Prozessoptimierung mit KI: Abläufe finden, bewerten und messbar verbessern

Was heißt Prozessoptimierung mit KI?

Prozessoptimierung mit KI heißt, einen Ablauf erst zu verstehen und zu verbessern und dann gezielt die Schritte an ein KI-Modell zu übergeben, bei denen es wirklich hilft. Die KI ist dabei ein Baustein unter mehreren. Oft bringt schon das Aufräumen des Ablaufs einen guten Teil der Verbesserung.

Unter dem Begriff verbergen sich zwei ziemlich verschiedene Themen:

• KI in der Produktion: Hier optimiert KI technische Prozesse, etwa Maschinenparameter. Das Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz beschreibt zum Beispiel, wie KI aus Maschinen- und Prozessdaten Einflussfaktoren erkennt und Parameter einstellt, um Ausschuss und Energieverbrauch zu senken. Das Fraunhofer IOSB betont, dass solche Systeme Veränderungen über die Zeit erkennen und sich anpassen müssen, etwa bei Werkzeugverschleiß.
• KI in Büro- und Geschäftsabläufen: Hier übernimmt KI das Lesen, Zuordnen und Vorbereiten von Vorgängen, etwa bei Bestellungen, Angeboten, Rechnungen oder Reklamationen.

Dieser Artikel behandelt den zweiten Fall, weil er in fast jedem mittelständischen Unternehmen vorkommt. Zur Fertigung finden Sie mehr auf der Seite Maschinenbau und Produktion und im Artikel KI im Qualitätsmanagement.

Welche Methoden zur Prozessoptimierung gibt es?

Die bekannten Methoden der Prozessoptimierung gelten auch bei KI-Projekten. Die wichtigsten im Überblick:

Process Mining verdient einen Satz mehr. Laut dem Anbieter Celonis zieht es Daten aus den Ereignisprotokollen der Transaktionssysteme, die ein Unternehmen ohnehin nutzt. Schritte außerhalb dieser Systeme, etwa das Versenden einer E-Mail, fallen laut Celonis nicht zwingend darin an; dafür nennt der Anbieter ergänzend Task Mining, das Desktop-Daten erfasst. Gerade die E-Mail-lastigen Abläufe, bei denen KI am meisten bringt, sind im Process Mining allein also schwer zu sehen. Für ein mittelständisches Unternehmen ist deshalb ein Gespräch mit den Leuten, die den Vorgang täglich bearbeiten, meist der schnellere Einstieg.

Schritt 1: Kandidaten sammeln

Gute Kandidaten erkennen Sie an typischen Anzeichen: hoher manueller Aufwand, Engpässe und Verzögerungen, häufige Fehler und Medienbrüche, sich wiederholende Tätigkeiten und Frust bei den Mitarbeitenden.

Im Mittelstand zeigt sich das ganz konkret:

• Ein Sammelpostfach, aus dem jemand Bestellungen oder Anfragen von Hand ins ERP überträgt.
• Excel-Listen, die neben dem eigentlichen System gepflegt werden.
• Daten, die aus PDFs abgetippt werden, etwa Lieferavis, Prüfberichte oder Eingangsrechnungen.
• Vorgänge, die liegen bleiben, wenn eine bestimmte Person im Urlaub ist.

Fragen Sie die Fachabteilungen direkt, welche Aufgaben sie am liebsten loswerden würden. Die Antworten sind meist präziser als jede Prozesslandkarte. Sammeln Sie in dieser Phase großzügig, aussortiert wird später.

Schritt 2: Den Ist-Ablauf mit Zahlen aufnehmen

Für jeden Kandidaten brauchen Sie ein paar harte Zahlen, sonst lässt sich später nichts bewerten. Schätzungen der Beteiligten reichen für den Anfang, solange sie ehrlich sind.

Diese Angaben sollten Sie pro Ablauf erfassen:

• Fallzahl: Wie viele Vorgänge pro Tag, Woche oder Monat?
• Bearbeitungszeit: Wie viele Minuten braucht ein Fall von Hand?
• Durchlaufzeit: Wie lange dauert es vom Eingang bis zum Abschluss, inklusive Wartezeit?
• Fehler und Rückfragen: Wie oft muss nachgearbeitet werden?
• Systeme: Wo kommen die Daten her, wo müssen sie hin, gibt es Schnittstellen?
• Varianten: Wie viele unterschiedliche Formate und Sonderfälle gibt es?

Schritt 3: Nutzen und Aufwand bewerten

Bewerten Sie jeden Kandidaten nach zwei Achsen: Wie viel bringt die Verbesserung, und wie schwer ist sie umzusetzen. Eine einfache Matrix aus Potenzial und Machbarkeit hilft dabei. Oben stehen Abläufe mit großer Wirkung und niedrigen Hürden.

