Wie verändert KI den Arbeitsalltag in Unternehmen?
Im Arbeitsalltag zeigt sich KI auf zwei Ebenen. Auf der individuellen Ebene nutzen Mitarbeitende Anwendungen zum Schreiben, Programmieren oder Analysieren. Diese Nutzung ist in vielen Unternehmen bereits angekommen.
Auf Prozessebene ist die Aufgabe anspruchsvoller. Ein Unternehmensprozess besteht aus mehreren Arbeitsschritten, Systemen und Verantwortlichkeiten. Wenn KI nur einen davon bearbeitet, muss ihr Ergebnis zuverlässig in den nächsten Schritt gelangen. Genau an diesen Übergängen entstehen häufig Medienbrüche, zusätzlicher Prüfaufwand oder neue Engpässe.
Der sinnvolle Einsatz von KI beginnt deshalb mit einer Prozessanalyse. Erst wenn Input, gewünschter Output und nachfolgende Verarbeitung klar sind, lässt sich beurteilen, ob KI, klassische Softwarelogik oder eine Kombination aus beidem die passende Lösung ist.
Welche Prozesse eignen sich für KI?
Besonders interessant sind Aufgaben, bei denen feste Regelwerke schnell zu komplex werden. KI-Modelle können anhand von Beispielen lernen, welche Eingaben zu welchem Ergebnis führen sollen. Dadurch lassen sich auch unstrukturierte Inhalte wie Texte oder Dokumente verarbeiten.
Tickets und Anfragen klassifizieren
Ein IT-Support-Ticket kann anhand seines Inhalts einer zuständigen Abteilung oder Person zugeordnet werden. Ein ähnliches Prinzip nutzt AI Flow für die Klassifikation eingehender Anfragen. Voraussetzung ist, dass Kategorien, Zuständigkeiten und die weitere Bearbeitung sauber definiert sind.
Wissen zuordnen und Antworten vorbereiten
KI kann Fragen mit internem Wissen verknüpfen und einen ersten Antwortentwurf bereitstellen. Damit das zuverlässig funktioniert, müssen die Wissensquellen aktuell, zugänglich und fachlich eindeutig sein. Für sensible Inhalte braucht es außerdem eine kontrollierte Umgebung, etwa eine zentrale KI-Wissensplattform für Unternehmen.
Daten aus Dokumenten extrahieren
Aus Rechnungen, Formularen oder anderen Dokumenten lassen sich relevante Angaben wie Betrag, Datum oder Referenznummern extrahieren. AI Flow Inbox Extract überführt solche Informationen in eine strukturierte Form, damit operative Systeme sie weiterverarbeiten können.
KI-Prozessautomatisierung richtig planen
Wer einen Prozess nur an einer Stelle beschleunigt, verschiebt das Problem unter Umständen in den nächsten Arbeitsschritt. Henrik Wenck empfiehlt deshalb, den gesamten Ablauf aus der Vogelperspektive zu betrachten.
- Engpass identifizieren
Der Ausgangspunkt ist die Stelle, an der ein Prozess aktuell stockt. Dort sollte geprüft werden, ob eine Automatisierung wirklich Zeit spart oder nur zusätzlichen Prüfaufwand erzeugt.
- Input und Datenqualität prüfen
Ein KI-Modell kann nur mit den Informationen arbeiten, die ihm zur Verfügung stehen. Fehlende, uneinheitliche oder veraltete Daten senken die Verlässlichkeit des Ergebnisses.
- Weiterverarbeitung definieren
Vor der Umsetzung muss feststehen, was nach dem KI-Schritt passiert. Kann das Ergebnis direkt in ein weiteres System übernommen werden? Muss es freigegeben werden? Wer übernimmt einen Fall, wenn wichtige Angaben fehlen?
- Schwellwerte festlegen
Für automatisierte Entscheidungen braucht es klare Qualitätsgrenzen. Eine hohe Confidence kann die direkte Weiterverarbeitung erlauben. Bei einem unsicheren Ergebnis sollte ein Mensch prüfen und entscheiden.
- Klassische Automatisierung einbeziehen
Nicht jeder Prozessschritt benötigt KI. Eindeutige Regeln lassen sich oft verlässlicher mit klassischer Software abbilden. In der Praxis entsteht der größte Nutzen häufig aus einer Kombination: KI verarbeitet variable Inhalte, deterministische Logik steuert klar definierte Abläufe.
Wo stößt KI an Grenzen?
KI arbeitet probabilistisch. Ein plausibel klingendes Ergebnis kann fachlich falsch sein. In langen Prozessketten kommt ein weiterer Effekt hinzu: Wenn mehrere Schritte jeweils eine gewisse Fehlerwahrscheinlichkeit haben, können sich die Abweichungen über den gesamten Ablauf verstärken.
Auch regulatorische Anforderungen müssen vor der Umsetzung geklärt werden. Ein funktionierender KI-Use-Case bringt wenig, wenn er Daten auf eine Weise verarbeitet, die im Unternehmen nicht zulässig ist. Klare Regeln und eine belastbare KI-Governance gegen Shadow AI gehören deshalb zur technischen Planung.
Verantwortung und Beziehungsarbeit bleiben beim Menschen. Das gilt für interne Entscheidungen ebenso wie für den Kontakt mit Kundinnen und Kunden. Mitarbeitende müssen Ergebnisse einordnen, fachlich prüfen und die Folgen einer Entscheidung überblicken können.
