KI-Workflow-Automatisierung: 5 bewährte Methoden & einfache Beispiele

KI-unterstützte Workflows können aus Datenmustern und vorherigen Entscheidungen lernen, um wiederkehrende Entscheidungsprozesse zu automatisieren, Datenflüsse zu steuern und Echtzeit-Analysen bereitzustellen. Während der Planung nutzen Teams häufig ein Entscheidungsflussdiagramm, um die bedingten Pfade abzubilden, denen die KI je nach Eingaben oder Auslösern folgt.

KI ist ein großartiges Werkzeug, wenn die Fragestellungen einigermaßen vorhersehbar und die Antworten bekannt sind. In der Praxis bedeutet das, KI für einfache oder moderat komplexe Aufgaben einzusetzen, die ansonsten von Menschen erledigt werden müssten, oder Empfehlungen zu geben, was der Mensch in einer bestimmten Situation tun sollte. 

Warum benötigen Sie KI-Workflow-Automatisierung?

Der Einsatz von KI in Arbeitsprozessen ist die Zukunft der Prozessautomatisierung. Was bislang von Menschen erledigt wurde, kann nun von einer gut trainierten KI übernommen werden, sodass Ihre Projektteammitglieder sich auf komplexere, kreativere und innovative Aufgaben konzentrieren können. 

Auch wenn das zunächst beängstigend klingt, gibt es bei effektiver Umsetzung viele Vorteile durch automatisierte Workflows in unterschiedlichsten Branchen. 

• Reduzieren wiederholender Aufgaben: KI in der Workflow-Automatisierung ermöglicht es Menschen, zeitaufwändige, repetitive Tätigkeiten zu vermeiden und sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die komplexes Denken und Innovationskraft erfordern (also jene Dinge, die KI nicht verarbeiten oder erschaffen kann). KI übernimmt die Aufgaben, die sonst Zeit und Energie von wichtigeren, strategischen Tätigkeiten abziehen würden. Dadurch verringern sich auch die Kosten für die Ausführung wiederkehrender Aufgaben.
• Höhere Genauigkeit: KI-gesteuerte Workflows können die Genauigkeit bei der Prozessautomatisierung erhöhen, indem sie vordefinierten Regeln und datengestützten Erkenntnissen folgen und so das Risiko menschlicher Fehler bei Routinetätigkeiten mindern. KI-gestützte Verarbeitung ist besonders in datenintensiven Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Kundenservice auf dem Vormarsch, wo Präzision entscheidend ist, um Nacharbeit zu vermeiden. 
• Prozesse skalieren: Überall dort, wo Eingaben halbwegs konsistent sind (und ein Sprachmodell sie gut nachvollziehen kann), können KI-Workflows menschliche Arbeit ergänzen und so eine skalierbare Prozesslandschaft ermöglichen. Beispielsweise können Drive-Ins KI einsetzen, um Bestellungen aufzunehmen und ins Restaurant weiterzuleiten, wodurch die Wartezeiten verkürzt werden und Mitarbeiter sich auf das Zubereiten der Speisen konzentrieren können, statt Bestellungen aufzunehmen. 
• Verbessert Projektplanung und Design: KI kann helfen, historische Daten zu analysieren, Ressourcenbedarf vorherzusagen und große Datenmengen als Eingabe aufzunehmen. Auf der Umsetzungsseite können Projektmanager und Business Analysten Projektergebnisse und Geschäftsprozesse entwerfen, die KI nutzen, um betriebliche Leistungsfähigkeit und Service im großen Stil bereitzustellen. 
• Erhöhte Anpassungsfähigkeit: Selbst nachdem eine KI für die benötigte Aufgabe trainiert wurde, kann sie einfach aktualisiert werden, um sich ändernden Prozessen anzupassen. Was für Menschen spezielles Training erfordern würde, kann in einem KI-Workflow in wenigen Minuten angepasst werden. Beispiele dafür sind das Einführen einer neuen Richtlinie im Kundenservice oder das Ergänzen von Menüoptionen für Kunden. 