Eine einfache Bewertung mit Punkten von 1 (niedrig) bis 3 (hoch) reicht im Mittelstand fast immer aus:

Für den Anfang eignet sich ein Ablauf mit hohem Nutzen und guter Machbarkeit, bei dem ein Fehler früh auffällt und keine großen Folgen hat. Der automatisierte Auftragseingang ist ein typisches Beispiel. Wir haben ihn bei einem Hersteller so umgesetzt, dass Bestellungen aus E-Mail und PDF ausgelesen, Artikeln zugeordnet und ans ERP übergeben werden; die Mitarbeitenden prüfen nur noch Abweichungen.

Schritt 4: Den Ablauf vereinfachen, bevor KI dazukommt

Automatisieren Sie keinen Ablauf, den Sie eigentlich abschaffen oder vereinfachen sollten. Prüfen Sie zuerst, welche Schritte nur aus Gewohnheit existieren: doppelte Freigaben, Listen, die niemand mehr liest, oder Ausdrucke, die gleich wieder eingescannt werden.

Legen Sie danach fest, wer was entscheidet. Für jede Stelle, an der die KI etwas übernimmt, braucht es eine Regel, was bei Unsicherheit passiert. Zum Beispiel: Erkennt das Modell einen Artikel nicht eindeutig, geht der Fall an den Innendienst statt ins ERP. Diese Regeln sind der Kern einer verlässlichen Lösung und gehören deshalb schon in die Planung.

Schritt 5: Mit einem Pilotprozess starten und messen

Starten Sie mit genau einem Ablauf und messen Sie dieselben Kennzahlen wie in Schritt 2. Nach einigen Wochen Betrieb sehen Sie, ob die Annahmen stimmen.

Diese Kennzahlen eignen sich dafür:

• Anteil ohne Eingriff: Wie viele Fälle gehen komplett ohne menschliche Korrektur durch?
• Bearbeitungszeit pro Fall: Wie viel Handarbeit bleibt bei den geprüften Fällen?
• Durchlaufzeit: Wie schnell ist ein Vorgang jetzt abgeschlossen?
• Fehlerquote: Wie viele Fehler rutschen durch, im Vergleich zu vorher?
• Laufende Kosten: Was kosten KI-Modell, Werkzeuge und Betreuung pro Monat?

Wichtig ist, dass die Mitarbeitenden von Anfang an beteiligt sind. Wer heute die Bestellungen bearbeitet, erkennt Sonderfälle, die in keiner Beschreibung stehen.

Wie rechnen Sie den Nutzen aus?

Der Nutzen lässt sich mit einer einfachen Rechnung abschätzen: eingesparte Stunden mal Stundensatz, dazu vermiedene Fehlerkosten, abzüglich der laufenden Kosten. Schwer kalkulierbare Kosten sind übrigens eine der häufigsten Hürden: In einer Bitkom-Befragung vom September 2026 nannten 63 Prozent der Unternehmen ohne KI-Einsatz diesen Grund.

Ein Rechenbeispiel mit angenommenen Zahlen: Ein Innendienst bearbeitet 40 Bestellungen am Tag, jede dauert 6 Minuten. Das sind 4 Stunden am Tag oder bei 20 Arbeitstagen rund 80 Stunden im Monat. Gehen nach der Automatisierung zwei Drittel der Bestellungen ohne Eingriff durch und brauchen die übrigen noch 3 Minuten Prüfung, bleiben etwa 13 Stunden im Monat übrig. Die Ersparnis von rund 67 Stunden rechnen Sie dann gegen Projektkosten und laufende Kosten. Ihre eigenen Zahlen setzen Sie an die Stelle der Annahmen.

Neben Stunden zählen auch Dinge, die sich schwerer beziffern lassen: Bestellungen sind schneller bestätigt, Vertretungen funktionieren besser, und neue Mitarbeitende müssen weniger Sonderwissen lernen.

Häufige Fehler bei der Prozessoptimierung mit KI

Die typischen Stolpersteine liegen seltener in der Technik als in der Auswahl und im Umfang des Projekts:

• Zu groß anfangen: Ein ganzes Abteilungsprojekt statt eines einzelnen Ablaufs. Das zieht sich und lässt sich schlecht messen.
• Werkzeug zuerst: Ein Unternehmen kauft eine Plattform und sucht danach Anwendungsfälle.
• Keine Ausgangswerte: Ohne Zahlen vorher lässt sich nachher kein Erfolg belegen.
• Ausnahmen vergessen: Die Regelfälle sind schnell gebaut, die Sonderfälle machen die Arbeit.
• Niemand ist zuständig: Nach dem Start muss jemand die Ergebnisse im Blick behalten und Anpassungen anstoßen.

Wenn Sie KI im Unternehmen breiter angehen wollen, also mit Leitlinien, Schulungen und mehreren Abläufen, lesen Sie dazu unseren Artikel zur KI-Einführung. Was KI-Automatisierung technisch ist und welche Beispiele es gibt, steht im Artikel AI Automation. Und wenn Sie einen konkreten Ablauf bewerten lassen möchten, ist der kostenlose KI-Check ein guter Anfang.