Prozesse für KI-Automatisierung: So treffen Sie die richtige Auswahl

Nicht jeder wiederkehrende Prozess eignet sich für KI-Automatisierung. Entscheidend ist, ob die Aufgabe klar begrenzt ist, die benötigten Daten verfügbar sind und Fehler erkannt werden, bevor sie Folgen haben. Für Geschäftsführung, Projekt- und Produktverantwortliche sowie technische Leitung heißt das: Nicht mit dem Tool beginnen, sondern den Prozess bewerten. Eine KI kann Inhalte klassifizieren, Informationen aus Dokumenten übernehmen oder Vorschläge erstellen. Ob sie diese Schritte selbstständig ausführen sollte, hängt zusätzlich von Fehlerfolgen, Ausnahmen und menschlicher Prüfbarkeit ab. Dieser Beitrag liefert Kriterien, Beispiele und ein Bewertungsraster, mit dem Sie mögliche Anwendungsfälle vergleichen können. Die zentrale Leitlinie: Automatisieren Sie zuerst eng begrenzte, wiederkehrende Schritte mit überprüfbarem Ergebnis. Wo Entscheidungen schwer rückgängig zu machen sind oder die Regeln unklar bleiben, braucht es menschliche Freigabe oder eine andere Lösung als KI.

Kurz gesagt

Geeignet sind vor allem wiederkehrende Aufgaben mit klarer Eingabe, begrenztem Entscheidungsspielraum und kontrollierbarem Ergebnis. Gute Daten und eine verlässliche Prüfung sind keine Extras, sondern Voraussetzungen für einen belastbaren Workflow. Hohe Fehlerfolgen schließen KI nicht grundsätzlich aus, verlangen aber strengere Kontrollen und meist eine menschliche Freigabe. Bewerten Sie den Prozess, nicht nur die einzelne Aufgabe: Ausnahmen, Übergaben und Rückwege gehören dazu.

Ausgangslage

KI-Automatisierung wird oft an einer sichtbaren Einzeltätigkeit festgemacht: einen Text zusammenfassen, ein Dokument auslesen oder eine Anfrage kategorisieren. In der Praxis hängt der Nutzen jedoch am gesamten Ablauf. Woher kommen die Daten? Was geschieht bei einem unklaren Ergebnis? Wer prüft es? Und wie lässt sich eine falsche Änderung zurücknehmen?

Ein Prozess, der auf dem Papier einfach wirkt, kann viele Sonderfälle enthalten. Mitarbeitende gleichen womöglich Informationen aus mehreren Systemen ab, interpretieren uneinheitliche Eingaben oder entscheiden anhand von Wissen, das nirgends dokumentiert ist. Eine KI kann diese Unterschiede nicht automatisch zuverlässig überbrücken. Werden unklare Abläufe automatisiert, wandert die Unklarheit in den Workflow und wird möglicherweise schwerer sichtbar.

Zudem ist nicht jede Automatisierung eine KI-Aufgabe. Wenn ein Schritt festen Regeln folgt, kann klassische Softwarelogik leichter geprüft und stabiler ausgeführt werden. KI ist dann sinnvoll, wenn Informationen unstrukturiert oder mehrdeutig sind und eine statistische Einordnung tatsächlich hilft. Die Entscheidung lautet also nicht nur, ob ein Prozess automatisiert werden kann, sondern auch, welcher Anteil regelbasiert, welcher KI-gestützt und welcher menschlich bleiben sollte.

Entscheidungskriterien

Bewerten Sie den Prozess anhand von fünf Kriterien. Wichtig ist, den Ablauf in einzelne Schritte zu zerlegen: Ein ungeeigneter Gesamtprozess kann einen geeigneten, klar abgegrenzten Teil enthalten.

Wiederholung und Volumen

Wiederholt sich die Aufgabe regelmäßig, und ist der Ablauf ähnlich genug, um ihn als Workflow zu beschreiben? Wiederholung schafft die Möglichkeit, Ergebnisse zu vergleichen und Verbesserungen zu messen. Das Volumen allein reicht jedoch nicht: Ein Schritt, der häufig ausgeführt wird, aber jedes Mal andere Regeln erfordert, ist nicht automatisch ein guter Kandidat.

