Gute Kandidaten erkennen
Ein Prozess ist interessant, wenn er häufig vorkommt, ein klares Ziel besitzt, ausreichend Beispiele vorliegen und Ergebnisse fachlich geprüft werden können. Hohe Varianz kann KI rechtfertigen; eindeutige Regeln brauchen sie oft nicht.
- relevantes Arbeitsvolumen
- klarer Eingang und Ausgang
- verfügbare Informationen
- benannte Eigentümer
- beherrschbare Risiken
Mit einem echten, begrenzten Pilot starten
Der Pilot sollte repräsentative Normal- und Ausnahmefälle enthalten. Vorher werden Qualitäts-, Zeit- oder Prozesskriterien festgelegt, damit der Nutzen nicht nur gefühlt wird.
Regeln, Workflow und KI erfüllen unterschiedliche Aufgaben
Stabile Entscheidungen, Fristen und Pflichtprüfungen lassen sich häufig deterministisch abbilden. KI ist eher dort nützlich, wo Sprache, Dokumente oder Kontext variieren und ein Ergebnis fachlich bewertet werden kann.
Oft passen beide Ansätze zusammen: Feste Regeln steuern den Ablauf. KI hilft dort, wo Texte und Dokumente unterschiedlich aufgebaut sind.
Voraussetzungen für einen aussagekräftigen Pilot
Der heutige Ablauf, seine Ausnahmen und Verantwortlichen werden vor dem Lösungsdesign dokumentiert. Datenzugriffe, notwendige Systeme, Schutzbedarf und eine sichere Rückgabe an Menschen müssen geklärt sein.
- dokumentierter Ist-Prozess
- fachlich verantwortliche Person
- repräsentative Fälle
- erwartete Ergebnisse und Toleranzen
- Eskalations- und Rückfallweg
Entscheidungskriterien statt Demonstrationseffekt
Wir vergleichen den Test mit dem bisherigen Ablauf. Stimmen die Ergebnisse? Wie viel muss Ihr Team nachprüfen? Was passiert bei Fehlern? Und wie aufwendig ist die spätere Pflege?
Die Entscheidung kann Skalierung, begrenzte Weiterentwicklung, Rückbau auf klassische Automatisierung oder einen bewussten Stopp bedeuten.
Warnzeichen für einen ungeeigneten Prozess
Ein Anwendungsfall ist schwach, wenn Ziel und Verantwortung unklar sind, zuverlässige Beispiele fehlen, Fehler erst spät sichtbar werden oder der notwendige Datenzugriff unverhältnismäßig wäre. Auch seltene Sonderfälle mit hoher Wirkung eignen sich nicht automatisch für autonome Bearbeitung.
In solchen Situationen sind Prozessklärung, Regelautomatisierung oder reine Entscheidungsunterstützung häufig der bessere nächste Schritt.
Quellenhinweis
Die Auswahl- und Prüfprinzipien orientieren sich am freiwilligen NIST AI Risk Management Framework und an der anwendungsbezogenen BSI-Risikoanalyse. Primärquellen geprüft am 11.08.2026.
Primärquellen
Offizielle Quellen, redaktionell geprüft am 11. August 2026.
- AI Risk Management FrameworkNational Institute of Standards and Technology (NIST)
- Generative AI Models: Opportunities and Risks for Industry and AuthoritiesBundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI)