Wie funktionieren KI-Workflows?

Mehr Effizienz trotz wachsender Aufgaben

Die Zahl der Aufgaben wächst, während die verfügbare Arbeitszeit gleich bleibt oder sogar sinkt. Mitarbeitende müssen mehr Informationen verarbeiten, verschiedene Systeme bedienen, Kundenanfragen beantworten und gleichzeitig ihre eigentlichen Ziele erreichen. Trotzdem wird von Unternehmen erwartet, dass sie ihre Effizienz kontinuierlich steigern.

Genau an diesem Punkt setzen KI-Workflows an. Sie übernehmen wiederkehrende Arbeitsschritte, verarbeiten Informationen und sorgen dafür, dass Aufgaben ohne unnötige Verzögerungen weitergegeben werden. In diesem Artikel erfährst Du, wie KI-Workflows funktionieren und welche Möglichkeiten es für Unternehmen gibt.

KI wird in immer Bereichen relevant

Was sind KI-Workflows?

Ein Workflow beschreibt eine Abfolge von Aufgaben, die miteinander verbunden sind und häufig voneinander abhängen. Erst wenn ein Arbeitsschritt abgeschlossen ist, kann also der nächste beginnen. Gerät eine Aufgabe ins Stocken, wirkt sich diese Verzögerung deshalb oft auf den gesamten Prozess aus.

Bei einem KI-Workflow werden KI-gestützte Technologien eingesetzt, um solche Aufgaben und Prozesse zu automatisieren, zu koordinieren und zu verbessern. Die Systeme können dabei entweder weitgehend autonom arbeiten oder Mitarbeitende bei einzelnen Arbeitsschritten unterstützen.

KI-Workflows können sehr unterschiedlich aufgebaut sein. Ein einfacher Anwendungsfall ist beispielsweise ein Sprachmodell, das eingehende Support-Tickets oder E-Mails nach Thema, Dringlichkeit und Zuständigkeit klassifiziert. In einem umfangreicheren Workflow kann die KI zusätzlich Kundendaten abrufen, eine Antwort vorbereiten, eine Aufgabe im Projektmanagement anlegen und das zuständige Team informieren.

Was unterscheidet KI-Workflows von normaler Automatisierung?

Klassische Automatisierungen arbeiten hauptsächlich mit fest definierten Regeln: Wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt, wird eine vorher festgelegte Aktion ausgeführt. Solche Systeme eignen sich besonders für strukturierte und vorhersehbare Prozesse.

KI-Workflows können dagegen auch unstrukturierte Informationen wie E-Mails, Dokumente, Bilder oder Gesprächsnotizen verarbeiten. Sie sind in der Lage, Inhalte zu verstehen, Zusammenhänge zu erkennen und abhängig vom Kontext unterschiedliche Schritte einzuleiten.

Der entscheidende Unterschied liegt somit nicht nur darin, dass eine Aufgabe automatisch ausgeführt wird. Die KI kann die zugrunde liegenden Daten interpretieren und den weiteren Ablauf daran anpassen. Agentische Workflows gehen noch einen Schritt weiter: Sie können Entscheidungen treffen, Werkzeuge auswählen und mehrere Aufgaben mit begrenztem menschlichem Eingriff koordinieren.

Trotzdem ist nicht jeder Prozess für eine intelligente oder agentische Automatisierung geeignet. Bei einfachen, vorhersehbaren Aufgaben ist ein klassischer regelbasierter Workflow oft günstiger, transparenter und leichter zu kontrollieren.

Wie funktionieren KI-gestützte Workflows?

Ein KI-gestützter Workflow beginnt normalerweise mit einem Auslöser. Das kann beispielsweise eine neue E-Mail, ein ausgefülltes Formular, eine eingegangene Rechnung oder ein neuer Datensatz im CRM-System sein.

Anschließend werden die relevanten Informationen erfasst. Eine KI analysiert die Daten, erstellt den Vorgang oder einen Vorschlag für den nächsten Schritt. Abhängig vom Ergebnis kann der Workflow weitere Anwendungen ansprechen, Aufgaben erstellen, Informationen aktualisieren oder eine Nachricht versenden.

Wichtig ist, im Voraus festzulegen, welche Entscheidungen automatisch getroffen werden dürfen und an welchen Stellen eine menschliche Interaktion erforderlich ist. Je höher das finanzielle, rechtliche oder persönliche Risiko einer Entscheidung ist, desto wichtiger bleibt die Kontrolle durch Mitarbeitende.

Automatische Workflows übernehmen wiederkehrende Aufgaben

Welche Technologien stecken hinter KI-Workflows?

