Warum wir über KI in Prozessen sprechen, nicht in Produkten

Den größten Teil unserer Geschichte kamen Unternehmen mit einer Produktidee zu uns. Eine mobile App, eine Webplattform, ein vernetztes Gerät und die Software dazu, Ortung per Bluetooth und UWB, Asset-Tracking. Solche Produkte haben wir konzipiert und gebaut, und das können wir nach wie vor gut.

In diesem Jahr haben sich die Fragen verändert, die wir hören. Weniger Unternehmen bitten uns, etwas Neues zu bauen. Mehr fragen, wie KI ihren Arbeitsalltag verändern wird: wie Anrufe und Anfragen beantwortet, Angebote erstellt, Dokumente bearbeitet und neue Anfragen nachverfolgt werden. Ende August hat unsere Geschäftsleitung daraus die Konsequenz gezogen: Ab jetzt sprechen wir zuerst über KI in Prozessen, nicht über KI in Produkten.

Warum sich die Frage geändert hat

ChatGPT kennt jeder. Wenige Unternehmen haben es jedoch geschafft, KI in bestehende Prozesse einzubinden, sodass sie Woche für Woche Nutzen bringt – und nicht nur in einer Demo. Die Modelle sind gut genug und breit verfügbar. Der Engpass ist nicht mehr das Modell, sondern der Prozess drumherum und die Integration in die Systeme, die ein Unternehmen bereits nutzt.

Das Gleiche haben wir in unserer eigenen Arbeit erlebt. Als wir von KI-Assistenten zu Agenten gewechselt sind, kam der eigentliche Gewinn nicht von einem besseren Modell, sondern davon, die Arbeit zu ordnen: klare Aufgaben, definierte Prüfungen, vereinbarte Zuständigkeiten. Das gilt für jedes Unternehmen. KI, die nebenher dazukommt, wird zu einem weiteren Werkzeug, das niemand öffnet. KI, die in den Arbeitsablauf eingebaut ist, nimmt den Menschen Routine ab.

Wie das in diesem Sommer konkret aussah

Der Wandel begann nicht mit einem Strategiepapier, sondern mit Projekten:

• Ein Voicebot, der jede Anfrage zurückruft. Wir haben Online-Formulare, das CRM und einen KI-Voice-Agenten verbunden, der jede neue Anfrage zurückruft, solange das Interesse noch da ist – auch außerhalb der Bürozeiten. Die Datenschutzinformation dafür haben wir vor dem Regelbetrieb gemeinsam mit dem Kunden erstellt.
• Eine mehrsprachige erste Linie im Kundenservice. Für einen europäischen Dienst rund um vernetzte Fahrzeuge beantwortet ein Voice-Agent Grundfragen in der Sprache des Anrufers und legt ein Ticket im CRM an, wenn sich ein Mensch darum kümmern muss. Er ist seit Frühsommer am Telefon im Einsatz.
• Angebote aus Lieferantenkatalogen. Letzte Woche saßen wir bei einem Kaffee im Büro eines Handelsunternehmens, dessen Vertrieb Angebote von Hand aus den Katalogen und Preislisten mehrerer Lieferanten zusammenstellt. Wir haben vereinbart, mit einem Assistenten zu beginnen, der den Angebotsentwurf erstellt und das letzte Wort dem Vertrieb überlässt.

Keine dieser Lösungen ist ein neues Produkt. Jede ist ein Schritt in einem Prozess, den das Unternehmen ohnehin betreibt – jetzt schneller und einheitlicher. Im August haben wir außerdem begonnen, Unternehmen anzurufen, die wir seit Jahren kennen. Nicht mit einer Liste von Technologien, sondern mit einer einzigen Frage: Welchen Teil Ihrer Arbeitswoche würden Sie am liebsten abgeben?

