Prozessautomatisierung: Technik wählen, Nutzen rechnen

Prozessautomatisierung heißt: Software erledigt wiederkehrende Arbeitsschritte, die bisher Menschen von Hand ausführen, und Menschen kümmern sich um die Ausnahmen. Möglich ist dabei weit mehr, als die meisten Betriebe nutzen. In Berufen der Unternehmensführung und -organisation könnten Computer laut IAB technisch 68 Prozent der Tätigkeiten erledigen. KI zur Automatisierung von Arbeitsabläufen setzen aber nur 5 Prozent der Mittelständler ein. Dieser Leitfaden zeigt sechs Werkzeugarten, welche zu welchem Prozess passt, was Prozessautomatisierung kostet und wie Sie mit einem offenen Rechenmodell prüfen, ob sie sich für Ihren Ablauf lohnt.

Was ist Prozessautomatisierung?

Prozessautomatisierung ist der Einsatz von Software, die einen Geschäftsprozess ganz oder in Teilen ohne menschliches Zutun ausführt. Ein Geschäftsprozess ist eine Folge von Schritten mit klarem Anfang und Ende: vom Eingang einer Bestellung bis zur Auftragsbestätigung, vom Antrag bis zur Genehmigung.

Drei Begriffe werden oft vermischt. Digitalisierung macht Informationen elektronisch verfügbar, etwa als PDF statt Papier. Prozessoptimierung verbessert den Ablauf selbst, streicht Schritte und klärt Zuständigkeiten. Automatisierung überträgt Schritte an Software. Die Reihenfolge zählt: Wer einen umständlichen Ablauf automatisiert, bekommt einen schnelleren umständlichen Ablauf.

Automatisierung ist außerdem keine Frage von ganz oder gar nicht. Sie lässt sich in drei Stufen beschreiben:

• Assistiert: Software bereitet vor, der Mensch entscheidet. Ein System liest zum Beispiel eine Bestellung aus und füllt die Eingabemaske vor.
• Teilautomatisiert: Standardfälle laufen ohne Eingriff durch, Ausnahmen landen bei einem Menschen. Läuft ein Fall ganz ohne menschliche Berührung durch, spricht man von Dunkelverarbeitung.
• Durchgängig: Der Ablauf läuft über mehrere Systeme ohne Medienbruch. Menschen steuern über Kennzahlen und Stichproben.

Für die meisten Mittelständler ist die mittlere Stufe das realistische Ziel. Entscheidend ist nicht, ob alles automatisch läuft, sondern wie groß der Anteil der Standardfälle ist.

Potenzial und Praxis liegen weit auseinander

Technisch ließe sich in Verwaltung und Organisation ein großer Teil der Arbeit automatisieren. Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) prüft dafür für jeden Beruf, welche Kerntätigkeiten Computer oder computergesteuerte Maschinen vollautomatisch erledigen könnten. Mit dem Stand der Technik 2022 sind es in Berufen der Unternehmensführung und -organisation 68 Prozent der Tätigkeiten, in unternehmensbezogenen Dienstleistungsberufen 66,5 Prozent und in Handelsberufen 65,9 Prozent (IAB-Kurzbericht 5/2024). 38 Prozent der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten arbeiten in einem Beruf, in dem mehr als 70 Prozent der Tätigkeiten ersetzbar wären.

In den Betrieben kommt davon wenig an. Nur 30 Prozent der Mittelständler haben in den Jahren 2022 bis 2024 überhaupt ein Digitalisierungsprojekt abgeschlossen. Von diesen haben 28 Prozent ihre Arbeitsabläufe neu organisiert und 26 Prozent die IT zwischen Funktionsbereichen verknüpft. Bei Mittelständlern ab 50 Beschäftigten waren es 52 und 54 Prozent (KfW-Digitalisierungsbericht 2025). KI zur Automatisierung von Arbeitsabläufen nutzen 5 Prozent der Mittelständler, ab 50 Beschäftigten 12 Prozent (KfW Research). Auch unter den Unternehmen ab 10 Beschäftigten, die KI bereits einsetzen, nutzt sie nur gut jedes vierte (27 Prozent) für die Automatisierung von Arbeitsabläufen oder Entscheidungen (Statistisches Bundesamt).

