KI im Unternehmen produktiv einsetzen: Was wir von der Dampfmaschine lernen können

Wie aus den Fähigkeiten eines Sprachmodells ein funktionierender betrieblicher Ablauf wird.

In einer dampfbetriebenen Fabrik konnte eine einzige Dampfmaschine viele Arbeitsplätze mit Kraft versorgen. Lange Wellen liefen durch die Halle, über Riemen wurde die Bewegung an Drehbänke, Bohrmaschinen oder Webstühle übertragen. Jede dieser Maschinen brauchte einen passenden Antrieb: die richtige Drehzahl, die richtige Kraft, an der richtigen Stelle. Dafür mussten Ingenieure und Handwerker verstehen, welche Arbeit dort verrichtet werden sollte, und die Verbindung entsprechend auslegen. Zwischen der Leistung der Dampfmaschine und dem fertigen Werkstück lag eine eigene Konstruktionsaufgabe.

Bei KI stehen Unternehmen heute vor einer ähnlichen Übersetzungsaufgabe. Ein Sprachmodell kann eine Kundenanfrage einordnen, Angaben aus einer Bescheinigung herauslesen oder einen Antwortentwurf vorbereiten. Dieselben Fähigkeiten stehen ganz unterschiedlichen Betrieben zur Verfügung. Wie daraus eine Entlastung wird, hängt jedoch vom konkreten Prozess ab: Woher kommen die Unterlagen, welche Informationen werden gebraucht, und wer arbeitet mit dem Ergebnis weiter? Wenn jemand eine Mail in ein Chatfenster kopiert und die Antwort anschließend von Hand ins nächste System überträgt, kann das bereits helfen. Ein Teil der Arbeit bleibt dabei beim Menschen: Informationen zusammensuchen, zwischen Werkzeugen vermitteln und den nächsten Schritt anstoßen. Genau hier liegt die Konstruktionsaufgabe für den Betrieb.

Betriebliches Wissen für KI zugänglich machen

Wer diese Verbindung bauen will, muss zunächst verstehen, was die Menschen im bestehenden Ablauf tatsächlich leisten. Eine Mitarbeiterin liest eine Kundenanfrage und weiß, dass mit „wie beim letzten Mal“ der Auftrag vom Frühjahr gemeint ist. Sie kennt die abweichende Lieferadresse, erinnert sich an eine Sondervereinbarung und fragt beim Kollegen nach, ob der gewünschte Termin möglich ist. Im Prozesshandbuch steht dafür vielleicht nur „Anfrage bearbeiten“. Für eine Automatisierung muss aus dieser knappen Beschreibung ein genauer Arbeitsablauf werden: Welche Informationen braucht es, wo liegen sie, und wie wird aus ihnen ein bearbeitbarer Auftrag? Ein Teil der vermeintlichen KI-Aufgabe besteht damit darin, betriebliches Wissen überhaupt erst zugänglich zu machen. Die Menschen, die den Prozess täglich ausführen, sind dafür unverzichtbar - vieles von dem, was sie wissen und berücksichtigen, steht bisher in keinem System.

Prozesse vor der Automatisierung vereinfachen

Beim genauen Hinsehen stellt sich dann oft heraus, dass ein Teil dieser Arbeit nur nötig ist, weil der Ablauf so gewachsen ist. Die Mitarbeiterin fragt beim Kollegen nach, weil die Lieferplanung für sie nicht einsehbar ist. Sie sucht die Sondervereinbarung im Mailarchiv, weil im Kundensystem nur die Standardkonditionen stehen. Wer den Prozess automatisiert, muss deshalb auch entscheiden, welche dieser Umwege künftig noch nötig sein sollen. Vielleicht braucht es einen gemeinsamen Zugriff auf die Lieferplanung oder einen festen Ort für Vereinbarungen, bevor es sich lohnt, die Suche mit KI zu beschleunigen. So wird aus der Einführung von KI eine Aufgabe der Prozessgestaltung: Informationen werden anders bereitgestellt, Übergaben vereinfacht und Zuständigkeiten geklärt. Davon profitieren auch die Menschen, die weiterhin in diesem Ablauf arbeiten.

