Einleitung: Mit der Automatisierung von Geschäftsprozessen wettbewerbsfähig bleiben
In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt stehen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor der ständigen Herausforderung, wettbewerbsfähig zu sein (und zu bleiben). Diese Herausforderung nimmt durch die Globalisierung weiter zu – etwa durch Unternehmen aus anderen Ländern mit niedrigeren Löhnen.
Eine der effektivsten Strategien, um wettbewerbsfähig zu bleiben, ist die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Das ist keine Zukunftsvision mehr, sondern eine greifbare Realität, die durch Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI) vorangetrieben wird. So zeigt etwa der McKinsey Report „A new future of work“, dass KI und Automatisierung Produktivitätspotenziale heben – parallel steigt der Weiterbildungsbedarf bis 2030 deutlich.
Für KMU, die oft mit begrenzten Ressourcen und Personalengpässen kämpfen, bieten diese Tools eine enorme Chance, operative Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Mitarbeiterzufriedenheit zu erhöhen.
In diesem Blogbeitrag erklären wir, warum Prozessautomatisierung für KMU so entscheidend ist, wie RPA und KI dabei helfen können und welche praktischen Schritte Sie unternehmen können, um in Ihrem Unternehmen damit zu beginnen.
Was ist Prozessautomatisierung und warum ist sie wichtig?
Prozessautomatisierung – also die gezielte Automatisierung von Geschäftsprozessen – bezieht sich auf den Einsatz von Technologie, um Aufgaben oder Arbeitsabläufe in einem Unternehmen ohne menschliches Eingreifen auszuführen.
Im Kontext von KMU konzentrieren wir uns hier hauptsächlich auf die Automatisierung von repetitiven, regelbasierten Aufgaben, die typischerweise von Mitarbeiter:innen manuell ausgeführt werden.
Wenn Sie genauer wissen möchten, was unter Prozessautomatisierung zu verstehen ist und welche Technologien dabei zum Einsatz kommen, lesen Sie unseren Glossareintrag "Prozessautomatisierung".
Vorteile der Automatisierung von Geschäftsprozessen:
- Gesteigerte Effizienz und Produktivität: Automatisierte Prozesse laufen schneller und fehlerfreier als manuelle. Das bedeutet mehr Output in kürzerer Zeit und eine bessere Nutzung der Arbeitskraft.
- Kostensenkung: Weniger manuelle Arbeit bedeutet weniger Personalkosten für repetitive Aufgaben und eine Reduzierung von Fehlern, die teure Korrekturen nach sich ziehen könnten.
- Fehlerreduzierung: Maschinen machen keine Tippfehler oder vergessen Schritte. Die Automatisierung gewährleistet eine konsistente Ausführung nach vordefinierten Regeln.
- Mitarbeiterzufriedenheit: Wenn Mitarbeiter:innen von langweiligen, repetitiven Aufgaben entlastet werden, können sie sich auf anspruchsvollere, kreativere und strategischere Aufgaben konzentrieren. Das steigert die Motivation und das Engagement.
- Skalierbarkeit: Automatisierte Prozesse lassen sich leichter skalieren, wenn das Geschäft wächst, ohne dass sofort zusätzliche Mitarbeiter:innen eingestellt werden müssen.
- Bessere Datenqualität und Entscheidungsfindung: Automatisierte Datenerfassung und -verarbeitung führt zu präziseren Daten, die eine fundiertere Entscheidungsfindung ermöglichen.
Für KMU bedeutet dies, dass sie mit weniger mehr erreichen können, was in einem wettbewerbsintensiven Umfeld ein entscheidender Vorteil ist.
Aktuelle Entwicklungen 2025+: Von RPA zu Hyperautomatisierung und Agentic AI
Die Prozessautomatisierung entwickelt sich 2025 rasant weiter: von einzelnen Bots hin zu einer vernetzten, intelligenten Automatisierungslandschaft. Der Begriff „Hyperautomatisierung“ beschreibt diese nächste Evolutionsstufe: Robotic Process Automation (RPA) wird zunehmend mit Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning, Intelligent Document Processing (IDP) und Chatbots kombiniert.
Besonders spannend ist die Integration von „Agentic AI“ – also KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben priorisieren, Tools ansteuern und ganze Workflows orchestrieren können. Sie agieren als smarte Vermittler zwischen Systemen, Daten und Menschen und eröffnen damit neue Effizienzpotenziale, etwa durch adaptive Prozesssteuerung in Echtzeit oder proaktive Entscheidungsunterstützung.