Die Lücke hat Gründe, und das IAB nennt sie selbst. Es bewertet nur die technische Machbarkeit. Ist menschliche Arbeit wirtschaftlicher, flexibler oder besser, oder stehen rechtliche Hürden im Weg, wird eine Tätigkeit eher nicht ersetzt. Ob sich Automatisierung lohnt, entscheidet deshalb nicht die Technik, sondern die Rechnung für den einzelnen Ablauf. Ein Modell dafür folgt weiter unten.

Sechs Werkzeugarten: was sie können und wo sie scheitern

Prozessautomatisierung ist kein einzelnes Produkt, sondern ein Baukasten. Sechs Werkzeugarten decken fast alle Fälle im Mittelstand ab, und die meisten Lösungen kombinieren zwei oder drei davon.

1. Den Eingang strukturieren. Formulare, Portale oder ein geführter Chat sorgen dafür, dass Informationen vollständig und in fester Form ankommen. Das wirkt unscheinbar, macht aber alle späteren Schritte erst möglich. Beim Mieterportal einer Hausverwaltung kommt eine Schadensmeldung mit Kategorie, Raum, Beschreibung und Foto an, dazu eine automatisch vergebene Vorgangsnummer. In der Ausgangslage der Fallstudie kam sie per E-Mail, ohne Wohnungsnummer und ohne Foto. Grenze: Das klappt nur, wo Sie den Absender zu einem Kanal bewegen können.

2. Schnittstellen und Integration. Systeme tauschen Daten direkt über Programmierschnittstellen aus, kurz API, etwa vom Onlineshop ins Warenwirtschaftssystem. Im laufenden Betrieb ist das in der Regel die stabilste Form. Grenze: Beide Systeme brauchen eine nutzbare Schnittstelle, und jemand muss sie pflegen, wenn sich eines der Systeme ändert.

3. Regelbasierte Workflows. Eine Workflow-Software steuert Schritte nach festen Wenn-dann-Regeln: Freigaben ab einem Betrag, Fristen, Erinnerungen, Weiterleitungen an die zuständige Person. Grenze: Sie braucht strukturierte Daten und hilft nicht bei allem, was sich nicht in Regeln fassen lässt.

4. Robotic Process Automation (RPA). Ein Software-Roboter bedient Bildschirmmasken wie ein Mensch: Er klickt, kopiert und tippt. Das hilft bei älteren Systemen ohne Schnittstelle. Grenze: Ändert sich eine Maske, bricht der Roboter ab. RPA ist deshalb eher eine Brücke als ein Fundament.

5. KI für unstrukturierte Eingänge. Sprachmodelle und Texterkennung lesen E-Mails, PDFs und Freitext und machen daraus strukturierte Daten: Wer bestellt was, zu welchem Termin, zu welchem Preis? Das Invoice Intelligence System eines Industriehändlers liest so Lieferantenrechnungen aus und gleicht sie mit Bestellungen und Stammdaten ab. Standardfälle laufen ohne manuellen Eingriff durch, Auffälligkeiten gehen gezielt an einen Menschen. Grenze: KI arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten. Sie braucht Prüfregeln und einen festen Weg für Fälle, in denen sie unsicher ist.

6. KI-Agenten. Ein Agent verfolgt ein Ziel über mehrere Schritte und entscheidet selbst, welches Werkzeug er als Nächstes nutzt. Er passt dort, wo die Schritte von Fall zu Fall wechseln, etwa im Dialog mit Interessenten. Der Pre-Qualification-Agent einer Schmuckmarke ist ein solcher Dialog-Agent: Er beantwortet Anfragen im Stil der Marke, erfasst Anlass, Budget und Zeitrahmen und legt konkrete Anfragen mit Kundenkonto im System an. Grenze: Ein Agent braucht klare Befugnisse, Protokolle und eine Übergabe an Menschen. Wie man ihn aufbaut, zeigt unser Beitrag KI-Agenten erstellen.