Experten-Tipp

Immer wenn ich vor einer komplexen Aufgabe stehe, die irgendwie wiederkehrend ist, überlege ich, ob KI mir helfen könnte, und manchmal bespreche ich mein Problem sogar mit ChatGPT, um zu sehen, wozu es in der Lage ist. Sie können die KI jederzeit fragen, wie sie an Ihr aktuelles Problem herangehen würde, um zu prüfen, ob sie Sie unterstützen kann!

Beispiele für KI-Workflows

Da KI inzwischen in zahlreichen Branchen und Anwendungsfeldern eingesetzt wird, gibt es einige beeindruckende und gut sichtbare Beispiele für KI-gestützte Workflows im Projektmanagement, mit denen wir alle in Kontakt kommen können. 

Automatisierte KI-Support-Workflows

Unternehmen wie Zendesk, Atlassian und HubSpot ermöglichen ihren Kunden, KI-gesteuerte Chatbots und Konversations-KI zu nutzen, um Support-Workflows im Kundenservice zu automatisieren.

Diese Chatbots bearbeiten häufige Kundenanfragen, wie beispielsweise Kontoverwaltung oder technische Fehlerbehebung, indem sie eingehende Fragen analysieren und mit relevanten Informationen antworten oder die Nutzer zu passenden Ressourcen weiterleiten. 

Dadurch verkürzen sich die Wartezeiten für Kunden und die Belastung der menschlichen Mitarbeiter sinkt, sodass diese sich auf komplexere Fragen und Kundenbedürfnisse konzentrieren können. Durch das Sammeln und Analysieren von Chatdaten verbessert die KI ihre Antworten kontinuierlich und steigert das Kundenerlebnis. 

KI-automatisierte vorausschauende Wartung in der Fertigung

General Electric (GE) setzt KI-basierte Workflow-Automatisierung zur vorausschauenden Wartung seiner Industriemaschinen ein. Sensoren erfassen Maschinendaten, und KI-Modelle analysieren diese Informationen, um Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. 

Automatisierte Workflows (eine Funktion, die häufig in Software zur Facility-Projektverwaltung verfügbar ist) planen anschließend Wartungsaufgaben und bestellen notwendige Ersatzteile. So wird sichergestellt, dass die richtigen Techniker und Ressourcen verfügbar sind. Dies reduziert Ausfallzeiten, erhöht die Lebensdauer von Anlagen und senkt die Wartungskosten.

KI-automatisierte Rechnungsverarbeitung im Finanzwesen

Debitorenabteilungen in Unternehmen wie IBM haben KI-Automatisierung eingeführt, um ihre Rechnungsverarbeitung zu optimieren. In diesen Prozessen kann Rechnungsautomatisierungssoftware mit Texterkennung (OCR) Daten aus Rechnungen extrahieren, während KI-Algorithmen diese Informationen mit Bestellungen und Verträgen abgleichen.

Nach der Überprüfung löst das System die Zahlung aus und aktualisiert Buchhaltungsunterlagen automatisch. Ausnahmefälle und Abweichungen werden zur Prüfung durch Menschen markiert. Diese Automatisierung hat die Rechnungsfreigabe beschleunigt, Fehler minimiert und den Verwaltungsaufwand für Finanzabteilungen reduziert.

Weitere Workflow-Beispiele finden Sie hier.

Nachteile von KI-Workflows

Bei der Gestaltung von KI-automatisierten Workflows gibt es einige Aspekte zu beachten, die sich in bestimmten Organisationen und Branchen nachteilig auswirken können. 

