Viele Unternehmen möchten heute KI für ihre Geschäftsprozesse nutzen. In unserer täglichen Arbeit mit mittelständischen Unternehmen erleben wir jedoch immer wieder, dass die konkrete Umsetzung für viele nur schwer greifbar ist. Wie genau sieht ein mit KI automatisierter Arbeitsablauf in der Realität aus? Die Konzepte wirken oft theoretisch und weit entfernt von den alltäglichen Herausforderungen des operativen Geschäfts.
Deshalb lassen wir in diesem Artikel die Theorie beiseite und zeigen Ihnen stattdessen ein greifbares Beispiel für KI-Automatisierung. Unser Ziel ist es, den Prozess anschaulich zu machen und Ihnen ein Gefühl dafür zu geben, wie ein KI-gestützter Workflow ein alltägliches Problem in Unternehmen elegant lösen kann.
Bedenken Sie dabei bitte, dass dies ein grundlegendes Beispiel für KI-Automatisierung ist. In einem realen Projekt gäbe es unzählige Möglichkeiten, einen solchen Ablauf noch exakter auf Ihre Bedürfnisse zuzuschneiden und tief in Ihre bestehende Systemlandschaft zu integrieren. Wenn Sie erfahren möchten, wie das für Ihr Unternehmen aussehen könnte, sprechen Sie uns einfach an. Wir zeigen Ihnen gerne unverbindlich die Möglichkeiten auf.
Ein schrittweiser Leitfaden für den Workflow
Steigen wir nun direkt in unser Beispiel für KI-Automatisierung ein: Wir entwerfen eine Art „intelligenten Assistenten“, der alle Anfragen über Ihr Kontaktformular automatisch verwaltet und vorsortiert.
Die Grundidee dahinter ist einfach: Über das Kontaktformular erreichen ein Unternehmen die unterschiedlichsten Nachrichten. Meist werden diese manuell beantwortet und geraten danach in Vergessenheit. Dabei schlummert in diesen Anfragen enormes Potenzial, denn sie verraten Ihnen, was Ihre Kunden bewegt, welche Probleme sie haben oder welche Wünsche sie äußern. Diese Analyse manuell durchzuführen, ist mühsam und fehleranfällig. Mithilfe von KI können wir jedoch große Mengen unstrukturierter Texte analysieren und wertvolle Muster im Chaos erkennen.
Dafür unterteilen wir den gesamten Ablauf in wenige, leicht verständliche Schritte.
Schritt 1: Den Auslöser (Trigger) identifizieren
Jeder automatisierte Prozess beginnt mit einem Auslöser. In unserem Fall startet der Workflow in dem Moment, in dem ein potenzieller Kunde, ein Bestandskunde oder ein Bewerber auf Ihrer Website auf „Senden“ klickt. Wir könnten dieses Ereignis direkt am Kontaktformular abfangen oder – was oft noch einfacher ist – die E-Mail überwachen, die daraufhin in Ihrem zentralen Postfach ankommt.
Wenn zum Beispiel alle Anfragen über das Kontaktformular bei support@ihrunternehmen.de mit dem Betreff „Neue Kontaktformular-Nachricht“ eintreffen, dann konfigurieren wir unseren Auslöser genau auf dieses Ereignis.
Sobald eine E-Mail mit diesem Betreff eingeht, wird unser Beispiel für KI-Automatisierung gestartet.
Der Workflow extrahiert dann automatisch alle relevanten Daten aus der E-Mail – etwa die E-Mail-Adresse des Absenders, Zeitstempel und natürlich den eigentlichen Nachrichtentext. Diese Informationen werden dann an den nächsten Schritt übergeben.
Schritt 2: Das KI-Gehirn entwerfen
Hier kommen wir zum Herzstück des Prozesses und dem Kern von diesem KI-Automatisierungsbeispiel. Wir übergeben den reinen Text aus der E-Mail zur Analyse an ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM).
