Prozessautomatisierung mit KI: vom Hype zur echten Wirkung

Warum viele KI-Projekte scheitern und wie Unternehmen durch gezielte Prozessautomatisierung echten Mehrwert schaffen können. 

Kaum ein Thema wurde in den vergangenen Jahren so intensiv diskutiert wie Künstliche Intelligenz. Strategiepapiere sind voll davon, doch die Realität sieht deutlich nüchterner aus: Laut einer MIT-Studie bleiben rund drei Viertel aller KI-Initiativen bereits in der Konzeptphase stecken. Trotz weltweiter Investitionen von 30 bis 40 Milliarden US-Dollar in generative KI berichten 95 Prozent der Unternehmen von keinerlei messbarem Ertrag. 

Die Gründe tauchen in nahezu allen Organisationen in ähnlicher Form auf: 

• Einsatz von KI ohne konkretes Problem 

• unklare Ziele oder Erfolgskriterien 

• schlecht, gar nicht oder falsch geplante Projekte 

• mangelnde organisatorische Verankerung 

• fehlende Einbindung der Mitarbeitenden 

Der Kern des Problems ist oft derselbe: Es wurde nicht definiert, welches konkrete Problem KI lösen soll und welchen messbaren Nutzen sie erzeugen muss. Ohne diese Verbindung von Strategie, Kultur und Umsetzungskompetenz bleiben viele Projekte teure Experimente. 

Value first: Klarer Nutzen statt Technologiegetriebenheit 

Damit wird deutlich, dass erfolgreiche KI-Einführung nicht mit der Technologie beginnt, sondern mit der Auswahl der richtigen Use Cases. In vielen Unternehmen ist jedoch unklar, welche Prozesse verbessert werden sollen oder welche Kennzahlen sich verändern müssen. KI wird aus Erwartungsdruck eingeführt und nicht, weil sie die beste Lösung für ein konkretes Problem ist. 

Ein wirksamer Ansatz setzt deshalb am Nutzen an: Ein klar definierter Pain-Point, ein überprüfbares Zielbild und ein Ergebnis, das sich messen lässt. Erst wenn dieser Rahmen steht, wird KI vom Experiment zum Instrument. 

People first: Akzeptanz schafft Wirkung 

Selbst technisch ausgereifte KI-Lösungen entfalten kaum Wirkung, wenn die Menschen, die mit ihnen arbeiten sollen, nicht einbezogen werden. Viele Mitarbeitende sind unsicher, wie Automatisierung ihre Rolle verändert könnte – und ohne frühzeitige Einbindung entstehen kulturelle Barrieren, die Projekte verlangsamen oder vollständig blockieren. 

Ein menschenzentrierter Ansatz ist daher unverzichtbar: Mitarbeitende sollten früh beteiligt, ihre Perspektiven verstanden und klar kommuniziert werden, dass Automatisierung nicht ersetzt, sondern entlastet. Nur so entsteht echte Akzeptanz und Bereitschaft, Lösungen aktiv mitzugestalten. 

Fast Feedback: Geschwindigkeit statt Konzeptschleifen 

Wenn Nutzen und Akzeptanz geklärt sind, entscheidet vor allem Geschwindigkeit über den Projekterfolg: Denn viele KI-Initiativen verlieren sich in langen Projektzyklen und umfangreichen Konzeptphasen – mit dem Effekt, dass Erkenntnisse zu spät kommen und Lösungen am Bedarf vorbeigehen. 

Ein iteratives Vorgehen schafft Abhilfe. Der Fokus liegt darauf, innerhalb von sechs bis acht Wochen ein MVP zu entwickeln, es im realen Arbeitsalltag zu testen und anhand echter Rückmeldungen weiterzuentwickeln. So lassen sich Risiken früh reduzieren, Akzeptanz stärken und wertstiftende Ergebnisse schnell erreichen. 

Die Lösung: Exxeta's KI Innovation Board 

Damit dieser iterative Ansatz nicht zufällig, sondern verlässlich funktioniert, braucht es einen klaren organisatorischen Rahmen. Bei Exxeta nutzen wir mit dem eigens entwickelten und vielfach bewährten KI Innovation-Board einen methodischen Ablauf, der Ideenfindung, Priorisierung und Umsetzung miteinander verbindet. Dabei dient das Board nicht als klassisches Steuerungsgremium, sondern als kollaborative Plattform, die sicherstellt, dass Automatisierung systematisch und beteiligungsorientiert erfolgt. 