KI-Workflows bestehen selten aus einer einzigen Technologie. Meist werden verschiedene Systeme miteinander kombiniert.

• KI-Agenten reagieren nicht nur auf Eingaben, sondern können selbständig Schritte planen, verfügbare Werkzeuge einsetzen und Aktionen ausführen. Sie eignen sich insbesondere für komplexere Aufgaben, bei denen der genaue Lösungsweg nicht vollständig vorhersehbar ist. Agentische Systeme können umfangreiche Ziele in kleinere Teilaufgaben zerlegen und dafür auf externe Anwendungen oder Datenquellen zugreifen.
• APIs, also Programmierschnittstellen, ermöglichen die Kommunikation zwischen verschiedenen Anwendungen. Über eine API kann ein KI-System beispielsweise Informationen aus einem CRM abrufen, Daten in einem Projektmanagement-Tool aktualisieren oder eine Nachricht über eine Kommunikationsplattform versenden.
• Die Geschäftsprozessautomatisierung, auch Business Process Automation oder BPA genannt, nutzt Software, um komplexe und wiederkehrende Geschäftsprozesse zu automatisieren. Eine Untergruppe davon ist die Robotic Process Automation, bei der digitale Software-Roboter regelbasierte Tätigkeiten übernehmen.
• Generative KI erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Zusammenfassungen oder Antwortentwürfe. In Workflows kann sie beispielsweise Produktbeschreibungen verfassen, Gesprächsprotokolle zusammenfassen oder personalisierte E-Mails vorbereiten.
• Bei der intelligenten Automatisierung werden KI, Prozessmanagement und Automatisierungstechnologien miteinander verbunden. Dadurch lassen sich nicht nur einzelne Tätigkeiten, sondern auch datenbasierte Entscheidungen innerhalb eines Prozesses unterstützen und skalieren.

Weitere wichtige Grundlagen sind maschinelles Lernen, die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, kurz NLP), die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen sowie die optische Zeichenerkennung (OCR), die Texte aus Bildern, Scans und Dokumenten in maschinenlesbare Informationen umwandelt.

Was sind agentische Workflows in der KI?

Agentische Workflows in der KI unterscheiden sich von klassischen Automatisierungen vor allem durch ihren Entscheidungsspielraum. Ein KI-Agent kann selbst planen, welche Schritte notwendig sind. Er kann Informationen recherchieren, Daten auswerten, Zwischenergebnisse überprüfen und bei Bedarf seine Vorgehensweise anpassen. Mehrere spezialisierte Agenten können zudem zusammenarbeiten: Ein Agent recherchiert Informationen, ein zweiter erstellt einen Entwurf und ein dritter kontrolliert das Ergebnis.

Diese Flexibilität ist besonders bei wissensintensiven oder schwer vorhersehbaren Aufgaben hilfreich. Gleichzeitig erhöht sie den Kontrollbedarf. Unternehmen müssen festlegen, welche Daten ein Agent verwenden darf, welche Aktionen er selbstständig ausführen kann und wann ein Mensch eingreifen muss.

Agentische Workflows sollten daher nicht mit einer vollständig unkontrollierten Automatisierung verwechselt werden. In der Praxis sind klar definierte Berechtigungen, Protokolle und Freigabeschritte entscheidend.

Vorteile von KI-Workflows

Der größte Vorteil liegt in der Zeitersparnis. Wiederkehrende Aufgaben wie das Sortieren von E-Mails, das Übertragen von Daten, das Erstellen von Zusammenfassungen oder die Vorbereitung standardisierter Antworten müssen nicht mehr vollständig manuell erledigt werden.

Dadurch sinkt nicht nur der Arbeitsaufwand. Automatisierte Übergaben können außerdem verhindern, dass Aufgaben vergessen werden oder Informationen zwischen verschiedenen Systemen verloren gehen. Gerade bei Prozessen mit vielen Beteiligten lassen sich dadurch Engpässe reduzieren.

Weitere Vorteile sind mögliche Kosteneinsparungen, eine geringere Zahl manueller Übertragungsfehler und eine einheitlichere Bearbeitung von Vorgängen. Wenn Informationen automatisch zusammengeführt und ausgewertet werden, können Entscheidungen zudem auf einer breiteren Datengrundlage getroffen werden.

Auch die Customer Experience kann sich verbessern. Chatbots und automatisierte Assistenzsysteme beantworten einfache Fragen sofort, während Mitarbeitende mehr Zeit für individuelle oder komplexe Anliegen erhalten. Workflowautomatisierung kann auf diese Weise manuelle Arbeit und Fehler reduzieren, während sich Teams stärker auf strategische Aufgaben konzentrieren.

