Die digitale Transformation treibt Unternehmen dazu, ihre Geschäftsprozesse grundlegend zu überdenken und zu modernisieren. In diesem Kontext gewinnt die KI-gestützte Workflow-Automatisierung an Bedeutung, da sie enorme Effizienzsteigerungen verspricht. Schätzungen zufolge nutzen bis zu 37 % der Unternehmen Papier für die Verwaltung kritischer Geschäftsprozesse – ein ressourcenintensiver Ansatz, der wertvolle Zeit bindet (Quelle). Gleichzeitig erkennen bereits 71 % der Unternehmen das Potenzial von KI-Agenten zur Automatisierung, um Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben zu entlasten und ihnen den Fokus auf wertschöpfende Tätigkeiten zu ermöglichen (Quelle).

KI-gestützte Workflows gehen jedoch noch einen Schritt weiter: Sie ermöglichen nicht nur eine beschleunigte und effizientere Abwicklung von Prozessen, sondern ermöglichen eine datengetriebene Analysen, um komplexe Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und Abläufe adaptiv zu steuern. Dies führt nicht nur zu einer qualitativen Verbesserung bestehender Prozesse, sondern eröffnet völlig neue Möglichkeiten für Wertschöpfung und Kundenservice. Insgesamt bildet eine durchdachte KI-Automatisierungsstrategie einen wichtigen Baustein, um im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig und effizient zu bleiben.

Traditionelle Ansätze der Workflow-Automatisierung sind meist regelbasiert. Diese setzten auf fest programmierte Wenn-Dann-Regeln und statische Entscheidungstabellen, was für vordefinierte, repetitive Aufgaben effektiv war. Solche Systeme stoßen jedoch schnell an ihre Grenzen, wenn unvorhergesehene Szenarien eintreten, die nicht in den starren Regeln abgebildet sind. Fehlende Flexibilität führt oft zu Prozessabbrüchen oder manuellen Eingriffen, was Engpässe und erhöhte Fehleranfälligkeit zur Folge hat. Zudem erfordert die Anpassung an geänderte Geschäftsanforderungen oftmals zeitaufwändige manuelle Änderungen.

Im Gegensatz dazu ermöglichen KI-gesteuerte Workflows auf veränderliche Prozessparameter flexible zu reagieren. Durch den Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen und Deep Learning können diese Systeme aus eingehenden Informationen lernen und sich in Echtzeit anpassen. Neue Daten führen zu einer dynamischen Entscheidungsfindung, ohne dass explizit neue Regeln formuliert werden müssen. Dieser adaptive Charakter sorgt dafür, dass KI-Workflows auch auf veränderte Rahmenbedingungen reagieren, wodurch Prozesse reibungsloser und robuster ablaufen. Zusätzlich verbessert sich die Benutzererfahrung, da solche Systeme oft eine intuitivere und personalisierte Interaktion ermöglichen. Insgesamt zeigt sich, dass KI-basierte Workflows traditionelle Automatisierungen in Effizienz und Flexibilität deutlich übertreffen. Maschinelles Lernen (ML), Natural Language Processing (NLP) und autonome Agenten bilden die Kerntechnologien, die KI-basierte Workflows ermöglichen.

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem Computer aus vorhandenen Daten Muster erkennen und Entscheidungen treffen, ohne explizit dafür programmiert zu sein. Ein trainiertes ML-Modell kann zum Beispiel Vorhersagen treffen oder Objekte klassifizieren. In Workflows wird ML eingesetzt, um aus historischen Prozessdaten zu lernen und zum Beispiel Entscheidungsregeln abzuleiten.

Natural Language Processing bezeichnet die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. NLP-Modelle ermöglichen es, unstrukturierte Texteingaben – etwa E-Mails, Berichte oder Chat-Nachrichten – maschinell auszuwerten. In der Workflow-Automatisierung kommt NLP beispielsweise zum Einsatz, um Dokumente zu analysieren, Texte zu klassifizieren oder Benutzeranfragen zu verstehen.

Autonome Agenten sind KI-Systeme, die eigenständig Aufgaben ausführen und aus ihren Erfahrungen lernen können, ohne für jeden Schritt menschliche Anweisungen zu benötigen. Ein autonomer Agent agiert in einer Umgebung, nimmt Daten wahr, interpretiert sie basierend auf programmierter Logik oder erlernten Modellen und führt dann Aktionen aus, um bestimmte Ziele zu erreichen. Wichtig ist dabei, dass solche Agenten ihre Leistung kontinuierlich selbst verbessern können, indem sie aus Erfolg und Misserfolg lernen. Moderne KI-Systeme setzen oft auf eine Kombination mehrerer solcher Agenten, um komplexe Abläufe zu bewältigen.