Was sollte ein gutes KI-Training vermitteln?
Ein KI-Training ist dann hilfreich, wenn es den konkreten Arbeitsalltag der Teilnehmenden aufgreift. Eine allgemeine Einführung kann Interesse wecken. Für die praktische Anwendung brauchen Mitarbeitende Beispiele, Aufgaben und Risiken aus ihren eigenen Prozessen.
- Prozesswissen: Mitarbeitende müssen verstehen, wie ihre Abläufe funktionieren, wo Zeit verloren geht und an welchen Stellen Fehler entstehen können.
- Übertragbare Prinzipien: Einzelne Tools verändern sich schnell. Wer die zugrunde liegenden Konzepte versteht, kann neue Anwendungen leichter beurteilen.
- Kritische Prüfung: Ein guter Output muss nicht automatisch richtig sein. Fachwissen bleibt notwendig, um Fehler, Lücken und unpassende Schlussfolgerungen zu erkennen.
- Zeit zum Anwenden: Nach einer Schulung benötigen Teams Raum, um neue Arbeitsweisen auszuprobieren. Sonst kehren sie unter Zeitdruck schnell zu alten Routinen zurück.
Eine fortlaufende Lernkultur ist wirksamer als eine einmalige Schulung. Die AI Academy für Mitarbeitende schafft dafür eine gemeinsame Grundlage. Ergänzend können Multiplikatoren in einzelnen Teams als Ansprechpersonen dienen und konkrete Einsatzmöglichkeiten weitertragen.
Wie lässt sich der Mehrwert von KI messen?
KI-Tools können in kurzer Zeit viel Output erzeugen. Diese Aktivität ist noch kein Beleg für Produktivität. Aussagekräftig wird der Einsatz erst, wenn ein Unternehmen den Prozess vor und nach der Einführung anhand derselben Kriterien betrachtet.
- Durchlaufzeit: Wie lange dauert der gesamte Prozess?
- Qualität: Wie zuverlässig sind die Ergebnisse?
- Nacharbeit: Wie häufig und wie lange müssen Mitarbeitende korrigieren?
- Nutzung: Wie viele Mitarbeitende verwenden die Lösung tatsächlich und wie regelmäßig?
Diese Kennzahlen sollten kontinuierlich erhoben werden. Modelle, Daten und Arbeitsabläufe verändern sich. Eine Messung direkt nach der Einführung reicht deshalb nicht aus. Beim Testen von künstlicher Intelligenz spielen neben der fachlichen Qualität auch Stabilität und Verhalten unter veränderten Bedingungen eine Rolle.
Wie sollten Unternehmen mit KI starten?
Der erste Schritt ist eine ehrliche Bestandsaufnahme. Unternehmen sollten erfassen, welche KI-Tools Mitarbeitende bereits nutzen, für welche Aufgaben sie eingesetzt werden und welche Probleme damit gelöst werden sollen. Dabei wird häufig mehr Nutzung sichtbar als erwartet.
Anschließend werden potenzielle Prozesse nach einheitlichen Kriterien bewertet. Dazu gehören der erwartete Nutzen, die technische Machbarkeit, die Datenlage, der Prüfaufwand und mögliche Risiken. Ein KI-Use-Case-Sprint hilft, Ideen zu strukturieren und zu priorisieren.
Für eine breitere Einordnung eignet sich ein KI-Assessment oder KI-Audit. Interviews mit Mitarbeitenden und Geschäftsführung zeigen, wo bereits Erfahrungen bestehen und welche Prozesse besonders relevant sind. Daraus entsteht eine Roadmap mit kurz-, mittel- und langfristigen Maßnahmen. Der AI Compass Health Check liefert dafür eine strukturierte Ausgangsbasis.
KI-Potenziale strukturiert erschließen
Sie möchten geeignete KI-Use-Cases identifizieren, Prozesse sinnvoll automatisieren und Mitarbeitende auf die neue Arbeitsweise vorbereiten? accompio unterstützt Sie von der Bestandsaufnahme über die Roadmap bis zur technischen Umsetzung und Befähigung Ihrer Teams.
Typische Fehler bei der KI-Prozessautomatisierung
Ein häufiger Fehler ist ein unstrukturiertes Vorgehen. Unternehmen kaufen ein Tool, bieten eine Schulung an und erwarten, dass sich die Nutzung anschließend von selbst entwickelt. Damit fehlen jedoch gemeinsame Ziele, Verantwortlichkeiten und messbare Kriterien.
Hilfreicher ist ein verbindlicher Plan. Er beschreibt, welche Prozesse verändert werden sollen, wie Mitarbeitende langfristig befähigt werden und wie sich die Wirkung der eingesetzten KI laufend messen lässt. Dazu gehören auch Leitplanken für erlaubte Anwendungen, Daten und Freigaben. Da sich KI-Lösungen schnell verändern, muss dieser Plan regelmäßig überprüft werden.
Autor: Henrik Wenck, Senior VP, accompio AI
Über den Experten
Henrik Wenck ist seit mehr als zehn Jahren im KI-Bereich tätig und arbeitet als Senior VP bei accompio AI. Er unterstützt Unternehmen dabei, geeignete KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, umzusetzen und Mitarbeitende für den produktiven Einsatz von KI zu befähigen.
– – – – –
Weiterführende Links
👉 www.accompio.com
Foto: unsplash
