Prozessautomatisierung mit KI: Mehr Tempo. Weniger Fehler. Bessere Entscheidungen.

Weltweit stehen Unternehmen unter dem großen Druck, dass sie ihre Prozesse effizienter, skalierbarer und fehlerfreier gestalten müssen. Dem gegenüber steht einer IDC-Studie vom Februar 2024 zufolge, dass sich 22 Prozent der mittelständischen Betriebe als digitale Einsteiger betrachten. Dabei besitzt intelligente Prozessautomatisierung, also die Verbindung aus Künstlicher Intelligenz (KI) und moderner Workflow-Automatisierung, immenses Potenzial für alle Unternehmen. Ein Beispiel ist der automatisierte Rechnungseingang mit einem KI-Modell, das Rechnungen erkennt, Daten abgleicht und zur Freigabe weiterleitet. 50 % Zeitersparnis und deutlich weniger Fehler sind die Folge. Deshalb planen laut derselben Studie 44 Prozent der Mittelständler, in den nächsten ein bis zwei Jahren Automatisierung und KI einzusetzen, um die Produktivität der Mitarbeiter:innen weiter zu steigern. Wie das gelingt, liest du in diesem Blogartikel. 

Definition: Was ist intelligente Prozessautomatisierung mit KI?

Intelligente Prozessautomatisierung verbindet die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit Künstlicher Intelligenz (KI). So können intelligente Prozesse geschaffen werden, die weit über einfache Workflow-Automatisierung hinausgehen. Dabei ermöglicht die KI-gestützte Automatisierung eine dynamische KI-Prozessoptimierung, die Aufgaben nicht nur automatisiert, sondern kontinuierlich lernt, anpasst und verbessert. So transformiert die intelligente Prozessautomatisierung traditionelle Abläufe zu flexiblen, effizienten Systemen, die Unternehmen helfen, schneller und smarter auf Herausforderungen zu reagieren. 

KI & Prozesse – Grundlagen der smarten Automatisierung

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr. Sie ist der Turbo für moderne Prozessautomatisierung. Doch wie funktioniert KI eigentlich? Und worin unterscheidet sich die KI-gestützte Automatisierung von klassischen Methoden?

Wie KI grundsätzlich funktioniert – einfach erklärt

KI-Systeme lernen Muster aus großen Datenmengen. Sie erkennen Zusammenhänge und treffen eigenständig Entscheidungen, ganz ähnlich wie unser Gehirn, nur eben digital. Statt starrer Regeln nutzt KI flexible Algorithmen, die sich mit jedem neuen Input weiterentwickeln. So werden Prozesse nicht nur schneller, sondern auch intelligenter und anpassungsfähiger.

Klassische Prozessautomatisierung vs. KI-gestützte Automatisierung

Klassische Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn A passiert, dann tue B. Das ist effektiv, aber unflexibel und stößt bei komplexen oder unvorhersehbaren Aufgaben schnell an Grenzen. KI-basierte Automatisierung hingegen kann mit Unsicherheiten umgehen, lernt aus Erfahrungen und passt sich laufend an neue Situationen an. Das macht sie deutlich agiler und leistungsfähiger.

Prozesse, die von KI besonders profitieren

KI eignet sich besonders für Prozesse, die große Datenmengen, Mustererkennung oder komplexe Entscheidungen erfordern. Beispiele sind:

• Rechnungsprüfung: Automatisiertes Erkennen von Fehlern und Anomalien in Rechnungen, auch bei unstrukturierten Formaten 
• Kundenanfragen: Intelligente Chatbots verstehen natürliche Sprache und lösen Anliegen ohne menschliches Eingreifen 
• Dokumentenmanagement: Automatische Klassifizierung und Extraktion relevanter Informationen aus Texten 
• Qualitätskontrolle: Visuelle Inspektion von Produkten mittels KI-gestützter Bildanalyse 

Welche Potenziale bieten automatisierte KI-Workflows?

