Geeignete Prozesse erkennen
Ein guter Kandidat besitzt wiederkehrende Eingaben, klare Qualitätskriterien und ausreichend Beispiele. Dazu gehören E-Mail-Triage, Dokumentenerfassung, Ticketklassifikation, Angebotsvorbereitung oder die Erstellung interner Zusammenfassungen.
Deterministische Regeln und KI kombinieren
Nicht jeder Schritt benötigt ein Sprachmodell. Feste Geschäftsregeln, Datenvalidierung und Berechnungen sollten weiterhin deterministisch ausgeführt werden. KI ist dort stark, wo Sprache oder unstrukturierte Inhalte verstanden werden müssen.
Fehlerpfade zuerst entwerfen
Was passiert bei einer unsicheren Antwort, einer nicht erreichbaren API oder widersprüchlichen Daten? Ein produktiver Workflow braucht Wiederholungsregeln, Zeitlimits, Warteschlangen, manuelle Prüfung und einen nachvollziehbaren Status.
Integration in CRM, ERP und Ticketsysteme
APIs, Webhooks und Integrationsplattformen verbinden den AI-Schritt mit bestehenden Anwendungen. Zugangsdaten gehören ins Backend; jede Aktion sollte dem richtigen Nutzer und Vorgang zugeordnet werden.
Nutzen messbar machen
Verglichen werden Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Durchlaufzeit, Anteil manueller Nacharbeit und Qualität. Erst diese Werte zeigen, ob Automatisierung tatsächlich Zeit spart oder nur Arbeit verlagert.
Hinweis: Inhalte zu Datenschutz und EU AI Act dienen der allgemeinen Orientierung und sind keine Rechtsberatung.