Notieren Sie, wie oft die Aufgabe anfällt, welche Varianten vorkommen und wie viel Bearbeitungszeit die einzelnen Fälle benötigen. Berücksichtigen Sie auch saisonale Spitzen und seltene, aber wichtige Sonderfälle. Ein erster KI-Schritt kann sich auf häufige Standardfälle beschränken, während Ausnahmen an Mitarbeitende gehen.

Regelbarkeit und Prozessgrenzen

Lässt sich beschreiben, was als Eingabe gilt, was das System tun darf und wann es stoppen muss? Eine vollständige Beschreibung jeder möglichen Situation ist nicht immer nötig. Es braucht aber klare Grenzen für den automatisierbaren Teil und definierte Wege für unbekannte oder widersprüchliche Fälle.

Prüfen Sie außerdem, ob die Aufgabe tatsächlich eine KI benötigt. Feste Zuordnungen, Berechnungen und Statuswechsel gehören oft in klassische Softwarelogik. KI kann dort helfen, wo sie Texte oder andere unstrukturierte Inhalte interpretieren muss. Ein gut gestalteter Ablauf kombiniert beide Ansätze, statt sie gegeneinander auszuspielen.

Fehlerfolgen und Rücknehmbarkeit

Was passiert, wenn die KI falsch liegt? Eine fehlerhafte interne Zuordnung, die vor der Weiterverarbeitung korrigiert wird, ist anders zu bewerten als eine falsche Auszahlung, eine verbindliche Zusage oder eine irreversible Veröffentlichung. Entscheidend sind Auswirkung, Reichweite und Korrigierbarkeit des Fehlers.

Fragen Sie, ob Änderungen rückgängig gemacht werden können, wer den Schaden bemerken würde und welche Schritte vor einer externen Wirkung stattfinden. Bei schwerwiegenden oder schwer umkehrbaren Folgen sollte die KI nicht ohne angemessene Kontrolle entscheiden. Eine Freigabe, ein begrenzter Handlungsspielraum oder eine Beschränkung auf Vorschläge kann den Einsatz ermöglichen, ohne die Entscheidung vollständig zu delegieren.

Datenlage und Zugriffsrechte

Sind die erforderlichen Daten verfügbar, aktuell und in einer Form, die der Workflow verarbeiten kann? Unvollständige, widersprüchliche oder veraltete Informationen verschlechtern die Grundlage für die Ausgabe. Auch die Herkunft ist wichtig: Ein Ergebnis sollte, wo es erforderlich ist, auf die verwendete Quelle zurückgeführt werden können.

Klären Sie außerdem, welche Daten der Prozess tatsächlich benötigt und wer darauf zugreifen darf. Prüfen Sie, ob sensible Informationen in den Workflow gelangen und welche technischen sowie organisatorischen Regeln dafür gelten. Bei rechtlichen oder datenschutzbezogenen Fragen ist eine Prüfung im konkreten Einzelfall erforderlich; dieser Beitrag ersetzt keine Rechtsberatung.

Prüfbarkeit und Qualitätssicherung

Können Mitarbeitende erkennen, ob das Ergebnis stimmt? Gibt es Kriterien für eine Freigabe, eine Korrektur oder eine Eskalation? Wenn niemand beurteilen kann, ob eine Ausgabe richtig ist, lässt sich Qualität nur schwer kontrollieren. Dann ist der Prozess zunächst nicht für eine weitgehend automatische Ausführung geeignet.

Prüfbarkeit kann durch strukturierte Ausgaben, Quellenangaben, nachvollziehbare Zwischenschritte und einen dokumentierten Status verbessert werden. Legen Sie fest, wer Ergebnisse kontrolliert und was mit abgelehnten oder überarbeiteten Fällen passiert. Für die Einführung braucht es zudem eine Möglichkeit, Ergebnisse gegen bekannte Fälle zu testen und spätere Veränderungen zu erkennen.