Welche Technik passt zu welchem Prozess? Die Landkarte

Die Faustregel lautet: Nehmen Sie die einfachste Technik, die einen Schritt zuverlässig erledigt. Die Matrix ordnet sechs typischen Prozessarten zu, welche Werkzeugart erste Wahl ist und welche ergänzt.

Drei Regeln stecken in dieser Landkarte:

• Schnittstelle vor Roboter. Gibt es eine Schnittstelle, ist sie fast immer besser als RPA. Der Roboter lohnt sich für Altsysteme ohne Schnittstelle oder als Übergang.
• Strukturieren vor Deuten. Wenn Sie den Eingang selbst gestalten können, ist ein gutes Formular günstiger und genauer als KI, die hinterher Freitext deutet. Beim Bewerber-Chat eines Personaldienstleisters ersetzt ein geführter Chat mit sechs kurzen Fragen das Formular. Die Kandidatenakte ist ab dem ersten Kontakt vollständig, telefonische Nachfragen entfallen. KI-Erfassung brauchen Sie dort, wo Sie den Absender nicht steuern: bei Lieferantenrechnungen, Bestellungen per E-Mail oder Kundenschreiben. Kommen Rechnungen als E-Rechnung, liegen die Daten schon strukturiert vor. Mehr dazu im Beitrag zur E-Rechnungspflicht.
• Agent nur bei wechselnden Schritten. Läuft ein Ablauf immer gleich, ist ein Workflow verlässlicher, günstiger und leichter zu prüfen als ein Agent.

Gute Lösungen entstehen meist aus Kombinationen. Die CRM- und Lead-Automatisierung für einen B2B-Vertrieb zieht neue Kontakte aus externen Datenquellen, reichert sie an und lässt sie durch KI bewerten. Qualifizierte Kontakte gehen direkt ins CRM und werden dort in Vertriebsphasen sortiert, mit Aufgaben und Verantwortlichen. Die Asset-Management-Plattform einer Immobilienverwaltung führt Immobilien-, Vertrags- und Mieterdaten zusammen und bereitet daraus Mieterschreiben, Mieterhöhungen und Fristenprüfungen vor.

Wo sich Prozessautomatisierung typischerweise lohnt

In fast jedem Unternehmen gibt es dieselben Kandidaten: Abläufe, die täglich vorkommen, über mehrere Systeme laufen und viel Abtippen oder Weiterleiten enthalten. Die Tabelle zeigt typische Beispiele und die Bausteine, die dazu meist passen.

Bereich	Typischer Ablauf	Passende Bausteine
Buchhaltung	Eingangsrechnungen erfassen, prüfen und freigeben	KI liest Dokumente, Workflow für die Freigabe, Schnittstelle ins ERP
Auftragsabwicklung	Bestellungen aus E-Mails ins Warenwirtschaftssystem übernehmen	KI liest Dokumente, Schnittstelle
Kundenservice	Anfragen sortieren, Standardfragen beantworten, Fälle weiterleiten	KI, Agent, Workflow
Personal	Bewerbungen erfassen, Eingang bestätigen, Termine abstimmen	Formular oder geführter Chat, Workflow
Verwaltung	Meldungen, Anträge, Fristen und Serienschreiben	Portal, Workflow, Schnittstelle
Controlling	Monatsberichte aus mehreren Systemen zusammenstellen	Schnittstelle, Workflow
Stammdaten	Kundendaten zwischen CRM, ERP und Shop abgleichen	Schnittstelle, notfalls RPA

Zu einzelnen Bereichen gibt es eigene Beiträge, etwa zur Rechnungsverarbeitung und zum Kundenservice. Bei Bewerbungen gilt eine Besonderheit: Erfassung und Terminabstimmung lassen sich gut automatisieren, die Auswahl sollte beim Menschen bleiben. Warum, steht im Abschnitt zu Grenzen und Risiken.

