Prozessmapping für KI-Automatisierung
Thiago Sebben
23/10/20266 min
Freitag, kurz vor Feierabend: Ein Team überträgt noch immer Daten zwischen Tabellen, CRM und E-Mail, um Angebote vorzubereiten. Die Arbeit wiederholt sich, Fehler bleiben unbemerkt und die Kunden warten. Der Wunsch, das zu automatisieren, ist verständlich – doch wer ein Tool auswählt, bevor der Ablauf klar ist, sorgt womöglich nur dafür, dass dieselbe Arbeit schneller doppelt erledigt wird.
Der Artikel knüpft an die Chancen an, die „10 KI-Tools, die repetitive Aufgaben im Arbeitsalltag ersetzen“ von Exame Negócios & Tech aufzeigt, und greift zugleich ein Problem vieler KMU auf: Sie wissen nicht, welche Prozesse sie zuerst automatisieren sollen. Die praktische Antwort lautet: Erfassen Sie den Prozess so, wie er heute abläuft, gestalten Sie ihn neu und priorisieren Sie eine Möglichkeit mit messbarer Wirkung und kontrollierbarem Risiko. Erst dann ist es sinnvoll, die Technologie zu bewerten und ein Pilotprojekt zu testen.
Wo sollte man beginnen, bevor man Aufgaben mit KI automatisiert?
Zu erkennen, dass eine Aufgabe wiederkehrend ist, reicht nicht aus, um daraus zu schließen, dass sie automatisiert werden sollte. Es ist wichtig zu verstehen, wo der Prozess beginnt, wer daran beteiligt ist, welche Systeme zum Einsatz kommen, welche Ausnahmen auftreten und was passiert, wenn etwas vom üblichen Ablauf abweicht.
Ein Unternehmen stellt beispielsweise fest, dass seine Vertriebsmitarbeitenden viel Zeit mit der Erstellung von Angeboten verbringen. Der Engpass liegt möglicherweise jedoch weiter vorn: bei unvollständigen Daten im CRM, unklaren Vertriebsfreigaben oder veralteten Preisinformationen. Die Dokumentenerstellung zu automatisieren, ohne diese Ursachen zu beheben, kann Fehler und Nacharbeit beschleunigen.
Eine praktische Vorgehensweise für den Einstieg:
- Prozess auswählen: Den Ablauf abgrenzen, etwa die Qualifizierung von Leads, die Erstellung von Angeboten oder die Erfassung von Bestellungen.
- AS IS dokumentieren: Festhalten, was tatsächlich passiert – einschließlich Ausnahmen, Wartezeiten und Nacharbeit.
- TO BE neu gestalten: Schritte ohne Mehrwert streichen und Zuständigkeiten sowie Kontrollen festlegen.
- Eine geeignete Chance priorisieren: Erwartete Wirkung, verfügbare Daten, Komplexität und Risiko miteinander vergleichen.
- Im begrenzten Umfang testen: Kennzahlen und Aufsicht festlegen, bevor die Lösung ausgeweitet wird.
Wer zuerst das Tool auswählt, riskiert, aus einer betrieblichen Herausforderung ein teureres Integrationsprojekt zu machen. Die Prozessaufnahme hilft dabei, zu unterscheiden, was standardisiert werden muss, was sich mit Regeln lösen lässt und wovon KI profitieren kann.
Warum sollte man den Prozess abbilden, bevor man ein KI-Tool auswählt?
Die Prozessabbildung macht redundante Schritte, Genehmigungen, Datenprobleme und Entscheidungen sichtbar, die von menschlicher Erfahrung abhängen. Diese Erkenntnisse helfen dabei, zu vermeiden, dass die Technologie einen unübersichtlichen Prozess fortschreibt.
Dokumentieren Sie zunächst den AS IS, also den aktuellen Ablauf, und entwerfen Sie erst danach den TO BE, den gewünschten Ablauf. Legen Sie bei der Neugestaltung fest, welche Schritte automatisiert werden können, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist und wie Ausnahmen behandelt werden.