Bewertungsraster

Das folgende Raster dient dem Vergleich möglicher Anwendungsfälle, nicht als pauschale Freigabe. Bewerten Sie jedes Kriterium mit 0, 1 oder 2 Punkten. Begründen Sie die Einstufung mit Beobachtungen aus dem tatsächlichen Prozess.

Kriterium	0 Punkte	1 Punkt	2 Punkte
Wiederholung	Selten oder stark wechselnd	Wiederkehrend, aber mit vielen Varianten	Regelmäßig und in ähnlichen Fällen
Regelbarkeit	Ziel und Grenzen unklar	Teilweise beschreibbar	Eingabe, Schritte und Abbruchregeln klar
Fehlerfolgen	Schwerwiegend oder kaum umkehrbar	Begrenzbar, aber mit relevantem Aufwand	Gering und gut korrigierbar
Datenlage	Fehlend, unzuverlässig oder nicht zugänglich	Teilweise verfügbar oder uneinheitlich	Verfügbar, ausreichend und nachvollziehbar
Prüfbarkeit	Ergebnis kaum kontrollierbar	Prüfung möglich, aber aufwendig	Kriterien und Freigabe klar definiert

Eine niedrige Punktzahl zeigt, dass der Prozess zuerst geklärt oder anders gelöst werden sollte. Eine höhere Punktzahl ist kein automatisches Go: Ein einzelnes Ausschlusskriterium, etwa schwerwiegende Fehlerfolgen ohne wirksame Kontrolle, kann wichtiger sein als die Summe. Das Raster macht Annahmen sichtbar und hilft, Anwendungsfälle miteinander zu vergleichen.

Geeignete und ungeeignete Prozesse

Gute Kandidaten für einen begrenzten Einstieg

• Eingehende Nachrichten nach Anliegen sortieren und an ein Team weiterleiten, sofern unklare Fälle abgefangen werden.
• Informationen aus Dokumenten in vorbereitete Felder übernehmen, wenn die Angaben anschließend geprüft werden können.
• Lange Inhalte für interne Nutzung zusammenfassen, wenn die Originalquelle erhalten bleibt und die Zusammenfassung nicht ungeprüft als verbindliche Auskunft gilt.
• Vorschläge für Tags, Themen oder Kategorien erstellen, die eine Redaktion bestätigt oder korrigiert.
• Wiederkehrende Anfragen mit geprüften Informationen vorbereiten, während Sonderfälle an Mitarbeitende gehen.

Diese Beispiele sind nicht allein deshalb geeignet, weil sie häufig vorkommen. Sie werden erst zu passenden Kandidaten, wenn Eingaben, Zuständigkeit und Eskalationsweg definiert sind. Häufig ist der beste erste Schritt eine Empfehlung oder Vorbefüllung, nicht die selbstständige Ausführung.

Schlechte Kandidaten für eine unbeaufsichtigte Ausführung

• Entscheidungen mit erheblichen Folgen für einzelne Personen, wenn Kriterien, Zuständigkeit oder Kontrollweg nicht geklärt sind.
• Freigaben für Zahlungen, verbindliche Zusagen oder externe Änderungen, die sich nicht zuverlässig rückgängig machen lassen.
• Prozesse, deren Regeln nur im Erfahrungswissen einzelner Mitarbeitender liegen und noch nicht ausreichend beschrieben sind.
• Aufgaben, bei denen die notwendigen Informationen fehlen oder sich widersprechen und kein sinnvoller Umgang mit Unsicherheit vorgesehen ist.
• Abläufe, für die niemand beurteilen kann, ob das Ergebnis korrekt ist.

Das bedeutet nicht, dass in diesen Bereichen niemals KI eingesetzt werden kann. Ein Teilprozess kann etwa Informationen strukturieren oder einen Entwurf liefern. Die eigentliche Entscheidung bleibt dann bei einer zuständigen Person oder folgt einer klaren, anderweitig geprüften Regel.