Damit die KI verlässliche Ergebnisse liefert, müssen wir klar definieren, welche Informationen wir gewinnen möchten. Die Ziele können dabei ganz auf Ihre individuelle Situation zugeschnitten werden. Für unser Beispiel für KI-Automatisierung definieren wir folgende Analyseziele:
- Kategorie bestimmen (Vertriebsanfrage, Supportanfrage, Rechnungsfrage, Bewerbung, Sonstiges, Spam)
- Eine prägnante Zusammenfassung erstellen (in einem Satz)
- Dringlichkeit bewerten (hoch, mittel, niedrig)
- Stimmung (Sentiment) analysieren (positiv, neutral, negativ)
Sie erkennen das Prinzip? Wir nehmen unstrukturierten Text und wandeln ihn in ein sauberes, strukturiertes Datenformat um, mit dem wir im Anschluss weiterarbeiten können.
Um diese Aufgabe an die KI zu übermitteln, formulieren wir einen sogenannten „Prompt“ – eine klare Anweisung, die dem LLM genau sagt, was es tun soll. Für unser Beispiel für KI-Automatisierung könnte dieser so aussehen:
In diesem Prompt weisen wir der KI eine Rolle zu und geben ihr glasklare Anweisungen. Beachten Sie besonders den Hinweis „return ONLY a valid JSON object“. Indem wir das Ausgabeformat exakt vorgeben, erhalten wir eine standardisierte Antwort, die sich in den folgenden Schritten mühelos und zuverlässig verarbeiten lässt. Das macht dieses KI-Automatisierungsbeispiel so robust.
Die Antwort der KI würde dann etwa so aussehen:
Sobald wir diese strukturierte JSON-Antwort erhalten haben, geht es weiter zum nächsten Schritt.
Schritt 3: Die Geschäftslogik implementieren
Mit den sauberen Daten der KI können wir nun die Geschäftslogik Ihres Unternehmens anwenden. Anders gesagt: Wir legen fest, was mit den analysierten Informationen passieren soll.
Für unser Beispiel für KI-Automatisierung definieren wir folgende Regeln:
- Anfragen an die richtige Abteilung verteilen:
- Vertriebsanfragen → Neuen Lead in Hubspot anlegen & Slack-Nachricht im Sales-Kanal posten
- Supportanfragen → An den Kundensupport weiterleiten
- Rechnungsfragen → An die Buchhaltung weiterleiten
- Bewerbungen → Neuen Bewerber in der HR-Software erfassen
- Jede Anfrage zentral protokollieren:
- Für jede Nachricht eine neue Zeile in einer zentralen Excel-Tabelle anlegen, um die Daten langfristig auswerten zu können.
Dies ist nur eine Auswahl an Möglichkeiten. Sie könnten an dieser Stelle jede beliebige Aktion auslösen, die in Ihren Geschäftsprozessen sinnvoll ist.
Schritt 4: Die Aktionen integrieren
Im letzten Schritt verbinden wir diese logischen Pfade mit den Software-Tools, die Ihre Teams bereits täglich nutzen. Hier entfaltet unser Beispiel für KI-Automatisierung seine volle Wirkung und sorgt für echte Effizienzgewinne.
Betrachten wir die in Schritt 3 skizzierten Automatisierungen im Detail:
- Anbindung an andere Software-Systeme: Um Vertriebsanfragen an Hubspot und Slack oder Bewerbungen an Ihre HR-Software zu übermitteln, benötigen wir Zugriff auf diese Plattformen. Dies geschieht in der Regel über sogenannte APIs (Schnittstellen), die einen reibungslosen Datenaustausch zwischen verschiedenen Tools ermöglichen. Wir konfigurieren die Verbindungen, definieren die zu übertragenden Daten und stellen sicher, dass diese Aktionen immer dann ausgelöst werden, wenn eine neue Vertriebsanfrage oder Bewerbung unseren Workflow durchläuft.