Wo sich KI im Unternehmen lohnt

Meist muss KI nicht von Grund auf neu gebaut werden. Es genügt, die Systeme, SaaS-Werkzeuge und KI-Komponenten, die ein Unternehmen bereits hat, geschickt zu verbinden. Worauf wir am häufigsten schauen:

• Voicebots als erste Linie: Rückrufe, eingehende Anliegen und erste Einordnung, rund um die Uhr.
• B2B-Angebote: Angebote aus Produktkatalog und Preislisten in Minuten statt Tagen.
• Dokumente auslesen: Daten aus Rechnungen, Bestellungen und Formularen erfassen und an das richtige System übergeben.
• Kundenservice: ein an das ERP angebundener Assistent, der mit echten Auftrags- und Bestandsdaten antwortet.
• Wissensassistenten: Antworten auf Basis von Unternehmensdokumenten, Abläufen und Produktwissen.

Bestehende Systeme, Daten und Anlagen bleiben, wo sie sind. Wir bauen darauf auf.

So arbeiten wir: von der Prozessanalyse bis zur Betreuung

Wir beginnen mit dem Prozess, nicht mit einem Modell oder Anbieter. Unsere Arbeit im Bereich KI-Automatisierung von Prozessen hat vier Schritte:

1. Wir lernen Ihre Prozesse kennen. Bei einer Prozessanalyse setzt sich unser Analyst mit den Menschen zusammen, die die Arbeit machen, und erfasst die Prozesse, die am meisten Zeit kosten. Es ist ein kurzer Auftrag mit festem Umfang, und Sie entscheiden, wie es weitergeht. Sie erhalten eine Übersicht Ihrer wichtigsten Prozesse, eine Liste der Stellen, an denen sich KI am schnellsten auszahlt, eine Schätzung der Wirkung in Stunden und Geld und einen empfohlenen ersten Schritt.
2. Wir zeigen, wo Sie gewinnen. Aus dieser Liste wählen wir eine kleine Auswahl an Automatisierungen mit dem schnellsten Return. Besser mit einem Prozess beginnen, der klar funktioniert, als mit fünf, die halb funktionieren.
3. Wir konzipieren und setzen die Integrationen um. Wir verbinden die Systeme, SaaS-Werkzeuge und KI-Komponenten, die Sie bereits haben, und führen die Lösung in den Arbeitsalltag ein.
4. Wir betreuen und messen. Jede Automatisierung hat eine vorab vereinbarte Zielwirkung, die wir nach dem Start prüfen. Monitoring, Alarme und ein Kontingent an Supportstunden halten die Lösung am Laufen, auch wenn sich das Geschäft verändert.

Verantwortungsvoll ab dem ersten Workshop

Fast jede Automatisierung berührt Daten über Kunden oder Mitarbeitende. DSGVO und EU AI Act berücksichtigen wir ab dem ersten Workshop, nicht erst nach dem Start: personenbezogene Daten nur dort, wo sie gebraucht werden, klare Information für Menschen, die mit einem Bot sprechen, menschliche Aufsicht über wichtige Entscheidungen und eine Dokumentation, die die eigene Compliance des Kunden unterstützt. Der oben beschriebene Rückruf-Voicebot ging erst nach der rechtlichen Prüfung in den Regelbetrieb – und das war die richtige Reihenfolge.

Was sich nicht geändert hat

Wir entwickeln und integrieren seit deutlich mehr als zehn Jahren Systeme. Apps, Backends, Geräte, Integrationen mit ERP- und CRM-Systemen: Genau diese Erfahrung braucht KI in Prozessen, denn der größte Teil der Arbeit besteht darin, Systeme zuverlässig miteinander sprechen zu lassen. Auch unser IoT-Hintergrund hilft. Wo Maschinen bereits Daten liefern, kann KI Störungen erkennen, bevor sie die Produktion stoppen.

KI ist ein weiteres Werkzeug in einer gut organisierten Werkstatt. Geändert hat sich, worauf wir es richten: weniger auf neue Produkte, mehr auf den Arbeitsalltag der Unternehmen, mit denen wir arbeiten.

Wenn Sie sehen möchten, wo KI in Ihrem Unternehmen Zeit sparen könnte, lesen Sie mehr über KI-Automatisierung von Prozessen oder vereinbaren Sie ein Gespräch mit uns.