• Implementierungskosten: Die Einrichtung von KI-gestützten Workflows erfordert oft eine erhebliche Anfangsinvestition in qualifiziertes Personal, Infrastruktur, Software und Schulungen. Kleinere Unternehmen mit begrenztem Budget könnten diese Kosten als unerschwinglich empfinden. Allerdings integrieren immer mehr Unternehmen und Anbieter von Workflow-Management-Software KI-Funktionen in ihre bestehenden Tools, daher sollten Sie in Ihren vorhandenen Prozessautomatisierungstools nach KI-Automatisierungsfunktionen suchen. 
• Schlechte Behandlung von Ausnahmen: KI-Workflows tun sich oft schwer mit Sonderfällen oder ungewöhnlichen Situationen, die nicht vorhersehbaren Mustern folgen. Wenn zum Beispiel eine Kundenbeschwerde außerhalb der typischen Eingaben liegt, für die ein KI-Chatbot programmiert ist, kann das System das Problem falsch interpretieren oder unpassende Ratschläge geben. Es ist notwendig, dass Menschen eingebunden werden, um sicherzustellen, dass Ausnahmen korrekt behandelt und der Workflow für zukünftige Fälle angepasst und optimiert wird.
• Wahrnehmung, dass KI unpersönlich ist: KI-Antworten können die Empathie und Feinfühligkeit vermissen lassen, die in sensiblen Situationen notwendig sind. Besonders im Kundenservice fällt dies auf, wenn automatisierte Nachrichten roboterhaft oder distanziert wirken, was bei Kunden zu Unzufriedenheit oder im schlimmsten Fall zu Verärgerung führen kann. Es ist eine Herausforderung, beim Entwickeln von KI-automatisierten Workflows das richtige Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlichem Kontakt zu finden.
• Sicherheits- und Datenschutzbedenken: Viele große Unternehmen verfügen über sensible Daten und Informationen, die nicht mit KI-basierten Tools geteilt werden dürfen. Bei der Automatisierung von Unternehmensworkflows kann daher der Einsatz von KI stark eingeschränkt sein. Wenn Sie erwägen, KI in Ihrem Unternehmen einzusetzen, sprechen Sie mit Ihren Sicherheits- und Rechtsexperten. Suchen Sie nach privaten KI-Modellumgebungen, die die benötigten Funktionen bereitstellen und gleichzeitig Ihre Daten schützen. 
• Vorurteile und ethische Fragestellungen: KI-Modelle können ungewollt Verzerrungen aus den Trainingsdaten übernehmen und dadurch zu unfairen bzw. diskriminierenden Entscheidungen führen. Solche Verzerrungen können zum Beispiel das Recruiting, den Kundenservice oder andere Workflows negativ beeinflussen, wenn sie nicht sorgfältig behandelt werden. Seien Sie deshalb besonders vorsichtig, welche Aufgaben einer KI übertragen werden, insbesondere wenn es um Personal- oder mitarbeitendebezogene Themen geht. 
• Reaktionen von Mitarbeitenden hinsichtlich möglicher Arbeitsplatzverluste: Da die Automatisierung wiederholende Aufgaben übernimmt, könnten manche Mitarbeitende eine Verdrängung befürchten oder tatsächlich überflüssig werden, was zu Personalabbau führen kann. Das Management dieses Wandels erfordert proaktive Angebote zur Weiterbildung, damit Mitarbeitende neue und andere Aufgaben übernehmen können, die den Bedürfnissen des Unternehmens sowie den Grenzen von KI-automatisierten Workflows entsprechen. 

KI-Workflow-Tools

Wenn Sie bereit sind, den Weg zu mehr Automatisierung durch KI zu gehen, ist der erste Schritt, den Workflow vor dem Einsatz von KI genau zu verstehen. 

Sobald Sie sich mit dem Erstellen von Workflow-Diagrammen vertraut gemacht haben, ist es an der Zeit, zu überlegen, wie KI die Workflow-Automatisierung unterstützen kann. Manuelle Schritte werden dabei entfernt und effizient an einen KI-Assistenten ausgelagert.

Darüber hinaus können Sie mit den folgenden generativen KI-Plattformen Ihre Workflows automatisieren:

• OpenAI's ChatGPT
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Anthropic's Claude

Sollten Sie keines dieser Tools verwenden, greifen Sie vermutlich auf KI-basierte Funktionen von Workflow-Automatisierungssoftware zurück. Wenn Sie analysieren, wie Ihnen KI-Workflow-Automatisierungssoftware helfen kann, achten Sie besonders auf sich wiederholende Aufgaben, die Fragen und Antworten oder das Beschaffen von Daten und das Herleiten einer vorhersehbaren Lösung beinhalten – dies sind ideale Einsatzgebiete für KI in Ihrer Workflow-Automatisierung. 

Best Practices für KI-Workflows

KI in Automatisierungsinitiativen einzubinden, kann auf den ersten Blick komplex wirken. Hier sind jedoch einige Tipps und Tricks, die Ihnen beim Einstieg helfen, ohne direkt zu überstürzen. 

