Fast jedes Erstgespräch beginnt mit demselben Satz: „Wir wollen etwas mit KI machen, wissen aber nicht, wo wir anfangen sollen.” Das ist ein guter Ausgangspunkt, denn die Alternative ist meistens schlechter: ein Werkzeug, das jemand auf einer Messe gesehen hat, und die Suche nach einem Problem, das dazu passt.
Wir drehen die Reihenfolge um. Zuerst der Prozess, dann die Technik. Und bevor wir über Technik reden, prüfen wir vier Dinge.
Erstens: Wie oft passiert es?
KI rechnet sich über Menge. Ein Vorgang, der zweimal im Monat anfällt, lohnt keine Automatisierung, auch wenn er jedes Mal eine Stunde kostet. Ein Vorgang, der vierzig Mal am Tag anfällt und jedes Mal drei Minuten kostet, ist ein Kandidat.
Die einfache Faustregel: Zählen Sie, wie oft der Vorgang pro Woche vorkommt, und multiplizieren Sie mit der Zeit, die er kostet. Alles unter zwei Stunden pro Woche lassen Sie erst einmal liegen. Nicht, weil es sich nie lohnt, sondern weil es fast immer einen größeren Hebel im selben Haus gibt.
Zweitens: Können Sie erklären, wie entschieden wird?
Setzen Sie sich mit der Person zusammen, die den Vorgang heute bearbeitet, und lassen Sie sich erklären, woran sie ihre Entscheidung festmacht. Kommt eine nachvollziehbare Antwort, ist der Fall geeignet. Kommt „das sieht man einfach”, lohnt es sich, genauer nachzufragen: Meistens steckt dahinter doch eine Regel, die nur nie jemand aufgeschrieben hat.
Der Unterschied zu klassischer Automatisierung liegt hier. Ein regelbasiertes System braucht jede Ausnahme vorab definiert. Ein KI-Agent kommt mit Freitext, PDFs und E-Mails zurecht und kann Ausnahmen erkennen, statt an ihnen zu scheitern. Was er trotzdem braucht: eine klare Vorstellung davon, was ein richtiges Ergebnis ist.
Drittens: Liegt vor, was die Lösung braucht?
Diese Frage klingt technisch, ist aber vor allem organisatorisch. In der Praxis geht es selten darum, ob Daten existieren, sondern ob jemand sie herausgeben darf und in welcher Form sie ankommen. Drei typische Ausgangslagen:
- Gut: Die Daten liegen in einem System, das eine Schnittstelle hat (ERP, CRM, Dokumentenmanagement, Ticketsystem).
- Machbar: Die Daten liegen in Dateien, E-Mail-Postfächern oder PDF-Stapeln. Das ist heute lösbar und häufig genau der Fall, der sich lohnt.
- Aufwendig: Die Daten stecken in Köpfen oder auf Papier. Dann ist das erste Projekt kein KI-Projekt, sondern eine Erfassung.
Viertens: Was passiert, wenn die Lösung danebenliegt?
Kein System arbeitet fehlerfrei, auch Ihre Kollegen nicht. Entscheidend ist, was ein Fehler kostet und wer ihn bemerkt. Bei einer vorbereiteten Rechnungsbuchung, die ein Mensch freigibt, ist ein Fehler ein Klick. Bei einer automatisch verschickten Kündigungsbestätigung ist er ein Kundengespräch.
Deshalb bauen wir fast immer mit einer Freigabestufe: Die KI bereitet vor, ein Mensch entscheidet. Wenn die Trefferquote nach ein paar Wochen belegt ist, kann die Freigabe für klare Fälle entfallen. Umgekehrt geht es nicht.
Die Rechnung, die wir aufmachen
Wenn alle vier Kriterien passen, rechnen wir den Fall durch. Das sieht unspektakulär aus und ist trotzdem der wichtigste Teil:
| Größe | Beispiel Rechnungseingang |
|---|---|
| Vorgänge pro Monat | 600 |
| Zeit je Vorgang heute | 4 Minuten |
| Aufwand heute | 40 Stunden im Monat |
| Realistische Einsparung | 70 bis 90 Prozent |
| Einmalige Umsetzung | im mittleren vierstelligen bis unteren fünfstelligen Bereich |
| Laufende Kosten | Modell- und Betriebskosten, je nach Volumen |
Aus diesen Zahlen ergibt sich die einzige Kennzahl, die zählt: Nach wie vielen Monaten hat sich das Projekt bezahlt gemacht. Liegt die Antwort jenseits von zwölf Monaten, ist es der falsche erste Fall. Nicht der falsche Fall, aber der falsche erste.
Wovon wir abraten
Drei Muster begegnen uns regelmäßig, und bei allen dreien sagen wir ab oder schlagen etwas anderes vor:
- Das Vorzeigeprojekt. Ein Anwendungsfall, der in der Geschäftsführung gut klingt, aber niemandem im Tagesgeschäft Arbeit abnimmt. Er wird gebaut, einmal vorgeführt und dann nicht mehr benutzt.
- Der Prozess, der ohnehin gerade umgebaut wird. Automatisieren Sie nichts, was in drei Monaten anders aussieht. Warten Sie den Umbau ab, sonst zahlen Sie zweimal.
- Der Chatbot ohne Inhalt. Ein Assistent ist so gut wie die Dokumente, aus denen er antwortet. Sind die Dokumente veraltet oder widersprüchlich, macht die KI das sichtbar, aber nicht besser.
Wie Sie in einer Stunde weiterkommen
Sie brauchen für den ersten Schritt kein Projekt und kein Budget. Nehmen Sie sich eine Stunde mit zwei oder drei Personen aus dem Tagesgeschäft und sammeln Sie die Vorgänge, die alle nerven. Bewerten Sie jeden mit den vier Kriterien oben. Was übrig bleibt, ist Ihre Kandidatenliste.
Genau diese Liste ist auch der Startpunkt unseres KI Pioneers Workshops: Ein Tag, an dem wir Prozesse und Systeme aufnehmen, die Fälle bewerten und am Ende sagen, welcher sich zuerst lohnt. Und wenn keiner sich lohnt, sagen wir auch das.