitsabläufe, bei denen Mensch und KI Hand in Hand arbeiten – wir nennen sie „agentische“ Arbeitsabläufe.
  4. Effektives Management von Risiken und Änderungen, damit das gesamte System stabil und vorhersehbar bleibt.

Warum verpassen Unternehmen immer noch Wert?

Wenn man es in der Praxis betrachtet:

  • Es gibt zwar automatisierte Aufgaben, aber niemand sieht den gesamten End-to-End-Ablauf – Engpässe bleiben daher unbemerkt.
  • Bots beheben kleinere Fehler, während kritische Variationen von 20% weiterhin manuell durchgeführt werden.
  • Das KI-Pilotprojekt existiert, aber niemand misst wirklich, welchen Einfluss es auf Prozesse, Qualität und Cashflow hat.

Daten aus der Branche belegen dasselbe: GenAI wächst, die Vorteile sind vorhanden, aber die „High Performer“ weisen den Weg – diejenigen, die KI nicht nur einführen, sondern sie mit Daten, guter Risikokontrolle und einer veränderten Arbeitsweise kombinieren.

Drei Ebenen der Automatisierung

  1. Transparenz – Process/Task Mining als Grundlage
    Ohne klare Protokolle und Kontrollen ist Automatisierung reine Spekulation. Process/Task Mining extrahiert reale Abläufe aus ERP-, CRM- und anderen Systemen, zeigt Abweichungen auf und misst Engpässe. In der Praxis ist es oft der erste „Aha-Moment“, wenn man erkennt, dass ein vermeintlich einfacher Prozess gar nicht so einfach ist.
  2. Ausführung – von RPA zur aufgabenzentrierten Automatisierung
    Es geht nicht mehr nur darum, Daten per RPA in ein System einzugeben. Bei der aufgabenzentrierten Automatisierung stehen die Stabilität und das Management der Aufgabenautomatisierung, aber auch die flexible Integration und Orchestrierung im Mittelpunkt. Kurz gesagt: Der Bot arbeitet intelligenter, nicht härter.
  3. Intelligenz – LLM und KI-Agenten
    Jetzt kommt der spannende Teil. KI-Agenten können E-Mails, PDFs und angehängte Dokumente lesen, den nächsten Schritt vorschlagen und mit Menschen zusammenarbeiten. Wir sehen bereits, dass dies die Zukunft ist – Agenten arbeiten nicht nur, sondern verstehen den Prozess und helfen Menschen, schneller und präziser zu arbeiten.

Wo macht KI wirklich einen Unterschied und wie messen wir ihn?

Größte Auswirkungen – Kundensupport, Vertrieb/Marketing, Softwareentwicklung und F&E. Ungefähr 75% der genAI-Werte stammen aus diesen Bereichen.

Wie messen wir?

  • Zykluszeit: wie viel schneller Sie nach der Automatisierung sind.
  • Gleich beim ersten Mal richtig: wie viele Anfragen den Prozess ohne Fehler durchlaufen.
  • Kosten für die Bereitstellung: echte Zeit- und Geldersparnis.
  • Zeit bis zur Wertschöpfung: wie schnell Sie eine Wirkung bei den KPIs sehen.

Operativer Entwurf in 5 Schritten

  1. Entdeckung basierend auf realen Daten – Prozess-/Task-Mining für einige Schlüsselprozesse.
  2. End-to-End-Flow-Design (BPMN + Regeln + Ausnahmen) – stabilisieren, optimieren, dann automatisieren.
  3. "Agentische" Schicht – KI-Agenten, bei denen die Daten unstrukturiert sind und Logik erforderlich ist.
  4. Orchestrierung und Governance – ohne diese herrscht schnell Chaos.
  5. Messung und Streuung – nur Fälle mit nachgewiesenem ROI kommen weiter.

Abschluss

Der wahre Wert der Automatisierung liegt nicht in einer Reihe von Bots, sondern in der intelligenten Orchestrierung von Menschen, KI-Agenten und klaren Regeln. Wenn Sie Ergebnisse messen, aus Daten lernen und Arbeitsabläufe kontinuierlich verbessern, ist Automatisierung kein Experiment mehr, sondern wird zu einem echten Treiber für Produktivität und Geschäftswert. Gewinner werden diejenigen sein, die Technologie und Menschen optimal kombinieren.

Autor:

Tamara Svorcan

Leitender Business-Analyst

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