Ob einer dieser Abläufe bei Ihnen der richtige Start ist, beantwortet weder die Landkarte noch die Tabelle. Dafür gibt es das Prüfraster mit sechs Fragen in unserem Leitfaden KI im Mittelstand.

Was kostet Prozessautomatisierung?

Die Kosten bestehen aus zwei Blöcken: der einmaligen Einführung und dem laufenden Betrieb. Die Lizenz ist dabei oft der kleinere Posten.

Kostenblock	Was dazugehört
Einführung	Ablauf aufnehmen und vereinfachen, Einrichtung oder Entwicklung, Schnittstellen, Datenaufbereitung, Tests, Schulung, interne Arbeitszeit
Betrieb	Lizenzen oder Hosting, Kosten je KI-Anfrage, Wartung, Anpassungen bei Änderungen in angebundenen Systemen, Bearbeitung der Ausnahmen

Wie stark Daten und Integration ins Gewicht fallen, zeigt die Bitkom-Befragung 2026 unter KI-Anwendern. 50 Prozent nennen die Aufbereitung von Daten als großen Kostenpunkt, 41 Prozent die Integration in bestehende Systeme, nur 21 Prozent Abos und Lizenzen (Bitkom). Planbar sind diese Kosten für viele nicht: 63 Prozent der Unternehmen ohne KI nennen schwer zu kalkulierende Kosten als Hemmnis, unter den Anwendern sind es 54 Prozent.

Zur Einordnung von Budgets: Ein Mittelständler, der in seine Digitalisierung investiert, gab dafür 2024 im Schnitt rund 25.000 Euro aus. Mit 10 bis 49 Beschäftigten waren es 34.500 Euro, ab 50 Beschäftigten knapp 189.000 Euro (KfW-Digitalisierungsbericht 2025). Die KfW merkt dazu an, dass sich bei kleinen Unternehmen für einen größeren Teil der Arbeitsabläufe eine Automatisierung nicht rechnet. Genau das sollten Sie vor jedem Projekt prüfen.

Lohnt sich das? Ein Rechenmodell mit offenen Annahmen

Ob sich Prozessautomatisierung lohnt, hängt an wenigen Größen: Fallzahl, Minuten je Fall, Anteil der Fälle, die automatisch durchlaufen, Arbeitskosten je Stunde sowie Einführungs- und Betriebskosten. Die Rechnung hat zwei Zeilen:

• Ersparnis pro Monat = eingesparte Stunden mal Arbeitskosten je Stunde, abzüglich der laufenden Betriebskosten
• Amortisationszeit = Einführungskosten geteilt durch die Ersparnis pro Monat

Als Beispiel dient ein Großhändler, der Kundenbestellungen per E-Mail und PDF erhält und von Hand ins Warenwirtschaftssystem tippt. Bis auf die Arbeitskosten sind alle Werte Annahmen für dieses Beispiel. Setzen Sie Ihre eigenen ein.

Größe	Wert im Beispiel	Herkunft
Bestellungen pro Monat	600	Annahme
Minuten je Bestellung heute	8	Annahme, vorher messen
Laufen automatisch durch	70 Prozent	Annahme
Minuten je Ausnahme danach	4 (Daten vorbefüllt)	Annahme
Kontrolle und Stichproben	4 Stunden pro Monat	Annahme
Arbeitskosten je Stunde	45,00 Euro	Statistisches Bundesamt, 2025
Einführung, einmalig	30.000 Euro extern plus 60 interne Stunden	Annahme
Betrieb, laufend	600 Euro pro Monat	Annahme

Die 45 Euro sind die durchschnittlichen Arbeitskosten je geleisteter Stunde in Industrie und Dienstleistungen 2025, Lohnnebenkosten eingerechnet (Statistisches Bundesamt). Damit ergibt sich:

1. Heute: 600 Bestellungen mal 8 Minuten sind 80 Stunden im Monat.
2. Danach: 180 Ausnahmen mal 4 Minuten sind 12 Stunden, plus 4 Stunden Kontrolle, zusammen 16 Stunden.
3. Ersparnis: 64 Stunden mal 45 Euro sind 2.880 Euro. Abzüglich 600 Euro Betrieb bleiben 2.280 Euro im Monat.
4. Einführung: 30.000 Euro plus 60 Stunden mal 45 Euro, zusammen 32.700 Euro.
5. Amortisation: 32.700 Euro geteilt durch 2.280 Euro ergibt gut 14 Monate. Danach spart der Ablauf rund 27.400 Euro im Jahr.