Der Prozess ist durchgängig und praxisnah gestaltet: Mitarbeitende identifizieren Probleme aus ihrem Arbeitsalltag und schlagen potenzielle Use Cases vor. Diese werden von einem Expertengremium bewertet und priorisiert. Anschließend entstehen mit Tools wie n8n oder Claude in kurzer Zeit MVPs, die im realen Betrieb getestet und iterativ weiterentwickelt werden. Das Board schafft damit den organisatorischen Rahmen, in dem technische Innovation verlässlich Wirkung entfaltet. 

Vom Problemstatement zum validierten MVP

1. Ideen aus der Praxis 

Mitarbeitende bringen ihre Verbesserungsvorschläge über einen strukturierten Aufnahmeprozess genau dort ein, wo sie täglich mit Prozessen arbeiten und den Aufwand am besten beurteilen können. Gemeinsam mit KI-Teams und Fachbereichen werden Engpässe analysiert und potenzielle Use Cases identifiziert. 

2. Bewertung und Priorisierung 

Ein interdisziplinäres Gremium aus Management, Fachbereichen und Exxeta-Expert:innen bewertet die vorgeschlagenen Use Cases hinsichtlich Nutzen, Umsetzbarkeit und strategischer Passung. Dadurch entsteht eine fundierte Entscheidungsgrundlage, die sowohl operative Anforderungen als auch langfristige Ziele berücksichtigt. 

3. Schnelle Umsetzung 

Die priorisierten Use Cases werden je nach Komplexität innerhalb von sechs bis acht Wochen mithilfe von Low-Code- oder No-Code-Tools und agilen Methoden als MVP umgesetzt. Ziel ist es, schnell funktionierende Prototypen bereitzustellen, die unmittelbar im Arbeitsalltag getestet werden können. 

4. Feedback und Weiterentwicklung 

Nach der Einführung testen die ursprünglichen Ideengeber:innen die Lösung im Live-Betrieb. Ihr Feedback fließt direkt in die Weiterentwicklung ein, die Ergebnisse werden gemessen und der nächste Iterationsschritt beginnt. So entsteht ein kontinuierlicher Lern- und Verbesserungsprozess, der die Lösung stabilisiert, schrittweise skaliert und sie schließlich so weit reift, dass sie nahtlos in den regulären Betriebsablauf übergehen kann.  

Wenn Automatisierung in der Praxis spürbar wird  

Ein Beispiel aus dem produzierenden Mittelstand zeigt die Wirkung besonders deutlich: Ein Hersteller von Wärmepumpen war in den vergangenen Jahren stark gewachsen, während die internen Abläufe unverändert blieben. Rechnungen wurden verspätet bezahlt, Wareneingänge unvollständig erfasst und zentrale Prozesse liefen zu langsam. Gemeinsam identifizierten wir den größten Engpass, der im manuellen Abgleich von Lieferscheinen, Rechnungen und Zahlungen lag. 

Die Lösung bestand in einer KI-gestützten Texterkennung, die Dokumente automatisch ausliest, prüft und in die Systeme überführt. Ergänzt wurde sie durch einen Workflow, der offene Zahlungen erkennt und automatisch anstößt. Das Ergebnis: deutlich schnellere Abläufe, weniger Fehler und Mitarbeitende, die spürbar entlastet wurden, weil wieder Kontrolle und Übersicht vorhanden waren. 

Challenge accepted: Herausforderungen realistisch angehen 

Beispiele wie dieses zeigen, welches Potenzial KI hat – doch sie zeigen auch, dass Prozessautomatisierung kein Selbstläufer ist. Die Auswahl geeigneter Prozesse, Fragen zum Datenschutz oder die richtige Balance zwischen Effizienz und Kontrolle gehören selbstverständlich dazu. Entscheidend ist, diese Punkte nicht als Hindernisse zu verstehen, sondern als Teil eines realistischen Projektverlaufs. 

Wenn Automatisierung gelingt, verändert sie nicht nur Abläufe, sondern auch die Arbeitskultur: Teams lernen, eigene Ideen einzubringen, Verbesserungen zu testen und Verantwortung zu übernehmen. So entsteht eine Form von nutzergetriebener Innovation, die den Unterschied macht – zwischen Unternehmen, die über KI sprechen, und solchen, die sie wirksam einsetzen. 

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