KI Automatisierung von Geschäftsprozessen
KI Automatisierung durch Künstliche Intelligenz, KI-Agenten, RPA (Robotic Process Automation) und Hyperautomation sorgt für optimierte Geschäftsprozesse und ist die ideale Maßnahme für KMU, die in die Produktivität und Zufriedenheit Ihrer Mitarbeiter in Zeiten des Fachkräftemangels investieren.
der KMU konnten mit Einsatz von KI Kosten senken¹
möchten durch KI im Betrieb mehr automatisieren²
konnten mit KI Arbeitsabläufe optimieren¹
der Firmen haben 2020 mit RPA Zeit eingespart³
¹ KI-Kompass für den Mittelstand, Deutsches Innovationsinstitut für Nachhaltigkeit und Digitalisierung (August 2025)
² Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025, KPMG (2025)
³ Robotic Process Automation (RPA) in der DACH Region, PwC (2020)
KI Automatisierung und RPA: Was ist das überhaupt?
RPA
Robotic Process Automation (RPA) ist die softwaregestützte Automatisierung wiederholbarer Geschäftsprozesse. RPA‑Bots führen strukturierte Aufgaben wie Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung oder Systemabgleiche eigenständig aus. RPA wird genutzt, um Effizienz, Skalierbarkeit und Prozessqualität zu steigern – ein idealer Einstieg in die intelligente Automatisierung.
KI
Künstliche Intelligenz (KI), heute vor allem durch die Larg Language Model (LLM) bekannt, beschreibt Systeme, die menschenähnliches Denken und Lernen simulieren. Sie analysieren Daten, erkennen Muster und treffen Entscheidungen. KI treibt Innovation in Bereichen wie Automatisierung, Sprach‑ und Bilderkennung, Predictive Analytics und generativer Inhalte voran – das Fundament der digitalen Transformation.
KI-Agenten
KI-Agenten sind autonome, lernfähige Systeme, die eigenständig Aufgaben ausführen und Entscheidungen treffen. Im Gegensatz zu klassischen Bots kombinieren sie natürliche Sprache, kontextbezogenes Denken und Zielorientierung. KI‑Agenten markieren die nächste Stufe der intelligenten Automatisierung – von reiner Prozesssteuerung hin zum selbstständigem Handeln in Echtzeit.
Wie unterscheiden sich KI und RPA in der Praxis?
RPA eignet sich für die Automatisierung von sich wiederholenden, strukturierten Aufgaben eignet (z.B. das Ausfüllen von Formularen, die Verarbeitung von Transaktionen oder das Verschicken von E-Mail-Benachrichtigungen).
Software-Roboter imitieren dabei menschliche Interaktionen mit bestehenden Systemen und Programmen, indem sie klare Regeln befolgen. RPA ist schnell implementierbar und Entlastet Mitarbeiter spürbar, indem Routinearbeiten effizient und fehlerfrei ausgeführt werden.
KI-Systeme sind zusätzlich in der Lage, Aufgaben zu übernehmen, die menschliche Intelligenz erfordern, wie die Analyse von Kundenanfragen, Vorhersage von Trends, wodurch sie Geschäftsprozessautomatisierungen auf Basis von Echtzeitinformationen ermöglichen.
In der heutigen Praxis fusionieren die beiden Technologien und Unternehmen können sowohl einfache, regelbasierte Aufgaben automatisiert bearbeiten als auch mit KI Automatisierung intelligente Entscheidungsfindung und flexible Problemlösung umsetzen. Das ermöglicht es ein breites Spektrum an Arbeitsabläufen effizienter zu gestalten und die Produktivität nachhaltig zu steigern.
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Und was ist Hyperautomation?
Hyperautomation automatisiert komplette Geschäftsprozesse durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Process Mining und Low-Code-Plattformen. Das Ergebnis: Eine End-to-End-Automatisierung. Es ist also ein strategischer und technologieübergreifender Ansatz. KI spielt hierbei nicht nur in der Umsetzung eine Rolle, sondern kann auch im Vorfeld für die Entdeckung ineffizienter Prozesse oder im Nachgang für die weiterführende Optimierung eingesetzt werden.
Ist Hyperautomatisierung im Mittelstand ein Thema?