Wichtig ist auch, regelbasierte Automatisierung von KI zu unterscheiden. Folgt eine Aufgabe festen Kriterien – etwa ein vollständiges Formular an eine bestimmte Warteschlange weiterzuleiten –, kann eine herkömmliche Automatisierung ausreichen. Geht es dagegen darum, Nachrichten zu interpretieren, Absichten zu klassifizieren oder Dokumente zusammenzufassen, kann sich der Einsatz von KI anbieten – vorausgesetzt, Datenbasis und Kontrollmechanismen sind geeignet.
Das Portfolio für die Automatisierung von Geschäftsprozessen bei Moove AI kann von der Erstellung von Angeboten als PDF und Verträgen mit digitaler Signatur bis hin zur Anreicherung des CRM mit Daten aus WhatsApp reichen. Die Auswahl sollte sich jedoch an der Analyse des Prozesses orientieren und nicht an einer Liste von Tools.
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Der AS-IS-Prozess beschreibt, wie ein Prozess tatsächlich abläuft – nicht, wie das Team glaubt, dass er idealerweise ablaufen sollte. Sprechen Sie mit den Personen, die die Arbeit ausführen, und beobachten Sie die Unterschiede zwischen typischen Fällen und Ausnahmen.
Ablauf und Ausgangswerte erfassen
Die Ausgangswerte machen aus Meinungen konkrete Bewertungskriterien. Wenn beispielsweise die Bearbeitungszeit für ein Angebot verkürzt werden soll, erfassen Sie, wie lange der Prozess aktuell dauert, wie viele Angebote bearbeitet werden und bei wie vielen Korrekturen nötig sind.
Wie wählen Sie aus, welchen Prozess Sie zuerst automatisieren sollten?
Beginnen Sie mit Prozessen, die häufig und wiederholbar sind, auf verständlichen Regeln beruhen, über digitale Daten verfügen und messbare Ergebnisse liefern. Vergleichen Sie den potenziellen Nutzen mit dem Integrationsaufwand und den Folgen eines Fehlers. Die auffälligste Aufgabe ist nicht immer die beste Wahl für den Anfang.
Eine einfache Matrix kann dabei helfen. Bewerten Sie jedes Kriterium als niedrig, mittel oder hoch – oder verwenden Sie eine intern festgelegte Punkteskala – und halten Sie Ihre Begründung fest:
| Kriterium | Spricht für eine Priorisierung | Gibt Anlass zur Vorsicht |
|---|---|---|
| Umfang und Häufigkeit | Die Aufgabe fällt regelmäßig an und bindet Kapazitäten im Team | Sie tritt selten auf oder unterscheidet sich stark von Fall zu Fall |
| Standardisierung | Regeln und erwartete Ergebnisse sind dokumentiert | Entscheidungen fallen uneinheitlich aus oder hängen von informellem Wissen ab |
| Daten | Die benötigten Informationen sind verfügbar und zuverlässig | Felder sind leer oder doppelt vorhanden oder die Daten liegen verstreut in nicht verbundenen Quellen |
| Wirkung | Zeit, Kosten, Qualität oder Bearbeitungsgeschwindigkeit lassen sich messen | Für das gewünschte Ergebnis gibt es keinen definierten Indikator |
| Integration | Die Systeme können die benötigten Daten austauschen | Es gibt technische Abhängigkeiten oder Einschränkungen, die noch nicht bekannt sind |
| Risiko | Ein Fehler lässt sich erkennen und beheben, bevor er erhebliche Auswirkungen hat | Eine Fehlentscheidung kann Kunden, Finanzen oder rechtliche Pflichten betreffen |
Wenn ein Prozess häufig anfällt, die Daten aber uneinheitlich sind, kann es sinnvoller sein, zunächst die Datenerfassung zu standardisieren, statt einen Agenten einzuführen. Ist eine Aufgabe einfach und folgt festen Regeln, reicht möglicherweise eine herkömmliche Automatisierung aus. KI sollte dann zum Einsatz kommen, wenn ein klarer Bedarf besteht, den sie decken kann, und die Kontrollen dem Risiko angemessen sind.