- Weiterleitung von E-Mails: Support- und Rechnungsanfragen sollen direkt an die zuständigen Abteilungen gehen. Dies ist denkbar einfach: Wir leiten die ursprüngliche Nachricht per E-Mail an die jeweiligen Team-Postfächer weiter.
- Daten in Excel erfassen: Langfristig möchten wir eine wertvolle Datenbank aller Anfragen aufbauen. Dafür legen wir einmalig eine Excel-Datei an (z. B. ein Google Sheet in Google Drive) und erstellen Spalten, die unserer in Schritt 2 definierten Datenstruktur entsprechen. Jedes Mal, wenn eine neue Nachricht unser Beispiel für KI-Automatisierung durchläuft, werden die analysierten Daten automatisch in eine neue Zeile dieser Tabelle geschrieben. So entsteht mühelos eine durchsuchbare und filterbare Wissensdatenbank für zukünftige Analysen.
Der Business-Impact: Warum dieses Beispiel für KI-Automatisierung wichtig ist
Obwohl dies ein scheinbar einfacher Workflow ist, sind die Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb enorm. Es ist ein sehr praktisches KI-Beispiel, da der Nutzen sofort spürbar und messbar ist. Wenn wir diese Form der intelligente Automatisierung für unsere Kunden umsetzen, zeigen sich die Vorteile in mehreren Bereichen.
- Operative Effizienz: Der offensichtlichste Gewinn liegt in der Beseitigung von monotoner Routinearbeit. Ihre qualifizierten Mitarbeiter werden entlastet und können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten wie Kundengespräche und die Lösung komplexer Probleme konzentrieren, anstatt E-Mails zu sortieren. Das ist das primäre Ziel von jedem Beispiel für KI-Automatisierung.
- Schnelligkeit und Reaktionsfähigkeit: Im heutigen Wettbewerb ist die Reaktionsgeschwindigkeit ein entscheidender Vorteil. Dieses System stellt sicher, dass auf dringende Vertriebsanfragen innerhalb von Sekunden reagiert wird, nicht erst nach Stunden. Das erhöht die Abschlusswahrscheinlichkeit erheblich und verbessert die Kundenerfahrung vom ersten Moment an.
- Datengestützte Entscheidungen: Der Workflow schafft eine neue, wertvolle Datenquelle. Durch die langfristige Protokollierung der KI-Analyse können Sie Dashboards aufbauen und strategische Fragen beantworten: „Welcher Anteil unserer Anfragen betrifft den Support?“ oder „Verbessert sich die Stimmung in unserer Kundenkommunikation?“ So wird ein einfaches Kontaktformular zu einem mächtigen Werkzeug der Business Intelligence.
Dies ist weit mehr als eine technische Spielerei; es ist ein klares KI-Automatisierungsbeispiel, das einen handfesten Return on Investment liefert.
Fazit: Ihr erster Schritt in die KI-Automatisierung
Wir haben Ihnen ein vollständiges Beispiel für KI-Automatisierung praxisnah erläutert – vom ersten Auslöser bis zur finalen, wertschöpfenden Aktion. Unser Ziel war es, den Prozess greifbar zu machen und zu zeigen, dass intelligente Automatisierung kein unzugängliches Zukunftskonzept ist, sondern ein praktisches Werkzeug, mit dem sich schon heute alltägliche Herausforderungen im Unternehmen lösen lassen.
Wie eingangs erwähnt, ist dies nur ein grundlegendes Beispiel. Die wahre Stärke entfaltet sich in der individuellen Anpassung – durch maßgeschneiderte KI-Anweisungen, komplexe Geschäftslogik und die nahtlose Integration in Ihre Systemlandschaft. An diesem Punkt wird ein einfacher KI-Workflow zu einem strategischen Wettbewerbsvorteil.
Falls dieses praktisches KI-Beispiel bei Ihnen neue Ideen geweckt hat oder Sie sich fragen, wie ein einfacher KI-Workflow Ihre spezifischen Engpässe auflösen könnte, sind wir für Sie da. Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch, und wir zeigen Ihnen gerne, was alles möglich ist.