Probieren Sie diese Tipps, wenn Sie KI in Ihre Workflows implementieren: 

1. Fangen Sie klein an, führen Sie einfach das Experiment durch: Beginnen Sie Ihre Bemühungen zur Implementierung von KI, indem Sie versuchen, einen kleinen, nicht kritischen Arbeitsablauf zu automatisieren. Es gibt viele No-Code/Low-Code-App-Optionen, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Starten Sie mit einer KI-Funktion in einer Workflow-App, die Sie bereits nutzen, und bauen Sie darauf auf. Überwachen Sie außerdem Ihre Experimente mit Tools zur KI-Workflow-Automatisierung. KI benötigt weiterhin menschliche Überwachung und Eingriffe – lassen Sie sie also nicht einfach unkontrolliert laufen.
2. Konzentrieren Sie sich auf Bereiche mit hoher Wirkung: Priorisieren Sie Arbeitsabläufe, die den größten Nutzen für Ihre investierte Zeit und Technologie bieten. Denken Sie an repetitive Aufgaben, die zeitaufwändig oder fehleranfällig sind. Diese Bereiche mit KI zu automatisieren bringt unmittelbare Vorteile und schafft zudem eine solide Grundlage für weitere Investitionen in KI, wenn es erfolgreich ist.
3. Fangen Sie mit sauberen Daten an: KI-Modelle sind nur so gut wie die Trainings- und Datenquellen – starten Sie daher dort, wo die Daten sauber und konsistent sind. So vermeiden Sie Fehler bei der KI-Verarbeitung und reduzieren die Anzahl der Ausnahmen, die eine KI an einen Menschen weiterleiten muss.
4. Entwerfen Sie mit Blick auf Sicherheit und Compliance: Holen Sie sich Ihre Rechtsabteilung und Ihre IT-Sicherheitsexperten ins Boot, bevor Sie KI-Tools vollständig implementieren. Achten Sie auf Datenschutzbestimmungen, die sowohl für Sie als auch für Ihre Kunden gelten, und erstellen Sie Arbeitsabläufe, die diesen Anforderungen entsprechen. 
5. Investieren Sie in Schulung und Change-Management: Unterstützen Sie Ihre Mitarbeitenden, indem Sie ihnen Schulungen zu den neuen Arbeitsabläufen anbieten und klarstellen, wie KI ihre Rolle verbessert und nicht einschränkt. Ein durchdachter Change-Management-Plan hilft, die unvermeidlichen Sorgen um Arbeitsplatzverlust zu adressieren und unterstützt hoffentlich die Akzeptanz der KI-Technologie.

Zukünftige Trends in der KI-Workflow-Automatisierung

Wie jede andere disruptive Technologie ist KI gekommen, um zu bleiben. Wenn wir auf das Jahr 2024 zurückblicken, war es ein Jahr, das mit seltsamen Videos von Will Smith, der Spaghetti isst, begann und mit KI-Fähigkeiten endete, die sich manche kaum vorstellen konnten.

Es war auch ein Jahr, in dem viele Projektmanagement-Tools KI-Funktionen entwickelten, um bestimmte mühsame Aufgaben wie das Erstellen von Meeting-Notizen, das Zusammenfassen von Dokumenten und das Erstellen von Checklisten auf Basis von Aufgabentiteln zu beschleunigen.

2025 wird voraussichtlich das Jahr sein, in dem noch mehr Integrationen zwischen Tools für Projektarbeitsabläufe und prädiktiven KI-Modellen zu beobachten sind, da letztere ihre Fähigkeiten exponentiell weiterentwickeln. So wie ein iPhone ChatGPT nutzen kann, um Gegenstände durch die Kameralinse zu identifizieren, werden Tools mit den großen KI-Unternehmen Schnittstellen bilden, um Informationen auszutauschen und die Arbeit für Teams zu erleichtern.

Es wäre keine Überraschung, wenn Sie eine Beta-Version eines Low-Touch-Workflow-Tools sehen. Eines, bei dem die Projektbeteiligten sehr spezifische Eingaben machen, um eine KI zu füttern, die dann die gesamte Prozess-Seite übernimmt.

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