KI Workflows können in fast allen Abteilungen eingesetzt werden

Nachteile und Grenzen von KI-Workflows

Die Einführung eines KI-Workflows erfordert zunächst selbst Zeit und Ressourcen. Prozesse müssen analysiert, Datenquellen verbunden, Zugriffsrechte eingerichtet und Mitarbeitende geschult werden. Ein schlecht vorbereiteter Prozess wird durch Automatisierung nicht automatisch besser. Unter Umständen werden bestehende Fehler lediglich schneller wiederholt.

Auch KI-Systeme können falsche Ergebnisse erzeugen oder Informationen missverstehen. Ihre Ausgaben sollten deshalb nicht ungeprüft übernommen werden. Besonders bei finanziellen Entscheidungen, personenbezogenen Daten, Bewerbungen oder rechtlich relevanten Vorgängen sind Kontroll- und Freigabeschritte notwendig.

Ein weiterer Punkt ist der Rückhalt und die Akzeptanz im Team. Mitarbeitende können befürchten, durch KI ersetzt oder stärker kontrolliert zu werden. Unternehmen sollten deshalb offen kommunizieren, welche Ziele mit der Einführung verfolgt werden und welche Aufgaben weiterhin in menschlicher Verantwortung bleiben.

Der Nutzen von KI-Workflows entsteht nicht dadurch, dass man möglichst viele Aufgaben automatisiert. Entscheidend ist, die richtigen Tätigkeiten auszuwählen und menschliche Expertise an den relevanten Stellen einzubinden.

Typische Anwendungsfälle für KI-Workflows

Kundenservice

Im Kundenservice können KI-Workflows Anfragen kategorisieren, häufig gestellte Fragen beantworten und komplexere Vorgänge an die passende Person weiterleiten. Auch komplette Kundenprozesse lassen sich teilweise koordinieren, von der ersten Anfrage bis zum Kauf oder zur laufenden Betreuung.

CRM und Kundenmanagement

Ein KI-Workflow kann Informationen aus E-Mails, Formularen und Gesprächen in einem CRM-System zusammenführen. Die Daten lassen sich anschließend analysieren, ergänzen oder für die Priorisierung von Kontakten nutzen. Vertriebsmitarbeitende erhalten dadurch einen aktuelleren Überblick, ohne alle Informationen manuell übertragen zu müssen.

Finanzberichterstattung

Bei der Finanzberichterstattung können Rechnungen erfasst, Daten geprüft und Berichte vorbereitet werden. Auch auffällige Transaktionen können schneller entdeckt werden und Betrug verhindern. Die endgültige Bewertung und Freigabe sollte jedoch insbesondere bei finanziell relevanten Vorgängen durch eine verantwortliche Person erfolgen.

Betriebsmanagement

Im Betriebsmanagement helfen KI-Workflows dabei, Informationen aus verschiedenen Bereichen zusammenzuführen und betriebliche Abläufe zu koordinieren. Dazu gehören beispielsweise Bestandsaktualisierungen, Lieferketten, Qualitätskontrollen oder interne Freigabeprozesse.

Recruiting

Im Recruiting kann KI Bewerbungsunterlagen erfassen, Informationen strukturieren, Termine koordinieren und die erste Kontaktaufnahme vorbereiten. Gleichzeitig muss sorgfältig kontrolliert werden, ob Bewerberinnen und Bewerber fair behandelt werden. Historische Daten und ungeeignete Bewertungskriterien können ansonsten bestehende Vorurteile reproduzieren.

KI-Assistenten in Marketing-Workflows integrieren

KI-Assistenten können Marketingteams bei vielen zeitaufwendigen Arbeitsschritten unterstützen. Der größte Nutzen entsteht, wenn sie nicht als isolierte Textgeneratoren, sondern als Bestandteil eines klar definierten Prozesses eingesetzt werden.

Ein Marketing-Workflow kann beispielsweise mit einem neuen Content-Briefing beginnen. Die KI strukturiert das Thema, wertet vorhandene Unterlagen aus und erstellt eine erste Gliederung. Anschließend wird ein Textentwurf erstellt, der von einer Fachperson geprüft und überarbeitet wird. Nach der Freigabe kann ein Automatisierungstool den Inhalt an das Content-Management-System übergeben und Aufgaben für Social Media oder den Newsletter anlegen.