Automatisierte KI-Workflows nehmen dir lästige, repetitive Aufgaben ab und sorgen so für mehr Effizienz im Arbeitsalltag. Sie werten Daten blitzschnell aus und liefern dir schnelle, fundierte Entscheidungen. Das ist perfekt, wenn’s mal wieder schnell gehen muss, und schont darüber hinaus die Nerven. Das Beste: KI passt deine Workflows ganz individuell an deine Bedürfnisse an, weil sie dazu lernt. So wird dein Prozess smarter und persönlicher.

Effizienzhebel für Unternehmen jeder Größe

Damit kannst du deine Ressourcen gezielter einsetzen und dich auf wirklich wichtige Aufgaben konzentrieren. Schon heute zeigen Beispiele wie automatisierter Kundenservice oder smarte Dokumentenanalyse, wie KI dir den Rücken freihält und deine Arbeit leichter macht. In Zukunft werden solche Systeme noch besser darin, komplexe Abläufe selbstständig zu steuern – ein echter Effizienzhebel für Unternehmen jeder Größe.

Herausforderungen beim KI-Einsatz in Prozessen

Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial für die Automatisierung von Geschäftsprozessen, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Eine der zentralen Hürden ist die Datenbasis: KI benötigt strukturierte, qualitativ hochwertige Informationen – doch in vielen Unternehmen sind Daten noch unvollständig, verteilt oder inkonsistent.

Zudem sind KI-gestützte Entscheidungen oft schwer nachvollziehbar, was insbesondere bei regelbasierten oder compliance-relevanten Prozessen problematisch sein kann. Auch organisatorisch verändert sich vieles: Prozesse müssen neu gedacht, Rollen angepasst und Mitarbeitende gezielt geschult werden.
Nicht zuletzt spielen ethische und rechtliche Fragen eine wichtige Rolle – etwa, wenn es darum geht, persönliche Daten zu schützen oder automatisierte Entscheidungen transparent zu gestalten. Wer diese Herausforderungen aktiv adressiert, kann die Weichen für eine zukunftsfähige, intelligente Prozessautomatisierung stellen.

Von der klassischen Automatisierung zu KI-Workflows

Traditionelle Prozessautomatisierung setzt auf fest definierte, regelbasierte Abläufe. Die sind effizient bei klaren, wiederkehrenden Aufgaben, stoßen aber bei steigender Komplexität schnell an Grenzen. Hier setzen KI-Workflows an: Sie verbinden bewährte Workflow-Engines wie Camunda oder UiPath mit intelligenten, lernenden Systemen.

KI erkennt Muster, erstellt Prognosen und trifft Entscheidungen

Workflow-Softwares steuern dabei weiterhin die Prozesslogik und Reihenfolge. KI-Module erkennen derweil eigenständig Muster, erstellen Prognosen und treffen Entscheidungen. So ergänzen Machine-Learning-Komponenten klassische BPMN-Prozesse, beispielsweise durch automatische Dokumentenanalyse, dynamische Priorisierung oder smarte Fehlererkennung. 

Automationen, die mitdenken und sich kontinuierlich verbessern

Das Ergebnis: Prozesse werden flexibler, anpassungsfähiger und deutlich effizienter. Unternehmen profitieren von Automationen, die nicht nur stur Regeln abarbeiten, sondern mitdenken und sich kontinuierlich verbessern.

Implementierung von KI in Workflow-Engines

Die Integration von KI in bestehende Workflow-Engines verbessert das Prozessmanagement. Und das bedeutet mehr als nur Automatisierung. Moderne KI-Modelle lassen sich dank offener APIs und flexibler Daten-Pipelines direkt in etablierte Prozessmanagement-Tools einbinden. So wird aus statischer Workflow-Abarbeitung im Workflow Management eine dynamische, intelligente Steuerung. 

Daten-Pipelines sorgen für Nachschub an Informationen

Damit die KI ihr volles Potenzial entfalten kann, braucht es eine solide Infrastruktur: Effiziente Daten-Pipelines sorgen für den kontinuierlichen Nachschub an aktuellen Informationen, während APIs die Kommunikation zwischen KI und Workflow-System sicherstellen. Monitoring-Tools überwachen die Performance der KI-Module in Echtzeit und garantieren so Verlässlichkeit und Transparenz.