Für den eigenen Fall hilft eine Abkürzung: Rechnen Sie aus, was ein einzelner Fall spart. Im Beispiel sind das 8 Minuten vorher gegen durchschnittlich 1,2 Minuten nachher, weil nur 30 Prozent der Fälle noch 4 Minuten brauchen. Die gesparten 6,8 Minuten sind bei 45 Euro je Stunde 5,10 Euro je Fall. Dem stehen feste 780 Euro im Monat gegenüber: 600 Euro Betrieb und 180 Euro für die Kontrollstunden. Daraus folgt die Gewinnschwelle: 780 Euro geteilt durch 5,10 Euro ergibt rund 150 Fälle im Monat.

Das Ergebnis hängt also stark an der Fallzahl. Bei 1.200 Bestellungen im Monat hat sich die Lösung im Beispiel nach gut 6 Monaten bezahlt, bei 300 erst nach knapp 44 Monaten. Halbe Fallzahl heißt hier dreimal so lange Amortisation, weil die Einführungs- und Betriebskosten gleich bleiben. Unter der Gewinnschwelle von etwa 150 Bestellungen im Monat deckt die Ersparnis nicht einmal den laufenden Betrieb.

Die zweite große Stellschraube sind die Minuten je Fall. Dauert eine Bestellung heute nur 4 statt 8 Minuten und eine Ausnahme danach 2 statt 4, verlängert sich die Amortisation bei 600 Bestellungen von gut 14 auf knapp 44 Monate. Wer Minuten schätzt statt misst, rechnet sich ein Projekt leicht schön.

Zur ehrlichen Rechnung gehören drei weitere Punkte:

• Zeit ist nur dann Geld, wenn Sie sie nutzen. Die gesparten 64 Stunden senken keine Kosten, solange niemand sie für andere Arbeit einsetzt. Real wird die Ersparnis, wenn Sie ohne Neueinstellung wachsen oder liegengebliebene Aufgaben erledigt werden.
• Arbeitskosten unterscheiden sich stark nach Branche. Im Handel kostete eine Stunde 2025 im Schnitt 37,20 Euro, bei Finanz- und Versicherungsdienstleistern 69,70 Euro. Mit dem Wert für den Handel steigt die Amortisation im Beispiel auf gut 18 Monate.
• Nicht eingerechnet sind kürzere Durchlaufzeiten, weniger Tippfehler und Kunden, die schneller eine Bestätigung erhalten. Das spricht zusätzlich für die Automatisierung, lässt sich aber schwer beziffern. Deshalb gehört es nicht in die Pflichtrechnung.

In sechs Schritten zur Automatisierung

Ein Projekt gelingt, wenn die Reihenfolge stimmt: erst verstehen, dann vereinfachen, dann automatisieren.

1. Ablauf aufnehmen. Schreiben Sie jeden Schritt auf, mit System, Person und Wartezeit. Zählen Sie zwei Wochen lang die Fälle und stoppen Sie bei mindestens zehn davon die Minuten.
2. Vereinfachen. Streichen Sie Schritte, die niemand braucht, und klären Sie Sonderregeln. Erst danach wird automatisiert.
3. Ausnahmen sortieren. Welche Fälle weichen ab, und wie oft? Der Anteil der Standardfälle bestimmt die Ersparnis stärker als jede Technik.
4. Technik wählen. Ordnen Sie jeden Schritt in die Landkarte ein und prüfen Sie zuerst, welche Schnittstellen Ihre Systeme bieten.
5. Rechnen und pilotieren. Setzen Sie Ihre Zahlen ins Modell. Lohnt es sich, starten Sie mit echten Fällen und lassen Sie anfangs jeden Fall von einem Menschen freigeben. Messen Sie Durchlaufquote und Minuten.
6. Betrieb festlegen. Bestimmen Sie, wer Ausnahmen bearbeitet, wer Regeln anpasst und wer reagiert, wenn eine Schnittstelle ausfällt. Prüfen Sie die Kennzahlen jeden Monat.

