Die Werkzeuge sind da. Die Antworten fehlen.
In fast jedem Unternehmen wird KI bereits genutzt – nur verstreut, ungeregelt und ohne dass jemand den Effekt kennt. Bevor investiert wird, sollten fünf Fragen beantwortet sein:
- Wo genau geht Zeit verloren? Welche Aufgaben kommen oft genug vor, dass Automatisierung sich rechnet?
- Welche Daten dürfen hinein? Kundendaten, Verträge, Personalakten – was darf ein KI-Dienst sehen, was nicht?
- Wer braucht welche Fähigkeiten? Vertrieb, Buchhaltung und Support brauchen keine Schulung, sondern jeweils eine andere.
- Wer haftet für das Ergebnis? Wo muss ein Mensch gegenzeichnen, bevor etwas das Haus verlässt?
- Was ist der nächste konkrete Schritt? Ein Pilot mit klarem Erfolgsmaß – oder begründet gar keiner.
Das sagen meine Kunden
Vier Bausteine – einzeln buchbar
KI-Automation ohne saubere Prozesse darunter bleibt eine Demo. Deshalb hängen diese vier Bausteine zusammen – Sie können aber mit jedem einzelnen anfangen.
KI-Audit & Potenzialanalyse
Ein halber Tag gemeinsam durch Ihre Abläufe. Ergebnis ist eine priorisierte Liste automatisierbarer Prozesse mit geschätzter Zeitersparnis, eine Datenampel (was darf in welches Tool) und eine Empfehlung: Pilot, Schulung oder erst mal nichts.
KI Automation
Dort, wo feste Regeln nicht ausreichen: Dokumente auslesen, E-Mails einordnen, Anfragen vorqualifizieren, Texte vorbereiten. Umgesetzt mit Sprachmodellen wie Claude oder GPT – eingebettet in einen Prozess, der protokolliert und prüfbar bleibt.
Business Automation
Die unspektakuläre Hälfte, die den Großteil der Zeit spart: Systeme verbinden, Daten synchronisieren, Freigaben und Benachrichtigungen automatisieren – mit n8n, Make oder einer eigenen Lösung. Auch bei Software ohne offizielle Schnittstelle.
KI-Beratung & Enablement
Damit die Werkzeuge auch genutzt werden: klare Regeln zum Umgang mit Unternehmensdaten, rollenspezifische Einweisung für Ihre Teams und ein Ansprechpartner, der Ihre Systeme kennt – statt eines generischen Prompting-Kurses.
Der Weg zum Go oder No-Go
Kein Rahmenvertrag, kein Monatsbudget ins Blaue: drei überschaubare Schritte bis zu einer Entscheidung, die Sie begründen können.
01 – Analyse & Fokus
Wir sehen uns die Abläufe an, in denen Ihr Team die meiste Zeit verbringt, und suchen den Fall mit dem besten Verhältnis aus Aufwand und Wirkung. Ergebnis: ein konkreter Einsatzfall mit Nutzenschätzung – nicht zehn Ideen.
02 – Pilot & Datenregeln
Der Einsatzfall wird gebaut und an echten Vorgängen getestet. Dazu gehören feste Regeln, welche Daten das Haus verlassen dürfen, und ein Messpunkt: Wie lange dauerte der Vorgang vorher? Der Mensch bleibt in der Freigabe.
03 – Empfehlung & Entscheidung
Wir bewerten mit den Leuten, die den Prozess täglich machen: gesparte Zeit, Fehlerquote, laufende Kosten. Daraus wird eine klare Empfehlung – ausrollen, anpassen oder sein lassen. Ein No-Go sage ich Ihnen genauso deutlich.
Was das kostet
Kalkulierbare Pakete statt offener Budgets – Sie wissen vor dem Start, worauf Sie sich einlassen:
KI-Audit & Potenzialanalyse (ab 900 €): Ein halber Tag gemeinsam, danach die priorisierte Prozessliste mit Zeitersparnis, Datenampel und Empfehlung. Lohnt sich nichts, sage ich Ihnen das – und Sie haben 900 € statt eines Jahresbudgets ausgegeben.
