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.
Der Beitrag basiert auf einem ursprünglichen Artikel von Julia Führer und wurde von der Assecor Redaktion aktualisiert und erweitert.
Was ist Prozessautomatisierung und warum ist sie wichtig?
Prozessautomatisierung bezeichnet den Einsatz von Technologie, um einzelne Aufgaben oder verbundene Arbeitsabläufe automatisiert auszuführen. Je nach Prozess bleiben menschliche Prüfungen, Freigaben und die Bearbeitung von Ausnahmen erforderlich.
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:
- Effizienz und Produktivität: Wiederkehrende Aufgaben lassen sich schneller bearbeiten, wenn Regeln, Daten und Schnittstellen zuverlässig funktionieren.
- Kostensenkung: Weniger manuelle Bearbeitung kann Kosten reduzieren. Integration, Kontrolle, Nacharbeit und Betrieb gehören in die Bewertung.
- Fehlerreduzierung: Automatisierung kann Eingabe- und Übertragungsfehler verringern. Fehlerhafte Regeln oder Daten können sich jedoch auf viele Vorgänge auswirken.
- Entlastung der Mitarbeitenden: Weniger Routine kann Kapazitäten für andere Aufgaben schaffen. Die Wirkung hängt von der tatsächlichen Veränderung des Arbeitsablaufs ab.
- Skalierbarkeit: Höhere Fallzahlen können teilweise ohne proportional steigenden Bearbeitungsaufwand bewältigt werden. Systemgrenzen und Betreuung sind einzuplanen.
- Datenqualität: Automatisierte Prüfungen können fehlende oder widersprüchliche Angaben erkennen und zur Korrektur weitergeben.
Für KMU bedeutet dies, dass sie mit weniger mehr erreichen können, was in einem wettbewerbsintensiven Umfeld ein entscheidender Vorteil ist.
Welche Entscheidungen stehen bei der Automatisierung an?
Mit unserem Newsletter erfahren Sie zweimonatlich wichtige Entwicklungen rund um KI, Automatisierung und digitale Transformation aus unternehmerischer Perspektive. Erfahren Sie, wo Potenziale entstehen und welche Risiken Aufmerksamkeit verdienen.
Aktuelle Entwicklungen: Workflows, RPA und KI gezielt kombinieren
Unternehmen kombinieren unterschiedliche Automatisierungsverfahren. Hyperautomatisierung beschreibt einen Ansatz, bei dem mehrere Technologien und Werkzeuge zusammenwirken, etwa Workflows, RPA, KI und intelligente Dokumentenverarbeitung.
Welche Technik sinnvoll ist, hängt vom Prozess ab. Vorhandene Schnittstellen können Daten direkt zwischen Anwendungen übertragen. RPA unterstützt insbesondere Abläufe über Benutzeroberflächen. KI kann variable Texte, Dokumente oder Bilder auswerten und Ergebnisse für weitere Schritte bereitstellen.
KI-Agenten können mehrere Aufgaben koordinieren. Ihre Werkzeuge, Zugriffe und Folgeaktionen müssen jedoch begrenzt und überprüfbar sein. Für Bestellungen, Buchungen oder Änderungen an Stammdaten sind geeignete Freigaberegeln erforderlich.
Auch bestehende Automatisierungen sollten regelmäßig auf Datenqualität, Sicherheit und Wartungsaufwand geprüft werden. Welche Anforderungen der KI-Verordnung gelten, richtet sich nach Anwendung, Rolle und Risikoeinstufung.
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 interagieren, Daten übertragen und festgelegte Aktivitäten in mehreren Programmen ausführen. Änderungen an Oberflächen, fehlende Daten oder unterbrochene Verbindungen können den Ablauf jedoch stören. Deshalb benötigen Bots Überwachung, Fehlerbehandlung und klare Zuständigkeiten.
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 kann KI beispielsweise variable Texte, Dokumente oder Bilder auswerten und Muster erkennen.
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)
Bei Intelligent Automation werden regelbasierte Abläufe mit KI-Funktionen kombiniert. Beispielsweise extrahiert KI Angaben aus unterschiedlich aufgebauten Dokumenten, während ein Workflow die Prüfung und Weitergabe steuert. RPA kann Schritte über Benutzeroberflächen übernehmen, wenn keine geeignete Schnittstelle vorhanden ist. Welche Kombination erforderlich ist, ergibt sich aus dem Prozess.
