6 bahnbrechende Automatisierungen, die jede Projektleitung ausprobieren sollte
Kommunikation automatisieren: Projektleiter:innen können die Geschwindigkeit der Kundenkommunikation durch automatisierte Antworten verbessern und gleichzeitig die persönliche Note wahren.
Updates optimieren: KI-Agenten können genutzt werden, um technische Projektdaten in verständliche, kundenorientierte Updates zu verwandeln.
Saubere Daten bewahren: Die Automatisierung der Datenbereinigung hilft, Probleme durch falsche oder veraltete Informationen im CRM zu vermeiden.
Effiziente Übergaben: Automatisierte Workflows ermöglichen nahtlose Übergänge zwischen Vertrieb und Operations und minimieren manuelle Eingaben.
Urteilsvermögen zählt: Automatisierung ist für Routinetätigkeiten wertvoll, doch für finale Entscheidungen ist menschliche Aufsicht unerlässlich.
Projektmanager warten nicht mehr darauf, dass Softwareanbieter die gewünschten Workflows bereitstellen. Heute bauen viele Projektmanager ihre eigenen Lösungen – sie verknüpfen APIs, Skripte und KI-Agenten, um lästige Routinearbeiten zu automatisieren, während der Mensch weiterhin alle Entscheidungen und abschließenden Freigaben trifft.
Wir haben Operations-Leiter befragt, die tief im Bereich Workflow-Automatisierungen unterwegs sind: Welche war die wirkungsvollste Automatisierung, die Sie in Ihren Arbeitsalltag eingebaut haben?
Das sind ihre Empfehlungen – und die Grenzen der Automatisierung, die sie gezogen haben.
Kostenlos freischalten
Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um diesen Beitrag zu Ende zu lesen und Teil einer Community zukunftsorientierter Führungskräfte zu werden, die Tools, Leitfäden und Insights für den Erfolg im Zeitalter der KI freischaltet.
Have an account? Log In
Kundenkommunikation automatisieren, ohne die persönliche Note (oder das Geschäft) zu verlieren
Für viele Unternehmen hängt der Erfolg davon ab, wie schnell sie auf neue Interessenten reagieren. Doch es ist unrealistisch zu erwarten, dass ein Mensch immer innerhalb weniger Minuten antwortet. Hier kommt Automatisierung ins Spiel: Sie erstellt automatisch Antwortentwürfe – nichts wird jedoch ohne menschliche Überprüfung versendet.
Alle diese Beispiele für automatisierte Kundenkommunikation zeigen: Man braucht kein teures Spezialtool. Automatisierungen lassen sich auch mit dem bestehenden Software-Stack umsetzen.
Versandfertige E-Mail-Entwürfe
Jacob Varghese, Inhaber von Zion Foodtrucks, schildert die Lösung, mit der er neue Anfragen bearbeitet: „So funktioniert das System: Ein zeitgesteuerter Job läuft über GitHub Actions – dadurch arbeitet das System in der Cloud, unabhängig davon, ob mein Laptop eingeschaltet ist oder nicht. Bei jedem Durchlauf zieht ein Python-Skript neue Lead-E-Mails aus Outlook über die Microsoft Graph API, liest den Inhalt, und reicht ihn an Claude weiter. Claude erstellt eine auf die Anfrage und die Fragen zugeschnittene Antwort, ergänzt um einen Calendly-Link für einen spontanen Telefontermin. Dieser Entwurf wird als echter E-Mail-Entwurf in mein Outlook gelegt, den ich dann prüfen und absenden kann.“
WhatsApp-Nachrichten jederzeit im Blick behalten
Walid Chaya, Geschäftsführer einer Immobilienagentur, gelangte nach einer teuren Verzögerung zur gleichen Erkenntnis: „Eines Tages meldete sich ein Kunde per WhatsApp. Ich sah die Nachricht und hatte nicht direkt Lust zu antworten. Etwa zwei Stunden später schrieb ich ihm zurück. Die Antwort des Kunden hat mich überrascht: Er hatte längst eine Immobilie gefunden. In nur zwei Stunden! Ich hatte die Kommunikation aus einem Impuls verzögert, und der Kunde war schon versorgt. Da wurde mir klar, dass die Lösung nicht darin besteht, schneller zu antworten, wenn ich es zufällig sehe – schließlich bin ich auch nur ein Mensch. Die Lösung ist: Automatisieren!“
Er beschreibt sein einfaches Setup: „Ich habe alle meine genutzten sozialen Netzwerke, also die von Meta: WhatsApp, Instagram und Facebook, per API und LLM miteinander verbunden und alles an einen Kalender angebunden.“
Eines Tages meldete sich ein Kunde per WhatsApp. Ich sah die Nachricht und hatte nicht direkt Lust zu antworten. Etwa zwei Stunden später schrieb ich ihm zurück. Die Antwort des Kunden hat mich überrascht: Er hatte längst eine Immobilie gefunden.
Kommunikation – nach Dringlichkeit sortiert
Eric Turney, Inhaber von The Monterey Company, hat ein System entwickelt, das Chancen auch außerhalb des klassischen E-Mail-Posteingangs erkennt: "F5Bot und Google Alerts schicken neue Erwähnungen und relevante Diskussionen per E-Mail. Diese Chancen werden samt Thread-URL, Produktkategorie, Kundenfrage, Dringlichkeit und Status in ein gemeinsam genutztes Google Sheet eingetragen. Anschließend hilft ChatGPT dabei, die Diskussion zusammenzufassen und einen ersten Entwurf zu erstellen. Jede Antwort wird von einer Person auf Korrektheit, Tonalität und tatsächlichen Nutzen überprüft."
