KI-Automatisierung im Mittelstand: Was heute realistisch ist

Bei einer KI-Automatisierung verbindet man künstliche Intelligenz mit den Programmen, die Sie schon nutzen. Klassische Software folgt starren Regeln. Eine KI kann dagegen auch mit unordentlichen Daten umgehen. Sie liest Freitexte aus E-Mails, entziffert handschriftliche Notizen auf Rapportzetteln und erkennt unterschiedliche Rechnungsformate, ohne dass jemand das vorher programmiert.

Ein solches System wird für eine Aufgabe eingerichtet, ähnlich wie ein neuer Mitarbeiter eingearbeitet wird. Es liest zum Beispiel den Posteingang, erkennt, ob es sich um eine Reklamation, eine Bestellung oder eine einfache Anfrage handelt. Es zieht die wichtigen Kundendaten heraus und bereitet eine Antwort im ERP-System vor, also der zentralen Software für Aufträge und Kunden.

Am Ende prüft immer ein Mensch das Ergebnis. Er gibt frei oder korrigiert. Diese Kontrolle ist kein Umweg, sondern der Grund, warum solche Systeme im Alltag funktionieren. Trotzdem sparen Betriebe damit häufig einen großen Teil der Arbeitszeit pro Vorgang ein. Mitarbeiter gewinnen Zeit für Kundenkontakt und Facharbeit.

Nicht jede Aufgabe eignet sich für KI. Komplexe Entscheidungen und heikle Verhandlungen bleiben Sache erfahrener Mitarbeiter. Gut geeignet sind dagegen wiederkehrende Aufgaben mit klaren Mustern, die viel mit Dokumenten und Daten zu tun haben.

In der Praxis bewähren sich vor allem vier Bereiche. Diese lassen sich meist ohne großen Umbau der bestehenden IT anbinden und entlasten das Team schon nach kurzer Zeit spürbar.

Nehmen wir einen Industriebetrieb mit 40 Mitarbeitern. Jeden Monat gehen dort rund 400 Bestellanfragen per E-Mail, PDF oder Fax ein.

Ohne KI: Ein Mitarbeiter im Innendienst braucht für Sichten, Artikelnummern heraussuchen, Preise prüfen und die Bestellung eintippen im Schnitt 15 Minuten pro Vorgang. Bei 400 Bestellungen sind das 100 Stunden im Monat. Bei einem Stundensatz von 45 Euro macht das 4.500 Euro Kosten pro Monat.

Mit KI: Das System liest die Dokumente, gleicht die Daten ab und legt die Bestellung als Entwurf im ERP-System an. Der Mitarbeiter prüft nur noch kurz, das dauert etwa 2 Minuten pro Vorgang. Der Aufwand sinkt auf rund 13 Stunden im Monat, die Kosten auf knapp 600 Euro.

Die Ersparnis liegt bei 3.900 Euro im Monat. Abzüglich der laufenden Betriebskosten von etwa 200 Euro bleiben netto 3.700 Euro. Bei einer angenommenen Entwicklungskosten von 22.000 Euro hat sich das System nach rund sechs Monaten bezahlt gemacht.

Viele Geschäftsführer probieren zuerst Standard-Werkzeuge wie ChatGPT oder Zapier aus. Diese kennen aber Ihre internen Abläufe, Ihre Artikelnummern und Ihre gewachsene Software nicht. Bei komplexeren Aufgaben stoßen sie schnell an Grenzen.

Hinzu kommt der Datenschutz. Wer Kundendaten in eine öffentliche Cloud-Anwendung eingibt, verstößt schnell gegen die DSGVO, also die Datenschutz-Grundverordnung. Zudem erfinden allgemeine Sprachmodelle ohne Absicherung manchmal fehlende Informationen. Im Angebot oder in der Rechnung kann das teuer werden.

Eine maßgeschneiderte Anbindung löst dieses Problem. Das KI-Modell greift nur auf Ihre geprüften Daten zu. Die Daten bleiben auf europäischen Servern. Bei Unsicherheit gibt das System den Vorgang an einen Mitarbeiter ab, statt zu raten.

Der größte Fehler bei Softwareprojekten ist eine lange Entwicklungszeit ohne Zwischenergebnisse. Wir arbeiten deshalb in klaren Phasen mit schnellen Tests.

In der ersten Phase schauen wir uns Ihre Abläufe an und wählen einen Prozess mit hohem manuellem Aufwand aus. In der zweiten Phase bauen wir innerhalb weniger Wochen einen ersten funktionierenden Prototyp. Sie sehen schnell, ob das System in Ihrem Alltag funktioniert.

Erst danach folgt die eigentliche Entwicklung mit Anbindung an ERP, CRM oder Mailprogramm. Ein Einstiegsprojekt im Mittelstand kostet meist zwischen 15.000 und 35.000 Euro. Von der Idee bis zum laufenden System vergehen üblicherweise 6 bis 12 Wochen.

Es gibt Fälle, in denen sich der Aufwand nicht lohnt. Wenn ein Vorgang nur selten vorkommt, zum Beispiel fünfmal im Monat, ist der manuelle Aufwand meist günstiger als eine eigene Entwicklung.

Auch wenn Ihre Daten noch komplett auf Papier liegen und niemand digitale Vorlagen pflegt, lohnt sich der Einstieg erst nach einer Aufräumphase. Eine KI kann nicht sinnvoll arbeiten, wenn die Ausgangsdaten fehlen oder ständig wechseln.

Ebenso ist Vorsicht geboten, wenn die Mitarbeiter das System als Bedrohung erleben. Ohne Rückhalt im Team scheitert jede Einführung, egal wie gut die Technik ist. Erst wenn ein klarer, wiederkehrender Engpass vorliegt und die Mitarbeiter eingebunden sind, zahlt sich das Projekt aus.

Der beste Startpunkt ist kein großes Projekt, sondern ein kleiner, nerviger Engpass im Alltag. Suchen Sie den Prozess, über den Ihre Mitarbeiter am häufigsten klagen oder der bei Auftragsspitzen zum Nadelöhr wird.

Setzen Sie sich ein klares, messbares Ziel. Zum Beispiel: Die Erfassung von Eingangsrechnungen soll statt drei Stunden nur noch fünfzehn Minuten am Tag dauern. Mit diesem Ziel lässt sich ein erstes Gespräch gut vorbereiten.

Wir von DND Systems sprechen dabei Ihre Sprache, ohne unnötige Fachbegriffe. Ein kurzes Klarheitsgespräch reicht oft, um zu sehen, ob und wo sich der Einstieg für Ihren Betrieb lohnt.