KI-Automatisierung für die Prozesse, die Sie heute schon betreiben

Klassische Prozessautomatisierung folgt festen Regeln: Passt eine Rechnung zur Bestellung, wird sie freigegeben. Sie stößt an Grenzen, wenn Eingaben variieren, Dokumente in unterschiedlichen Formaten ankommen oder ein Schritt Urteilsvermögen braucht. KI-Automatisierung ergänzt Modelle, die Dokumente lesen, Anfragen klassifizieren und Texte entwerfen, und Agenten, die einen Fall durch mehrere Systeme führen. Viele Prozesse brauchen eine Mischung davon und dazu Menschen:

• Regeln und Workflows für Schritte, die jedes Mal gleich sind
• Sprachmodelle zum Lesen von Dokumenten, Extrahieren von Feldern und Klassifizieren von Anfragen
• Agenten für Fälle, die mehrere Systeme durchlaufen und etwas Urteilsvermögen brauchen
• Menschen für Entscheidungen, die Gesetz, Ihre Richtlinien oder das Risiko ihnen vorbehalten

Gute Kandidaten haben Volumen, ein klares Ergebnis und Daten, die ein System erreichen kann. Schlechte Kandidaten sind Arbeit, die nur ein paar Mal im Monat anfällt, Schritte, deren richtiges Ergebnis niemand benennen kann, und Prozesse, die sich ohnehin bald ändern.

• Eingehende Dokumente wie Rechnungen, Schadenmeldungen, Bestellungen und Verträge, gelesen und gegen Ihre Systeme geprüft
• Kunden- und IT-Anfragen sortiert, angereichert und an das richtige Team geleitet
• Prüfungen im Backoffice, etwa Rechnungen gegen Bestellungen oder Onboarding-Unterlagen gegen Anforderungen
• Berichte und Zusammenfassungen aus mehreren Systemen
• Übertragungen zwischen Systemen, die heute von Kopieren und Einfügen abhängen

Nehmen wir ein Kreditorenteam, das Lieferantenrechnungen als PDF per E-Mail erhält. Heute wird jede Rechnung geöffnet, ins ERP-System abgetippt und mit ihrer Bestellung abgeglichen. Abgebildet hat der Prozess fünf Schritte. Anhänge einsammeln und abgeglichene Rechnungen buchen sind Regeln. Das Lesen der Rechnungsfelder übernimmt ein Modell, getestet an mehreren hundert früheren Rechnungen. Der Abgleich mit der Bestellung ist wieder eine Regel, mit Toleranzen, die mit der Finanzabteilung vereinbart sind.

Rechnungen, die nicht passen oder bei denen das Modell unsicher ist, gehen mit Begründung an einen Menschen. Für die Finanzabteilung zählen Kosten und Fehlerquote pro Rechnung, vorher und nachher.

Wir bauen in Ihrer Umgebung und verbinden uns mit Ihren Systemen über deren APIs, die Integrationswerkzeuge, die Sie bereits nutzen, oder MCP-Server. Modelle laufen über Anbieter, die Ihre Datenverantwortlichen freigegeben haben, oder als Open-Weight-Modelle auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Jeder automatisierte Schritt schreibt ein Log, und jeder Schreibvorgang in ein Fachsystem kann eine Freigabe verlangen, bis die Testergebnisse rechtfertigen, sie wegzulassen.

• Eine Prozesslandkarte, die zeigt, welche Schritte eine Regel, ein Modell, ein Agent oder ein Mensch übernimmt
• Ein Testset aus früheren Fällen mit bekanntem Ergebnis, das vor jeder Änderung erneut läuft
• Monitoring von Kosten pro Fall, Fehlerquote und Anteil der Fälle, die an Menschen gehen
• Runbooks und eine verantwortliche Person auf Ihrer Seite für jeden automatisierten Prozess

Manche KI-Automatisierungsagenturen bauen Workflows in einem No-Code-Tool und übergeben sie, was für einfache Automatisierungen mit geringem Risiko passt. Berührt ein Prozess Finanzen, Kundendaten oder mehrere Kernsysteme, braucht er Tests an früheren Fällen, Zugriffe, die je Schritt begrenzt sind, Logs, denen ein Prüfer folgen kann, und ein Team, das die Automatisierung ändern kann, wenn sich der Prozess ändert. Diese Arbeit übernehmen wir. Wo ein einfaches Workflow-Tool reicht, sagen wir das.

Umfang und Preis ergeben sich nach dem ersten Gespräch. Die Kosten hängen davon ab, wie viele Schritte und Systeme ein Prozess berührt, wie unterschiedlich die eingehenden Dokumente sind, wie streng die Genauigkeitsanforderung ist und ob Modelle bei einem Anbieter oder auf Ihrer eigenen Infrastruktur laufen. Wir berichten die laufenden Kosten pro Fall, damit Sie sie mit den heutigen Kosten des Prozesses vergleichen können.