Typische Fehler bei der Prozessautomatisierung

Die folgenden Fehler haben mit Technik wenig zu tun. Sie entstehen in der Vorbereitung und im Betrieb.

• Den Ist-Zustand automatisieren: Umwege werden schneller, aber nicht kürzer.
• Ausnahmen unterschätzen: Wer mit 95 Prozent Durchlauf plant und 60 Prozent erreicht, verfehlt seine Rechnung deutlich. Planen Sie vorsichtig und messen Sie im Pilot.
• RPA als Dauerlösung: Roboter auf Bildschirmmasken brechen bei Updates ab. Wo eine Schnittstelle möglich ist, ist sie die bessere Investition.
• Ohne Vorher-Messung starten: Ohne Ausgangswerte lässt sich der Nutzen später weder belegen noch verbessern.
• Inseln bauen: Jede Abteilung automatisiert für sich, die Daten fließen nicht weiter. Die Verknüpfung der IT zwischen Funktionsbereichen gehört laut KfW zu den selteneren Vorhaben im Mittelstand.
• Den Betrieb vergessen: Gerade KI-gestützte Abläufe müssen eingerichtet, regelmäßig gewartet und in ihren Ergebnissen überprüft werden, darauf weist das IAB hin. Ohne zuständige Person veralten Regeln, und Fehler bleiben liegen.

Grenzen und Risiken

Nicht jeder Ablauf sollte automatisiert werden, und manche Risiken zeigen sich erst im Betrieb.

• Kleine Fallzahlen: Was nur ein paar Mal im Monat vorkommt, rechnet sich selten. Dort helfen eher eine gute Vorlage oder eine Checkliste.
• Altsysteme und Daten: Unter den Unternehmen ab 10 Beschäftigten, die KI erwogen, aber nicht eingeführt haben, nennen 45 Prozent die Inkompatibilität mit vorhandenen Geräten, Programmen und Systemen. 44 Prozent nennen Schwierigkeiten mit Verfügbarkeit oder Qualität der Daten (Statistisches Bundesamt). Planen Sie dafür Zeit und Budget ein.
• Entscheidungen über Menschen: Nach Artikel 22 DSGVO hat jede Person das Recht, keiner ausschließlich automatisierten Entscheidung unterworfen zu werden, die ihr gegenüber rechtliche Wirkung entfaltet oder sie ähnlich erheblich beeinträchtigt (DSGVO bei EUR-Lex). Ausnahmen gelten etwa für die Erfüllung eines Vertrags oder bei ausdrücklicher Einwilligung, dann aber mit dem Recht, dass ein Mensch eingreift. Über Bewerbungen, Kredite oder Kündigungen sollte deshalb ein Mensch entscheiden. Für den Einzelfall fragen Sie Ihren Datenschutzbeauftragten. Was der AI Act verlangt, steht im Leitfaden KI im Mittelstand.
• Abhängigkeit vom Anbieter: Wer Abläufe auf einer fremden Plattform baut, sollte vorher klären, wie er Daten und Regeln wieder herausbekommt.
• Akzeptanz: Die Menschen, die den Ablauf heute erledigen, kennen die Ausnahmen am besten. Binden Sie sie von Anfang an ein, sonst fehlt Ihnen genau das Wissen, das die Ausnahmequote senkt.

Ihr nächster Schritt

Wählen Sie einen Ablauf, der Sie jede Woche spürbar Zeit kostet, am besten einen Eingang: Bestellungen, Anfragen, Rechnungen oder Meldungen. Zählen Sie zwei Wochen lang die Fälle, stoppen Sie die Minuten und notieren Sie, wie viele Fälle vom Standard abweichen. Mit diesen drei Zahlen und Ihren Arbeitskosten wissen Sie nach einer Stunde Rechnen, ob sich ein Projekt lohnen kann. Wenn Sie die Rechnung gegenprüfen lassen möchten, gehen wir sie gern mit Ihnen durch.

