Das Wichtigste in Kürze

  • Klassische Automatisierung folgt festen Regeln und liefert bei gleicher Eingabe immer dasselbe Ergebnis.
  • KI braucht es, wo Sprache verstanden oder geschrieben werden muss oder die Eingaben für feste Regeln zu verschieden sind.
  • Die meisten guten Lösungen kombinieren beides: Regeln für die verlässlichen Schritte, KI fürs Verstehen, eine Person für die Entscheide.
  • Rechnen, Fristen und Preise gehören in feste Regeln, nicht in ein Sprachmodell.
  • Beginnen Sie beim Ablauf, nicht beim Tool: Erst wenn jeder Schritt klar ist, wählen Sie Regel, KI oder Person.

Klassische, regelbasierte Automatisierung passt, wenn eine Aufgabe immer denselben Regeln folgt und die Daten in fester Form ankommen. KI passt, wenn Sprache gelesen, verstanden oder geschrieben werden muss oder die Eingaben für feste Regeln zu verschieden sind. Die besten Lösungen verbinden beides: Regeln für die verlässlichen Schritte, KI für den Schritt, der Verständnis braucht, und eine Person für die Entscheide.

Was ist klassische Automatisierung?

Klassische Automatisierung arbeitet nach dem Prinzip «wenn dies, dann das». Jemand legt die Regeln fest, das System führt sie aus: Kommt ein Formular herein, wird ein Kontakt im CRM angelegt. Ist eine Rechnung 30 Tage offen, geht eine Erinnerung raus. Dafür gibt es Workflow-Tools wie Zapier, Make oder n8n, Makros, Funktionen in Ihrer Branchen- oder Buchhaltungssoftware und, für ältere Systeme ohne Schnittstelle, die Robotic Process Automation (RPA), bei der ein Programm Klicks und Eingaben nachahmt. Manche dieser Regeln stecken schon in Ihrer Software und sind bloss nicht eingeschaltet.

Ihre grosse Stärke ist die Verlässlichkeit: gleiche Eingabe, gleiches Ergebnis, jedes Mal. Das lässt sich testen, prüfen und erklären, und im Betrieb kostet eine Regel praktisch nichts. Geht etwas schief, sehen Sie genau, welche Regel gegriffen hat. Die Schwäche zeigt sich, sobald etwas vom Muster abweicht. Ändert sich das Format, fehlt ein Feld oder schreibt ein Kunde frei formuliert, kommt die Regel nicht weiter.

Was kann KI, was feste Regeln nicht können?

KI versteht Eingaben ohne feste Form. Eine frei geschriebene Mail, ein PDF mit ungewohntem Layout, ein Foto vom Schaden oder eine Sprachnachricht: Ein Sprachmodell erkennt, worum es geht, zieht die wichtigen Angaben heraus, ordnet ein, fasst zusammen und schreibt Entwürfe. Mit Regeln bräuchte man dafür endlose Listen von Sonderfällen. Bewährt hat sich, die KI ihr Ergebnis in einer festen Struktur zurückgeben zu lassen, etwa mit Feldern für Name, Adresse und Auftragsart. Damit kann der nächste, regelbasierte Schritt sauber weiterarbeiten. Der Preis: KI arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten. Sie liegt meist richtig, aber nicht immer, und dieselbe Eingabe kann leicht unterschiedliche Ergebnisse liefern. Deshalb braucht jeder KI-Schritt eine Antwort auf die Frage, was passiert, wenn sie danebenliegt.

Wie entscheiden Sie, was passt?

Indem Sie Ihren Ablauf Schritt für Schritt durchgehen und bei jedem Schritt diese Fragen stellen:

  • Kommt die Eingabe immer in derselben Form, etwa als Formularfeld oder Tabellenzeile? Dann reicht meist eine Regel.
  • Gibt es ein eindeutig richtiges Ergebnis, das sich als Regel aufschreiben lässt? Dann gehört der Schritt in eine Regel.
  • Muss Text verstanden, eingeordnet oder geschrieben werden? Dann kommt KI ins Spiel.
  • Was kostet ein Fehler? Je teurer, desto mehr Kontrolle braucht ein KI-Schritt, oder er bleibt bei einer Person.
  • Müssen Sie jeden Entscheid lückenlos begründen können? Dann setzen Sie auf Regeln oder lassen die KI nur vorschlagen.
  • Wie oft kommt der Schritt vor, und wie verschieden sind die Fälle? Grosse Mengen mit wenig Abweichung sprechen für Regeln, viele Abweichungen für KI.

Was sich als Regel aufschreiben lässt, gehört in eine Regel. Was jemand lesen und verstehen muss, ist ein Fall für KI.

Wie sieht eine Kombination aus?

Ein Beispiel: Ein Malerbetrieb erhält per Mail eine Anfrage mit drei Fotos. So teilen sich Regeln, KI und Mensch die Arbeit:

  1. Regel: Eingang erfassen.Die Mail landet im Anfragepostfach und startet den Ablauf. Die Fotos werden im richtigen Kundenordner abgelegt.
  2. KI: Anfrage verstehen.Sie liest Text und Fotos, erkennt Raum, Flächen, Wünsche und Termin und markiert, was fehlt, etwa die Raumhöhe.
  3. Regel: Projekt anlegen und rechnen.Aus den Angaben entsteht ein Projekt in Ihrer Software, und die Positionen werden mit den Preisen aus Ihrer Preisliste berechnet.
  4. KI: Antwort entwerfen.Sie entwirft eine freundliche Antwort, die nach den fehlenden Massen fragt, und eine erste Offerte in Ihrer Vorlage.
  5. Mensch: prüfen und senden.Jemand aus dem Betrieb prüft Entwurf und Offerte, ergänzt, was nur vor Ort zu sehen ist, und schickt ab.

