Die richtige Einheit ist der Arbeitsschritt

Untersuchen Sie nicht nur Abteilungen. «Buchhaltung automatisieren» ist zu breit. «Rechnungspositionen erfassen und unklare Zuordnungen zur Prüfung vorlegen» lässt sich dagegen beschreiben und testen.

Wählen Sie einige wiederkehrende Vorgänge und verfolgen Sie sie vom Eingang bis zum Abschluss. Notieren Sie, welche Informationen an jeder Stelle gebraucht werden, welche Entscheidungen fallen und wo jemand auf Rückmeldungen wartet.

Vier Arten von Aufwand sichtbar machen

Suchaufwand entsteht, wenn Informationen verteilt oder schwer verständlich sind. Übertragungsaufwand entsteht, wenn Daten zwischen Dokumenten und Systemen manuell kopiert werden. Formulierungsaufwand betrifft etwa E-Mails und Berichte. Abstimmungsaufwand entsteht durch unklare Regeln oder fehlende Informationen.

KI kann in diesen Bereichen unterstützen, aber nicht jede Ursache beheben. Wenn niemand weiss, welche Preisregel gilt, braucht es eine fachliche Entscheidung. Ein Sprachmodell kann die Unklarheit lediglich sprachlich verdecken.

Das Prozessinterview vorbereiten

Bitten Sie eine Fachperson, einen normalen und einen schwierigen Fall zu zeigen. Fragen Sie nicht nur, wie der Ablauf offiziell beschrieben ist, sondern wie er tatsächlich funktioniert.

• Was löst den Vorgang aus?

• Welche Unterlagen werden geöffnet?

• Welche Informationen fehlen regelmässig?

• Woran erkennen Sie ein richtiges Ergebnis?

• Was passiert bei einer Ausnahme?

• Welche Handlung darf erst nach einer Freigabe erfolgen?

Halten Sie Beobachtungen und Schätzungen getrennt. «Der letzte gezeigte Fall dauerte zwölf Minuten» ist ein Befund. «Alle Fälle dauern zwölf Minuten» wäre eine ungeprüfte Annahme.

KI-Eignung und Verbesserungspotenzial trennen

Ein Prozess kann viel Verbesserungspotenzial haben, ohne ein guter KI-Anwendungsfall zu sein. Wenn ein Pflichtfeld im Bestellformular fehlt, kann dessen Ergänzung wirksamer sein als ein Modell, das die fehlende Information errät.

Das Government Data Quality Framework beschreibt unter anderem, wie Qualitätsprobleme an ihrer Ursache bearbeitet werden können. Für Ihre Analyse bedeutet das: Prüfen Sie den Eingang des Prozesses, bevor Sie am Ende eine intelligente Korrektur hinzufügen.

Ein fiktives Beispiel aus dem Service

Ein Servicebüro beantwortet technische Rückfragen. Die Mitarbeitenden verbringen Zeit mit der Suche in Handbüchern, müssen aber auch Angaben zu Modell und Revision nachfordern.

Die Analyse identifiziert zwei getrennte Verbesserungen. Ein besseres Anfrageformular reduziert fehlende Angaben. Eine begrenzte Wissenssuche unterstützt anschliessend die Recherche. Würde das Team nur den Chatbot bauen, bliebe ein wichtiger Teil des Problems bestehen.

Die wirtschaftliche Annahme muss deshalb beide Veränderungen getrennt betrachten. Sonst wird später der gesamte Effekt der KI zugeschrieben, obwohl ein Teil aus der Prozessverbesserung stammt.

Eine belastbare Ergebnisliste erstellen

Beschreiben Sie pro Kandidat Aufgabe, Zielgruppe, Datenbedarf, heutige Belastung, mögliche Lösung und Prüfverfahren. Ergänzen Sie offene Voraussetzungen und mögliche Fehlerfolgen.

Zur technischen Auswahl ist die Unterscheidung zwischen Workflows und Agenten bei Anthropic hilfreich. Eine feste Folge bekannter Schritte verlangt nicht automatisch eine Anwendung, die ihre nächsten Aktionen selbst auswählt.

Bewerten Sie erst danach, welcher Kandidat zuerst getestet werden sollte. Der Beitrag KI-Use-Cases priorisieren führt diese Entscheidung weiter.

Was eine Potenzialanalyse nicht versprechen sollte

Eine frühe Analyse kann keine garantierte Einsparung oder Erfolgsquote liefern. Sie kann Annahmen begründen, Unsicherheiten eingrenzen und einen Test so gestalten, dass er eine relevante Frage beantwortet.

Unsere KI-Beratung für KMU beginnt deshalb bei realen Arbeitsabläufen. Daraus entsteht eine Auswahl von Vorhaben, die fachlich sinnvoll und mit Ihren Daten prüfbar sind.