Woran Sie erkennen, ob sich ein Prozess für KI-Automatisierung eignet

Stand: 20. August 2026

Die Frage kommt in fast jedem ersten Gespräch, meistens in dieser Form: „Wir haben da so einen Ablauf — kann man das nicht mit KI machen?" Die ehrliche Antwort lautet oft ja, aber nicht immer lohnt es sich. Dieser Text beschreibt, woran wir das unterscheiden, bevor jemand Geld ausgibt.

Die drei Merkmale eines guten Kandidaten

1. Der Prozess läuft regelmäßig

Automatisierung kostet einmal Einrichtung und danach laufenden Betrieb. Beides amortisiert sich nur über Wiederholung. Die Rechnung ist banal, wird aber selten gemacht: Zeit pro Vorgang mal Häufigkeit pro Jahr.

Dabei zählt der Aufwand pro Vorgang mehr als die reine Menge. Ein Ablauf, der zweimal im Monat zwei Stunden bindet, ist ein besserer Kandidat als einer, der täglich zwei Minuten kostet — und der zweite fühlt sich im Alltag trotzdem lästiger an. Gefühlte Last und tatsächliche Kosten fallen häufig auseinander.

2. Die Daten liegen bereits im Haus

Ein System kann nur mit dem arbeiten, was da ist. Wenn die Information, auf die es ankommt, heute nirgends erfasst wird, ist das kein Automatisierungsprojekt, sondern zuerst ein Erfassungsprojekt — mit ganz anderem Aufwand und ganz anderem Nutzen.

„Im Haus" heißt nicht „sauber". Unvollständige oder uneinheitliche Daten sind normal und meistens beherrschbar. Fehlende Daten sind es nicht.

3. Es gibt eine Regel, nach der heute entschieden wird

Das ist das Merkmal, das am häufigsten übersehen wird. Wenn heute jemand entscheidet, dann nach irgendeinem Muster — auch wenn dieses Muster nirgends aufgeschrieben ist und die betreffende Person es selbst „Erfahrung" nennt.

Existiert eine solche Regel, lässt sie sich herausarbeiten und abbilden. Existiert sie nicht, weil jeder Fall wirklich anders liegt, dann ist der Prozess kein Automatisierungsfall. Er ist Facharbeit.

Die Frage, die im ersten Gespräch am meisten spart

Eine einzige Frage trennt die guten Kandidaten von den teuren Überraschungen:

Was passiert heute, wenn der Fall nicht eindeutig ist?

Die Antwort verrät drei Dinge auf einmal: wie hoch der Anteil der Ausnahmen ist, wer sie entscheidet, und ob es dafür ein Verfahren gibt oder nur eine Zuständigkeit. In der Praxis bestimmen die Ausnahmen den Aufwand eines Projekts stärker als der Normalfall — der Normalfall ist meistens einfach.

Deshalb bauen wir Systeme so, dass unklare Fälle an einen Menschen gehen statt in eine Warteschlange. Ein System, das zu 100 % entscheidet, ist kein besseres System. Es ist eines, das die Ausnahmen falsch behandelt.

Wann wir abraten

Fünf Fälle, in denen wir sagen, dass sich das nicht lohnt — und zwar bevor jemand für eine Analyse bezahlt:

• Es gibt fertige Software dafür. Wenn ein Standardprodukt den Fall abdeckt, ist ein gebautes System teurer und kann weniger. Das gilt für Buchhaltung, Warenwirtschaft und CRM fast immer.
• Niemand kann die Zahl nennen. Lässt sich nicht sagen, was der Prozess heute kostet und woran ein Erfolg erkennbar wäre, fehlt der Maßstab für den Piloten. Ohne Maßstab ist am Ende Auslegungssache, ob das Projekt funktioniert hat.
• Der Prozess wird gerade umgebaut. Einen Ablauf zu automatisieren, der sich in drei Monaten ändert, heißt zweimal zahlen. Erst der Prozess, dann die Automatisierung.
• Die Entscheidung soll ohne Menschen fallen. Systeme, die ohne menschliche Prüfung über Menschen entscheiden, bauen wir nicht — unabhängig davon, ob die Technik es hergäbe.
• Es geht um besondere Datenkategorien. Gesundheitsdaten und die übrigen Daten nach Art. 9 DSGVO schließen wir aus. Der Aufwand für die Absicherung steht bei einem Betrieb unserer Größe in keinem Verhältnis.

Woran sich der Nutzen später messen lässt

Bevor gebaut wird, sollte eine Zahl feststehen, die man am Ende nachrechnen kann. Brauchbar sind vor allem drei:

Größe	Wann sie passt	Woran man sie misst
Bearbeitungszeit je Vorgang	Wenn Menschen heute Zeit aufwenden, die messbar ist	Stichprobe vorher, dieselbe Stichprobe nachher
Fehler- oder Nacharbeitsquote	Wenn Fehler teurer sind als die Bearbeitung selbst	Anteil der Vorgänge, die zurückkommen
Anteil automatisch erledigter Fälle	Wenn die Menge das Problem ist, nicht der Einzelfall	Anteil ohne menschlichen Eingriff, bei gleichbleibender Qualität

Der letzte Wert ist der, nach dem am häufigsten gefragt wird — und der, der am wenigsten allein aussagt. Ein hoher Anteil bei niedriger Qualität ist wertlos. Er gehört immer zusammen mit einer Aussage darüber gemessen, wie oft die automatische Entscheidung richtig war.

Wie ein Kandidat geprüft wird, bevor er ein Projekt wird

Bei uns steht am Anfang ein Gespräch von etwa einer Stunde: Was läuft, wie oft, mit welchen Ausnahmen, und woran wäre ein Erfolg zu erkennen. Das ist ein Gespräch, noch keine Analyse, und es kostet nichts. Danach wissen beide Seiten, ob eine bezahlte Analyse an echten Daten sinnvoll ist.

Fällt die Prüfung negativ aus, sagen wir das. Ein Nein nach einer Stunde ist billiger als ein Projekt, das nach vier Monaten niemand einschaltet.

Wie ein Projekt bei uns abläuft · Drei gebaute Systeme als Beispiel