KI-gesteuerte Systeme lassen sich grundsätzlich in zwei Ansätze unterteilen: den Single-Agent- und den Multi-Agent-Ansatz.
Im Single-Agent-System übernimmt ein einzelner, zentraler KI-Agent sämtliche Aufgaben. Diese Architektur zeichnet sich durch ihre einfache Implementierung und Wartung aus, da alle notwendigen Funktionen in einem Modul gebündelt sind. Sie eignet sich besonders für klar umrissene, stabile Anwendungsfälle – etwa einen virtuellen Assistenzbot, der häufig gestellte Kundenfragen beantwortet. Der Nachteil liegt in der begrenzten Anpassungsfähigkeit und Interaktivität: Bei komplexeren, vielseitigen Anforderungen stößt ein einzelner Agent schnell an seine Leistungsgrenzen. Zudem fehlt ein interner Feedback-Mechanismus, sodass bei Fehlern oder Ausfällen der gesamte Prozess gefährdet ist.

Der Multi-Agent-Ansatz verteilt dagegen die Arbeit auf mehrere spezialisierte Agenten. Jeder Agent übernimmt eine spezifische Rolle – beispielsweise Datenerfassung, Analyse oder Entscheidungsfindung. Durch die enge Koordination und Kommunikation untereinander entsteht ein flexibles, skalierbares und robustes System. Diese Architektur ist besonders vorteilhaft, wenn es darum geht, komplexe und dynamische Workflows zu automatisieren. Fällt ein Agent aus, können dessen Aufgaben von anderen Agenten zumindest teilweise kompensiert werden. Forschungsergebnisse weisen darauf hin, dass Multi-Agent-Systeme eine höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit und Fehlertoleranz bieten sowie besser mit unsicheren oder unvollständigen Daten umgehen können.

Single-Agent-Systeme eignen sich ideal für einfache, isolierte Aufgaben, während Multi-Agent-Systeme durch Spezialisierung und Zusammenarbeit ihre Stärken in dynamischen und komplexen Umgebungen ausspielen. Die Wahl der geeigneten Architektur hängt letztlich vom jeweiligen Anwendungsfall ab – in manchen Szenarien genügt ein einzelner intelligenter Agent, in anderen ist ein kooperatives Team von KI-Agenten der optimale Lösungsweg.

Unternehmen generieren große Mengen an Dokumenten, von Rechnungen über Verträge bis hin zu E-Mails, wobei etwa 90 % der Daten unstrukturiert vorliegen (Quelle). Die manuelle Verarbeitung dieser Daten ist zeitaufwändig, fehleranfällig und teuer.
Hier setzt IDP an: Ein KI-gestützter Workflow, der den gesamten Dokumentenprozess – von der Erfassung bis zur Integration in nachgelagerte Systeme – automatisiert.

IDP-Workflow im Überblick

1. Dokumentenerfassung: Dokumente werden aus verschiedenen Quellen wie gescannten Papierdokumenten, PDFs, E-Mail-Anhängen oder Fotos eingespeist. Mithilfe von OCR-Technologien (Optical Character Recognition) und Vorverarbeitung (z. B. Rauschreduktion, Bildausrichtung) werden analoge Daten in digitale Texte umgewandelt, sodass sie für die weitere Analyse bereitstehen.
2. Dokumentklassifizierung: Das System identifiziert anhand von Layout, Schlüsselwörtern oder Absenderdaten den Dokumenttyp – etwa Rechnung, Lieferschein, Formular oder Vertrag. Machine Learning hilft dabei, Dokumente korrekt zu kategorisieren, sodass unterschiedliche Verarbeitungszweige in Gang gesetzt werden.
3. Datenextraktion: KI-Algorithmen aus den Bereichen NLP und Computer Vision extrahieren relevante Informationen. Bei einer Rechnung etwa werden Rechnungssteller, Datum, Nummer, Betrag und Zahlungsziel automatisch identifiziert – auch bei variierenden Layouts und Freitexten.
4. Validierung: Die extrahierten Daten werden auf Plausibilität und Vollständigkeit geprüft. Beispielsweise erfolgt ein Abgleich mit bestehenden Datenbanken, um Übereinstimmungen bei Kundennummern oder Beträgen zu bestätigen. Regelwerke prüfen Formate und Pflichtfelder, während Ausnahmen von einem Human-in-the-Loop-Ansatz überprüft werden. So lernt das System kontinuierlich aus Korrekturen.
5. Systemintegration: Nach der Validierung werden die Daten mittels Schnittstellen oder RPA (Robotic Process Automation) in Zielsysteme wie ERP, Buchhaltungssoftware oder Datenbanken integriert. In der Rechnungsverarbeitung etwa wird automatisch ein Buchungssatz erstellt und Zahlungsvorgänge angestoßen. Medienbrüche entfallen, da die Daten digital und nahtlos weitergereicht werden.

IDP demonstriert, wie KI-gestützte Workflows Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit in der Dokumentenverarbeitung signifikant erhöhen. Trotz bestehender Herausforderungen in der Implementierung zeigen praktische Beispiele, dass Unternehmen durch den Einsatz von IDP signifikante Kosteneinsparungen und Prozessverbesserungen erzielen können.

Trotz der Vorteile von KI-gesteuerten Workflows treten bei ihrer Implementierung diverse Probleme auf, die es zu adressieren gilt.