Erster produktiver Workflow (ca. 1.500 – 4.000 €): Ein Prozess, der wirklich läuft, inklusive Anbindung Ihrer Systeme, Dokumentation und Einweisung. Amortisiert sich in der Regel innerhalb weniger Monate.
Schulung & Enablement (Tagessatz, halb- oder ganztägig): Rollenspezifische Praxis für Ihre Teams an Ihren eigenen Fällen, mit schriftlichen Datenregeln zum Mitnehmen.
Laufender Ausbau (Monatspaket oder Tagessatz): Weitere Prozesse, sobald der erste läuft und im Team akzeptiert ist.
Alle Preise netto. Eine Übersicht über sämtliche Leistungen finden Sie unter Meine Leistungen.
Datenschutz, EU AI Act und Human-in-the-Loop
Der häufigste Bremsklotz ist nicht die Technik, sondern die Unsicherheit, was erlaubt ist. Das klären wir vor dem ersten Workflow, nicht danach:
- Datenampel: Schriftlich festgehalten, welche Daten in welches Werkzeug dürfen – und welche nie
- Self-Hosting möglich: Soll nichts das Haus verlassen, läuft die Automatisierung auf Ihrem eigenen Server
- Europäische Dienste & AV-Vertrag, wo Cloud sinnvoll ist
- Human-in-the-Loop: Nichts geht ohne Freigabe an Kunden oder Behörden raus
- Nachvollziehbarkeit: Jeder Durchlauf ist protokolliert – wichtig für Ihre Dokumentationspflichten unter dem EU AI Act
- Schulungspflicht: Seit Februar 2025 verlangt der AI Act KI-Kompetenz bei allen, die KI beruflich einsetzen
Wo es sich im Alltag zuerst auszahlt
Vertrieb
Anfragen vorqualifizieren, Angebote aus wiederkehrenden Bausteinen erzeugen, CRM-Einträge ohne Abtippen aktuell halten.
Buchhaltung & Verwaltung
Rechnungen und Lieferscheine auslesen, Belege zuordnen, Zahlen zwischen Warenwirtschaft und Buchhaltung abgleichen.
Kundenservice
Eingehende Mails nach Thema und Dringlichkeit sortieren, Antwortentwürfe vorbereiten – abgeschickt wird weiterhin von einem Menschen.
Geschäftsführung
Kennzahlen, die bisher jemand von Hand zusammenklickt, als automatischer Report – jeden Montag im Postfach statt am Monatsende.
Marketing
Inhalte aus vorhandenem Material vorbereiten, Kanäle bespielen, Kampagnendaten an einer Stelle zusammenführen.
Projekte & Technik
Freigabeketten, Statusmeldungen und Datenübernahmen zwischen Systemen, die bisher per E-Mail und CSV liefen.
Vertiefend: KI Automatisierung, Prozessautomatisierung für KMU und n8n Automatisierung.
Warum Beratung von jemandem, der auch baut
Ich bin Softwareentwickler, kein reiner Berater. Was ich empfehle, setze ich anschließend selbst um – das verändert die Empfehlungen:
- Machbar statt visionär: Ich weiß, was die Anbindung Ihres ERP wirklich kostet, weil ich sie danach schreibe
- Ein Ansprechpartner: Von der Analyse über die Umsetzung bis zum Betrieb – keine Übergabe an ein Umsetzungsteam
- Kein Toolverkauf: Ich verdiene nichts an Lizenzen und wähle nach Ihrem Fall, nicht nach Provision
- Ihr Team behält die Kontrolle: Dokumentation und Einweisung so, dass einfache Anpassungen bei Ihnen bleiben
- Ehrliches Nein: Rechnet sich ein Fall nicht, steht das im Ergebnis – Sie haben eine Analyse gekauft, kein Projekt
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen KI Automation und Business Automation?