Unsortierte Projektdaten in kundentaugliche Updates verwandeln
Kunden regelmäßig über Projektfortschritte zu informieren, heißt oft, Statusmeldungen aus zahllosen Tools zusammenzutragen und sie so aufzubereiten, dass auch Nicht-Techniker sie verstehen.
Jeremy Belcher, Gründer von Robot Heart Studios, löste dies, indem er einen KI-Agenten baute, der genau das für ihn übernimmt: „Was ich automatisiert habe: den gesamten Release-Note-Prozess. Ich habe einen KI-Agenten (einen Claude-Skill) gebaut, der die in der Woche abgeschlossenen Aufgaben aus Linear zieht, sie mit den gemergten GitHub PRs abgleicht, Slack, E-Mails und meine Gesprächsaufzeichnungen prüft und anschließend einen verständlichen Entwurf für einen Release-Note für das Kundenportal schreibt. Ich starte den Prozess, er erstellt einen Entwurf, ich prüfe und veröffentliche ihn.“
Ich habe einen KI-Agenten (eine Claude-Fähigkeit) entwickelt, der die in Linear abgeschlossene Wochenarbeit abruft, sie mit zusammengeführten GitHub-PRs abgleicht, Slack, E-Mails und meine Gesprächsaufzeichnungen prüft und dann eine kundenorientierte Release-Note entwirft.
Er hat uns außerdem erklärt, wie er seine Toollandschaft verknüpft: „Die Linear-API liefert die Aufgaben- und Zyklusdaten, GitHub die Merge-Historie, Google für E-Mail, Slack und Granola MCPs für den Kontext und ein Claude-Agent übersetzt in der Mitte die Entwicklersprache in etwas, das ein Kunde wirklich versteht.“
Die Konsistenz des Ergebnisses ist laut Belcher genauso wichtig wie die Zeitersparnis: „Die Fähigkeit ist versioniert, sodass sie jede Woche auf die gleiche Weise läuft, anstatt dass ich jeden Freitag das Format neu erfinden muss.“
CRM- und Aufgabendaten sauber und selbstaktualisierend halten
Verunreinigte Daten untergraben still mehr Projekte, als den meisten Teams bewusst ist, und einige Praktiker haben die Bereinigung selbst automatisiert, anstatt nur die Berichterstellung oben drauf zu setzen.
Selbstaktualisierende Kundendaten
Justin DeBron, Geschäftsführer von Peak Time Pickleball, hat die Drag-and-Drop-Automatisierungs-Tools komplett übersprungen und setzt stattdessen ein kleines benutzerdefiniertes Skript mit automatischem Zeitplan ein: „Ich habe Middleware ohne Code absichtlich übersprungen. Es handelt sich um ein Python-Skript, das als geplantes GitHub Actions-Workflow mit Cron-Trigger läuft. Jeder Segment in HubSpot ist jetzt selbstaktualisierend statt manuell erstellt. Der Job zeigt auch selbstständig Datenprobleme auf. Beim ersten sauberen Lauf meldete er 259 Kontakte ohne E-Mail und einige Adressen mit Tippfehlern, die mein Team beheben musste.“
Jedes Segment in HubSpot ist jetzt selbstaktualisierend statt manuell gebaut. Der Job zeigt auch selbstständig Datenprobleme auf.
Automatisierte Übergaben von Vertrieb → Betrieb
Hamza Amir, Gründer von Jabwewed, hat die Übergabe zwischen Vertrieb und Betrieb automatisiert, sodass Onboarding-Aufgaben nicht mehr davon abhängen, dass jemand daran denkt, sie zu erstellen: „Ich habe einen Make.com-Workflow gebaut, der automatisch ausgelöst wird, wenn sich der Status eines Anbieters in HubSpot ändert. Er erstellt eine strukturierte Onboarding-Aufgabe in ClickUp mit vorausgefüllten Feldern direkt aus dem HubSpot-Datensatz – Anbietername, Kategorie, Kontaktinformationen, Prioritätsstufe – sodass nichts manuell erneut eingegeben werden muss.“
Wo Automatisierung aufhören und Urteilskraft übernehmen sollte
Nahezu jede befragte Fachkraft zog eine klare Grenze zwischen dem, was automatisiert wird, und dem, was bei einem Menschen bleibt, egal wie leistungsfähig die Automatisierung ist.
Philip Ruffini, Geschäftsführer von Hire Overseas, teilte uns seine Regel mit: „Automatisiere die Vorbereitung und die Routinearbeiten und lass die KI die ersten 80 Prozent machen. Bei den letzten 20% und beim finalen Gespräch bleibt ein Mensch dabei. Wir automatisieren niemals die Entscheidung, nur alles, was davor liegt.“
Graham Mann, Gründer von SEOTakeoff, drückte das gleiche Prinzip so aus, dass Automatisierung wirklich nützlich wird, statt nur beeindruckend zu sein: „Meine Regel: Sortieren, Zusammenfassen und die Zuordnung automatisieren, aber Beurteilung, Priorisierung und Genehmigung bei einer Person belassen. Das ist normalerweise der Punkt, an dem Automatisierung Projektmanagern hilft, anstatt ein zweites System zu schaffen, das zusätzlich gepflegt werden muss.“
Für Projektmanager liegt hier die echte Chance: Nicht Systeme zu bauen, die sich von Anfang bis Ende selbst steuern, sondern Systeme, die einem die wirklich wichtigen Entscheidungen übergeben.
Sie möchten mehr solcher Einblicke? Registrieren Sie sich kostenlos für ein DPM-Konto, um mehr von solchen Expert:innen zu hören.