Smarte, agile und zukunftssichere Prozesssteuerung durch KI

Der größte Gewinn? Automatisierte Entscheidungslogik. Sie passt auf Basis von Echtzeitdaten dynamisch Prozesse an und optimiert diese. Dadurch werden Workflows nicht nur schneller und effizienter, sondern auch flexibler und belastbarer. KI macht deine Prozesssteuerung smarter, agiler und zukunftssicher.

Ausblick: KI-gestützte Workflows → KI-Agenten

KI-Agenten sind die Zukunft der Prozessautomatisierung: Sie handeln autonom, lernen selbstständig und passen Abläufe in Echtzeit an. Sie analysieren Daten, treffen Entscheidungen und steuern komplexe Prozesse ohne dauerhafte menschliche Eingriffe. Heute sind KI-Agenten bereits in Chatbots, Produktionssteuerungen oder Finanz-Tools im Einsatz. In den nächsten Jahren werden sie dank Technologien wie Auto-GPT und multimodalen Fähigkeiten noch intelligenter – sie verarbeiten Texte, Bilder und mehr, orchestrieren komplexe Abläufe eigenständig und treiben die Automatisierung in neue Höhen. Kurz gesagt: KI-Agenten sind die digitalen Assistenten von morgen, die Workflows neugestalten und Unternehmen effizienter machen.

KI-Workflows mit dem d.velop process studio und dem d.velop pilot

In der modernen Prozessautomatisierung reicht klassische Digitalisierung längst nicht mehr aus. Es braucht Systeme, die mitdenken. Genau hier setzt das d.velop process studio in Kombination mit dem d.velop pilot an. Gemeinsam bilden sie ein kraftvolles Duo für KI-gestützte Automatisierungen. Mit dem d.velop process studio lassen sich Prozesse intuitiv modellieren, automatisieren und anpassen, ohne tiefgreifende IT-Kenntnisse. Und mit dem d.velop pilot, der KI-Lösung von d.velop, kommt echte künstliche Intelligenz ins Spiel, die Daten versteht. Entscheidungen werden auf Basis von Kontext und Inhalt getroffen. 

Mehr als Automatisierung: Wie KI-Prozesse transformiert – Interview mit Andre Thesker dem Produktmanager des d.velop process studio

Frage: Welche Rolle spielt KI in Workflows im Vergleich zur klassischen Prozessautomatisierung? 

Andre Thesker: Künstliche Intelligenz erweitert klassische Prozessautomatisierung um die Fähigkeit, auch komplexe, nicht-lineare Aufgaben effizient zu bewältigen. Während traditionelle Automatisierung vor allem bei klar strukturierten, regelbasierten Abläufen zum Einsatz kommt, kann KI flexibel auf unstrukturierte Daten reagieren und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. 

Ein großer Vorteil liegt in der Wiederverwendbarkeit von Prompt-Templates, mit denen sich qualitativ hochwertige Ergebnisse konsistent erzeugen lassen. KI kann dabei vielfältige Aufgaben übernehmen, darunter: 

• Klassifikation von Dokumenten
• Extraktion und Analyse von Daten
• Erstellung von Prognosen und Risikobewertungen
• Optimierung von Prozessen
• Generierung und Zusammenfassung von Texten
• Erkennung von Anomalien

Frage: Welche Prozesse eignen sich besonders gut für eine Automatisierung mit KI – und welche eher nicht? 

