KI eignet sich vor allem für Prozesse, die häufig wiederkehren, auf einer soliden digitalen Datenbasis beruhen und viele manuelle, regelbasierte Schritte enthalten – und bei denen der Nutzen klar erkennbar ist. Weniger geeignet sind Aufgaben, die viel Kreativität, Intuition oder Fingerspitzengefühl verlangen. Wer seine Prozesse vor dem ersten KI-Projekt systematisch bewertet, investiert dort, wo es sich lohnt.
Warum sollte nicht jeder Prozess ein KI-Projekt werden?
Der Einstieg in KI scheitert selten an der Technologie, sondern an der Auswahl der Anwendungsfälle. Wird ein Prozess gewählt, für den es kaum Daten gibt oder dessen Ablauf jedes Mal anders ist, bleibt der Prototyp ein Prototyp. Gute Kandidaten dagegen zeigen schnell, was KI im Alltag leisten kann – und schaffen Rückhalt für die nächsten Schritte.
Woran erkennen Sie gute KI-Kandidaten?
Vier Merkmale zeichnen Prozesse mit hohem Potenzial aus:
- Daten – die Datenbasis ist solide, digital verfügbar und von guter Qualität.
- Prozess – der Ablauf ist standardisiert, wiederholt sich häufig und enthält viele manuelle, regelbasierte Tätigkeiten.
- Wertbeitrag – das Potenzial zur Kostensenkung, Effizienzsteigerung oder Qualitätsverbesserung ist offensichtlich.
- Komplexität – technisch und organisatorisch beherrschbar; oft gibt es bereits erprobte Lösungen am Markt.
Dazu kommt ein Risiko, das sich überblicken und beherrschen lässt – etwa beim Datenschutz oder bei den Folgen einer falschen Entscheidung.
Welche Prozesse sind typische Kandidaten?
- Bestelleingang – Bestellungen kommen per E-Mail oder PDF in unterschiedlichsten Formaten und werden heute von Hand ins ERP übertragen.
- Rechnungsprüfung – Eingangsrechnungen werden ausgelesen, mit Bestellung und Lieferung abgeglichen und zur Freigabe vorgelegt.
- Kundenanfragen – E-Mails und Tickets werden verstanden, priorisiert und an die richtige Stelle geleitet.
- Reporting – wiederkehrende Berichte werden aus verschiedenen Quellen zusammengestellt und kommentiert.
Gemeinsam ist ihnen: viele gleichartige Fälle, klare Regeln und ein spürbarer Zeitaufwand, der heute bei Menschen liegt.
Wann sollten Sie (noch) die Finger von KI lassen?
- Die Daten fehlen – es gibt kaum historische Daten, sie liegen nur auf Papier vor oder sind lückenhaft.
- Der Ablauf ist nicht standardisiert – jede Abteilung macht es anders, Ausnahmen sind die Regel.
- Kreativität und Intuition stehen im Vordergrund – etwa bei Verhandlungen, strategischen Entscheidungen oder kreativer Konzeptarbeit.
- Fehler wären teuer und schwer zu erkennen – ohne Kontrollmechanismen ist das Risiko zu hoch.
Solche Prozesse sind nicht für immer ausgeschlossen. Oft lohnt es sich, zuerst die Grundlagen zu schaffen – Abläufe vereinheitlichen, Daten digitalisieren – und den Prozess danach neu zu bewerten.
Wie bewerten Sie Ihre Prozesse systematisch?
Einen ersten Eindruck gibt unser KI-Check: zehn Fragen zu einem Prozess, ausgewertet direkt im Browser. Fundiert wird es mit dem Pre-KI-Assessment: Wir bewerten Ihre Prozesse anhand von 30 Kriterien in fünf Kategorien mit je 0 bis 3 Punkten. Prozesse mit 61 bis 90 Punkten kommen an die Spitze Ihrer KI-Roadmap, solche mit 31 bis 60 Punkten werden gezielt vorbereitet, und Prozesse mit bis zu 30 Punkten werden bewusst zurückgestellt.
Wie geht es nach der Bewertung weiter?
Für die Kandidaten mit hohem Potenzial folgen Business Case, formale Risikoakzeptanz und ein Pilotprojekt mit echten Daten. Wie aus einem Anwendungsfall eine produktive Lösung wird, zeigen wir auf unserer Seite zu KI-Integration & Automatisierung.
Häufige Fragen
Brauchen wir für KI große Datenmengen? Das hängt vom Anwendungsfall ab. Für das Auslesen von Dokumenten genügen moderne Sprachmodelle oft ohne eigenes Training, für Prognosen braucht es dagegen eine ausreichend lange Datenhistorie.
Können wir die Bewertung selbst machen? Für einen ersten Eindruck ja – mit dem KI-Check. Für eine belastbare Roadmap empfehlen wir das Pre-KI-Assessment, in dem wir Ihre Prozesse gemeinsam mit Ihnen bewerten.
Was passiert mit Prozessen, die (noch) nicht geeignet sind? Sie werden bewusst zurückgestellt. Oft lohnt es sich, zuerst die Datenbasis zu digitalisieren oder Abläufe zu vereinheitlichen und den Prozess dann neu zu bewerten.
Sie möchten wissen, wo KI in Ihrem Unternehmen den größten Hebel hat? Sprechen Sie uns an.