Auch vorhandene Inhalte lassen sich weiterverarbeiten. Aus einem ausführlichen Artikel können ein Newsletter, mehrere Social-Media-Beiträge und ein Skript für ein kurzes Video entstehen. Die finale Qualitätskontrolle sollte jedoch beim Marketingteam bleiben, um zu beurteilen, ob Tonalität, Markenbotschaft und inhaltliche Aussage tatsächlich zum Unternehmen passen.

Welche Tools eignen sich für KI-Workflows?

Die Auswahl des passenden Tools hängt davon ab, ob ein Unternehmen lediglich KI-Unterstützung benötigt oder mehrere Systeme zu einem automatisierten Prozess verbinden möchte.

ChatGPT, Claude und Google Gemini eignen sich unter anderem für Analyse, Ideenentwicklung, Klassifizierung, Zusammenfassungen und die Erstellung von Inhalten. Sie können auch dabei helfen, einen Workflow zu planen oder Anweisungen für wiederkehrende Aufgaben zu entwickeln. Microsoft Copilot ist besonders interessant, wenn bereits mit Microsoft 365 und Power Automate gearbeitet wird. Workflows können dort mithilfe natürlicher Sprache erstellt, getestet und verwaltet werden.

Das Tool Apollo.io konzentriert sich auf Vertriebs- und Marketingprozesse. Das System kann beispielsweise Kontakte zu Sequenzen hinzufügen, Aufgaben für Vertriebsmitarbeitende planen und Änderungen an Kontaktdaten verarbeiten.

Für anwendungsübergreifende Automationen kommen spezielle Workflow-Plattformen infrage. n8n verbindet KI-Funktionen mit Geschäftsprozessautomatisierung und unterstützt sowohl visuelle Abläufe als auch individuelle Logik. Die selbst gehostete Community Edition kann dauerhaft kostenlos genutzt werden. Allerdings können für das Hosting und für angebundene KI-APIs trotzdem Kosten entstehen.

Die Mitarbeitenden sollten von Anfang an ins Boot geholt werden

Wie implementierst Du KI-Workflows in Deinem Unternehmen?

Eine erfolgreiche Einführung beginnt nicht mit der Wahl eines Tools, sondern mit einem konkreten Problem.

1. Geeignete Aufgaben identifizieren: Untersuche, welche Tätigkeiten besonders zeitaufwendig sind, häufig wiederholt werden oder regelmäßig für Verzögerungen sorgen. Gut geeignet sind klar abgrenzbare Prozesse mit einem messbaren Ergebnis.
2. Ist-Zustand dokumentieren: Halte fest, wodurch der Prozess ausgelöst wird, welche Informationen benötigt werden, wer beteiligt ist und an welchen Stellen Entscheidungen getroffen werden. Erst dann lässt sich beurteilen, welche Schritte automatisiert werden können.
3. Tool auswählen: Prüfe, ob vorhandene Anwendungen integriert werden können und welche Anforderungen an Datenschutz, Berechtigungen und Nachvollziehbarkeit bestehen. Beginne möglichst mit einem überschaubaren Pilotprojekt.
4. Das Team ins Boot holen: Kommuniziere offen, welche Aufgaben der Workflow übernimmt und wo Mitarbeitende weiterhin entscheiden. Schulungen und feste Ansprechpartner helfen dabei, Unsicherheiten abzubauen.
5. Ergebnisse kontrollieren und verbessern: Miss beispielsweise die Bearbeitungszeit, Fehlerquote oder Zahl manueller Übergaben. KI-Workflows sollten regelmäßig überprüft und an veränderte Prozesse angepasst werden.

Besonders wichtig ist eine klare Verantwortlichkeit. Auch wenn ein System Aufgaben autonom ausführt, muss eine Person oder ein Team für die Qualität und Sicherheit des Prozesses zuständig bleiben.

Fazit: KI-Workflows schaffen Freiraum statt zusätzlicher Komplexität

KI-Workflows können Unternehmen dabei helfen, wachsende Aufgabenmengen zu bewältigen, ohne den Arbeitsdruck einfach an die Mitarbeitenden weiterzugeben. Sie automatisieren wiederkehrende Tätigkeiten, beschleunigen Übergaben und unterstützen die Verarbeitung großer Informationsmengen. Der größte Nutzen entsteht dort, wo KI und menschliche Expertise sinnvoll kombiniert werden.

Unternehmen sollten deshalb nicht versuchen, sofort vollständige Abteilungen zu automatisieren. Ein klar begrenzter, messbarer Workflow ist der bessere Einstieg. Wird dieser erfolgreich umgesetzt, kann die Automatisierung schrittweise auf weitere Prozesse ausgeweitet werden.