Erst der Prozess, dann das Tool

Der Wunsch nach einer schnellen, fertigen Lösung ist nachvollziehbar. Viele Unternehmen stehen unter Kostendruck, gleichzeitig fehlen Fachkräfte und Zeit. In der Praxis zeigt sich jedoch: Wer mit der Auswahl eines Tools beginnt, landet häufig bei einer Lösung, die am eigentlichen Engpass vorbeigeht.

Denn eine KI-Lösung von der Stange behebt keine grundlegenden Prozessprobleme. Werden unklare oder ineffiziente Abläufe automatisiert, bleiben die bestehenden Schwierigkeiten erhalten.

Welche Prozesse sich für KI eignen

Besonders geeignet sind Abläufe, die häufig vorkommen, klaren Regeln folgen und viel manuelle Arbeit binden: Angebots- und Auftragsbearbeitung, Belegerfassung und Rechnungsprüfung, Lead-Qualifizierung im Vertrieb, die Auswertung von E-Mails und Dokumenten, Kundenanfragen sowie internes Reporting.

Wenn Mitarbeiter eine Aufgabe jeden Tag auf die gleiche Weise erledigen und dabei Daten von einem System ins nächste übertragen, ist das ein klarer Kandidat für Automatisierung.

Build vs. Buy: Das eigentliche Dilemma

Ist der Prozess identifiziert, stellt sich die Grundsatzfrage: Entwickelt das Unternehmen die Lösung selbst oder kauft es eine fertige Software ein? Beide Wege haben ihre Berechtigung, aber auch klare Grenzen.

Selbst entwickeln (Build)

• Vorteile: Die Lösung passt genau zu den eigenen Abläufen, das Know-how bleibt im Unternehmen und es entsteht keine Abhängigkeit von einem Softwareanbieter.
• Nachteile: Es braucht spezialisierte KI-Entwickler, die am Markt schwer verfügbar sind. Die Entwicklung dauert oft Monate, die Kosten sind schwer planbar und Wartung sowie Weiterentwicklung bleiben dauerhaft im eigenen Team. Viele interne Projekte kommen zudem über den Prototyp nicht hinaus.

Fertige Software kaufen (Buy)

• Vorteile: Die Lösung ist schnell verfügbar, die Kosten sind kalkulierbar und der Anbieter übernimmt Updates und Betrieb.
• Nachteile: Standardsoftware bildet Standardprozesse ab, nicht die individuellen Abläufe eines Betriebs. Die Integration in gewachsene Systemlandschaften ist häufig aufwendig, sodass sich das Unternehmen unter Umständen der Software anpassen muss.

In der Praxis ist die Entscheidung jedoch selten eindeutig. Viele Unternehmen benötigen weder ein eigenes KI-Entwicklerteam noch eine weitere Anwendung, die isoliert neben ihren bisherigen Systemen läuft. Stattdessen bietet sich häufig eine Lösung an, die auf bewährten technischen Bausteinen aufsetzt und an die eigenen Prozesse angepasst wird.

Externe Erfahrung kann die Umsetzung erleichtern

Gerade bei der ersten Einführung von KI stehen Unternehmen häufig vor ähnlichen Herausforderungen. Dazu gehören die Auswahl einer geeigneten technischen Architektur, die Integration in bestehende Systeme und der Umgang mit typischen Fehlerquellen.

Externe Dienstleister mit Erfahrung aus vergleichbaren Projekten können dabei helfen, bewährte Lösungsansätze zu nutzen und Schwierigkeiten frühzeitig zu erkennen. Das kann Entwicklungszeiten verkürzen und kostspielige Fehlentscheidungen vermeiden.

Dos and Don’ts bei der KI-Einführung

Das sollten Unternehmen tun:

• Mit dem Prozess starten: Ist-Ablauf aufnehmen, Engpass benennen und messbare Zielgröße festlegen.
• Klein beginnen: Einen klar abgegrenzten Anwendungsfall wählen, dessen Nutzen sich innerhalb weniger Wochen überprüfen lässt.
• Datenbasis früh klären: Wo liegen die Daten, in welcher Qualität und wer darf darauf zugreifen?
• Mitarbeiter einbinden: Sie kennen die Ausnahmen und Besonderheiten der täglichen Abläufe am besten.
• Verantwortlichkeiten festlegen: Einen klaren Ansprechpartner im Unternehmen benennen.
• Menschliche Kontrolle sicherstellen: Bei kritischen Entscheidungen bleibt die Verantwortung beim Menschen.

Das sollten Unternehmen vermeiden:

• Erst ein Tool kaufen und danach den Einsatzzweck suchen.
• Das erste Projekt zu groß anlegen.
• Insellösungen schaffen, die nicht mit ERP, CRM oder Buchhaltung verbunden sind.
• Datenschutz und Compliance, etwa DSGVO und EU AI Act, erst am Ende berücksichtigen.
• KI als reines IT-Projekt behandeln.

Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen zwar einen funktionierenden Prototyp entwickeln, dieser im Alltag jedoch kaum genutzt wird, weil er nicht in die bestehenden Abläufe eingebunden ist. Deshalb müssen neben der Technik auch organisatorische Anforderungen und Zuständigkeiten berücksichtigt werden.

Fazit

Fertige KI-Lösungen können ein sinnvoller Baustein sein, ersetzen aber nicht die Arbeit am eigenen Prozess. Eine Eigenentwicklung ist wiederum nur dann sinnvoll, wenn das nötige Know-how tatsächlich vorhanden ist. Häufig liegt der wirtschaftlich sinnvollste Weg darin, auf bewährte technische Komponenten zurückzugreifen, klein zu starten und die Ergebnisse konsequent zu überprüfen.

Über Jousef Murad

Jousef ist Gründer, CEO und leitender Ingenieur bei APEX Consulting. Mit seinem Team unterstützt er B2B-Unternehmen in der DACH-Region bei der Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse mithilfe von KI. APEX hat über 200 KI-Projekte umgesetzt und ist offizieller Siemens Technology Partner. Weitere Informationen unter: https://apex-consulting.ai/de/ 

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