KI-Potenzialanalyse: welche Schritte im Auftragsweg KI brauchen

Eine KI-Potenzialanalyse prüft an echten Vorgängen, welche Arbeitsschritte eines Unternehmens sich mit künstlicher Intelligenz sinnvoll unterstützen lassen – und welche nicht. Sie endet nicht mit einer Ideenliste, sondern mit einer begründeten Einordnung je Schritt: Modell, feste Regel, fehlende Schnittstelle oder Handarbeit, jeweils mit Datenlage und nächstem Schritt.

KI-Potenzialanalyse: Begriff und Abgrenzung

Der Begriff wird unterschiedlich verwendet. Manche verstehen darunter einen Fragebogen zur digitalen Reife, andere einen Workshop, in dem Anwendungsideen auf Karten gesammelt werden. Beides erzeugt Listen, aber keine Entscheidung, weil niemand die Ideen an den Daten und Abläufen des Unternehmens gemessen hat.

Enger gefasst ist die Analyse eine Untersuchung am Material: Vorgänge aus dem laufenden Geschäft, die tatsächlichen Eingänge, die Systeme, durch die sie laufen, und die Stellen, an denen nachgearbeitet wird. Ihre Leitfrage lautet nicht „Wo lässt sich KI einsetzen?“, sondern „Wo gehen Zeit oder Daten verloren, und was ist das einfachste Mittel dagegen?“ Oft ist dieses Mittel kein Modell.

Damit steht sie zwischen einer KI-Strategie, die Richtung und Grenzen vorgibt, und einem Umsetzungsauftrag mit Abnahme.

Ein realer Auftrag als Prüfstrecke

Statt das ganze Unternehmen zu befragen, folgt die Analyse einem Weg, der Umsatz erzeugt: von der Anfrage über Angebot, Auftrag und Lieferung bis zur Rechnung und zum Zahlungseingang. Drei Quellen machen ihn sichtbar:

• Eine Stichprobe echter Vorgänge. Einzelne Aufträge werden vom ersten Eingang bis zur verbuchten Zahlung verfolgt, ausdrücklich auch solche, die schiefgegangen sind. Sie zeigen mehr als jede Prozessbeschreibung im Handbuch.
• Die Menschen am Schritt. Gespräche mit denen, die Anfragen beantworten, Aufträge erfassen und Zahlungen zuordnen, nicht nur mit ihren Vorgesetzten. Bei ihnen liegen die Tabellen und Notizzettel, mit denen der Ablauf heute tatsächlich funktioniert.
• Die Systeme selbst. Exporte und Einstellungen aus CRM, ERP, Buchhaltung und Postfach zeigen, welche Daten schon vorhanden sind und an welcher Stelle sie verloren gehen.

Wie ein Ablauf dafür sauber aufgenommen wird, beschreibt der Artikel Prozessanalyse. Die Frage nach KI kommt erst danach; andernfalls sucht man Anwendungsfälle für ein Werkzeug statt Mittel für ein Problem.

Vier Prüffragen je Arbeitsschritt

Jeder Schritt mit Handarbeit wird mit denselben vier Fragen geprüft. Die Reihenfolge ist Absicht: Die einfacheren Lösungen werden zuerst ausgeschlossen, bevor ein Modell in Betracht kommt.

1. Fehlt nur eine Verbindung? Liegen die Daten bereits in einem System und werden lediglich übertragen, ist die Antwort eine Schnittstelle. Das Problem ist dann der Transport, nicht das Verstehen.
2. Folgt die Entscheidung einer Bedingung? Lässt sich aufschreiben, wann was geschieht – eine Zahlung mit Rechnungsnummer im Verwendungszweck gehört zu dieser Rechnung –, reicht eine Regel. Sie ist nachvollziehbar und im Betrieb günstig.
3. Ist die Eingabe unstrukturiert und häufig? Formlose Anfragen, wechselnde Belegformate, Freitext mit uneinheitlichen Bezeichnungen: Hier kann ein Modell vorbereiten, was ein Mensch sonst liest und abtippt. Seltene Fälle rechtfertigen den Aufwand für Prüfmenge und Pflege dagegen kaum.
4. Lässt sich ein Fehler abfangen? Prüft eine benannte Person den Vorschlag, bevor er wirkt, bleibt das Risiko beherrschbar; das Muster heißt Human in the Loop. Wirkt der Schritt unmittelbar nach außen und ist ein Fehler teuer, bleibt er beim Menschen oder wird erst nach einer Messphase freigegeben.