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 kann die Nachricht beispielsweise als Anfrage zum Bestellstatus, zur Retoure oder als technische Frage einordnen und einen Antwortentwurf vorbereiten. Ein Workflow leitet den Vorgang an das zuständige Team weiter. Automatischer Versand sollte auf freigegebene Standardfälle begrenzt sein; unsichere Zuordnungen und individuelle Anliegen gehen an Mitarbeitende. Die Aktion wird im CRM dokumentiert.
Wie Sie Geschäftsprozesse in Ihrem Unternehmen automatisieren
Beginnen Sie mit einem abgegrenzten Prozess, dessen bisheriger Aufwand bekannt ist. Ob die Automatisierung wirtschaftlich sinnvoll ist, hängt von Daten, Schnittstellen, Ausnahmen und laufender Betreuung ab.
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: Workflow, RPA oder KI
- Workflow und Schnittstellen: Prüfen Sie zuerst vorhandene Konnektoren oder APIs. Sie können Daten und Aktionen direkt zwischen Systemen verbinden.
- RPA: Für wiederkehrende Arbeitsschritte über Benutzeroberflächen kann RPA geeignet sein. Oberflächenänderungen und Wartungsaufwand sind zu berücksichtigen.
- KI: Für variable Dokumente, Sprache oder Mustererkennung kommen vorhandene KI-Dienste oder individuelle Anwendungen infrage. Eigene Modellentwicklung ist nicht grundsätzlich erforderlich.
Wenn Sie Microsoft 365 verwenden, prüfen Sie die enthaltenen Nutzungsrechte für Power Automate. Diese sind begrenzt und umfassen typischerweise Standardkonnektoren. Premium-Konnektoren, bestimmte KI-Funktionen und unbeaufsichtigte Desktop-Automatisierung können zusätzliche Lizenzen oder Kapazitäten erfordern. Die Microsoft-Dokumentation zur Power-Automate-Lizenzierung erläutert die Unterschiede. UiPath und Make bieten weitere Ansätze, sind aber nicht für jede Aufgabe gleichartige Alternativen.
3. Pilotprojekt starten
- Klein anfangen: Implementieren Sie die Automatisierung zunächst für den ausgewählten Prozess. Dies ist Ihr Pilotprojekt.
- Schulung und Test: Prüfen Sie typische Fälle, wichtige Ausnahmen, fehlende Daten und Ausfälle. Legen Sie fest, wann Mitarbeitende übernehmen und wie der bisherige Ablauf bei einer Störung fortgeführt wird. Schulen Sie die Beteiligten für diese Aufgaben.
- Messen Sie den Erfolg: Vergleichen Sie Bearbeitungszeit, Ergebnisqualität und Kosten mit dem Ausgangszustand. Berücksichtigen Sie Kontrolle, Nacharbeit, Lizenzen und Betrieb. Mehr automatisierte Vorgänge allein belegen keinen wirtschaftlichen Nutzen.
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.
Wie KI-Anwendungen von der Planung über Tests bis zum Produktivbetrieb überführt werden, können Sie in unserem Leitfaden zur KI-Implementierung nachlesen.
Whitepaper: KI im Unternehmen einführen
Unser Leitfaden behandelt Anwendungsfälle, Pilotprojekte und Erfolgsmessung. Nutzen Sie ihn, um KI-Komponenten in Ihren Automatisierungsvorhaben strukturiert zu planen und bestehende Anwendungen zu überprüfen.
Tipps und Best Practices für die Automatisierung von Geschäftsprozessen in KMU
- Mitarbeitende einbeziehen: Klären Sie Aufgabenveränderungen, Kontrollaufwand und Zuständigkeiten frühzeitig. Unser Beitrag zur KI-Einführung und Mitarbeitendenbeteiligung vertieft die organisatorische Perspektive.
- Begrenzt erproben: Wählen Sie einen überschaubaren Prozess und definieren Sie vorher, welche Qualitäts- und Nutzenkriterien erfüllt werden müssen.
