Künstliche Intelligenz und Automatisierung: So gelingt Dir der Einstieg 

Künstliche Intelligenz und Automatisierung wachsen zusammen, sobald Software nicht mehr nur feste Regeln abarbeitet, sondern Inhalte versteht, Entscheidungen vorbereitet und wiederkehrende Aufgaben eigenständig übernimmt. Für Unternehmen und Organisationen heißt das: Automatisierungsprojekte, die bislang an unstrukturierten Dokumenten oder Ausnahmefällen, wie abweichende Formate und handschriftlichen Ergänzungen, scheiterten, werden technisch machbar. Laut einer Bitkom-Erhebung von März 2026 setzen bereits 41 % der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz produktiv ein, weitere 48 % planen den Einsatz oder diskutieren ihn intern.

Was bedeutet künstliche Intelligenz und Automatisierung für Unternehmen konkret? 

Konkret verbindet der Ansatz zwei bislang getrennte Welten: regelbasierte Workflow-Automatisierung und KI, die unstrukturierte Inhalte selbstständig auswertet. Klassische Automatisierung folgt festen Wenn-Dann-Regeln und stößt an ihre Grenzen, sobald ein Dokument vom erwarteten Format abweicht. Eine handschriftlich ergänzte Rechnung, ein Vertrag mit abweichender Klausel oder eine E-Mail mit uneindeutiger Absenderadresse blockieren dann den gesamten Workflow und landen zur manuellen Prüfung bei einem Sachbearbeiter. 

KI schließt genau diese Lücke. Sie liest Inhalte, egal ob gescannt, handschriftlich oder in freier Sprache formuliert, ordnet sie ein und übergibt sie strukturiert an den nächsten Prozessschritt. Automatisierung und KI ergänzen sich damit: Die eine sorgt für den geregelten Ablauf, die andere für das Verständnis der Ausnahmefälle. 

Welchen Nutzen bringt dir die Kombination aus KI und Automatisierung? 

Der Nutzen zeigt sich vor allem in kürzeren Durchlaufzeiten und weniger manueller Nacharbeit. Rechnungen, Verträge oder Posteingänge müssen nicht mehr vorsortiert werden, bevor ein System sie verarbeitet. Mitarbeitende in Fachabteilungen wenden sich stattdessen Aufgaben zu, die tatsächlich Entscheidungen erfordern, etwa der Prüfung strittiger Vertragsklauseln oder der Freigabe ungewöhnlich hoher Rechnungsbeträge. Für die IT-Leitung zählt daneben ein zweiter Effekt: Wer KI als nativen Bestandteil einer bestehenden Plattform einführt statt als isoliertes Zusatztool, spart sich zusätzliche Integrationsprojekte.  

Wo startest du sinnvoll mit KI-gestützter Automatisierung? 

Der sinnvollste Startpunkt ist ein Prozess mit hohem, wiederkehrendem Dokumentenvolumen und klarem Ausgang. Intelligent Document Processing, kurz IDP, übernimmt genau solche Aufgaben. IDP erkennt Dokumententypen automatisch, extrahiert Belegnummer, Betrag oder Fälligkeitsdatum präzise und übergibt die Daten strukturiert und medienbruchfrei in den nächsten Schritt, unabhängig von Layout, Format oder Herkunft des Dokuments. Auch handschriftliche und gescannte Belege verarbeitet die KI ohne vorherige manuelle Sortierung. 

Ein zweites Einstiegsfeld ist die Automatisierung wiederkehrender Workflow-Schritte selbst. Bei intelligenter Prozessautomatisierung mit KI verbindet sich die klassische Workflow-Engine mit KI-Bausteinen, die Anweisungen in natürlicher Sprache verstehen und darauf reagieren. 

So entsteht aus einer starren Prozesskette ein System, das auf Ausnahmen reagiert, statt sie zu eskalieren. Die dafür nötige intelligente Dokumentenverarbeitung mit KI klassifiziert Belege dabei automatisch und übergibt sie direkt weiterverarbeitet an den passenden Workflow-Schritt. 

Welche Hürden bremsen die Einführung von KI und Automatisierung? 

Die größte Hürde liegt selten in der KI-Technologie selbst, sondern im fehlenden Fundament darunter. Dokumentenklassifikation, automatische Zuordnung eingehender Post und Verschlagwortung funktionieren nur zuverlässig, wenn die Content- und Berechtigungsschicht darunter sauber strukturiert ist. Fehlt diese Struktur, entstehen isolierte Einzellösungen, die sich nicht auf weitere Abteilungen übertragen lassen. Legacy-Systeme verschärfen das Problem zusätzlich. Sie sind selten für die Integration moderner KI-Bausteine ausgelegt, gleichzeitig ist eine vollständige Ablösung oft zu aufwändig, um sie kurzfristig zu rechtfertigen.

Die Technik ist heute gut beherrschbar. Entscheidend ist vielmehr, wie sie auf konkrete Anwendungsfälle übertragen wird.

Nico Bäumer
CTO
d.velop AG
im Expertenaustausch mit Prof. Dr. Benedikt Berger von der Universität Münster im Rahmen der d.velop AI Week.

Wie bleibt KI-gestützte Automatisierung compliant und nachvollziehbar?

