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KI-Automatisierung für Unternehmen: Routineschritte übernimmt das System, Ausnahmen bleiben bei Ihren Leuten

Wir nehmen Ihren Teams mit KI die Routineschritte ab, Ausnahmen und Entscheidungen bleiben bei Ihren Leuten. Wir bilden den Prozess ab, messen, was ein Fall heute kostet, und geben jeden Schritt an das günstigste Werkzeug, das ihn zuverlässig erledigt, von der einfachen Regel oder einem n8n-Workflow bis zum Sprachmodell oder Agenten. Wo Fehler teuer sind, gibt ein Mensch frei, und jede Änderung messen wir an Ihren früheren Fällen. Das passt zu Auftragsabwicklung, Buchhaltung und Service, wo noch viel über Postfächer und PDFs läuft.

Mit einem Engineer sprechen

Wie wir einen Prozess automatisieren

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Wir bilden den Prozess ab und messen, was jeder Fall heute kostet.
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Jeder Schritt geht an eine Regel, einen Workflow, ein Modell oder einen Menschen.
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Die Automatisierung wird an früheren Fällen mit bekanntem Ergebnis getestet.
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Sie geht mit Prüfschritten, Logs und berichteten Kosten pro Fall live.

Was sich für Ihr Unternehmen ändert

KI-Automatisierung lohnt sich dort, wo Menschen Stunden mit immer denselben Schritten verbringen: Dokumente lesen, Daten ins ERP-System abtippen, Anfragen sortieren, ein System mit einem anderen abgleichen. Übernimmt die Automatisierung diese Schritte, sinken die Stunden pro Fall, Kunden und Lieferanten warten kürzer, es gibt weniger Tippfehler, und ein Team schafft mehr Fälle, ohne dass Sie neue Stellen besetzen müssen. Die Computerwoche berichtete 2023, dass der Lebensmittelhersteller Zentis mit dem Tool eines Anbieters etwa 80 % der eingehenden Auftragsdokumente automatisch in SAP verarbeitet.

Weniger Stunden pro Fall, vorher und nachher an Ihren eigenen Fällen gemessen
Schnellere Durchlaufzeiten für Aufträge, Rechnungen, Schadenmeldungen und Anfragen
Weniger Fehler durch Abtippen, und Ausnahmen gehen mit Begründung an einen Menschen
Mehr Fälle mit demselben Team, was zählt, wenn sich Stellen schwer besetzen lassen
Bekannte Kosten pro bearbeitetem Fall, die Sie dem heutigen Prozess gegenüberstellen können

Welche Prozesse Sie zuerst automatisieren sollten

Beginnen Sie mit dem Prozess, der die meisten Routinestunden, ein klares richtiges Ergebnis und Daten hat, die ein System erreichen kann. Wir bewerten Kandidaten nach Volumen, nach der Vielfalt der Eingaben, danach, ob die Systeme Schnittstellen haben, wie viel ein Mensch prüfen muss und ob es frühere Fälle mit bekanntem Ergebnis gibt, an denen sich testen lässt.

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Schlechte erste 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. Typische gute Kandidaten sehen so aus:

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

Regel, Workflow-Tool, Modell oder Agent: wer welchen Schritt übernimmt

Oft reicht ein Workflow-Tool, und dann sagen wir das. Ein Modell lohnt sich dort, wo Eingaben variieren, etwa bei Freitext-Mails oder Dokumenten in vielen Layouts. Ein Agent lohnt sich erst, wenn ein Fall mehrere Schritte über Systeme hinweg und etwas Urteilsvermögen braucht.

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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 Workflow-Tools wie n8n oder Power Automate für Schritte, die jedes Mal gleich sind, etwa Anhänge einsammeln oder Daten zwischen Systemen übertragen
Sprachmodelle zum Lesen von Dokumenten, Extrahieren von Feldern und Klassifizieren von Anfragen
Agenten für Fälle, die mehrere Systeme durchlaufen und etwas Urteilsvermögen brauchen: Ein KI-Agent ist ein Programm, das Schritte in Ihren Systemen ausführt und Ergebnisse zur Freigabe vorlegt
Menschen für Entscheidungen, die Gesetz, Ihre Richtlinien oder das Risiko ihnen vorbehalten

Möchten Sie das an Ihrem eigenen Fall durchsprechen? Das erste Gespräch ist kostenlos und dauert 30 Minuten.