Wie gestaltet man den TO BE neu und bewertet die Machbarkeit von KI?
Der TO BE beschreibt, wie der Prozess nach dem Entfernen wertloser Schritte und der Klärung von Zuständigkeiten funktionieren soll. Er kann Automatisierung, KI und menschliche Arbeit miteinander verbinden – nicht jeder Schritt muss ersetzt werden.
- Redundanzen beseitigen: Entfernen Sie doppelte Erfassungen und Genehmigungen, die keinem operativen Zweck oder Kontrollzweck dienen.
- Künftige Schritte festlegen: Bestimmen Sie, welche Aufgaben regelbasiert, durch KI oder von einer Person ausgeführt werden.
- Zulässige Quellen auswählen: Legen Sie fest, welche Dokumente und Systeme Antworten oder Entscheidungen untermauern dürfen.
- Grenzen der Autonomie festlegen: Definieren Sie, welche Entscheidungen die Automatisierung treffen darf und wann sie den Fall an eine Person weiterleiten muss.
- Nachvollziehbarkeit planen: Protokollieren Sie relevante Eingaben, Ausgaben, Änderungen und Ausnahmen, um die Funktionsweise überprüfen zu können.
| Ansatz | Besonders geeignet, wenn | Zu berücksichtigende Einschränkung |
|---|---|---|
| Regelbasierte Automatisierung | Die Aufgabe festen Kriterien folgt und strukturierte Daten vorliegen | Kann bei nicht vorgesehenen Ausnahmen scheitern |
| Generative KI | Inhalte anhand von Informationen interpretiert oder erstellt werden müssen | Erfordert Validierung, zugelassene Quellen und den Umgang mit fehlerhaften Antworten |
| KI-Agent | Eine Abfolge von Aktionen in Systemen mit klar begrenzten Entscheidungen erforderlich ist | Benötigt Berechtigungen, Aufsicht und klare Grenzen |
| Hybrider Ablauf | Teile des Prozesses vorhersehbar sind, Ausnahmen jedoch menschliches Urteilsvermögen erfordern | Benötigt klare Regeln für Weiterleitung und Genehmigung |
Bei finanziellen, rechtlichen oder besonders folgenreichen Entscheidungen müssen die menschliche Überprüfung und die Kontrollen strenger sein. Der Grad der Autonomie sollte sich nach den möglichen Folgen eines Fehlers richten. Die Beratung zu künstlicher Intelligenz von Moove AI kann dabei unterstützen, den AS IS zu erfassen, den TO BE neu zu gestalten und Daten, Integrationen und Kontrollen zu bewerten, bevor eine Architektur festgelegt wird.
Was lehren Marktbenchmarks über koordinierte Automatisierung?
Die verfügbaren Ankündigungen und Daten deuten auf Lösungen hin, die Agenten, Systeme und Arbeitsschritte koordinieren. Sie helfen dabei, die Richtung des Marktes zu verstehen, belegen aber nicht, dass eine bestimmte Architektur in jedem KMU dieselbe Rendite erzielt.
Eine Sekundärzusammenstellung von Docsumo schreibt dem McKinsey-Bericht The State of AI in 2026 die Angabe zu, dass fast 90 % der Unternehmen KI regelmäßig in mindestens einem Funktionsbereich einsetzen. Dieselbe Zusammenstellung berichtet, dass 44 % angeben, KI werde im gesamten Unternehmen ausgeweitet. Da es sich um eine Zusammenstellung und nicht um den Originalbericht handelt, sind diese Zahlen mit diesem Vorbehalt zu betrachten und vor einer direkten Zitierung von McKinsey anhand der Primärquelle zu überprüfen (Docsumo — Statistiken zu Automatisierung und KI).