Compliant bleibt der Einsatz, wenn jede automatisierte Entscheidung protokolliert, begründet und im Zweifel korrigierbar ist. Seit dem 2. August 2026 ist die Verordnung (EU) 2024/1689, besser bekannt als EU AI Act, vollumfänglich anwendbar und verlangt von Unternehmen lückenlose Aktivitätsprotokolle, nachweisbare Risikobewertungen und menschliche Aufsicht über KI-gestützte Prozesse. Wer diese Anforderungen früh in der Prozessgestaltung berücksichtigt, gerät bei späteren Nachweispflichten nicht in Zeitdruck. 

Eine Plattform, die diese Anforderungen von Haus aus mitbringt, erspart dir den nachträglichen Umbau. d.velop AI, das KI-Angebot der d.velop content platform, folgt deshalb einem Schichtenmodell aus Infrastruktur, Trust Layer und Orchestrierung, in dem jede KI-Entscheidung transparent, auditierbar und mit Quellenbezug aus den eigenen Unternehmensdaten nachvollziehbar bleibt. 

Die Orchestrierung übernimmt das d.velop agent center, aktuell in der Beta-Phase, das KI-Prozesse zentral steuert und dabei den Menschen als Kontrollinstanz einbindet, statt ihn zu ersetzen. Die Datenverarbeitung selbst läuft dabei europäisch gehostet und modellflexibel, ganz ohne Bindung an einen einzelnen KI-Anbieter.

In vier Schritten zur KI-gestützten Automatisierung 

Am Anfang steht die Bestandsaufnahme: Welcher Prozess erzeugt den größten manuellen Aufwand bei gleichzeitig hohem, wiederkehrendem Volumen? Rechnungseingang, Vertragsprüfung und allgemeiner Posteingang liefern in den meisten Unternehmen die klarsten Kandidaten. 

Darauf folgt die technische Grundlage: eine saubere, berechtigungskonforme Dokumentenablage, in der Metadaten konsistent gepflegt werden. Ohne sie bleibt jede KI-Auswertung Stückwerk. Erst danach lohnt sich die dritte Phase, die eigentliche Automatisierung einzelner Prozessschritte mit KI-Unterstützung, zunächst in einem klar begrenzten Pilotbereich statt unternehmensweit auf einmal. 

Den Abschluss bildet die kontinuierliche Kontrolle: Ergebnisse werden stichprobenhaft geprüft, Fehlklassifikationen fließen als Korrektur zurück in das System, und die Mitarbeitenden im Fachbereich behalten die Freigabehoheit über kritische Entscheidungen.

Wie sieht KI-gestützte Automatisierung in der Praxis aus? 

Bei der Nagel-Group, einem europäischen Logistikunternehmen mit rund 15.500 Mitarbeitenden und täglich etwa 100.000 umgeschlagenen Sendungen, verarbeitet KI-gestützte Automatisierung heute mehr als 400.000 Eingangsrechnungen jährlich. Ein weiteres KI-Modell sagt den Palettenbedarf je Trailer vorher und erhöht dadurch bei etwa jedem dritten Trailer die Auslastung um einen zusätzlichen Stellplatz. 

Wir haben es geschafft, unsere Trailerauslastung nachweislich zu erhöhen.

Michael Lütjann
CIO
Nagel-Group

Lütjann macht dabei auch deutlich, dass Automatisierung kein Selbstzweck ist: 

Alles das, was zu automatisieren geht, wird automatisiert werden. Früher oder später. Eher früher als später.

Michael Lütjann
CIO
Nagel-Group

Für die Frage nach der Kontrolle hat er eine klare Antwort:  

Wenn wir Agentic AI einführen, dann habe ich den roten Knopf. Und mit dem roten Knopf schalte ich die komplette AI mit einem Schlag aus.

Michael Lütjann
CIO
Nagel-Group

Bis zur produktiven Nutzung investierte das Unternehmen rund vier Monate in die technische Modellentwicklung und zusätzlich rund achtzehn Monate Überzeugungsarbeit im Fachbereich, ein Hinweis darauf, dass technische Machbarkeit und organisatorische Akzeptanz zwei getrennte Baustellen sind. 

Künstliche Intelligenz und Automatisierung sind eine Architekturentscheidung

Künstliche Intelligenz und Automatisierung sind für Unternehmen und Organisationen längst keine reine Technologiefrage mehr, sondern eine Architekturentscheidung. Wer KI nachträglich auf bestehende Systeme aufsetzt, vergrößert nur die Zahl der Insellösungen, die sich später wieder zusammenführen lassen müssen. Wer sie dagegen von Anfang an in eine gemeinsame Plattform mit klaren Berechtigungen, Protokollen und menschlicher Kontrolle einbettet, verschafft sich einen Vorsprung, der mit jedem weiteren automatisierten Prozess wächst. 

Der Pilotbereich aus dem Vier-Schritte-Modell entscheidet dabei über mehr als nur den ersten Prozess. Er zeigt, ob Fachbereich und IT gemeinsam Vertrauen in automatisierte Entscheidungen aufbauen, oder ob jedes Ergebnis weiterhin manuell gegengeprüft wird. 

Diese Architekturentscheidung ist damit auch ein Baustein der digitalen Strategie: Wer künstliche Intelligenz und Digitalisierung gemeinsam denkt statt in getrennten Projekten, vermeidet doppelte Integrationsarbeit und widersprüchliche Berechtigungskonzepte. 

Häufig gestellte Fragen