KI im Unternehmen einführen: Prozesse automatisieren und Kosten senken
Eine KI-Einführung senkt Kosten, wenn sie beim Prozess beginnt und nicht beim Werkzeug. Zuerst wird ermittelt, wie viel Zeit wiederkehrende Tätigkeiten kosten, dann wird die mit dem größten Return ausgewählt – meist Anfragenbearbeitung, Dokumente, Recruiting oder Ausschreibungsanalyse – und schrittweise automatisiert, mit den Daten des Unternehmens und in dessen Systemen.
Warum senken viele KI-Projekte die Kosten nicht?
Der häufigste Fehler ist, beim Werkzeug anzufangen: „Kaufen wir ChatGPT für alle“ oder „Bauen wir einen Chatbot, weil alle einen haben“. Ein solches Projekt endet mit einer hübschen Demo, die niemand nutzt, weil sie nicht mit der echten Arbeit des Teams verbunden ist.
KI senkt Kosten nur dann, wenn sie konkrete, zählbare Arbeit übernimmt – Anrufe, Dokumente, das Abtippen von Daten, das Lesen von Lebensläufen oder Ausschreibungsbekanntmachungen – und das in den Systemen tut, die das Unternehmen bereits nutzt.
Wie wählen Sie den ersten Prozess für die Automatisierung?
Der beste Kandidat erfüllt drei Bedingungen:
- Er wiederholt sich – dieselben Fragen, dieselben Dokumente, dieselben Schritte.
- Er kostet viel Zeit – gemessen in Stunden pro Woche, nicht in Minuten.
- Er hat einen klaren Effekt – es ist klar, wie Erfolg gemessen wird (Antwortzeit, Anzahl bearbeiteter Vorgänge, weniger Handarbeit).
In der Praxis sind das meist: Kundenservice und Reservierungen, Patientenanmeldung, Recruiting und Onboarding, Dokumentenworkflow sowie Ausschreibungsanalyse.
Wie läuft eine Einführung Schritt für Schritt ab?
- Analyse und Workshops – wir beschreiben, wie der Prozess heute funktioniert und wie er in einem Jahr funktionieren soll.
- Mockups und Prototyp – wir zeigen, wie die Arbeit mit der KI aussehen wird, bevor Code entsteht.
- Modellwahl und Architektur – fertiges Modell, privates Modell oder ein spezialisiertes, auf den Unternehmensdaten trainiertes Modell.
- Entwicklung in Phasen – zuerst die Funktionen mit der größten Einsparung.
- Einführung und Schulung – Integration in die Systeme und Vorbereitung des Teams.
- Weiterentwicklung – wir messen die Ergebnisse und automatisieren weitere Schritte.
Details beschreiben wir auf der Seite So arbeiten wir.
Beispiele aus unseren Projekten
- Personaldienstleister aus Paris (R2T) – ein individuelles System hat die Niederlassungen in einer Umgebung zusammengeführt und die manuelle Arbeit um über 30 % reduziert.
- KI-Chatbot für das Recruiting – Bewerber gelangen von der ersten WhatsApp-Nachricht über die Analyse von Lebenslauf und Unterlagen bis zum unterschriebenen Vertrag, ohne Einsatz des HR-Teams.
- Individuelles KI-Modell für Ausschreibungen in einem Pharmaunternehmen – das System lädt Bekanntmachungen aus einem Aggregator, bewertet die Eignung anhand der Unternehmenshistorie und füllt Angebot und Unterlagen aus. Dieselben Tätigkeiten erledigen heute 3 Personen statt mehr als 10.
Wie schützen Sie Unternehmensdaten bei einer KI-Einführung?
Wenn die Prozesse Daten von Kunden, Patienten oder Bewerbern betreffen, lohnt sich ein privates KI-Modell – auf den Servern des Unternehmens oder in einer abgeschotteten Cloud in der EU. Die Daten gelangen dann nicht in öffentliche Modelle und trainieren keine fremden Systeme, und die Kosten bleiben planbar. Mehr dazu: Private KI-Modelle.