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Wo ein Mensch freigibt

Automatisierung heißt nicht, dass niemand mehr hinsieht. Jeder Schritt, der in ein Fachsystem schreibt, etwas an Kunden schickt oder Geld bindet, kann eine Freigabe durch einen Menschen verlangen und behält sie, bis die Testergebnisse rechtfertigen, sie wegzulassen. Fälle, bei denen das Modell unsicher ist oder Werte nicht zusammenpassen, gehen mit Begründung an einen Menschen.

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Manche Entscheidungen bleiben dauerhaft bei Menschen. Nach der KI-Verordnung (AI Act) gelten etwa das Sichten und Reihen von Bewerbungen oder die Bonitätsbewertung als Hochrisiko: Das Unternehmen, das ein solches System einsetzt, muss für menschliche Aufsicht sorgen, Protokolle aufbewahren und die betroffenen Personen informieren. Solche Entscheidungen automatisieren wir nicht ohne Menschen.

Freigabe vor jedem Schreibvorgang in ERP, CRM oder DMS, bis die Tests rechtfertigen, sie wegzulassen
Schwellen pro Schritt, festgelegt danach, was ein Fehler kostet
Eine Prüfliste, die den Grund, das Quelldokument und die vorgeschlagene Aktion zeigt
Der Anteil der Fälle, die an Menschen gehen, berichtet zusammen mit den Kosten pro Fall

Ein hypothetisches Beispiel

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.

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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.

Unsere Seiten zu Anwendungsfällen zeigen denselben Ansatz für Dokumentenverarbeitung, Finanzen und Buchhaltung, Kundenservice und IT-Servicedesk.

Wie wir bauen und betreiben

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.

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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

KI-Automatisierungsagentur oder Engineering-Partner?

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.

Kosten pro bearbeitetem Fall und wie der Preis zustande kommt

Ob sich eine Automatisierung lohnt, entscheiden die Kosten pro bearbeitetem Fall. Dazu zählen Modell- und Infrastrukturkosten, die Zeit, die Menschen für Prüfung und Korrektur aufwenden, und die Pflege, etwa erneute Tests nach einem Modellwechsel, geteilt durch die Zahl der bearbeiteten Fälle. Den heutigen Wert messen wir vor dem Bau, den neuen berichten wir laufend im Betrieb, sodass beide auf derselben Grundlage stehen.

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Jede Phase unserer Arbeit hat einen Festpreis, den wir nach dem kostenlosen Erstgespräch schriftlich vereinbaren. Der Preis hängt 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. Sobald die Automatisierung läuft, fließen Modell- und Infrastrukturkosten in die Kosten pro Fall ein, sodass Sie sie neben allem anderen sehen.

Fragen

Welche Prozesse sollten wir zuerst automatisieren?

Den mit den meisten Routinestunden, einem klaren richtigen Ergebnis und Daten, die ein System erreichen kann, oft eingehende Dokumente oder Anfragen, die in ein anderes System abgetippt werden. Seltene Aufgaben, Schritte ohne definierbare richtige Antwort und Prozesse, die sich bald ändern, sind schlechte erste Kandidaten.

Lohnt sich die Automatisierung eines Prozesses mit KI?

Ja, wenn die Kosten pro bearbeitetem Fall, einschließlich Prüfung, Korrektur und Pflege, unter den heutigen Kosten pro Fall liegen. Wir messen die heutigen Kosten, bevor wir bauen, und testen die Automatisierung an Ihren früheren Fällen, sodass Sie den Vergleich vor dem Produktivbetrieb sehen.

Ersetzt die Automatisierung Arbeitsplätze in unserem Team?

