Leitfaden

KI-Automatisierung im KMU: wo sie sich lohnt und wo nicht

Nicht jede Aufgabe gehört automatisiert, und die teuersten Projekte sind die, bei denen niemand vorher gerechnet hat. Ein nüchterner Blick auf das, was tatsächlich funktioniert.

Veröffentlicht am 2 Min. Lesezeit

Die meisten Gespräche über KI im KMU beginnen mit der Technologie und enden ohne Ergebnis. Die nützlicheren beginnen mit einer Liste von Tätigkeiten, die jemand jede Woche macht und die niemand im Betrieb als Kernarbeit bezeichnen würde.

Diese Liste ist der eigentliche Ausgangspunkt. Alles Weitere ergibt sich daraus, auch die Antwort darauf, ob es überhaupt lohnt.

Was sich gut automatisieren lässt

Drei Eigenschaften machen eine Aufgabe zu einer guten Kandidatin.

Sie wiederholt sich. Nicht selten, sondern messbar oft: täglich, oder mehrmals pro Woche. Eine Aufgabe, die viermal im Jahr anfällt, rechnet sich fast nie, egal wie mühsam sie ist.

Sie folgt einer Regel, auch wenn die Regel nirgends steht. Wenn Sie einer neuen Mitarbeiterin in zehn Minuten erklären können, wie es geht, lässt es sich beschreiben. Wenn Sie sagen müssen «das spürt man nach zwei Jahren», dann nicht.

Ein Fehler ist sichtbar und billig. Eine falsch einsortierte E-Mail merkt jemand und korrigiert sie. Eine falsch ausgelöste Zahlung nicht. Der erste Fall eignet sich, der zweite braucht eine Kontrollstufe oder bleibt von Hand.

Was sich schlecht automatisieren lässt

Alles, bei dem die Beurteilung die Arbeit ist. Ein Kundengespräch, in dem entschieden wird, ob ein Auftrag passt. Eine Reklamation, bei der es darum geht, ob jemand recht hat. Eine Offerte, die Erfahrung braucht.

Dazu kommt alles, was selten vorkommt und teuer schiefgeht. Und alles, wo der Aufwand für die Beschreibung grösser ist als der Aufwand für die Tätigkeit selbst. Diesen letzten Punkt unterschätzen fast alle: einen Ablauf so genau aufzuschreiben, dass eine Maschine ihn ausführen kann, ist Arbeit, und sie fällt vorne an.

Die Rechnung, die vor dem Projekt kommt

Sie brauchen keine Studie, sondern vier Zahlen.

  1. Wie oft fällt die Aufgabe an, pro Woche?
  2. Wie lange dauert sie, ehrlich gemessen und nicht geschätzt?
  3. Was kostet die Zeit der Person, die sie heute macht?
  4. Was kostet die Einrichtung, und was kostet sie laufend?

Punkt 2 ist der, bei dem sich fast jeder täuscht. Messen Sie eine Woche lang mit, bevor Sie rechnen. Wenn die Zahlen danach immer noch aufgehen, haben Sie ein Projekt. Wenn nicht, haben Sie eine Stunde investiert und eine falsche Entscheidung vermieden.

Wo kleine Betriebe tatsächlich anfangen

In der Praxis sind es fast immer dieselben drei Stellen: Anfragen, die einsortiert und beantwortet werden müssen. Daten, die aus einem System in ein anderes wandern, weil die beiden nicht miteinander reden. Und Dokumente, aus denen jemand immer wieder dieselben Angaben abtippt.

Auffällig daran ist, dass zwei der drei gar keine KI-Probleme sind, sondern Integrationsprobleme. Das ist kein Zufall. Bevor sich Automatisierung lohnt, müssen die Systeme, zwischen denen automatisiert wird, überhaupt eine Verbindung haben.

Deshalb ist unsere erste Frage in solchen Projekten nie, welches Modell zum Einsatz kommt, sondern welche Systeme Sie heute benutzen und was zwischen ihnen von Hand passiert.

Häufige Fragen

Braucht es dafür ein grosses Datenvolumen?
Für die meisten sinnvollen Anwendungen im KMU nicht. Es geht selten darum, ein Modell zu trainieren, sondern darum, ein bestehendes Modell an Ihre Abläufe anzuschliessen. Was Sie brauchen, ist ein klar beschriebener Ablauf, nicht ein Datensatz.
Wie schnell sieht man einen Effekt?
Das hängt von der Aufgabe ab, davon, wie klar der Ablauf schon beschrieben ist, und davon, wie viele Systeme vorher verbunden werden müssen. Eine Frist nennen wir dafür nicht, bevor wir uns das angesehen haben. Sagen lässt sich der Zuschnitt: Bei einer einzelnen, gut gewählten Aufgabe fällt die eingesparte Zeit an, sobald sie läuft, und sie lässt sich zählen. Ein Projekt, das sich erst über einen deutlich längeren Zeitraum rechnet, ist meistens zu gross zugeschnitten.
Ersetzt das Mitarbeitende?
Bei der Art von Aufgaben, um die es hier geht, nicht. Automatisiert wird die Arbeit, die niemand gerne macht und die niemand vermisst: dasselbe zweimal erfassen, Daten von einem System ins andere tippen, Standardantworten schreiben. Das schafft Zeit für die Arbeit, für die Sie die Person eingestellt haben.
Woran scheitern solche Projekte?
Fast immer daran, dass der Ablauf vorher nicht sauber war. Ein unklarer Prozess wird durch Automatisierung nicht klarer, sondern schneller unklar. Deshalb steht am Anfang immer das Aufschreiben, nicht das Bauen.