Mit diesen Entwicklungen entstehen völlig neue Möglichkeiten für KMU: Statt nur einzelne Arbeitsschritte zu automatisieren, lassen sich komplette End-to-End-Prozesse gestalten, die Daten erkennen, interpretieren und eigenständig weiterverarbeiten.
Gleichzeitig rücken Themen wie Datensicherheit, Transparenz und Governance stärker in den Fokus. Die EU-KI-Verordnung (AI Act) verpflichtet Unternehmen dazu, KI-Systeme zu dokumentieren, Risiken zu bewerten und deren Einsatz nachvollziehbar zu gestalten. Die EU-KI-Verordnung wird schrittweise wirksam; erste Regelungen gelten seit 2025, weitere folgen bis 2026/2027.
Wie KMU Geschäftsprozesse mit RPA und KI automatisieren
Die Technologien, die die Automatisierung von administrativen Tätigkeiten vorantreiben, sind primär Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI).
Was ist RPA?
Robotic Process Automation (RPA) eignet sich besonders für Aufgaben in Buchhaltung, HR, Kundenservice und IT, wo strukturierte Daten verarbeitet werden. Es nutzt Software-Roboter (sogenannte "Bots"), um regelbasierte, repetitive Aufgaben nachzuahmen, die ein Mensch an einem Computer ausführen würde.
Denken Sie an Aufgaben wie:
- Daten von einer Anwendung in eine andere kopieren und einfügen.
- Formulare ausfüllen.
- E-Mails versenden.
- Rechnungen bearbeiten.
- Berichte erstellen.
RPA-Bots können mit Benutzeroberflächen genau wie Menschen interagieren, Daten von einer Anwendung in eine andere übertragen, und vordefinierte Aktivitäten in unterschiedlichen Programmen ausführen. Der Vorteil: Sie sind viel schneller, arbeiten 24/7 und machen keine Fehler (vorausgesetzt, sie sind richtig programmiert bzw. eingestellt).
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz geht über die reine Regelbefolgung hinaus. KI-Systeme können Muster erkennen, Entscheidungen treffen und sogar natürliche Sprache verstehen und generieren. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, finden Sie in unserem Glossareintrag „Künstliche Intelligenz (KI)“ weitere Details.
Im Kontext der Prozessautomatisierung kommt KI ins Spiel, wenn Aufgaben eine gewisse "Intelligenz" oder kognitive Aufgaben erfordern, die über feste Regeln hinausgeht.
Beispiele sind:
- Natural Language Processing (NLP): Verstehen und Verarbeiten von Text, z.B. aus Kund:innen-E-Mails oder Vertragsdokumenten.
- Machine Learning (ML): Erkennen von Mustern in großen Datenmengen, z.B. zur Betrugserkennung oder zur Vorhersage von Kundenverhalten.
- Computer Vision: Analyse von Bildern und Videos, z.B. zur Qualitätskontrolle in der Produktion.
Die Symbiose von RPA und KI (Intelligent Automation)
Die größte Kraft entfalten RPA und KI, wenn sie zusammenarbeiten. Man spricht dann von "Intelligent Automation" (IA). RPA übernimmt die repetitiven, strukturierten Aufgaben, während KI die "Denk"-Komponente hinzufügt, wo unstrukturierte Daten verarbeitet oder komplexere Entscheidungen getroffen werden müssen.
Praxisbeispiel: Prozessautomatisierung mit Intelligent Automation im E-Commerce
Ein KMU im E-Commerce erhält viele Kundenanfragen per E-Mail. Ein RPA-Bot könnte die E-Mails öffnen, die Anhänge herunterladen und die E-Mail-Adresse des Absenders extrahieren.
Eine KI (NLP) kann dann den Inhalt der E-Mail analysieren, die Absicht des Kunden verstehen (z.B. "Bestellstatus", "Retoure", "technische Frage") und die E-Mail automatisch an die richtige Abteilung weiterleiten und sogar eine standardisierte Antwort generieren. Der RPA-Bot versendet dann diese Antwort und erfasst die Aktion im CRM-System.
Wie Sie Geschäftsprozesse in Ihrem Unternehmen automatisieren
Ihre Geschäftsprozesse zu automatisieren ist viel unkomplizierter, als Sie denken. Einfache Prozesse lassen sich mit der richtigen Automatisierungssoftware oft bereits mit wenigen Klicken automatisieren.
