Leitfaden: Prozessautomatisierung mit dem KI-Assistenten
Einführung
Mit diesem Leitfaden entwickeln Sie Schritt für Schritt einen eigenen Automatisierungsfahrplan – unterstützt durch den KI-Assistenten.
Der Assistent hilft Ihnen dabei, Prozesse zu identifizieren, die noch manuelle Tätigkeiten enthalten, und zeigt konkrete Automatisierungspotenziale auf.
Klicken Sie einfach auf einen Prompt, um diesen direkt im KI-Assistenten-Chat zu verwenden. So gelangen Sie vom Prozessüberblick zu konkreten Automatisierungsideen.
Schritt 1 – Überblick schaffen
📋 Beispiel-Output:
| Prozess | Hauptaufgaben |
|---|---|
| Autovermietung | Von Buchung bis Rückgabe steuern |
| Fahrzeugwartung | Schäden prüfen, reinigen, Wartung planen |
| Kundenbeschwerdemanagement | Beschwerden erfassen, bearbeiten, beantworten |
| Kundensupport | Anfragen lösen, eskalieren, dokumentieren |
👉 Ziel: Eine Prozesslandkarte auch ohne Vorwissen.
Logik des KI-Assistenten
- Durchsucht vorhandene Prozessinformationen oder nutzt Ihr Wissen im Chat.
- Erkennt typische Geschäftsbereiche und gruppiert Einzelschritte zu Hauptprozessen.
- Fasst Aufgaben verständlich zusammen, sodass eine klare Prozesslandkarte entsteht.
Schritt 2 – Fokus auf manuelle Tätigkeiten
📋 Beispiel-Output:
| Prozess | Aktivität | Status |
|---|---|---|
| Kundenbeschwerdemanagement | Eingehende Mail prüfen | manuell |
| Kundenbeschwerdemanagement | Antwortentwurf erstellen | manuell |
| Kundensupport | Erstkontakt & Triage | manuell |
| Fahrzeugwartung | Wartungsdurchführung & QS | manuell |
| Fahrzeugwartung | Fahrzeugreinigung | teilautomatisiert |
👉 Ziel: Identifikation der manuellen bzw. teilautomatisierten Schritte.
Logik des KI-Assistenten
- Zerlegt die Hauptprozesse in Einzelschritte (z. B. prüfen, erfassen, versenden).
- Bewertet jeden Schritt nach Automatisierungsgrad (manuell / teilautomatisiert / automatisiert).
- Erkennt typische Muster aus vergleichbaren Prozessen, um den Automatisierungsstatus realistisch einzuschätzen.
Schritt 3 – Häufigkeit & Potenzial erkennen
📊 Beispiel-Output:
| Teilschritt | Häufigkeit | Aufwand je Vorgang | Impact (H×A) |
|---|---|---|---|
| Antwortentwurf erstellen | hoch | hoch (10–20 Min) | ⭐⭐⭐ sehr hoch |
| Beschwerde lesen & erfassen | hoch | mittel–hoch (5–10) | ⭐⭐⭐ sehr hoch |
| Weiterleiten an Abteilung | mittel | mittel (3–5 Min) | ⭐⭐ hoch |
| Antwort versenden | hoch | niedrig–mittel (2–4) | ⭐ mittel |
| Eingehende Mail prüfen | hoch | niedrig (1–2 Min) | ⭐ mittel |
👉 Ziel: Sie erhalten Informationen über die Automatisierungspotenziale.
Logik des KI-Assistenten
- Kombiniert Prozesshäufigkeit mit Bearbeitungszeit pro Vorgang.
- Berechnet daraus einen Impact-Wert (Häufigkeit × Aufwand).
- Sortiert die Ergebnisse nach Hebelwirkung – höchste Priorität oben.
Schritt 4 – Quick-Wins herausziehen
⚡ Beispiel-Output:
Top 3 kurzfristige Automatisierungen (2–4 Wochen):
-
Eingehende Mail prüfen → Auto-Ticket & Auto-Acknowledge
🛠 Lösung: Mail-Gateway oder Graph/Gmail-API → Ticket automatisch erzeugen + Eingangsbestätigung.
⏱ Aufwand: ~1 Woche.
✅ Effekt: Schnellere Erstreaktion, weniger verlorene Mails. -
An zuständige Abteilung weiterleiten → Regelbasiertes Routing
🛠 Lösung: If-Then-Regeln im CRM/Ticket-System → automatische Teamzuweisung + Benachrichtigung.
⏱ Aufwand: ~1 Woche.
✅ Effekt: Weniger Fehlrouting, kürzere Durchlaufzeiten. -
Antwort versenden → Templates + Freigabe-Workflow
🛠 Lösung: Standardvorlagen mit Platzhaltern + 4-Augen-Check.
⏱ Aufwand: 1–2 Wochen.
✅ Effekt: 15–25 % weniger Bearbeitungszeit, konsistentere Qualität.
👉 Ziel: Sofortige Ergebnisse sichtbar machen („Management-tauglich“).
Logik des KI-Assistenten
- Filtert die Impact-stärksten Schritte aus Schritt 3.
- Bewertet technische Einfachheit (Regeln, APIs, RPA) und Lieferzeit.
- Erstellt eine Shortlist umsetzbarer Quick Wins (2–4 Wochen).