Vom Kandidaten zum kontrollierten Workflow

1. Prozess beobachten und abgrenzen

Dokumentieren Sie den heutigen Ablauf anhand realer Fälle: Eingaben, Schritte, Ausnahmen, Übergaben und Ergebnis. Halten Sie auch fest, wo Mitarbeitende nachfragen oder manuell korrigieren. Definieren Sie eine kleine Prozessgrenze, statt gleich den gesamten Ablauf zu automatisieren.

2. Aufgabe passend aufteilen

Ordnen Sie jedem Schritt eine geeignete Arbeitsweise zu. Feste Regeln und Berechnungen gehören in klassische Softwarelogik. KI eignet sich eher für das Einordnen oder Umformen unstrukturierter Informationen. Menschliche Prüfung bleibt dort wichtig, wo Folgen, Unsicherheit oder notwendiges Fachurteil es verlangen. Weitere Kriterien dazu finden Sie im Beitrag KI-Workflow oder klassische Softwarelogik.

3. Freigaben und Abbruchregeln festlegen

Bestimmen Sie, wann ein Ergebnis automatisch weitergegeben werden darf, wann eine Person es prüfen muss und wann der Workflow stoppt. Ein unvollständiges oder widersprüchliches Ergebnis sollte nicht stillschweigend als erfolgreich behandelt werden. Regeln für Ablehnung und Überarbeitung gehören von Anfang an in den Ablauf.

4. Ergebnisse prüfen und Wirkung belegen

Testen Sie den Workflow zunächst mit bekannten Fällen, einschließlich typischer Ausnahmen. Erfassen Sie nicht nur, ob eine Ausgabe erzeugt wurde, sondern auch Korrekturen, Fehlleitungen und Eskalationen. Legen Sie fest, welche Änderungen am Prozess eine erneute Prüfung erfordern. Eine weiterführende Anleitung dazu bietet KI-Workflows richtig testen.

Für stabile Übergaben sollte die KI außerdem möglichst strukturierte Ergebnisse liefern, statt beliebigen Freitext zu erzeugen. Welche Rolle ein festes Ausgabeschema dabei spielt, beschreibt Strukturierte Ausgaben mit KI und JSON.

Typische Fehler

• Den Prozess mit dem Tool verwechseln. Ein KI-System macht einen unklaren Ablauf nicht automatisch eindeutig.
• Nur den Normalfall betrachten. Ausnahmen, fehlende Daten und widersprüchliche Angaben entscheiden oft darüber, ob ein Workflow beherrschbar ist.
• KI dort einsetzen, wo feste Regeln genügen. Das macht einen Prozess nicht zwangsläufig flexibler, aber häufig schwerer prüfbar.
• Prüfung mit einer kurzen Sichtkontrolle gleichsetzen. Ohne Kriterien, Zuständigkeit und Rückweg ist eine Freigabe nur ein weiterer unklarer Schritt.
• Erfolg an der Zahl automatisierter Aufgaben messen. Entscheidend ist, ob der Ablauf zuverlässig arbeitet und die Qualität oder Bearbeitung verbessert, ohne zusätzliche Fehler unsichtbar zu machen.
• Ohne Ausgangswert starten. Wenn Bearbeitungsaufwand, Fehler und Ausnahmen vorher nicht erfasst sind, lässt sich die Wirkung später kaum belegen.

Praxisbeispiel

Bei Wendewerk werden Satzungstexte KI-gestützt extrahiert. Die Ergebnisse gehen zunächst in ein Staging und werden geprüft, bevor sie mit den bestehenden Daten zusammengeführt werden. Der Ablauf trennt damit die Extraktion von der Übernahme in den Datenbestand: Die KI unterstützt einen begrenzten Verarbeitungsschritt, während Review und Zusammenführen kontrolliert bleiben. Das Beispiel zeigt, wie ein Prozess mit strukturierten Daten und potenziell relevanten Fehlerfolgen durch einen Prüf- und Freigabeschritt eingegrenzt werden kann. Details zur Umsetzung finden Sie im Projekt Wendewerk.