Gerechnet wird mit festen Regeln, verstanden und formuliert mit KI, entschieden von Ihnen. Übersieht die KI etwas, bricht der Ablauf nicht zusammen: Der Fall landet einfach bei einer Person. Wie das für Offerten im Detail aussieht, zeigt der Beitrag Offerten automatisieren im Handwerk.

Welche Fehler sollten Sie vermeiden?

  • KI für Aufgaben einsetzen, die eine Regel verlässlich erledigt: Summen, Mehrwertsteuer, Fristen, Datumsrechnungen.
  • Starre Regeln für freien Text bauen, etwa hundert Stichwortfilter für die Mailsortierung, die bei jeder neuen Formulierung versagen.
  • Keinen Plan B haben: Ist die KI unsicher oder fehlt eine Angabe, muss der Fall an eine Person gehen.
  • Einen unklaren Ablauf automatisieren. Was heute chaotisch läuft, läuft automatisiert einfach schneller chaotisch. Klären Sie zuerst den Ablauf, wie im Workflow-Audit in fünf Schritten beschrieben.
  • Niemand ist zuständig. Jede Automatisierung braucht einen Owner, der merkt, wenn etwas nicht mehr stimmt.

Was kosten Betrieb und Pflege?

Beides kostet laufend etwas, nur an unterschiedlichen Stellen. Eine Regel kostet im Betrieb kaum etwas, muss aber angepasst werden, sobald sich ein Formular, ein Feld oder ein angebundenes System ändert. Wer viele Automatisierungen hat, braucht deshalb eine Übersicht, was wo läuft und wer zuständig ist.

Ein KI-Schritt kostet bei jeder Nutzung, weil die Modellanbieter nach verarbeiteter Textmenge abrechnen. Dazu kommt die Aufsicht: Stichproben, eine Liste der Fehler und ein neuer Test, wenn der Anbieter das Modell aktualisiert, denn dieselbe Anweisung kann danach leicht andere Ergebnisse liefern. Rechnen Sie diese Aufwände ein, wenn Sie Varianten vergleichen. Wie Sie das sauber in einen Business Case bringen, zeigt der Beitrag Business Case für KI.

Wo fangen Sie am besten an?

  1. Ablauf aufschreiben.Halten Sie einen häufigen Ablauf Schritt für Schritt fest, mit Systemen, Übergaben und Wartezeiten.
  2. Jeden Schritt einordnen.Markieren Sie bei jedem Schritt, ob er in eine Regel gehört, zur KI oder zu einer Person.
  3. Regeln zuerst.Automatisieren Sie die Regelschritte. Das geht oft schnell und bringt sofort Ruhe in den Ablauf.
  4. Einen KI-Schritt dazunehmen.Ergänzen Sie einen Schritt, in dem Sprache verstanden werden muss, etwa das Lesen der Anfragen, und lassen Sie die Ergebnisse anfangs prüfen.
  5. Messen.Vergleichen Sie Durchlaufzeit und Fehler mit dem Stand vorher. Zählen Sie auch die Fälle, die bei einer Person gelandet sind, und warum. Sie zeigen, wo die nächste Verbesserung liegt.

Bei der Bestandsaufnahme hilft ein Workflow-Audit, bei der Umsetzung unser Service Automatisierung & Integration. Wenn Sie Ihre Abläufe lieber gemeinsam mit jemandem anschauen, schreiben Sie uns.

Häufige Fragen

Ist KI-Automatisierung teurer als klassische Automatisierung?

Im Betrieb meist ja, weil jeder KI-Schritt einen Modellaufruf braucht, der nach Textmenge abgerechnet wird, während eine Regel praktisch nichts kostet. Dazu kommt der Aufwand für Tests und Kontrollen. Deshalb lohnt sich KI nur für die Schritte, die Regeln nicht schaffen.

Kann ich bestehende Automatisierungen mit KI erweitern?

In vielen Fällen ja. Gängige Workflow-Tools bieten Schritte an, die ein Sprachmodell aufrufen, etwa um eine Mail einzuordnen oder Angaben herauszuziehen. So bleibt Ihr bestehender Ablauf erhalten, und nur der Schritt, der Verständnis braucht, kommt dazu.

Was ist RPA, und brauche ich das?

RPA steht für Robotic Process Automation: Ein Programm bedient eine Software über die Oberfläche, so wie ein Mensch klickt und tippt. Das ist nützlich für ältere Systeme ohne Schnittstelle. Hat Ihre Software eine Schnittstelle (API), ist eine direkte Anbindung meist stabiler.

Ist ein KI-Agent dasselbe wie eine Automatisierung?

Nicht ganz. Eine Automatisierung folgt einem festgelegten Weg, ein KI-Agent wählt seine Schritte innerhalb Ihrer Vorgaben selbst. Für die meisten Aufgaben im KMU reicht ein fester Ablauf mit einzelnen KI-Schritten, und der ist günstiger und leichter zu kontrollieren.

Wie verlässlich muss ein KI-Schritt sein, damit er sich lohnt?

Das hängt davon ab, was ein Fehler kostet und wie schnell er auffällt. Prüft ohnehin eine Person das Ergebnis, ist ein Schritt schon nützlich, wenn er meistens stimmt und nur ab und zu korrigiert werden muss. Läuft er ohne Kontrolle, muss die Fehlerquote sehr tief sein, und die messen Sie am besten im Pilot.