Quick Tips: 5 Wege um KI optimal in Geschäftsprozessen einzusetzen

Das eigentliche Problem

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, ganze Branchen umzukrempeln. Trotzdem bleibt sie in vielen Unternehmen erst mal nur ein Buzzword. Nicht, weil die Technologie fehlt – sondern weil keiner so genau weiß, wo man sie sinnvoll einsetzen soll.

Egal, ob du Software baust, Logistik managst oder Services anbietest – wer heute am Markt bestehen will, muss flexibel auf Veränderungen reagieren können. KI wird dabei oft als Allheilmittel gesehen. Aber ohne zu verstehen, wie die eigenen Prozesse eigentlich ablaufen, lässt sich auch nichts gezielt automatisieren oder verbessern.

Kurz gesagt: Bevor du mit KI loslegst, musst du erstmal durchblicken, wie bei euch gearbeitet wird.

Fünf pragmatische Ansätze, um gute KI-Anwendungsfälle zu finden

1. Starte mit Process Mapping Workshops

Was das ist: Gemeinsame Workshops, in denen Kolleg:innen aus verschiedenen Abteilungen eure Arbeitsprozesse Schritt für Schritt aufzeichnen.

Warum das wichtig ist: Die meisten kennen nur ihren eigenen Teil vom Ganzen. Wenn ihr gemeinsam den gesamten Ablauf seht, fallen Ineffizienzen und Dopplungen sofort auf.

Beispiel: Ein Support-Team in einer Softwarefirma merkt, dass Kunden-Tickets durch drei verschiedene Tools wandern, bevor sie gelöst werden. Genau da könnte KI sinnvoll ansetzen – etwa durch intelligentes Routing.

2. Nutze Process Mining Tools, um Engpässe zu erkennen

Was das ist: Tools wie Celonis oder UiPath analysieren Log-Daten aus euren Systemen und zeigen, wie Prozesse wirklich ablaufen – nicht wie man denkt, dass sie ablaufen.

Warum das wichtig ist: Zwischen Theorie und Praxis liegt oft eine große Lücke. Process Mining gibt dir eine objektive Sicht auf echte Engstellen und Umwege.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen entdeckt, dass es beim Versand hakt, weil Lagerbestände mehrfach manuell überprüft werden. Das schreit förmlich nach Automatisierung.

3. Identifiziere wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben

Was das ist: Tätigkeiten, die nach festen Regeln ablaufen und sich ständig wiederholen – ein gefundenes Fressen für Automatisierung.

Warum das wichtig ist: KI funktioniert am besten bei klaren Strukturen. Wer solche Prozesse automatisiert, spart nicht nur Zeit, sondern senkt auch die Fehlerquote.

Beispiel: Rechnungen freigeben, Daten erfassen, Reports erstellen – klassische Fälle für Robotic Process Automation (RPA) oder KI-gestützte Texterkennung.

4. Erstelle ein zentrales “Automation Opportunity Register”

Was das ist: Eine Art Liste oder Datenbank, in die alle Abteilungen potenzielle KI- oder Automatisierungsansätze eintragen können.

Warum das wichtig ist: So bleiben alle Ideen sichtbar, lassen sich priorisieren und es wird nichts doppelt gemacht.

Beispiel: HR trägt wiederkehrende Onboarding-Schritte ein, Sales nennt Vorschläge für automatisiertes Lead Scoring, Finance notiert manuelle Abstimmungen im Monatsabschluss.

 5. Denk an Unterstützung – nicht nur an Ersatz

Was das ist: Suche nach Wegen, wie KI Mitarbeitende unterstützen kann, statt sie zu ersetzen. Stichwort: Augmentation statt Automation.

Warum das wichtig ist: Menschen vertrauen KI eher, wenn sie ihnen hilft, statt sie zu verdrängen. Und der Wert liegt oft genau in dieser Zusammenarbeit.

Beispiel: Im Recruiting kann KI dabei helfen, Lebensläufe vorzuselektieren und passende Kandidat:innen hervorzuheben – die finale Entscheidung trifft aber immer noch ein Mensch.

Food for Thought

Auch wenn du jetzt mit konkreten Ideen loslegen kannst – ein paar wichtige Fragen bleiben:

• Wie bewertest du, ob ein Prozess “KI-ready” ist?

Schau auf Dinge wie Volumen, Business Impact und Strukturierbarkeit. Aber auch auf das Mindset im Team – ist man offen für Veränderungen?

• Blockiert euer Setup schnelle KI-Experimente?

Wenn ein neues Tool erstmal durch sechs Monate Einkauf und Freigabe muss, wird das nichts mit der Innovation. Überleg dir Wege, wie du schneller testen kannst.

• Löst dein KI-Projekt ein echtes Problem – oder folgst du nur dem Hype?

Jedes Vorhaben sollte klar zeigen, welchen Business-Wert es bringt. Sonst bleibt’s bei einem netten Piloten ohne Wirkung.

Fazit

KI ist kein Selbstzweck. Um echte Ergebnisse zu erzielen, brauchst du erstmal Klarheit über deine Prozesse. Erst dann macht es Sinn, über Technologie zu sprechen.