Zuerst ändert sie die Arbeit: weniger Routineschritte, mehr Ausnahmen und Entscheidungen. Ob das heißt, mit demselben Team mehr Fälle zu schaffen, neue Aufgaben zu übernehmen oder weniger einzustellen, entscheiden Sie. Wir liefern die Stunden pro Fall, damit Sie auf Basis von Zahlen entscheiden. Wo es einen Betriebsrat gibt, dokumentieren wir, was das System protokolliert und was nicht.

Reicht ein Workflow-Tool wie n8n oder Power Automate?

Oft ja, für Schritte, die jedes Mal gleich sind. An Grenzen stößt es, wo Eingaben variieren, ein Schritt Lesen oder Urteilsvermögen braucht oder Sie Tests an früheren Fällen und Logs brauchen, denen ein Prüfer folgen kann. Dann ergänzen wir an diesen Schritten ein Modell oder einen Agenten, wo möglich innerhalb des Tools, das Sie bereits betreiben.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Automatisierung und KI-Agenten?

KI-Automatisierung ist die ganze Aufgabe, Menschen Routinearbeit abzunehmen, mit dem Werkzeug, das zu jedem Schritt passt. Agenten sind eines dieser Werkzeuge, für Fälle, die mehrere Schritte und etwas Urteilsvermögen brauchen. Unsere Seite zu KI-Agenten beschreibt diesen Teil im Detail.

Können Sie auf den Workflow- oder RPA-Tools aufbauen, die wir bereits nutzen?

Ja, wo sie zum Prozess passen. Wir gehen von den Tools aus, die Sie heute betreiben, und ergänzen Modelle oder Agenten an den Schritten, an denen diese Tools an ihre Grenzen kommen.

Wie genau muss eine Automatisierung sein, bevor sie live geht?

Sie legen die Schwelle mit uns fest, Schritt für Schritt, je nachdem, was ein Fehler kostet. Bis die Testergebnisse sie erreichen, behält der Schritt eine menschliche Prüfung. Nach dem Start berichten wir, wie oft die Automatisierung falsch lag, nicht nur, wie sie vorher abgeschnitten hat.

Kann die Automatisierung auf unseren eigenen Servern laufen?

Ja. Workflows, Agenten und Open-Weight-Modelle können auf Ihrer Infrastruktur laufen. Kommerzielle Modelle werden nur über Datenflüsse genutzt, die Ihre Datenverantwortlichen freigegeben haben.

Wie beginnt ein Automatisierungsprojekt?

Mit einem kostenlosen 30-minütigen Gespräch über einen Prozess, für das wir keinen Zugriff auf Ihre Systeme brauchen. Passt der Prozess, schlagen wir die erste Phase schriftlich zum Festpreis vor: den Prozess abbilden und messen, was ein Fall heute kostet. Der Bau der Automatisierung folgt danach, mit eigenem Preis, sobald die Zahlen vorliegen.

Was haben wir am Ende eines Automatisierungsprojekts?

Eine Automatisierung, die in Ihrem Prozess läuft, dazu die Prozesslandkarte, auf der sie aufbaut, und das Testset aus Ihren früheren Fällen, an dem sie geprüft wurde. Ein Monitoring zeigt die Kosten pro Fall und wie oft die Automatisierung danebenlag, Runbooks beschreiben Ihrem Team den Umgang im Alltag, und eine benannte Person auf Ihrer Seite verantwortet sie nach dem Start.

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Bringen Sie einen Prozess mit, der noch von Hand läuft und Ihr Team Stunden kostet. Im kostenlosen 30-minütigen Gespräch sagt Ihnen ein Ingenieur, ob er sich als erster Kandidat eignet und was die erste Phase umfassen würde. Zugriff auf Ihre Systeme oder Daten brauchen wir dafür nicht.

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Er hat Cloudsail gegründet und bringt seit 2017 Machine Learning in Produktion, unter anderem als AI Engineer bei trivago und SAP. Das Gespräch führen Sie auf Deutsch, Englisch oder Polnisch.

Mit 4,9 von 5 auf Clutch bewertet

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