Automatisierungspotenziale erkennen und KI-Prototypen mit ChatGPT erfolgreich einführen

Einleitung

Viele mittelständische Unternehmen ahnen, dass KI und Automatisierung große Effizienzreserven freisetzen können - doch oft scheitert der Einstieg daran, gezielt relevante Prozesspotenziale zu erkennen und konkrete Pilotprojekte erfolgreich zu starten.

In diesem Leitfaden erfahren Prozessmanager, Projektleiter und Business Analysten systematisch, wie sie geeignete Abläufe für die Automatisierung mit ChatGPT identifizieren, methodisch bewerten und einen prototypischen, praxistauglichen KI-basierten Workflow entwickeln. Lernen Sie, Stolperfallen zu vermeiden und schaffen Sie einen gelebten Proof-of-Concept, der als Blaupause für Ihr Unternehmen dient.

1. Warum Automatisierung mit ChatGPT?

• Routineaufgaben entlasten: Ob Dokumentation, interne Statusabfragen oder wiederkehrende Kommunikation - ChatGPT reduziert manuelle Arbeit.
• Schnellere Prozessdurchläufe: Automatisierung beschleunigt Abstimmungen und Rückfragen, Vorgänge laufen "wie am Schnürchen".
• Fehlerquellen minimieren: Standardisierte Abläufe senken Transfer- und Übertragungsfehler.
• Skalierbarkeit: Auch kleine Teams bearbeiten mühelos große Volumina ohne Qualitätseinbußen.

Gerade für Unternehmen mit komplexen Abläufen oder Fachkräftemangel ist der KI-Einsatz ein entscheidender Wettbewerbsfaktor.

2. Prozessanalyse: Wie finde ich die besten Automatisierungskandidaten?

a) Ist-Analyse Ihrer Geschäftsprozesse

Starten Sie mit einer Prozesslandkarte. Identifizieren Sie repetitive, regelbasierte, textzentrierte Workflows:

• Gibt es Abläufe mit vielen manuellen Zwischenschritten?
• Muss häufig die gleiche Information aufbereitet oder umformuliert werden?
• Sind mehrere Abteilungen in Freigabeschleifen involviert?
• Kommen strukturierte digitale Systeme (CRM, ERP, DMS) zum Einsatz?

Tipp: Suchen Sie nach "Zeitfressern" mit hohen Fehlerquoten - genau dort ist Automatisierung am wirkungsvollsten.

b) Bewertungskriterien für Automatisierungspotenzial

Bewerten Sie mögliche Use Cases systematisch, z.B. nach:

• Automatisierbarkeit: Ist der Ablauf klar regelbasiert und mit strukturierten Daten abbildbar?
• Volumen: Wie häufig tritt der Prozess auf?
• Komplexität: Wie viele Ausnahmen/Abweichungen gibt es?
• Nutzen: Wie hoch ist das erwartete Zeit-/Kostenersparnis?
• Risiko: Gibt es Compliance-/Datenschutz-Aspekte zu beachten?

Erstellen Sie eine einfache Tabelle: Prozess | Automatisierbarkeit | Volumen | Nutzen | Risiko, um die Priorisierung zu erleichtern.

c) Beteiligung der Fachabteilungen

Führen Sie (Workshop-)Interviews mit Prozessbeteiligten. Oft kennt das Team effizientere Alternativen oder "inoffizielle" Shortcuts.

Praxis-Tipp: Nutzen Sie Whiteboards (physisch oder digital) und lassen Sie Abläufe gemeinsam als Flowchart skizzieren.

3. Workshop-Format: Use-Cases und Prototypen mit ChatGPT entwickeln

Ein strukturiertes Workshop-Format schafft Klarheit und nimmt Beteiligte mit.

a) Zielsetzung und Teilnehmerauswahl

• Ziel: 1-3 konkrete Automatisierungskandidaten identifizieren und priorisieren
• Teilnehmer: Prozessmanager, Fachexperten, IT, ggf. Datenschutz/Compliance

b) Ablaufvorschlag für einen halbtägigen Workshop

1. Einleitung und Zieldefinition
2. Darstellung der Ist-Prozesse (Prozesslandkarte)
3. Brainstorming Automatisierungsideen
4. Bewertung und Priorisierung der Use Cases
5. Auswahl eines Pilotprozesses
6. Skizze des Soll-Prozesses (inkl. KI-Schnittstellen)
7. Definieren von Erfolgskriterien (KPIs, qualitative Ziele)

c) Von der Theorie zur Umsetzung

Leiten Sie aus dem gewählten Use Case eine konkrete Aufgabenstellung für den KI-Prototypen ab:

• Welchen Input erhält ChatGPT?
• Welche Ausgabe wird erwartet (Text, Entscheidung, Vorschlag...)?
• Wie werden Fehlerfälle, Rückfragen, Abbrüche gehandhabt?

