Prozessautomatisierung mit KI: Welche Abläufe sich eignen und wie Sie sie bewerten

Prozessautomatisierung mit KI lohnt sich, wenn ein Ablauf häufig vorkommt, unstrukturierte Eingänge wie E-Mails, Anrufe oder Dokumente hat und ein Mensch das Ergebnis freigeben kann. Regelbasierte Schritte automatisieren Sie klassisch. KI setzen Sie nur dort ein, wo Sprache oder Dokumente verstanden werden müssen.

Was unterscheidet KI-Automatisierung von klassischer Automatisierung und RPA?

Drei Ansätze werden oft in einen Topf geworfen. Sie lösen verschiedene Probleme.

Regelbasierte Workflows arbeiten nach dem Muster „wenn das, dann das“. Ein Formular kommt rein, ein Datensatz entsteht im CRM, eine Erinnerung geht nach drei Tagen raus. Das ist günstig, schnell und berechenbar, setzt aber strukturierte Daten voraus.

RPA (Robotic Process Automation) bedient Programmoberflächen wie ein Mensch: klicken, kopieren, einfügen. Das hilft bei Altsystemen ohne Schnittstelle. Ändert sich die Oberfläche, bricht der Ablauf.

KI-Automatisierung nutzt Sprachmodelle für das, was Regeln nicht können: eine frei formulierte E-Mail verstehen, aus einem PDF die richtigen Felder ziehen, ein Telefonat zusammenfassen, eine Antwort entwerfen. Der Preis dafür: Das Ergebnis ist nicht zu hundert Prozent vorhersagbar. Es braucht Prüfungen und klare Grenzen.

In der Praxis funktioniert die Kombination am besten: KI versteht den Eingang, feste Regeln entscheiden, wohin er geht, und ein Mensch gibt frei, was nach außen wirkt. Vollständig selbstständige KI-Agenten sind noch selten. Von den Unternehmen, die KI nutzen oder planen, setzen laut Bitkom 11 % bereits KI-Agenten ein, 29 % planen es.

Welche Prozesse eignen sich für die Automatisierung mit KI?

Bauchgefühl ist ein schlechter Ratgeber. Im Projekt für das Real Estate von BMS Building Materials Suisse haben wir mehr als 130 Prozesse erfasst und jeden nach einem festen Raster mit 12 Kriterien bewertet, von Regelbasiertheit bis Kundenwirkung. Heraus kamen für jeden Prozess ein Score, ein möglicher Automatisierungsgrad, Nutzen, Machbarkeit und Priorität.

Das folgende Raster ist eine allgemeine, vereinfachte Fassung dieser Arbeitsweise, nicht das Raster aus dem Projekt. Bewerten Sie jedes Kriterium mit 0 (trifft nicht zu), 1 (teilweise) oder 2 Punkten (trifft voll zu).

So lesen Sie das Ergebnis, mit je höchstens 12 Punkten für Nutzen und Machbarkeit:

• Nutzen und Machbarkeit ab 8: Kandidat für den ersten Pilot.
• Hoher Nutzen, geringe Machbarkeit: erst Grundlagen schaffen, also Daten aufräumen oder Schnittstellen klären.
• Geringer Nutzen, hohe Machbarkeit: oft reicht ein einfacher Workflow ohne KI.
• Beides gering: lassen.

Die Schwelle von 8 Punkten ist eine Faustregel für den Einstieg, keine Norm.

Wie zerlegen Sie einen Ablauf in automatische, KI-gestützte und menschliche Schritte?

Ein Prozess ist selten ganz oder gar nicht automatisierbar. Bei BMS haben wir den Soll-Ablauf der Mietvertragsverlängerung als BPMN-Modell gezeichnet und jeden Schritt einer von vier Arten zugeordnet:

• automatisch: ein Systemschritt ohne Entscheidung, etwa Datensatz anlegen oder Frist berechnen
• Workflow: eine feste Regel, etwa Weiterleitung, Erinnerung oder Freigabestufe
• KI-gestützt: Freitext oder Dokumente verstehen, Entwürfe schreiben, Vorschläge machen
• menschliche Freigabe: alles mit Wirkung nach außen oder auf Menschen

Ein allgemeines Beispiel für eine Anfrage per E-Mail bis zum Angebot:

So sehen Sie auf einen Blick, wo KI wirklich gebraucht wird. Im Beispiel sind es zwei von sechs Schritten.

