KI-Workflow-Umsetzung

KI-Workflow-Automatisierung für Ihren Arbeitsalltag.

Wir entwickeln KI-Workflows, die Ihre Systeme verbinden, Informationen auswerten und vereinbarte Aktionen vorbereiten oder ausführen. Regeln übernehmen vorhersehbare Schritte; KI unterstützt Aufgaben, die Kontext brauchen. Freigaben, Ausnahmebehandlung, Tests und Übergabe planen wir von Anfang an ein.

Auf einen Blick

Der Prozess kommt vor dem KI-Agenten

Entscheidend ist ein verlässlicher End-to-End-Prozess. Ein Agent ist nur eine mögliche Komponente. Wir setzen ihn ein, wenn er gebraucht wird – nicht, weil er beeindruckend klingt.

Menschliche Kontrolle von Anfang an

Für Aktionen mit relevantem Wert, Risiko oder Unsicherheit planen wir klare Prüf-, Eskalations- und Rückfallwege ein.

Passend zu Ihrer Systemlandschaft

APIs, Automatisierungssoftware, Low-Code und individuell entwickelte Komponenten lassen sich sinnvoll kombinieren – ohne unnötige Abhängigkeit von einer einzelnen Plattform.

Wo es passt

Gute Kandidaten sind im Arbeitsalltag klar erkennbar.

  1. 01

    Wiederkehrende Arbeit automatisieren oder verstreute Daten verbinden

    Beispiele sind Datenübertragung, Berichtserstellung, Dokumentklassifikation, Fallzuordnung, Wissenssuche, Entwürfe und die Prüfung von Ausnahmefällen.

  2. 02

    Eine begrenzte Rolle für KI

    KI hilft, wenn ein Workflow unstrukturierten Text verstehen, Belege finden, Antworten vorbereiten oder innerhalb klarer Leitplanken Aktionen empfehlen muss.

  3. 03

    Klare Verantwortung im Unternehmen

    Der Prozess braucht eine verantwortliche Person, Zugriff auf die Quellsysteme, einen definierten Umgang mit Ausnahmen und Anwender, die den Nutzen des Ergebnisses beurteilen können.

Wie wir umsetzen

Zuverlässige Automatisierung ist mehr als ein Prompt.

Eingaben und Orchestrierung

Wir definieren Quelldaten, Auslöser, Verarbeitungsschritte, Kennungen, Wiederholungen und Systemgrenzen eindeutig. So folgt der Workflow einem verlässlichen Ablauf, bevor ein Modell Schlussfolgerungen zieht.

Kontrollen passend zum Risiko

Wir legen fest, was automatisch weiterlaufen darf, was eine Freigabe benötigt und wie das System bei Unsicherheit reagiert. Je schwerwiegender ein möglicher Fehler, desto enger sind Prüfung und Rückfallweg.

Validierung und Betrieb

Die Lösung wird mit vereinbarten Fällen und Ausnahmen getestet. Überwachung, Verantwortlichkeiten, Dokumentation, Zugriffe und Übergabe stehen fest, bevor der Workflow in den Arbeitsalltag übergeht.

Unsere Belege

Eine Kundenanfrage. Vier verbundene Schritte.

Ein Beispiel zur Veranschaulichung – kein umgesetztes Kundenprojekt. Eine Anfrage kommt per E-Mail und braucht eine Antwort sowie einen CRM-Eintrag. Der Workflow verbindet diese Schritte; Ihr Team legt fest, welche Aktionen geprüft werden müssen.
SchrittWas der Workflow übernimmtRegel, KI oder menschliche Entscheidung
ErfassenAnfrage aufnehmen und einem bestehenden Kundeneintrag zuordnen.Kennungen und Regeln nutzen; fehlende oder mehrdeutige Treffer kennzeichnen.
EinordnenAnliegen zuordnen und relevante Informationen finden.KI wertet freien Text aus; vereinbarte Regeln bestimmen die Zuständigkeit.
Vorbereiten und prüfenEine Antwort mit den nötigen Informationen zur Prüfung entwerfen.Menschen prüfen unsichere Antworten und Zusagen, die eine Freigabe brauchen.
AbschließenFreigegebene Antwort senden, CRM aktualisieren und Ergebnis dokumentieren.Vereinbarte Aktionen ausführen; Fehler an die verantwortliche Person weitergeben.

Häufige Fragen

Antworten vor dem Gespräch.

Klare Antworten auf die praktischen Fragen vor dem ersten Gespräch.

Was ist der Unterschied zwischen Workflow-Automatisierung und einem KI-Agenten?

Workflow-Automatisierung koordiniert definierte Schritte zwischen Menschen und Systemen. Ein KI-Agent kann innerhalb eines Teils dieses Workflows Schlussfolgerungen ziehen oder handeln. Entscheidend ist nicht die modernere Bezeichnung, sondern das erforderliche Maß an Autonomie und Kontrolle.

Sollten wir KI-Agenten einsetzen?

Ein Agent ist sinnvoll, wenn ein Prozess flexibles Schlussfolgern, Tool-Nutzung oder Entscheidungen über wechselnde Schritte braucht. Mehr Autonomie kann mehr Modellaufrufe, Tokens und Betriebskosten bedeuten. Wo eine deterministische Regel zuverlässig reicht, nutzen wir die Regel.

Welche Prozesse sollten nicht automatisiert werden?

Prozesse mit unklarer Verantwortung, nicht belegtem Nutzen, instabilen Quelldaten, offenen Richtlinienfragen oder schwer kontrollierbaren Folgen sollten zunächst verbessert oder geklärt werden.

Kann AutoMates mit unseren bevorzugten Tools arbeiten?

Ja. Die Toolwahl folgt Prozess und Umgebung. Eine Empfehlung sollte erklären, warum Orchestrierung, Modell, Hosting und Integration für genau diesen Fall passen.

Was kostet Workflow-Automatisierung?

Die Kosten hängen vom Prozess, den Integrationen, der Datenqualität, den Ausnahmen und den Anforderungen an den Betrieb ab. Zunächst vereinbaren wir einen separaten Festpreis für Process Discovery. Wenn Sie fortfahren, berechnet AutoMates einmalig 25 % der vorab vereinbarten prognostizierten Einsparung im ersten Jahr – keine nachträgliche Beteiligung an tatsächlich erzielten Einsparungen. Hosting, Software, Modellnutzung und eine gegebenenfalls vereinbarte Betreuung gehören ebenfalls in den Business Case. Ein Betreuungsvertrag ist nicht verpflichtend.

AutoMates

Machen wir aus einem alten Prozess messbare Einsparungen.

Vor der Umsetzung vereinbaren wir Ausgangsbasis und prognostizierte Einsparung im ersten Jahr. Das einmalige Umsetzungshonorar beträgt 25 % dieser Prognose. Die Process Discovery wird separat berechnet; eine laufende Gewinnbeteiligung oder ein verpflichtender Betreuungsvertrag sind nicht vorgesehen.