Schritt 5 – Automatisierungsideen entwickeln
🤖 Beispiel-Output:
Top-Automatisierungen im Kundenbeschwerdemanagement:
- Eingehende Mail prüfen – Auto-Ticket & Auto-Acknowledge (Mail-API + Regeln); KI-Klassifikation: Beschwerde vs. Anfrage
- Beschwerde lesen & erfassen – Automatische Feldbefüllung (OCR/Document AI); KI-Extraktion: Entitäten, Risikoflags
- An Abteilung weiterleiten – Regelbasiertes Routing (Queue/Teams); ML-gestütztes Routing bei unklaren Fällen
- Antwortentwurf erstellen – Vorlagen + Wissensdatenbank; LLM-gestützter Textentwurf mit Tonalitätscheck
- Antwort versenden – Automatischer Versand inkl. Protokollierung; KI-Qualitätscheck vor Versand
👉 Ziel: Konkrete Ansätze statt Theorie.
Logik des KI-Assistenten
- Matcht priorisierte Teilschritte mit passenden Technologien (OCR, APIs, LLM, Regeln).
- Nutzt Best Practices und Muster, um kombinierte Lösungen vorzuschlagen.
- Bewertet Wirkung, Aufwand und technische Machbarkeit je Vorschlag.
Schritt 6 – Priorisierung
📊 Beispiel-Output:
| Prozessbereich | Nutzen | Umsetzbarkeit | Quick Wins (Beispiele) |
|---|---|---|---|
| Kundenbeschwerdemanagement | ⭐⭐⭐ sehr hoch | ⭐⭐⭐ hoch | Auto-Ticketing, Routing, Vorlagen, LLM-Entwürfe |
| Kundensupport | ⭐⭐ mittel–hoch | ⭐⭐⭐ hoch | KI-Triage, Makroantworten, KB-Retrieval |
| Autovermietung | ⭐⭐ mittel | ⭐⭐ mittel–hoch | ID-/Führerschein-Check, Gebührenregeln |
| Fahrzeugwartung | ⭐ mittel | ⭐ mittel | Service-Workflows, Recall-Trigger |
👉 Ziel: Entscheidungsgrundlage für das Management.
Logik des KI-Assistenten
- Bewertet Nutzen (Effizienz, Kosten, Qualität) und Machbarkeit (technisch, organisatorisch).
- Gewichtet beide Kriterien zu einem Gesamtscore.
- Empfiehlt zuerst Prozesse mit hohem Hebel und geringer Komplexität.
Schritt 7 – Nutzen fürs Unternehmen darstellen
🎯 Beispiel-Output:
- Effizienz & Geschwindigkeit – Schnellere Antwortzeiten (Auto-Ticketing, Routing, Vorlagen/LLM); weniger Übergaben & Rückfragen; bessere SLA-Einhaltung
- Kostenersparnis – Weniger Bearbeitungsminuten je Vorgang; skalierbar ohne zusätzliches Personal; weniger Nacharbeit
- Qualitätssteigerung – Konsistente Ergebnisse, höhere Datenqualität; Validierungen & Compliance-Checks; Audit-Trails
- Mitarbeiterentlastung – Wegfall monotoner Tätigkeiten; Fokus auf komplexe Fälle & Kundenbetreuung; weniger Kontextwechsel
- Besseres Kundenerlebnis – Schnellere Erstreaktionen; höhere Lösungsqualität; höhere Zufriedenheit (CSAT/NPS)
- Steuerung & Transparenz – Live-KPIs zu Volumen, Zeiten, Engpässen; fundierte Entscheidungen (Forecasting, Planung)
👉 Ziel: Der Business Case wird klar verständlich.
Logik des KI-Assistenten
- Aggregiert Effekte aus den vorherigen Schritten in Hauptkategorien (Effizienz, Kosten, Qualität, Mitarbeiter, Kundenerlebnis, Steuerung).
- Quantifiziert Verbesserungen, wenn Daten vorliegen (z. B. Minuten/Vorgang, € pro Fall, NPS-Punkte).
- Formt daraus eine klare, managementtaugliche Nutzenargumentation.
Schritt 8 - PDF-Business-Case-Report erzeugen
👉 Ziel: Ein prägnanter PDF-Report, der alle Nutzen-Effekte (Effizienz, Kosten, Qualität, Mitarbeiter, Kundenerlebnis) klar, quantitativ und visuell ansprechend zusammenfasst.
Logik des KI-Assistenten
- Nutzt die Ergebnisse der Nutzenanalyse, um automatisch einen klar strukturierten Management-Report zu generieren.
- Fasst alle Verbesserungen (Effizienz, Kosten, Qualität, Mitarbeiter, Kunden) in übersichtlichen Tabellen zusammen.
- Ergänzt pro Kennzahl eine kurze Begründung und kennzeichnet Verbesserungen visuell (📈 + %-Wert).
- Formatiert den Report im Corporate Design (A4-Layout, Farben, Schriftarten) und erstellt eine druckfertige PDF-Datei.
- Schließt mit einer prägnanten Executive Summary und einem Fazit für Management-Entscheidungen ab.
Fazit
Mit diesen Prompts führt Sie der KI-Assistent vom Überblick bis zum Business Case für Prozessautomatisierung:
- Schritt 1–3: Manuelle Tätigkeiten sichtbar machen und deren Aufwand quantifizieren
- Schritt 4–5: Quick Wins und konkrete Automatisierungslösungen entwickeln
- Schritt 6–7: Nutzen, Prioritäten und Business Case für das Management ableiten
🎯 Ergebnis: Eine klare, priorisierte Automatisierungs-Roadmap – inklusive Quick Wins, Wirkungsschätzung und Business Case zur Entscheidungsunterstützung.
👉 Jetzt starten: Prompts im Chat öffnen, auf Ihre Prozesse anwenden – und Schritt für Schritt mehr Effizienz, Qualität und Transparenz durch gezielte Automatisierung erreichen.