4. Prototyping: So bauen Sie Ihren ersten KI-basierten Workflow mit ChatGPT

a) Minimal Viable Prototype (MVP) - pragmatisch starten

Setzen Sie auf bereits verfügbare Integrationsplattformen oder Low-Code-Tools (z.B. Zapier, Make, Power Automate mit OpenAI/ChatGPT-Connector).

Beispiel-Prototyp:

• Trigger: Formular wird ausgefüllt (z.B. im Service-Portal)
• Aktion: ChatGPT generiert automatisch eine personalisierte Bestätigungs-Mail
• Ergebnis: Mail wird versendet und im CRM/DMS dokumentiert

b) Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. API-Zugang zu ChatGPT einrichten (OpenAI, Azure usw.)
2. Systemgrenzen und Schnittstellen festlegen
3. Prompts für den spezifischen Anwendungsfall entwerfen und testen
4. Integration mit Pilot-Prozess (z.B. CRM-Auslöser, E-Mail-Workflow) umsetzen
5. Logging und Monitoring aktivieren (z.B. Erfassung von Laufzeiten, Fehlercodes)

c) Akzeptanz-Test und Feedbackrunde

• Führen Sie Stresstests und Testläufe mit Echtdaten (aber ohne sensible Informationen!) durch
• Lassen Sie Endanwender den Prototyp testen und Verbesserungsvorschläge einbringen

5. Typische Stolperfallen und wie Sie sie vermeiden

• Zu große Projekte: Starten Sie mit kleinen, klar abgegrenzten Abläufen - kein Mammutprojekt!
• Unklare Erfolgskriterien: Definieren Sie von Beginn an messbare Ziele (Zeitersparnis, Fehlerquote, Nutzerakzeptanz)
• Mangelnde Dokumentation: Halten Sie jeden Schritt, jede Prozessanpassung nachvollziehbar fest
• Fehlende Akzeptanz: Binden Sie Fachexperten frühzeitig in Konzeption und Test ein
• Compliance vernachlässigt: Prüfen Sie Datenschutz und Governance - auch ein KI-Prototyp muss rechtskonform laufen

6. Best Practice: Prototypische Automatisierung im Handel

Beispiel: Ein Handelsunternehmen will die Nachbestellung von Lagerwaren automatisieren.

• Workshop-Analyse deckt auf, dass Mitarbeiter regelmäßig Lagerstände manuell prüfen und Bestellungen händisch auslösen
• Der Pilotprozess: ChatGPT analysiert die Lagerdaten (z.B. aus dem ERP), erkennt Unterschreitungen von Mindestbeständen und macht automatisch einen Bestellvorschlag per E-Mail an den Einkauf
• IT baut mit Power Automate einen Workflow: Auslöser ist die tägliche Bestandsmeldung, ChatGPT ermittelt Bestellbedarf, generiert Text und versendet ihn
• Nach wenigen Wochen ist der Prozess messbar schneller, transparenter - Fehler durch fehlende Nachbestellungen sinken deutlich

7. Kontinuierliche Verbesserung und Skalierung

• Erfassen Sie laufend Prozess-KPIs (z.B. Durchlaufzeit, Fehlerquote, Nutzerfeedback)
• Optimieren Sie Prompt-Logik, Ausnahmen und Abläufe fortlaufend
• Skalieren Sie auf weitere Prozesse mit ähnlicher Struktur (z.B. Rechnungsprüfung, Onboarding, interne Anträge)
• Schulen Sie Ihre Teams im Umgang mit der neuen Technologie und fördern Sie eigene Ideen

Fazit

Die systematische Identifikation von Automatisierungspotenzial und der gezielte Bau eines Prototyps mit ChatGPT sind die Basis für messbaren Digitalisierungserfolg - gerade im Mittelstand. Wer strukturiert plant, mit Workshops und transparenten Kriterien bewertet und pragmatisch startet, legt den Grundstein für einen nachhaltigen KI-Einsatz im gesamten Unternehmen.

Erkennen Sie Ihre Zeitfresser, schaffen Sie einen Proof-of-Concept und machen Sie Automatisierung zum Team-Erfolg!