Andre Thesker: Besonders geeignet sind Prozesse, die regelmäßig auftreten, datengetrieben sind und ein hohes Volumen aufweisen. Beispiele hierfür sind: 

• Individuelle, komplexe Aufgaben mit Wiederholungscharakter, wie z. B. die Prüfung, ob eine Rechnung durch einen Versicherungsvertrag abgedeckt ist.
• Zusammenfassungen, die Nutzern einen schnellen Überblick verschaffen.
• Typische Anwendungsfelder:
  • Rechnungsverarbeitung, Vertragsanalysen, E-Mail-Klassifikation
  • Bonitätsprüfungen, Bewerbervorauswahl (mit entsprechender Vorsicht)
  • Support-Ticket-Kategorisierung
  • Prozesse mit klarer Zieldefinition & Entscheidungskriterien
  • Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Texterkennung, Bildklassifizierung oder Sprachtranskription

Weniger geeignet ist KI für Prozesse, die selten auftreten, stark kontextabhängig sind oder ein hohes Fehlerrisiko bergen – insbesondere, wenn die Datenlage unvollständig oder widersprüchlich ist.  
Beispiele: 

• Einführung eines neuen ERP-Systems
• Konfliktklärung im HR-Bereich
• Vertragsverhandlungen mit Partnern oder Kunden
• Juristische Vertragsauslegungen mit rechtlicher Tragweite
• Medizinische Diagnosen ohne ärztliche Aufsicht

Faustregel: 

• Je klarer, datengetriebener und standardisierter ein Prozess ist, desto besser eignet er sich für KI. 

• Je individueller, sozialer oder kontextsensitiver ein Prozess ist, desto schwieriger ist der KI-Einsatz. 

Frage: Wie verändert sich die Rolle der Mitarbeitenden durch intelligente Prozessautomatisierung? 

Andre Thesker: KI übernimmt vor allem Fleißarbeiten und liefert Entscheidungsvorlagen. Die finale Entscheidung – insbesondere bei kritischen Themen – bleibt beim Menschen. Mitarbeitende können sich dadurch stärker auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren und werden in ihrer Arbeit entlastet. Die Rolle verändert sich dabei nicht grundlegend, wird aber effektiver und strategischer. 

Frage: Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen mitbringen, um KI sinnvoll in Prozesse zu integrieren? 

Andre Thesker: Für eine erfolgreiche Integration sind mehrere Faktoren entscheidend:  

• Akzeptanz: KI ist ein Werkzeug – kein Hexenwerk und kein Ersatz für Menschen, sondern eine Unterstützung. 
• Digitale Informationsquellen: Diese sind notwendig, um z. B. ein RAG-Modell zu trainieren oder einen Index für kontextbezogene Antworten aufzubauen. 
• Know-how: Unternehmen benötigen internes oder externes Fachwissen im Bereich KI. 
• Klare Ziele: Der Einsatz sollte auf konkrete Anwendungsfälle fokussiert sein. 
• Digitalisierte Prozesse: Nur bereits digital abgebildete Prozesse lassen sich sinnvoll mit KI erweitern. 

Frage: Welche Datenqualität ist notwendig, damit KI-gestützte Prozesse zuverlässig funktionieren? 

Andre Thesker: Die Daten sollten möglichst vollständig und widerspruchsfrei sein. Nur so kann die KI fundierte Entscheidungen treffen und zuverlässige Ergebnisse liefern.  

Anwendungsfall Intelligent Document Processing(IDP)

Ein besonders spannender Anwendungsfall ist die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP). In diesem Szenario übernimmt die KI die aufwendige Arbeit der Informationsauswertung: Dokumente werden automatisch klassifiziert, relevante Inhalte extrahiert und passgenau in den nächsten Prozessschritt überführt. Die Integration im d.velop process studio macht die Automatisierung dieser IDP-Workflows so einfach wie nie. 

Einblick gefällig? In diesem kurzen Video zur intelligenten Dokumentenverarbeitung zeigen wir, wie smart der d.velop pilot mit dem d.velop process studio bereits heute für effiziente Workflows sorgt. 

Automatisierung mit KI: So gelingt der Digital Workplace

Intelligente Prozessautomatisierung mit KI ist ein zentraler Baustein für den erfolgreichen Aufbau eines zukunftsfähigen Digital Workplace. Sie entlastet Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben und schafft Raum für wertschöpfende Tätigkeiten. Mit Lösungen wie dem d.velop process studio und d.velop pilot lassen sich Prozesse nicht nur digital, sondern auch intelligent gestalten. 

Häufige Fragen und Antworten zur intelligenten Prozessautomatisierung mit KI