Business Automation verbindet Systeme und führt feste Regeln aus: Wenn eine Bestellung eintrifft, lege einen Datensatz an und benachrichtige den Vertrieb. Das ist zuverlässig und günstig – funktioniert aber nur, wo sich der Ablauf eindeutig beschreiben lässt.
KI Automation kommt dort dazu, wo Regeln nicht ausreichen: eine Rechnung im fremden Layout auslesen, eine Beschwerde von einer Bestellung unterscheiden, einen Text zusammenfassen. In der Praxis ist der wirksame Aufbau fast immer eine Mischung – ein automatisierter Prozess, in dem KI genau die Schritte übernimmt, die Verständnis erfordern.
Wir haben noch keine KI-Strategie. Ist das ein Problem?
Nein, das ist der Normalfall. Eine Strategie auf dem Papier hilft ohnehin wenig, solange niemand weiß, was ein konkreter Fall bringt. Deshalb fangen wir mit der Bestandsaufnahme an: Was wird bei Ihnen heute schon mit KI gemacht, wo geht Zeit verloren, welcher Fall lohnt sich zuerst. Die Strategie entsteht danach – aus Ergebnissen statt aus Annahmen.
Was kostet ein KI-Audit?
Die Potenzialanalyse startet bei 900 € und umfasst einen halben Tag gemeinsam sowie die anschließende Auswertung: priorisierte Prozessliste mit geschätzter Zeitersparnis, Datenampel und eine Empfehlung. Der erste produktive Workflow liegt üblicherweise zwischen 1.500 und 4.000 €.
Betrifft uns der EU AI Act?
Wenn Sie KI beruflich einsetzen: ja, zumindest in Teilen. Seit Februar 2025 gilt die Pflicht, dass Beschäftigte über ausreichende KI-Kompetenz verfügen. Die meisten Anwendungen im Mittelstand – Textentwürfe, Dokumentenverarbeitung, interne Auswertungen – fallen dabei in die niedrigen Risikoklassen mit überschaubaren Pflichten. Kritisch wird es bei Personalauswahl, Bonitätsbewertung und ähnlichen Entscheidungen über Menschen. Ich bin kein Rechtsanwalt und ersetze keine Rechtsberatung; was ich liefere, sind Datenregeln, Protokollierung und Freigabeschritte, mit denen Ihre Dokumentation überhaupt möglich wird.
Was, wenn sich KI bei uns gar nicht lohnt?
Dann steht das im Ergebnis der Analyse. Das kommt vor – etwa wenn ein Prozess zu selten läuft, die Datenlage zu schlecht ist oder eine schlichte Vorlage denselben Effekt hätte. Ein sauber begründetes No-Go ist ein brauchbares Ergebnis: Sie können das Thema für zwölf Monate zu den Akten legen, statt es weiter mitzuschleppen.
Wie stellen wir sicher, dass unser Team die Werkzeuge auch nutzt?
Indem die Einweisung an Ihren echten Vorgängen stattfindet statt an Beispielen aus der Folie, und indem jede Rolle nur das bekommt, was sie braucht. Dazu kommen schriftliche Regeln, welche Daten in welches Werkzeug dürfen – Unsicherheit ist der häufigste Grund, warum Tools nach zwei Wochen wieder liegen bleiben.
Bleiben unsere Daten im Haus?
Das entscheiden Sie. Wo es die Anforderung ist, richte ich die Automatisierung self-hosted auf Ihrem Server ein – dann verlässt kein Datensatz Ihre Infrastruktur, und auch Sprachmodelle lassen sich lokal betreiben. Wo Cloud-Dienste sinnvoll sind, achte ich auf europäische Anbieter, einen Auftragsverarbeitungsvertrag und darauf, dass Ihre Eingaben nicht zum Training verwendet werden.
Wie schnell sehen wir ein Ergebnis?
Die Analyse liefert innerhalb einer Woche ein Ergebnis. Ein erster produktiver Workflow steht üblicherweise zwei bis vier Wochen nach dem Startschuss. Messbar ist der Effekt ab dem ersten Tag, weil wir vorher festhalten, wie lange der Vorgang von Hand gedauert hat.