KI-Automatisierung im Arbeitsalltag.
Eine Serviceanfrage lässt sich von Hand bearbeiten, nach festen Regeln zuordnen oder mit KI vorbereiten. Vergleichen Sie die Abläufe und die Stellen, an denen ein Mensch das Ergebnis prüfen muss.
Eine Serviceanfrage bearbeiten.
Die Aufgabe bleibt gleich: eine Anfrage zuordnen und die Antwort vorbereiten. Wählen Sie aus, wie der Ablauf organisiert wird.
Eine frei formulierte Anfrage verstehen
- 01Anliegen aus dem Text einordnen
- 02Antwort mit freigegebenen Informationen entwerfen
- 03Fachlich prüfen und versenden
Das Modell bearbeitet eine sprachliche Teilaufgabe. Reihenfolge, erlaubte Quellen und Freigabe sind vorgegeben.
Worauf es ankommtUnklare Anliegen werden weitergegeben. Der Entwurf ist noch keine freigegebene Antwort.
Schematischer Vergleich. In diesem Beispiel wird keine Nachricht verarbeitet oder versendet.
Regeln, KI oder ein Agent?
Feste Datenformate lassen sich oft mit klassischer Software verarbeiten. KI kommt ins Spiel, wenn Sprache mehrdeutig ist oder Dokumente sich ständig verändern. Ein Agent geht noch einen Schritt weiter: Er wählt selbst Werkzeuge aus und arbeitet mehrere Schritte nacheinander ab. Je mehr Freiheit er dabei hat, desto wichtiger werden klare Berechtigungen, eine laufende Überwachung und festgelegte Abbruchbedingungen.
Je vorhersehbarer eine Aufgabe ist, desto weniger Entscheidungsfreiheit braucht die Automatisierung.
Den Ablauf sichtbar machen
Ein Content-Prozess zeigt, wie das aussehen kann: Das Briefing legt die Frage fest, die Recherche liefert Quellen, und ein Modell schreibt daraus einen Entwurf. In der fachlichen Prüfung werden Aussagen und Zielgruppenbezug geklärt. Weiterverwendet wird der Text erst nach einer Freigabe. Jeder dieser Übergänge sollte im Werkzeug sichtbar sein.
Vor der Umsetzung festlegen, welche Schritte automatisch laufen und wo ein Mensch entscheiden muss.
Qualität vor Ausweitung prüfen
Gute Beispielaufgaben decken einfache Fälle ab, dazu mehrdeutige und bewusst schwierige Eingaben. Jedes Ergebnis wird an klaren Kriterien gemessen: Ist es sachlich richtig, vollständig, nachvollziehbar und im passenden Format? Ein zweiter KI-Durchlauf kann Fehler aufspüren. Eine unabhängige Faktenprüfung bleibt trotzdem nötig.
Ein überzeugender Einzelfall reicht als Grundlage für einen produktiven Ablauf nicht aus.
Den laufenden Betrieb mitdenken
Kosten entstehen durch die genutzten Modelle, den Datenzugriff, wiederholte Versuche und die laufende Betreuung. Ein Gateway kann Zugänge bündeln und den Verbrauch an einer Stelle erfassen. Caching lohnt sich für Ergebnisse, die sich wiederverwenden lassen; bei Daten, die sich ändern, muss man ihre Gültigkeit im Blick behalten. Wer verantwortlich ist, braucht einen Überblick über Fehler und Änderungen.
Automatisierung bleibt eine betreute Aufgabe. Rückfallwege und die Möglichkeit zum Abschalten gehören dazu.
Aus der Praxis.
Transformation bei SUMAX
Wie Recherche, Content, Kundenarbeit und Organisation mit einer gemeinsamen Infrastruktur zusammenkommen.
Die Praxisgeschichte ansehenVerantwortung und Zusammenarbeit
Der Hintergrund als COO und Chief AI Officer: Führung, technische Umsetzung und die Arbeit mit dem Team.
Zum ProfilFragen zu KI-Automatisierung.
Was ist der Unterschied zwischen RPA und KI-Automatisierung?
RPA führt definierte Schritte nach festen Regeln aus. KI verarbeitet zusätzlich unstrukturierte oder mehrdeutige Informationen. Beide Ansätze können in einem Ablauf zusammenarbeiten.
Welche Aufgabe eignet sich als Einstieg?
Eine häufige, klar begrenzte Aufgabe mit zugänglichen Daten und leicht überprüfbarem Ergebnis. Kritische Entscheidungen sollten zunächst beim Fachteam bleiben.