KI in Unternehmensprozessen: 3 konkrete Beispiele jenseits des ERP
Künstliche Intelligenz wird in Unternehmensprozessen viel diskutiert — meist jedoch auf einer abstrakten Ebene. Seltener geht es darum, was es konkret bedeutet, KI in die Arbeitsabläufe eines Unternehmens zu integrieren: nicht als isoliertes Werkzeug, sondern als Element, das unstrukturierte Daten in verwertbare Informationen für ERP, CRM oder Backoffice verwandelt.
In diesem Beitrag zeigen wir drei Bereiche, in denen KI bereits produktiv eingesetzt wird — innerhalb von Projekten der Business Area Individual & AI von Infominds: technischer Support auf Basis der Unternehmensdokumentation, automatische Dokumentenerfassung und intelligente Datenanalyse. Es geht nicht um Zukunftsvisionen, sondern um implementierte und funktionierende Lösungen.
KI-Helpdesk: Wenn der Chatbot mit der Unternehmensdokumentation antwortet
Einer der wirkungsvollsten Anwendungsfälle ist die Entwicklung eines Supportsystems auf Basis einer unternehmenseigenen Wissensdatenbank. Das Konzept ist einfach: Die KI erfasst den gesamten Dokumentenbestand des Unternehmens — technische Handbücher, Verfahrensanweisungen als PDF, Word- und Excel-Dateien, E-Mails, Notizen — und macht ihn sofort abfragbar.
Wie Michele Aucone im Webinar erklärt:
Das System ist in der Lage, diese Dokumente automatisch zu erfassen, zu analysieren und als Wissensdatenbank zu verwenden, um dem Anwender zu antworten.
Im vorgestellten Fall handelt es sich um über 300 Dokumente in unterschiedlichen Formaten. Der Helpdesk-Mitarbeiter stellt eine Frage — beispielsweise wie ein bestimmter Fehlercode zu beheben ist — und das System antwortet ausschließlich auf Grundlage der internen Unternehmensdokumentation. Der Vorteil ist doppelt: Die Suchzeiten werden verkürzt, und die Antworten basieren auf geprüften internen Quellen statt auf generischen KI-Inhalten.
Das eingesetzte Modell folgt dem Human-in-the-loop-Prinzip: Die KI analysiert, klassifiziert und erstellt einen Antwortentwurf — die finale Freigabe liegt jedoch immer beim menschlichen Mitarbeiter. Dieser Ansatz erstreckt sich auch auf die Bearbeitung eingehender E-Mails: Das System analysiert die Nachrichten, priorisiert sie und bereitet Antwortentwürfe vor, wobei die Kontrolle beim Menschen bleibt.
Document Intelligence: Vom Bild zum strukturierten Datensatz im ERP
Der zweite Bereich ist die automatische Datenerfassung aus analogen und digitalen Dokumenten mithilfe von KI-Vision-Modellen. Das Ziel: manuelle Dateneingabe vollständig eliminieren — eine der repetitivsten und fehleranfälligsten Tätigkeiten in jedem Unternehmen.
Die konkreten Anwendungen der Business Area Individual & AI umfassen verschiedene Abteilungen:
- Kreditorenbuchhaltung und Fakturierung: Die KI liest Lieferantenrechnungen und Lieferscheine — auch gescannte oder handschriftliche Dokumente —, extrahiert die relevanten Daten und gleicht sie automatisch mit dem ERP-System ab. Das Dokument muss dabei keinem Standardformat entsprechen: Das Vision-Modell interpretiert unterschiedliche Layouts.
- Logistik und Spesenabrechnung: Lieferscheine, Belege und Visitenkarten können per Foto über die mobile App erfasst werden. Die KI extrahiert Beträge, Daten und Absender und überträgt sie direkt ins CRM oder in die Buchhaltung — ohne manuelle Übertragung.
- Personalwesen: Die automatische Klassifizierung von Lebensläufen ermöglicht die Erstellung digitaler Akten, die nach Schlüsselkompetenzen durchsuchbar sind und den Zeitaufwand für das Erstscreening deutlich reduzieren.
In allen Szenarien ist der entscheidende Schritt derselbe: Ein unstrukturiertes Datum (ein Foto, ein PDF, eine E-Mail) wird in ein strukturiertes Datum umgewandelt, das direkt in die Unternehmenssoftware übernommen werden kann.
Semantische Analyse und automatischer Datenabgleich
Der dritte Bereich betrifft den Einsatz von KI als Interpreter komplexer Daten. Hier erfasst die künstliche Intelligenz keine Dokumente, sondern arbeitet mit bereits vorhandenen Daten in den Unternehmenssystemen, um daraus Informationen zu gewinnen, die anders nur schwer zugänglich wären.
Die entwickelten Anwendungen umfassen:
- Abfragen in natürlicher Sprache: „Agentische” Lösungen, mit denen Datenbanken oder komplexe Excel-Dateien in Alltagssprache abgefragt werden können — ohne technische Vorkenntnisse. Der Anwender fragt, das System übersetzt die Anfrage in eine Datenbankabfrage und liefert die Antwort.
- Kommunikationsanalyse: Die KI erkennt wiederkehrende Themen und Stimmungen in Reklamationen und Support-Tickets und ermöglicht es, interne Korrekturprozesse auf Basis realer Daten statt auf Basis von Vermutungen anzustoßen.
- Bankabgleich mit Open Banking: Die automatische Synchronisierung der Kontobewegungen mit den Ein- und Ausgangsrechnungen im ERP-System. Die KI ordnet die Bewegungen den entsprechenden Rechnungen zu und optimiert damit einen Prozess, der traditionell erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand erfordert.
Warum KI nur funktioniert, wenn sie in die Unternehmenssoftware integriert ist
Ein Punkt, der im Webinar klar hervorgeht: KI ist kein Produkt, das man kauft und installiert — sie ist ein Element, das in bestehende Prozesse integriert werden muss. Das bedeutet: Die KI-Lösung braucht eine maßgeschneiderte Software, die sie mit dem ERP, dem CRM, den Archivsystemen und den spezifischen Arbeitsabläufen des Unternehmens verbindet.
Wie Marco Matteotti betont:
Was all diese Lösungen gemeinsam haben, ist, dass sie vollständig an die Anforderungen des Kunden angepasst sind, der sie in Auftrag gegeben hat.
Die Business Area Individual & AI von Infominds entwickelt diese Projekte nach einer strukturierten Methodik in sechs Phasen:
- Verständnis des Geschäftsmodells und Prozessanalyse
- Definition der funktionalen Anforderungen
- Agile Entwicklung mit dediziertem Projektmanager
- Iterative Prototyping- und Testzyklen
- Go-live
- Dedizierter Support nach der Einführung
Der Ansatz ist immer derselbe — ob es sich um einen Chatbot auf Wissensdatenbank-Basis, ein System zur KI-gestützten Rechnungserfassung oder eine Integration zwischen ERP und Open Banking handelt: Ausgangspunkt ist immer der Geschäftsprozess, nicht die Technologie.
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