Empfehlung

• Wenn die Aufgabe wiederkehrt, die Eingaben ausreichend verlässlich sind und Fehler leicht korrigiert werden können, beginnen Sie mit einer eng begrenzten KI-Unterstützung.
• Wenn Regeln klar sind und keine Interpretation unstrukturierter Informationen nötig ist, setzen Sie zunächst auf klassische Softwarelogik.
• Wenn KI-Ergebnisse möglich, aber nicht sicher genug für eine automatische Ausführung sind, nutzen Sie Vorschläge mit menschlicher Prüfung und definiertem Eskalationsweg.
• Wenn Daten fehlen, Regeln unklar sind oder niemand die Ergebnisse beurteilen kann, klären Sie den Prozess, bevor Sie Automatisierung einführen.
• Wenn Fehler schwerwiegende oder kaum umkehrbare Folgen haben, automatisieren Sie nicht unbeaufsichtigt. Begrenzen Sie den Einsatz auf kontrollierbare Teilschritte und prüfen Sie den konkreten Anwendungsfall sorgfältig.

Checkliste

• Ist der Prozess anhand tatsächlicher Fälle beschrieben?
• Sind Standardfälle, Varianten und Ausnahmen bekannt?
• Ist klar, welcher Teil KI benötigt und welcher festen Regeln folgt?
• Sind Fehlerfolgen und Rücknahmemöglichkeiten bewertet?
• Sind die erforderlichen Daten verfügbar, ausreichend und zugänglich?
• Gibt es Kriterien, anhand derer eine Person das Ergebnis prüfen kann?
• Sind Zuständigkeit, Freigabe und Eskalation festgelegt?
• Können Ergebnisse mit bekannten Fällen getestet werden?
• Ist festgelegt, wie Wirkung, Korrekturen und Fehler beobachtet werden?

Häufige Fragen

Muss ein Prozess häufig vorkommen, damit sich KI lohnt?

Nein. Wiederholung erleichtert den Vergleich und die Messung, ist aber kein alleiniges Kriterium. Auch ein seltener Prozess kann sinnvoll unterstützt werden, wenn er aufwendige Interpretation erfordert und Ergebnisse zuverlässig geprüft werden können.

Ist ein hoher Automatisierungsgrad immer das Ziel?

Nein. Bei unsicheren oder folgenreichen Schritten kann eine KI, die Vorschläge vorbereitet und an Menschen übergibt, besser zum Prozess passen als eine vollständig automatische Ausführung.

Wie unterscheidet sich KI-Automatisierung von klassischer Automatisierung?

Klassische Automatisierung folgt fest definierten Regeln. KI kann unstrukturierte oder mehrdeutige Eingaben interpretieren, liefert dabei aber keine Garantie für ein richtiges Ergebnis. In einem robusten Workflow übernimmt deshalb jede Methode den Teil, für den sie geeignet ist.

Wie sollte ein Unternehmen mit dem ersten Anwendungsfall beginnen?

Wählen Sie einen begrenzten Prozessschritt, dokumentieren Sie die Ausgangslage und definieren Sie Prüfung, Abbruch und Rückweg, bevor Sie die KI produktiv einsetzen. Der Beitrag KI-Automatisierung im Unternehmen behandelt den Weg vom Anwendungsfall zum kontrollierten Workflow.

Weiterführend

• KI-Automatisierung im Unternehmen: Prozesse automatisieren, ohne Kontrolle abzugeben
• Human-in-the-loop: Warum gute KI-Workflows Menschen nicht entfernen
• KI-Workflow oder klassische Softwarelogik: Wo KI überhaupt keinen Sinn ergibt
• KI-Workflows richtig testen: Wie man Qualität messbar macht

Weiterführende Quellen

Diese offiziellen Dokumentationen und Standards vertiefen die behandelten Themen.

• NIST AI Risk Management Framework