Welche Werkzeuge gibt es für KI-Workflow-Automatisierung?

Workflow-Plattformen wie n8n oder Make verbinden Programme per Baukasten und bringen KI-Bausteine mit. n8n kostet in der Cloud ab 20 € im Monat bei jährlicher Zahlung für 2.500 Ausführungen. Die selbst betriebene Version steht unter einer Lizenz für eigene interne Geschäftszwecke. Make bietet einen kostenlosen Einstieg mit 1.000 Credits im Monat. Stark für schnelle Ergebnisse. Bei viel Logik, Fehlerbehandlung und mehreren Kanälen werden die Abläufe unübersichtlich.

Microsoft Power Automate passt, wenn Ihr Unternehmen mit Microsoft 365 arbeitet. Der Premium-Plan kostet laut Microsoft 13 € pro Nutzer und Monat bei jährlicher Zahlung und enthält Cloud-Flows und beaufsichtigte RPA. Unbeaufsichtigte RPA kostet 130 € pro Bot und Monat. Vorteil: Ihre IT verwaltet Rechte und Konten an einer Stelle.

Eigener Code als kleiner Dienst lohnt sich, wenn viele Systeme zusammenkommen, Regeln komplex sind oder Tests und Versionierung wichtig werden. Der Bau kostet mehr, dafür haben Sie volle Kontrolle.

KI in Ihrer Fachsoftware: Viele CRM-, ERP- und Buchhaltungsprogramme bringen eigene KI-Funktionen mit. Prüfen Sie das zuerst.

Was kostet Prozessautomatisierung mit KI, auch im laufenden Betrieb?

Einmalig fallen Analyse, Bau, Anbindung, Test und Einweisung an. Unsere Umsetzungen beginnen bei 4.000 € und lagen bisher meist zwischen 4.000 und 16.000 € netto, mit Festpreis nach dem Prozess-Check. Den Rahmen finden Sie unter Vorgehen und Preise.

Laufend kommen Lizenzen, Hosting, Modellkosten und Pflege dazu. Schnittstellen ändern sich, Vorlagen und Regeln müssen nachgezogen werden. Die Modellkosten selbst sind oft der kleinste Posten.

Beispielrechnung Modellkosten: Ein kleines Modell wie Claude Haiku 4.5 kostet laut Preisliste des Anbieters 1 US-Dollar je Million Eingabe-Token und 5 US-Dollar je Million Ausgabe-Token. Angenommen, Sie lesen 2.000 Dokumente im Monat aus, jedes mit 3.000 Token Eingabe und 500 Token Ausgabe. Das sind 6 Millionen Eingabe-Token für 6 US-Dollar und 1 Million Ausgabe-Token für 5 US-Dollar, zusammen rund 11 US-Dollar im Monat.

Das deckt sich mit der Bitkom-Umfrage: KI-Nutzer nennen als große Kostentreiber vor allem Infrastruktur (51 %), Datenaufbereitung (50 %) und Integration (41 %), den Tokenverbrauch nur 8 %. Unser Betrieb kostet ab 350 € im Monat, inklusive Hosting, KI-Kosten, Überwachung und laufender Anpassungen.

Wie sichern Sie KI-Automatisierung ab: Freigabe, Protokoll, Datenschutz?

Menschliche Freigabe. Legen Sie fest, welche Schritte ein Mensch bestätigt. Faustregel: alles, was nach außen wirkt oder Menschen betrifft. Die DSGVO gibt Betroffenen in Art. 22 das Recht, keiner ausschließlich automatisierten Entscheidung unterworfen zu werden, die ihnen gegenüber rechtliche Wirkung entfaltet oder sie ähnlich erheblich beeinträchtigt. Ausnahmen sind eng gefasst.

Unsicherheit abfangen. Die Automatisierung braucht einen definierten Ausweg: Ist die KI unsicher oder fehlt eine Angabe, landet der Vorgang bei einem Menschen statt im Nirgendwo.