• Datenqualität: Die Qualität und Integrität der Eingangsdaten sind entscheidend („Garbage in, garbage out“). Fehlerhafte, unvollständige oder inkonsistente Daten – etwa unleserliche Dokumente oder veraltete Informationen – führen zu mangelhaften Ergebnissen.
• Technische Integration: KI-Workflows müssen in bestehende IT-Landschaften integriert werden, was besonders bei Altsystemen (Legacy-Systemen) komplex wird. Ältere Software unterstützt häufig nicht die moderne Kommunikation mit KI-Services, was den Einsatz von Middleware und umfangreiche Anpassungen erforderlich macht. Fehlende Integration führt zu Datensilos und beeinträchtigt die Gesamtperformance.
• Sicherheit und Compliance: Da KI-gestützte Workflows häufig sensible Daten verarbeiten und automatisierte Entscheidungen treffen, sind strenge Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben (z.B. DSGVO) unabdingbar. Zugriffsbeschränkungen, Verschlüsselung der Daten sowie kontinuierliches Monitoring sind notwendig, um unbefugten Zugriff und Datenmanipulation zu verhindern.
• Skalierbarkeit: Ein Prototyp, der in einem Pilotprojekt funktioniert, stößt beim unternehmensweiten Einsatz häufig an Grenzen. KI-Workflows müssen mit wachsenden Datenmengen, zusätzlichen Nutzern und erweiterten Anwendungsfällen Schritt halten, ohne an Performance zu verlieren. Dies erfordert eine flexible, meist cloud-basierte Infrastruktur sowie durchdachte Orchestrierungsmethoden.

Die Einführung von KI-gesteuerten Workflows erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch eine sorgfältige Planung bezüglich Datenqualität, Integration, Sicherheit und Skalierbarkeit. Nur durch die konsequente Berücksichtigung dieser Herausforderungen können Unternehmen die Potenziale von KI optimal nutzen und gleichzeitig Risiken minimieren.

Schrittweise Einführung (Pilotprojekte)

Anstatt sofort unternehmenskritische Prozesse vollständig zu automatisieren, empfiehlt es sich, mit kleinen, überschaubaren Workflows zu beginnen. Durch die Auswahl eines begrenzten Anwendungsfalls mit geringem Risiko können erste Erfahrungen gesammelt und die Ergebnisse gründlich evaluiert werden. Eine enge Überwachung der Piloten ist dabei essenziell, um sicherzustellen, dass die Systeme kontrolliert getestet werden. Erste Erfolgserlebnisse schaffen Akzeptanz und dienen als Blaupause für den späteren Rollout.

Priorisierung hochwertiger Anwendungsfälle

Der KI-Einsatz sollte sich zunächst auf Prozesse konzentrieren, bei denen Automatisierung den größten Nutzen bringt. Typische Kandidaten sind repetitive, zeitintensive oder fehleranfällige Aufgaben, die sich durch Automatisierung signifikant verbessern lassen. Wichtig ist dabei, Prozesse auszuwählen, bei denen die Datenlage stabil und konsistent ist. So erzielt die Automatisierung einen direkten Mehrwert, der die Investition in KI rechtfertigt.

Integration von Security & Compliance by Design

Frühzeitig in der Planungsphase müssen alle sicherheitsrelevanten und regulatorischen Anforderungen berücksichtigt werden. Dies umfasst den definierten Zugriff auf sensible Daten, deren Verschlüsselung sowie die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie der DSGVO. Ein durchdachtes Konzept, das auch Mechanismen zur Nachvollziehbarkeit von Entscheidungspfaden (Audit-Trail) beinhaltet, verhindert Sicherheitslücken und Compliance-Verstöße. Die frühzeitige Einbindung von IT-Sicherheit und Datenschutzexperten sichert nicht nur die technische Umsetzung, sondern baut auch Vertrauen bei den Stakeholdern auf.

KI-basierte Workflow-Automatisierung ist mehr als nur ein Technologietrend – sie ist ein wesentlicher Enabler, um in einer digitalisierten Wirtschaft effizient und wettbewerbsfähig zu agieren. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen Prozesse beschleunigen, Fehler reduzieren und ihre Mitarbeiter von stumpfen Routineaufgaben entlasten. Die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) zeigt, welches Transformationspotenzial in KI-Workflows steckt – analoge, langsame Abläufe werden in digitale, skalierbare Prozesse verwandelt. Unternehmen, die diese Möglichkeiten nutzen und mit einer klaren Vision sowie den richtigen Rahmenbedingungen umsetzen, können einen nachhaltigen Wettbewerbsvorsprung erzielen.

Am Ende geht es darum, KI nicht isoliert zu sehen, sondern als integralen Bestandteil einer umfassenden digitalen Transformation. Gelingt dies, so ebnet eine KI-gestützte Workflow-Automatisierung den Weg zu dauerhaft höherer Produktivität, mehr Innovationsfreiraum und besserer Wertschöpfung.