Laut einer Umfrage, die das Marktforschungsunternehmen Norstat bei 101 leitenden Angestellten in mittelständischen deutschen Unternehmen (<500 Mitarbeiter) durchgeführt hat⁴: Ganz ohne Zweifel. Die Gründe sind auch nicht gänzlich neu:
Sagen es werden zu viele unterschiedliche Systeme verwendet
Glauben der Mangel an integrierten Systemen macht sie weniger wettbewerbsfähig
Finden die Kommunikation zw. Software-Anwendungen muss stärker automatisiert weden
⁴ Der Mittelstand im Zeitalter der Hyperautomatisierung, Jitterbit (März 2023)
Beispiele von Hyperautomation
Buchungsvorgänge
Automatisierte Systeme extrahieren Rechnungsdaten per KI oder OCR, prüfen diese gegen Bestellungen und verbuchen sie direkt im Buchhaltungssystem. Es entfallen manuelle Eingaben, Fehler werden reduziert und Zahlungen erfolgen termingerecht.
Mitarbeiter-Onboarding
Hyperautomatisierte Workflows erfassen Bewerberdaten, führen automatisierte Hintergrundprüfungen durch, generieren Arbeitsverträge und koordinieren Schulungen sowie IT-Zugänge – alles nahtlos und ohne manuelle Eingriffe.
Lieferkettenmanagement
Automatisierte Systeme überwachen Lagerbestände in Echtzeit, lösen Nachbestellungen aus und passen Produktionspläne dynamisch an die aktuelle Nachfrage an. So werden Engpässe vermieden und Prozesse effizient gesteuert.
Kundenservice
KI-Chatbots beantworten Anliegen 24/7, können für Antworten auf Produkt-, Kunden- und Bestelldaten zugreifen, leiten komplexe Fälle an menschliche Mitarbeiter weiter, für eine schnellere Bearbeitung und höhere Kundenzufriedenheit.
Herausforderungen der KI Automatisierung
Laut einer Bitkom-Untersuchung aus dem September 2025, sehen deutsche Unternehmen beim KI-Einsatz Herausforderung in primär drei Bereichen.
Legende: Alle Unternehmen | Unternehmen, die KI bereits einsetzen
Regulierung
- Verunsicherung durch rechtliche Hürden / Unklarheiten (53% | 53%)
- Anforderungen an den Datenschutz (48% | 54%)
- Sorge vor künftiger rechtlicher Einschränkung der Technologie (35% | 37%)
- Ethische Bedenken (17% | 19%)
Interne Hürden
- Fehlendes technisches Know-How (53% | 34%)
- Fehlende personelle Ressourcen (51% | 43%)
- Sorge das Firmendaten in falsche Hände geraten (39% | 27%)
- Fehlende finanzielle Ressourcen (36% | 28%)
- Fehlende Akzeptanz der beschäftigten (31% | 41%)
- Fehlende notwendige Daten (24% | 11%)
Technologie
- Mangelde Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse (38% | 31%)
- Schlechte Qualität der Ergebnisse (36% | 30%)
- Fehlender Use Cases (23% | 14%)
Wir sehen hier eindrucksvoll, dass es nur zwei Bereiche gibt, in denen Unternehmen, die KI bereits einsetzen, nennenswert hinter dem Gesamtdurchschnitt liegen:
Fehlende Mitarbeiterakzeptanz
Ohne ins kleinste Detail einzugehen: Das ist häufig eher ein kulturelles Thema bzw. ist Teil des Change-Management-Prozesses. Wir verweisen an dieser Stelle auf unseren Artikel zum Thema KI-Akzeptanz in der breiten Bevölkerung und bei Mitarbeitern.
Je größer das Vorhaben, desto größer ist unserer Erfahrung nach die Gefahr von internen Blockaden und fehlender Akzeptanz. Startet man aber anfänglich erst mal kleine Projekte, die gezielte Bereiche entlasten, und nimmt die Mitarbeiter mit auf die KI-Journey, werden diese häufig zu den stärksten Befürwortern. Vor allem wenn KI Automatisierung ihnen seelenlose Routinearbeiten abnimmt.
Datenschutz-Anforderungen
Dieses Thema kann komplexer sein und wir möchten es nicht klein reden. Manchmal wird es unserer Meinung nach dennoch heißer gekocht als gegessen.
Datenschutz-Fragen treten natürlich immer dann auf, wenn es darum geht Daten an Unternehmen außerhalb des europäischen Wirtschaftsraums zu übermitteln. Aber mit Mistral gibt es z.B. auch innerhalb der EU ein sehr passables Large Language Model.
Darüber hinaus ist AI-Model-Hosting inzwischen auch kein Fremdwort mehr und es lassen sich leistungsstarke Open-Source-LLM (beispielsweise GPT-OSS-120B von Open AI) mieten, die auf Servern von deutschen Unternehmen bereitgestellt werden.
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Beiträge zum Thema KI Automatisierung
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