Protokoll. Speichern Sie je Vorgang den Eingang, den KI-Vorschlag, die angewendete Regel und wer freigegeben hat. Das hilft bei Fehlern, bei Rückfragen und beim Nachweis, dass Sie Ihre Pflichten ernst nehmen. Protokolle mit personenbezogenen Daten brauchen eigene Löschfristen.

Datenschutz. Verarbeiten Sie nur die Daten, die der Ablauf braucht (Datenminimierung nach Art. 5 DSGVO). Mit Dienstleistern und Modellanbietern, die personenbezogene Daten in Ihrem Auftrag verarbeiten, schließen Sie einen Vertrag nach Art. 28 DSGVO. Keine Kundendaten in private KI-Konten. Wie wir Hosting, Datenflüsse und Löschfristen regeln, steht unter Sicherheit und Betrieb.

Transparenz. Spricht ein Kunde direkt mit einem KI-System, etwa per Chat oder Telefon, muss er das erkennen können. Diese Pflicht aus Art. 50 der KI-Verordnung gilt seit dem 2. August 2026. Und wer im Team mit KI arbeitet, sollte eingewiesen sein. Was Art. 4 dazu verlangt, steht im Artikel KI-Kompetenz nach Art. 4.

Aus unseren Projekten: Bewertung bei BMS, eigener Dienst bei MaiApartments

Bewerten vor Bauen. Bei BMS Building Materials Suisse betreut das Real Estate Mietverträge, technische Anlagen und Investitionen für rund 110 Standorte. Die Informationen lagen in ERP, Excel-Listen und Dateiablagen. Erste Bewertungen und Ablauf-Entwürfe hat ein Sprachmodell vorgeschlagen, markiert als Vorschlag und im Workshop geprüft. Ergebnis sind drei priorisierte Handlungsfelder: Mietvertragsmanagement, technisches Facility Management und Finanzcontrolling. Die Zielarchitektur baut auf Microsoft 365 und der Power Platform auf. Die Lehre: Erst die gemeinsame Landkarte von Prozessen, Daten und Systemen, dann einzelne Abläufe. Sonst entstehen Insellösungen.

Wann eine Plattform nicht mehr reicht. Bei MaiApartments lief die Automatisierung für Telefon-KI, WhatsApp und CRM anfangs über n8n, zusammen mit einem externen CRM. Meta erlaubt pro WhatsApp-Nummer aber nur ein System, das Nachrichten empfängt. In fünf Monaten kamen zehn Integrationsprobleme zusammen. Wir haben die Automatisierung deshalb auf einen eigenen Dienst umgestellt und ein schlankes CRM gebaut, in dem Telefon, WhatsApp und Belegung zusammenlaufen. Workflow-Plattformen sind ein guter Start. Wenn mehrere Kanäle an denselben Daten hängen, ist eigener Code oft die stabilere Lösung.

Wie starten Sie mit der Automatisierung Ihrer Prozesse?

1. Sammeln Sie drei bis fünf Abläufe, die Ihr Team als Zeitfresser nennt.
2. Bewerten Sie jeden mit dem Raster oben, am besten zu zweit: jemand aus dem Fachbereich, jemand aus der IT.
3. Zeichnen Sie für den besten Kandidaten den Soll-Ablauf und markieren Sie jeden Schritt.
4. Messen Sie den Ausgangswert und testen Sie im echten Betrieb mit menschlicher Freigabe.
5. Vergleichen Sie nach einigen Wochen und entscheiden Sie: ausbauen, anpassen oder stoppen.

Einen Überblick, in welchen Unternehmensbereichen sich KI besonders lohnt, gibt der Artikel KI im Mittelstand. Wer einen Dienstleister sucht, findet Prüffragen im Artikel KI-Agentur auswählen. Beispiele für Werkzeuge, die wir für Teams bauen, zeigen wir unter KI-Werkzeuge für Teams.

Dieser Artikel ist keine Rechtsberatung.

Nächster Schritt

Wenn Sie zuerst einen Überblick über Ihren Betrieb möchten: Der kostenlose KI-Potenzial-Check stellt 12 Fragen und nennt die drei Bereiche mit dem größten Hebel. Wenn Sie schon einen Ablauf im Kopf haben, bewerten wir ihn gern mit Ihnen im kostenlosen Prozess-Check, 30 Minuten per Video oder Telefon.