Nachfolgend listen wir die wichtigsten Schritte auf:
1. Prozesse identifizieren und analysieren
- Wo liegt der größte Schmerzpunkt? Beginnen Sie nicht mit dem komplexesten Prozess. Suchen Sie nach Aufgaben, die sehr repetitiv, regelbasiert und zeitaufwendig sind. Wo treten die meisten menschlichen Fehler auf? Wo sind Mitarbeiter:innen frustriert?
- Dokumentieren Sie den Ist-Zustand: Verstehen Sie jeden Schritt des Prozesses, wer beteiligt ist, welche Systeme genutzt werden und welche Daten verarbeitet werden. Eine einfache Flussdiagramm-Software oder sogar Stift und Papier können hier nützlich sein.
- Priorisieren Sie: Wählen Sie einen oder zwei Prozesse aus, die ein hohes Automatisierungspotenzial haben und bei denen ein Erfolg schnell sichtbar wäre ("Quick Wins").
2. Technologie auswählen (RPA, KI oder beides)
- RPA-Tools: Es gibt verschiedene Anbieter von RPA-Tools, mit unterschiedlichem Funktionsumfang und Preisen. Evaluieren Sie, welche Lösung am besten zu Ihren technischen Fähigkeiten und Ihrem Budget passt.
- KI-Integration: Für viele KI-Funktionen müssen Sie keine eigenen KI-Modelle entwickeln. Cloud-Anbieter wie Google Cloud, AWS oder Microsoft Azure bieten vorgefertigte KI-Dienste (z.B. für Textanalyse, Bilderkennung) an, die über APIs in RPA-Workflows integriert werden können.
Tipp: Wenn Sie in Ihrem Unternehmen sowieso Microsoft 365 verwenden, ist Power Automate darin standardmäßig enthalten. Diese Software bietet einen guten Ausgangspunkt, um erste Erfahrungen mit RPA zu sammeln und Quick Wins zu realisieren. Auch Low-Code-Plattformen wie UiPath oder Make bieten für KMU zugängliche Einstiegsoptionen.
3. Pilotprojekt starten
- Klein anfangen: Implementieren Sie die Automatisierung zunächst für den ausgewählten Prozess. Dies ist Ihr Pilotprojekt.
- Schulung und Test: Testen Sie den automatisierten Prozess gründlich. Stellen Sie sicher, dass alle Eventualitäten abgedeckt sind und der Bot wie erwartet funktioniert. Schulen Sie betroffene Mitarbeiter:innen, wie sie mit dem neuen, automatisierten Workflow umgehen sollen und wie sie bei Problemen eingreifen können.
- Messen Sie den Erfolg: Sammeln Sie Daten vor und nach der Automatisierung, um den Nutzen zu quantifizieren (z.B. Zeitersparnis, Fehlerreduzierung, Kostenersparnis).
4. Skalieren und kontinuierlich optimieren
- Erfolgreiche Piloten ausweiten: Wenn Ihr Pilotprojekt erfolgreich war, identifizieren Sie weitere Prozesse für die Automatisierung.
- Feedback einholen: Sprechen Sie regelmäßig mit Ihren Teams und Abteilungen. Wo sehen sie weiteres Potenzial? Welche Verbesserungen sind nötig?
- Anpassung: Geschäftsprozesse entwickeln sich. Automatisierte Workflows müssen regelmäßig überprüft und bei Bedarf angepasst werden. Stellen Sie sicher, dass es Prozessverantwortliche gibt, die über Änderungen informiert sind, und die Anpassung der Automatisierung veranlassen.
Tipps und Best Practices für die Automatisierung von Geschäftsprozessen in KMU
- Mensch im Mittelpunkt: Automatisierung soll Mitarbeiter:innen entlasten, nicht ersetzen. Kommunizieren Sie dies klar. Fokussieren Sie auf die Freisetzung von Kapazitäten für wertschöpfendere Tätigkeiten. In unserem Beitrag „KI im Unternehmen: Erfolgreich einführen und Mitarbeitende mitnehmen“ lernen Sie mehr, wie Sie die Akzeptanz Ihrer Teams erhöhen.
- Beginnen Sie einfach: Es muss nicht perfekt sein. Ein kleiner, funktionierender automatisierter Prozess, der 20% der Zeit spart, ist besser als ein komplexes Projekt, das nie startet.