Als Kandidat für KI gilt ein Schritt erst, wenn die ersten beiden Fragen mit Nein und die letzten beiden mit Ja beantwortet sind.

Datenlage und Datenschutz schon während der Analyse

Bereits die Sichtung berührt Daten, die das Unternehmen schützen muss: Kundenanfragen, Konditionen, Zahlungseingänge. Drei Punkte gehören deshalb an den Anfang und nicht ans Ende:

• Geheimhaltung vor Einsicht. Eine gegenseitige Geheimhaltungsvereinbarung wird geschlossen, bevor Vorgänge oder Exporte das Haus verlassen.
• Personenbezug klären. Werden bei der Sichtung personenbezogene Daten im Auftrag verarbeitet, ist ein Auftragsverarbeitungsvertrag nötig; wo es geht, genügen pseudonymisierte Auszüge.
• Kein Modellversuch ohne Festlegung. Soll schon während der Analyse erprobt werden, ob ein Modell einen bestimmten Eingangstyp lesen kann, steht vorher schriftlich fest, welche Daten es sieht und bei welchem Anbieter die Verarbeitung stattfindet.

Zur Datenlage gehört auch die Qualität. Uneinheitliche Stammdaten – derselbe Lieferant in mehreren Schreibweisen, Kundennummern, die zwischen Shop und Buchhaltung abweichen – verhindern jede Automatisierung, mit oder ohne KI. Ihre Bereinigung ist nicht selten der erste sinnvolle Auftrag.

Was eine KI-Potenzialanalyse liefern muss

Das Ergebnis ist ein Dokument, mit dem die Geschäftsführung entscheiden kann, ohne selbst in die Systeme zu schauen. Es enthält:

• den aufgenommenen Auftragsweg mit allen Stationen und den Stellen, an denen Zeit oder Daten verloren gehen;
• für jeden Schritt die Einordnung mit Begründung;
• für jeden Kandidaten die benötigten Daten, die Art der Freigabe und eine Messgröße, an der ein späterer Versuch beurteilt wird;
• eine Reihenfolge, beginnend mit dem Schritt, der mit dem geringsten Aufwand die meiste Handarbeit entfernt;
• ausdrücklich die Schritte, bei denen sich keine Automatisierung empfiehlt.

Der letzte Punkt ist ein Qualitätsmerkmal: Eine Analyse, die überall Potenzial findet, hat nicht geprüft. Aus der Liste entsteht anschließend die Leistungsbeschreibung für die Umsetzung.

Wie wir analysieren

Wir analysieren einen Auftragsweg, nicht das ganze Haus, und beginnen bei den Vorgängen statt bei Werkzeugen. Die Beratung wird als Dienstvertrag vereinbart; welche Dokumente am Ende übergeben werden, steht im Angebot. Die Reihenfolge der Prüffragen stammt aus eigenen Umsetzungen. Beim Zahlungsabgleich in einem Projekt wurden von 1 268 zugeordneten Zahlungen 1 051 schon über die Rechnungsnummer erkannt – eine Regel, kein Modell. In einem anderen fehlten beim ersten Abgleich von 2 408 nachgeholten Belegen aus dem staatlichen E-Rechnungssystem 346 im manuellen Export – eine Frage der Schnittstelle. Anwendungen, die im Betrieb Sprachmodelle nutzen, rufen sie bei uns über ein eigenes Gateway auf. Die Leistung dazu heißt KI-Beratung Mittelstand.