Docsumo schreibt Gartner außerdem die Prognose zu, dass bis Ende 2026 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten würden, gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2025. Es handelt sich um eine von einer Sekundärquelle wiedergegebene Prognose, nicht um ein bereits bestätigtes Ergebnis (Docsumo — Sekundärzusammenstellung).
Beispiele aus Unternehmen veranschaulichen die Weiterentwicklung der Plattformen. SS&C kündigte WorkHQ als Plattform für Unternehmensautomatisierung mit Agenten, Governance und Workflow-Steuerung an (Pressemitteilung von SS&C Technologies). UiPath kündigte Integrationen an, die Agenten, Orchestrierung und Automatisierungen in Unternehmens-Workflows verbinden (Pressemitteilung von UiPath). Ein Bericht von MediaPost über Google Cloud beschreibt einen Unternehmensagenten, der Aufgaben an das jeweils am besten geeignete Modell weiterleiten kann und dabei Workflows und Kostenkontrolle berücksichtigt (MediaPost).
Auch ein von Zendesk veröffentlichtes Beispiel sollte eingeordnet werden. Die Futurum Group berichtet, dass rund 300 Kunden im Early Access innerhalb von fünf Wochen sechs Millionen automatisierte Workflows ausgeführt haben. Die Einsparung von 500.000 Stunden manueller Arbeit wurde von Zendesk selbst geschätzt. Sie wurde weder unabhängig geprüft noch ist sie eine Garantie für Ergebnisse bei anderen Unternehmen (Futurum Group — Analyse der KI-Agenten von Zendesk).
Die Lehre für ein KMU besteht nicht darin, den Maßstab einer großen Plattform zu übernehmen. Entscheidend ist, einen häufig anfallenden und messbaren Prozess auszuwählen, für den nutzbare Daten vorliegen, sich die Risiken kontrollieren lassen und klare Erfolgskriterien definiert sind.
Praktische Anwendung und Fallstudie im B2B-Großhandel
Der tatsächliche Engpass in der Branche
Bei einem B2B-Großhändler kann das Vertriebsteam über verschiedene Kanäle Angebotsanfragen erhalten, Kundendaten prüfen, Preise und Konditionen recherchieren und das Angebot erstellen. Sind die Informationen unvollständig oder über verschiedene Systeme verstreut, kann die Ausarbeitung mehrere Rückfragen und Korrekturen erfordern.
Die eingesetzte KI-Lösung
Eine mögliche Architektur, die nach der Bestandsaufnahme bewertet werden sollte, kann folgende Schritte umfassen:
- Anfrage erfassen: Eingegangene Informationen zusammenführen und fehlende Angaben zur Prüfung kennzeichnen.
- Vertriebskontext aktualisieren: Das CRM mit validierten Daten aus dem Gespräch, zu Kunden und Verkaufschancen anreichern.
- Angebot erstellen: Ein Dokument mit freigegebenen Positionen und Konditionen auf Grundlage genehmigter Vertriebsregeln generieren.
- Ausnahmen weiterleiten: Bei Rabatten außerhalb der Richtlinien, abweichenden Angaben oder Sonderkonditionen eine menschliche Prüfung anfordern.
- Verkaufschance nachverfolgen: Den Versand und die nächsten Schritte unter Aufsicht des Teams im CRM dokumentieren.
Moove AI kann die Kombination aus SDR-Agent, automatischer CRM-Anreicherung und PDF-Angebotserstellung bewerten. Die Architektur muss autorisierte Datenquellen und die Berechtigungen der einzelnen Systeme berücksichtigen und bei relevanten Ausnahmen eine menschliche Freigabe vorsehen.