- Prozessoptimierung VOR Automatisierung: Automatisieren Sie keine schlechten Prozesse. Überprüfen und optimieren Sie Ihre Abläufe, bevor Sie Bots darauf ansetzen. Sonst automatisieren Sie nur Ineffizienz.
- Dokumentation ist Gold wert: Halten Sie fest, wie Ihre Bots funktionieren. Dies ist entscheidend für Wartung und Fehlerbehebung.
- Sicherheit und Compliance: Berücksichtigen Sie beim Einsatz von RPA und KI stets Sicherheits- und Compliance-Aspekte. Nutzen Sie least privilege für Bot-Identitäten, rotierende Secrets und Audit-Logs für jede Ausführung. Bots sollten nur mit klaren Zugriffsrechten arbeiten, sensible Daten verschlüsselt verarbeitet werden, und KI-Anwendungen sollten gemäß EU-KI-Verordnung dokumentiert und regelmäßig geprüft werden.
- Externe Expertise nutzen: Wenn internes Know-how fehlt, scheuen Sie sich nicht, Berater:innen oder Dienstleister:innen zu engagieren, die auf RPA und KI für KMU spezialisiert sind. Oftmals amortisieren sich diese Kosten schnell. Externe Expertise kann helfen, Fehler zu vermeiden und schneller Ergebnisse zu erzielen – insbesondere in der Kombination aus RPA und KI.
Fazit: Warum sich die Automatisierung von Geschäftsprozessen für KMU jetzt lohnt
Die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit RPA und KI ist für KMU keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit, um im heutigen Marktumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie ermöglicht es Ihnen, mit Ihren vorhandenen Ressourcen mehr zu erreichen, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Ihren Mitarbeiter:innen erfüllendere Aufgaben zu bieten.
Wenn mittelständische Unternehmen ihre Geschäftsprozesse automatisieren, schaffen nicht nur Effizienz, sondern auch Resilienz. Die Automatisierung ist kein Selbstzweck, sondern ein Hebel, um Personalengpässe, Kostensteigerungen und Datenkomplexität zu meistern.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, klein anzufangen, die richtigen Prozesse zu identifizieren und schrittweise zu skalieren. Indem Sie intelligente Automatisierung in Ihrem Unternehmen implementieren, legen Sie den Grundstein für nachhaltiges Wachstum und eine robustere Zukunft.
Wenn Sie wissen möchten, wie sich der Nutzen Ihrer Automatisierungsprojekte konkret beziffern lässt, empfehlen wir unseren Beitrag „ROI von generativer KI für KMUs“.
FAQ
Welche Prozesse eignen sich zuerst zur Automatisierung?
Sehr repetitive, regelbasierte Tätigkeiten mit klaren Eingaben und Ausgaben: z. B. Rechnungsprüfung, Stammdatenpflege, Ticket-Triage, Report-Erstellung. Starten Sie klein, messen Sie Effekte (Zeit, Fehler, Kosten) und skalieren Sie dann.
Brauche ich für KI eigene Modelle oder Data Scientists?
Nicht zwingend. Viele Cloud-Dienste bieten vortrainierte KI-Bausteine (NLP, Vision) per API. Wichtig sind saubere Daten, Governance und ein Use-Case mit klarem Mehrwert. Eigenentwicklungen lohnen erst bei speziellen Anforderungen.
Wie messe ich den Erfolg von RPA und KI?
Definieren Sie KPIs vor dem Pilot: Durchlaufzeit, Fehlerrate, Bearbeitungskosten, First-Time-Right, Zufriedenheit. Vergleichen Sie Vorher/Nachher und dokumentieren Sie Eingriffe. So belegen Sie ROI und priorisieren nächste Use-Cases.
Was sind aktuelle Entwicklungen 2025?
RPA, KI und IDP wachsen zur Hyperautomatisierung zusammen. Agentic AI kann Workflows eigenständig steuern. Parallel gilt ab 2025 die EU-KI-Verordnung mit neuen Anforderungen an Sicherheit, Transparenz und Risikobewertung – auch für KMU.
Ersetzt Automatisierung Mitarbeitende?
Ziel ist Entlastung, nicht Ersatz. RPA/KI übernehmen monotone Aufgaben, Teams fokussieren auf Ausnahmen, Kund:innenkontakt und Verbesserung. Transparente Kommunikation und Schulungen sichern Akzeptanz und Qualität.