Wie KI und Workflow zusammenarbeiten

Für die Kundenanfrage könnte der neu gestaltete Ablauf so aussehen: Das Sprachmodell liest die Mail und erkennt, welche Bestellung gemeint sein könnte. Der Workflow ruft dazu die bisherigen Aufträge und die hinterlegten Vereinbarungen ab, übernimmt die benötigten Angaben und holt den verfügbaren Liefertermin aus der Planung. Fehlt etwas oder kommen mehrere Aufträge infrage, landet der Fall mit einer konkreten Rückfrage bei der zuständigen Mitarbeiterin. Eindeutige Fälle erhält sie als vorbereiteten Auftrag zur Prüfung. Die KI übernimmt darin eine begrenzte Aufgabe; feste Regeln, Systemzugriffe und menschliche Entscheidungen ergänzen sie zu einem vollständigen Ablauf. Hier finden die Wellen und Riemen aus der Fabrik ihr heutiges Gegenstück: Sie verbinden eine allgemeine Fähigkeit mit einer bestimmten Arbeit. Entscheidend ist, dass am Ende ein Auftrag vorliegt, mit dem der Betrieb weiterarbeiten kann.

Die tatsächliche Entlastung messen

Ob sich dieser Umbau lohnt, zeigt sich am gesamten Vorgang. Eine in Sekunden gelesene Mail spart wenig, wenn die Mitarbeiterin anschließend jede Angabe erneut zusammensuchen muss, um den vorbereiteten Auftrag zu prüfen. Hilfreich wird die Vorbereitung, wenn sie nachvollziehbar ist: Der frühere Auftrag ist verlinkt, die Sondervereinbarung sichtbar, der Liefertermin mit seiner Quelle hinterlegt. Dann lässt sich prüfen, ohne die Arbeit noch einmal zu erledigen. Für einen Vergleich mit dem bisherigen Ablauf zählen deshalb auch Rückfragen, Korrekturen und die Zeit bis zur Übergabe an den nächsten Bearbeiter. Hinzu kommt der Aufwand, die Automatisierung einzurichten und aktuell zu halten. Der Maßstab ist die Entlastung, die nach all diesen Arbeiten übrig bleibt. An ihr lässt sich entscheiden, ob ein erster Versuch ausgebaut werden sollte.

Automatisierung gemeinsam mit dem Unternehmen gestalten

Genau an dieser Verbindung von Technik und betrieblicher Arbeit setzen wir an. Die Menschen im Unternehmen kennen die Kunden, die Sonderfälle und die Gründe, weshalb ein Ablauf heute so aussieht. Wir bringen das Wissen ein, wie sich daraus eine Automatisierung bauen lässt und an welchen Stellen KI sinnvoll mitarbeiten kann. Beides muss beim Entwerfen zusammenkommen: Wenn sich eine Sondervereinbarung technisch nicht eindeutig zuordnen lässt, braucht es eine fachliche Entscheidung darüber, wie solche Fälle künftig behandelt werden. Deshalb bauen wir den Ablauf gemeinsam mit den Menschen, die ihn später nutzen und verantworten. Zur Übergabe gehören dann auch die Entscheidungen hinter der Konstruktion: welche Fälle automatisch weiterlaufen, wo jemand eingreifen muss und wie sich der Ablauf anpassen lässt. So bleibt im Unternehmen neben dem Werkzeug auch das Wissen, damit weiterzuarbeiten.

Mit einem konkreten Prozess beginnen

Das Bild der Dampfmaschine hilft damit auch, die eigene Aufgabe einzuordnen. Die Kraftquelle ist verfügbar, doch die Verbindung zur Arbeit muss im jeweiligen Betrieb entstehen. Bei KI beginnt das mit einem überschaubaren Prozess, den ihr gut kennt: Nehmt einen typischen Vorgang und geht ihn gemeinsam mit der Person durch, die ihn täglich bearbeitet. Haltet fest, wo sie Informationen sucht, zwischen Systemen wechselt, auf Rückmeldungen wartet oder aus Erfahrung etwas ergänzt. Daraus lässt sich ableiten, was sich vereinfachen lässt und wo KI einen sinnvollen Beitrag leisten kann. Mit jedem so gestalteten Ablauf wächst auch die Fähigkeit im Unternehmen, weitere Aufgaben selbst zu beurteilen. Darin liegt ein bleibender Nutzen: Ihr lernt, neue technische Möglichkeiten in eure eigene Arbeit zu übersetzen.