Häufige Fragen

Wer sollte Prozessautomatisierung im Unternehmen verantworten?

Den Ablauf verantwortet der Fachbereich, der ihn heute erledigt, denn er kennt Regeln und Ausnahmen. Die IT verantwortet Schnittstellen, Zugriffsrechte und Sicherheit. Sinnvoll ist eine benannte Person je automatisiertem Ablauf, die die Kennzahlen prüft und Änderungen anstößt, wenn sich Systeme oder Regeln ändern.

Welche Prozesse kann man automatisieren?

Grundsätzlich jeden Ablauf, dessen Schritte sich beschreiben lassen und dessen Daten digital vorliegen oder digital erfasst werden können. Ob es sich lohnt, hängt an Fallzahl, Zeit je Fall und Anteil der Ausnahmen. Schwer automatisierbar sind Aufgaben mit viel Ermessen, Verhandlung oder persönlicher Beziehung. Dort hilft Software eher als Assistenz für den Menschen.

Was ist der Unterschied zwischen RPA und Prozessautomatisierung?

RPA ist eine von mehreren Techniken der Prozessautomatisierung. Ein Software-Roboter bedient Bildschirmmasken so, wie es ein Mensch tun würde. Das hilft bei Systemen ohne Schnittstelle, ist aber anfällig, sobald sich eine Maske ändert. Prozessautomatisierung umfasst daneben Schnittstellen, Workflows und KI.

Braucht Prozessautomatisierung immer KI?

Nein. Viele Abläufe lassen sich mit Schnittstellen, Formularen und festen Regeln automatisieren, ganz ohne KI. KI wird nötig, wenn Informationen unstrukturiert ankommen, etwa als E-Mail, PDF oder Freitext, oder wenn Fälle im Dialog geklärt werden müssen. Oft ist sie ein Baustein in einem sonst regelbasierten Ablauf.

Woran messe ich, ob die Automatisierung funktioniert?

Vier Kennzahlen reichen für den Anfang: der Anteil der Fälle, die ohne Eingriff durchlaufen, die Minuten je Fall, die Durchlaufzeit vom Eingang bis zum Abschluss und die Fehlerquote. Messen Sie alle vier vor dem Start und danach jeden Monat. Sinkt die Durchlaufquote, lohnt ein Blick auf neue Ausnahmen oder geänderte Systeme.

Quellen

1. IAB-Kurzbericht 5/2024: Vor allem Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren (Substituierbarkeitspotenziale 2022)
2. KfW Research: KfW-Digitalisierungsbericht Mittelstand 2025 (April 2026)
3. KfW Research: Künstliche Intelligenz im Mittelstand, Fokus Volkswirtschaft Nr. 554 (Juli 2026)
4. Statistisches Bundesamt: Unternehmen mit Nutzung von KI nach Technologiearten 2025
5. Statistisches Bundesamt: Gründe gegen die Nutzung von KI 2025
6. Statistisches Bundesamt: Eine Arbeitsstunde kostete im Jahr 2025 durchschnittlich 45,00 Euro (Pressemitteilung Nr. 148 vom 29. April 2026)
7. Bitkom: Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI (September 2026)
8. Datenschutz-Grundverordnung (EU) 2016/679, Artikel 22: Automatisierte Entscheidungen im Einzelfall

Markus Tozman Co-Founder, 21Layer

Markus Tozman baut mit 21Layer KI-Lösungen, die in Unternehmen wirklich ankommen: maßgeschneidert, verlässlich und vom ersten Gespräch bis zum laufenden Betrieb begleitet. Die Beiträge zeigen, was heute schon zuverlässig funktioniert, was es kostet und wie der Einstieg gelingt.

Recherchiert mit unseren eigenen KI-Werkzeugen, inhaltlich verantwortet von Markus Tozman.