- Prozess vor Technik prüfen: Vereinfachen Sie unnötige Schritte und klären Sie widersprüchliche Regeln, bevor diese automatisiert werden.
- Dokumentation pflegen: Halten Sie Ablauf, Schnittstellen, Berechtigungen und Verantwortlichkeiten fest. Änderungen müssen nachvollziehbar bleiben.
- Sicherheit und Datenschutz berücksichtigen: Begrenzen Sie Bot-Rechte, verwalten Sie Zugangsdaten sicher und protokollieren Sie erforderliche Aktionen angemessen. Bei personenbezogenen Daten sind Zweck, Rechtsgrundlage, Verträge und Schutzmaßnahmen zu prüfen.
- Externe Unterstützung gezielt nutzen: Fehlende Kompetenzen können durch einen passenden Partner ergänzt werden. Leistungsumfang, Übergabe und Betriebsverantwortung sollten geklärt sein; eine schnelle Amortisation ist nicht garantiert.
Fazit: Geschäftsprozesse gezielt automatisieren und Wirkung prüfen
Geschäftsprozesse lassen sich mit Workflows, RPA und KI unterschiedlich unterstützen. Welche Lösung geeignet ist, hängt von der Aufgabe, verfügbaren Schnittstellen und den Folgen möglicher Fehler ab.
Wählen Sie einen abgegrenzten Ablauf, prüfen Sie wichtige Ausnahmen und vergleichen Sie Qualität und Aufwand mit dem bisherigen Prozess. Lizenzen, Nacharbeit und Betreuung gehören in diese Bewertung.
Auf dieser Grundlage können Sie entscheiden, welche Automatisierungen ausgeweitet werden und wo zunächst Daten, Regeln oder Schnittstellen verbessert werden müssen.
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?
Geeignet sind wiederkehrende Aufgaben mit klaren Eingaben, Regeln und Zuständigkeiten, etwa Datenübertragung oder die Vorbereitung einer Rechnungsprüfung. Bewerten Sie Fallvolumen, Ausnahmen und mögliche Fehlerfolgen. Ein begrenzter Pilot zeigt, ob Qualität und Aufwand überzeugen. Auch Kontrolle, Nacharbeit und laufender Betrieb gehören in die Bewertung.
Brauche ich für KI eigene Modelle oder Data Scientists?
Nicht grundsätzlich. Viele Aufgaben lassen sich mit vorhandenen Modellen oder Standarddiensten unterstützen. Zu prüfen sind deren Eignung, Datenverarbeitung, Schnittstellen und Kosten. Eigene Modelle können bei besonderen Anforderungen sinnvoll sein. Welche Kompetenzen benötigt werden, hängt von Anwendung und Betrieb ab; fachliche Prüfung bleibt erforderlich.
Wie messe ich den Erfolg von RPA und KI?
Legen Sie vor dem Pilot Qualitäts- und Geschäftskennzahlen fest, beispielsweise korrekt bearbeitete Fälle, Durchlaufzeit, Nacharbeit und Kosten pro Vorgang. Vergleichen Sie geeignete Fälle mit dem bisherigen Ablauf. Berücksichtigen Sie Integration, Lizenzen und Betrieb. Erst die Bewertung des vollständigen Prozesses zeigt, ob die Automatisierung einen Nutzen erzielt.
Was sind aktuelle Entwicklungen in der Prozessautomatisierung?
Workflows, RPA, intelligente Dokumentenverarbeitung und KI werden immer stärker kombiniert. Agenten können mehrere Schritte koordinieren, benötigen aber begrenzte Werkzeuge, Zugriffsrechte und Freigaben. Die geeignete Technik ergibt sich aus dem Prozess. Anforderungen an Datenschutz und KI-Verordnung müssen anhand der konkreten Anwendung geprüft werden.
Ersetzt die Automatisierung Mitarbeitende?
Automatisierung kann Routineaufgaben reduzieren und Tätigkeiten verändern. Ob Kapazitäten frei werden und wie sie genutzt werden, hängt vom Geschäftsmodell und der Organisation ab. Zusätzliche Prüfung, Ausnahmebearbeitung und Betreuung bleiben einzuplanen. Frühzeitige Beteiligung und passende Qualifizierung helfen, Veränderungen und Belastungen nachvollziehbar zu gestalten.
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