Messbare Ergebnisse: Simulation, kein Kundenergebnis
Betrachten wir ein veranschaulichendes Szenario, das weder einen realen Fall von Moove AI noch einen Branchenbenchmark darstellt: Ein Großhändler bearbeitet 300 Angebote pro Monat; die manuelle Erstellung nimmt durchschnittlich 25 Minuten pro Angebot in Anspruch; die geschätzten Vollkosten pro Arbeitsstunde betragen R$ 50; und der neu gestaltete Prozess reduziert den Zeitaufwand für die Erstellung um 70 %. In diesem Modell würden monatlich 87,5 Stunden eingespart, was einer Arbeitskapazität im Wert von R$ 4.375 entspricht. Das tatsächliche Ergebnis hinge von der Validierung im Prozess und dem Umgang mit Ausnahmen ab.
Investition: R$ 5.000 für die Implementierung sowie R$ 1.500 monatliche Betriebskosten – als veranschaulichende Annahmen.
Einsparung: Monatlich R$ 4.375 an Arbeitskapazität, basierend auf den oben beschriebenen Annahmen zu Volumen, Zeitaufwand und Stundensatz; geschätzter Saldo nach Abzug der monatlichen Kosten: R$ 2.875.
Amortisationszeit: etwa 1,74 Monate oder rund 7,5 Wochen bezogen auf die Anfangsinvestition – sofern sich die Annahmen bestätigen und die freigesetzte Kapazität tatsächlich zu Einsparungen führt.
Die Simulation berücksichtigt weder zusätzliche Kosten noch Schwankungen beim Volumen, Prozessänderungen oder mögliche Steigerungen der Conversion-Rate. In der Praxis sollte der Pilotbetrieb die Ausgangswerte mit den beobachteten Ergebnissen vergleichen, darunter Durchlaufzeit, Nacharbeit, Fehler und Angebotsqualität.
| Schritt | Langsamer manueller Prozess | Mit Moove-AI-Architektur, nach der Analyse |
|---|---|---|
| Eingang der Anfrage | Informationen gehen über verschiedene Kanäle ein und werden manuell kopiert | Anfrage erfasst und fehlende Angaben gekennzeichnet |
| CRM | Daten werden nachträglich eingetragen, mitunter unvollständig | Anreicherung mit validierten Informationen und Dokumentation der Änderungen |
| Angebot | Das Team recherchiert in verschiedenen Quellen und erstellt das Dokument | Erstellung auf Grundlage von Regeln und autorisierten Daten |
| Ausnahmen | Abweichungen werden vom Team möglicherweise erst am Ende des Prozesses entdeckt | Fälle außerhalb der Regeln werden zur Prüfung weitergeleitet |
| Messung | Zeitaufwand und Nacharbeit werden möglicherweise nicht erfasst | Kennzahlen werden festgelegt, um den Pilotbetrieb zu bewerten und über die nächsten Schritte zu entscheiden |
Wie testet man ein Pilotprojekt und weist den Nutzen nach?
Ein Pilotprojekt sollte einen klar abgegrenzten Teil des Prozesses testen und bereits vor der Umsetzung festgelegte Bewertungskriterien haben. Ziel ist herauszufinden, ob die Lösung unter den realen Bedingungen des Unternehmens funktioniert – auch wenn Ausnahmen auftreten.
- Umfang abgrenzen: Wählen Sie einen Prozessschritt aus und legen Sie fest, welche Fälle einbezogen werden und welche nicht.
- Verantwortliche Person benennen: Bestimmen Sie, wer den Prozess, Fehler und Freigaben überwacht.
- Ausgangswerte erfassen: Messen Sie vor der Änderung Zeitaufwand, Volumen, Kosten, Fehler und Nacharbeit.
- Kontrollen festlegen: Definieren Sie die menschliche Prüfung, zugelassene Quellen, Warnmeldungen und den Umgang mit Fehlern.
- Ergebnisse vergleichen: Bewerten Sie das Pilotprojekt anhand derselben Kennzahlen wie die Ausgangswerte.
- Nächsten Schritt festlegen: Korrigieren, erweitern oder beenden Sie das Pilotprojekt auf Grundlage der Daten und der beobachteten Risiken.
Überwachen Sie auch Änderungen an den verbundenen Systemen und Veränderungen im Verhalten der Automatisierung. Ein Workflow muss möglicherweise gewartet werden, wenn sich Regeln, Daten oder Integrationen ändern. Legen Sie deshalb Verantwortlichkeiten und Warnmeldungen fest, statt das Pilotprojekt als Installation ohne weitere Betreuung zu behandeln.
FAQ: Häufig gestellte Fragen zur Prozessaufnahme für die Automatisierung mit KI
Wie wähle ich aus, welchen Prozess ich zuerst automatisieren sollte?
Beginnen Sie mit häufigen, volumenstarken Prozessen, die relativ klaren Regeln folgen, über digitale Daten verfügen und messbare Ergebnisse liefern. Vergleichen Sie das Einsparungs- oder Verbesserungspotenzial mit der Integrationskomplexität und dem Fehlerrisiko.
Warum sollte ich einen Prozess erfassen, bevor ich ihn mit KI automatisiere?
Die Prozessaufnahme macht redundante Schritte, Ausnahmen, übermäßige Freigaben und Datenprobleme sichtbar, die ein Tool nicht von selbst löst. Wenn Sie zunächst den AS-IS-Ablauf dokumentieren und anschließend den TO-BE-Ablauf entwerfen, können Sie den richtigen Prozess automatisieren, statt einen schlecht gestalteten Ablauf zu beschleunigen.
Welche Daten sollte ich bei der Prozessaufnahme erheben?
Dokumentieren Sie Ziel, Auslöser, Eingaben, Systeme, Schritte, Verantwortliche, Regeln, Ausnahmen, Dauer, Volumen, Nacharbeit, Fehler, Risiken und aktuelle Kennzahlen. Legen Sie außerdem ein messbares Ziel fest, um die Ergebnisse des Piloten mit der Ausgangsbasis zu vergleichen.
Kann KI finanzielle, rechtliche oder risikoreiche Entscheidungen automatisieren?
Für solche Entscheidungen sind eine Risikobewertung, Kontrollen und Nachvollziehbarkeit erforderlich; in der Regel müssen sie zudem vor der Ausführung von einem Menschen freigegeben oder überprüft werden. Der Grad der Autonomie sollte entsprechend den möglichen Auswirkungen eines Fehlers begrenzt werden.
Woran erkenne ich, ob ein Automatisierungspilot erfolgreich war?
Vergleichen Sie die Ergebnisse des Piloten anhand von Kennzahlen, die vor der Implementierung festgelegt wurden, etwa Durchlaufzeit, Kosten, Fehler, Nacharbeit und Servicequalität. Weiten Sie die Automatisierung erst aus, wenn die Ergebnisse überprüfbar sind und Kontrollen, Ausnahmen und Integrationen zuverlässig funktionieren.
Fazit: Automatisieren Sie den richtigen Prozess, nicht nur die sichtbarste Aufgabe
Die Ist-Analyse (AS IS), die Neugestaltung des Soll-Prozesses (TO BE) und die Priorisierung nach Wirkung, Komplexität und Risiko senken die Wahrscheinlichkeit, in die Beschleunigung eines unübersichtlichen Ablaufs zu investieren. Wählen Sie als Nächstes einen klar abgegrenzten Prozess aus, erfassen Sie seine Ausgangswerte und testen Sie eine Lösung mit Kennzahlen und einer dem potenziellen Einfluss angemessenen Aufsicht.
Machen Sie aus erfassten Prozessen konkrete Ergebnisse mit Moove AI
Verliert Ihr Team noch immer Zeit mit wiederkehrenden Aufgaben, Nacharbeit und verstreuten Informationen – ohne zu wissen, welchen Engpass es zuerst angehen sollte?
Moove AI unterstützt Sie bei der Analyse des AS-IS-Prozesses, der Neugestaltung des TO-BE-Prozesses und der Bewertung autonomer Agenten, intelligenter Automatisierungen, Daten, Integrationen, Risiken und Kennzahlen – als Grundlage für ein Pilotprojekt, das zu den Gegebenheiten Ihres Unternehmens passt.
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