Im Folgenden werden zentrale Einsatzfelder von KI zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung vorgestellt, die für KMU besonders relevant sind. Für jeden Bereich werden Funktionsweise, konkreter Nutzen, strukturierte Einstiegsschritte sowie rechtliche und ethische Aspekte erläutert und durch ein fiktives Beispiel veranschaulicht.
KI zur Unterstützung administrativer Aufgaben
Administrative Tätigkeiten wie Dokumentenverarbeitung, Rechnungsprüfung oder Datenübertragung sind in vielen KMU mit einem hohen manuellen Aufwand verbunden. KI kann hier unterstützend eingesetzt werden, indem sie Inhalte aus Dokumenten erkennt, strukturiert und zur weiteren Bearbeitung vorbereitet. Technisch geschieht dies häufig durch Verfahren des sogenannten maschinellen Lernens, bei dem Systeme aus vorhandenen Beispieldaten lernen, typische Muster zu identifizieren – etwa wiederkehrende Textstellen, Zahlenformate oder Dokumentenarten [1]. Die KI „versteht“ dabei keine Inhalte im menschlichen Sinne, sondern erkennt statistische Zusammenhänge in Daten. Auf dieser Basis kann sie Vorschläge machen, etwa welche Informationen zu welcher Kategorie gehören oder welche Datenfelder wahrscheinlich relevant sind. Für KMU liegt der Nutzen vor allem in der Entlastung der Mitarbeitenden: Routineaufgaben werden beschleunigt, Bearbeitungsschritte vereinheitlicht und Fehlerquellen reduziert. Studien zeigen, dass solche unterstützenden Systeme Produktivität und Prozessqualität erhöhen können, ohne die Kontrolle über Abläufe aus der Hand zu geben [2; 3].
Konkrete Umsetzung: Der Einstieg sollte mit einer Analyse bestehender administrativer Prozesse beginnen: Welche Aufgaben wiederholen sich häufig, sind zeitintensiv und stark datenbasiert? Anschließend sollten diese Prozesse klar beschrieben und in einzelne Schritte zerlegt werden. Da KI nur mit konsistenten und nachvollziehbaren Daten sinnvoll arbeiten kann, sollte nun geprüft werden, ob die benötigten Daten in ausreichender Qualität und Struktur vorliegen. Bevor die Technologie ins Spiel kommt, wird festgelegt, welche Aufgaben die KI übernehmen darf (z.B. Vorschläge, Hervorhebungen) und welche Entscheidungen ausdrücklich beim Menschen verbleiben. Schließlich kann es zum Einsatz des gewählten KI-Systems im Rahmen einer Pilotphase kommen: Der Teilprozess muss klar abgegrenzt sein und die Ergebnisse müssen geprüft und angepasst werden, bevor eine Ausweitung erfolgt.
Fiktives Beispiel: Ein mittelständisches Handelsunternehmen erhält monatlich mehrere hundert Eingangsrechnungen. Zunächst analysiert das Unternehmen den bestehenden Ablauf: Eingang, manuelle Prüfung, Dateneingabe, Freigabe. Anschließend werden die relevanten Rechnungsmerkmale (Rechnungsnummer, Betrag, Lieferant, Datum) klar definiert. Die KI wird so eingesetzt, dass sie diese Informationen aus den Dokumenten erkennt und strukturiert darstellt. Mitarbeitende prüfen die Vorschläge, korrigieren gegebenenfalls Abweichungen und geben die Rechnungen frei. Die Entscheidungshoheit bleibt vollständig bei der Buchhaltung. Gleichzeitig wird dokumentiert, welche Daten verarbeitet werden und zu welchem Zweck, um datenschutzrechtliche Anforderungen zu erfüllen.
Rechtliche und ethische Aspekte: Bei administrativen Prozessen ist Transparenz zentral. Mitarbeitende müssen wissen, in welchen Bereichen KI unterstützend eingesetzt wird und welche Aufgaben sie übernimmt. Werden personenbezogene Daten verarbeitet, sind die Vorgaben der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) einzuhalten, insbesondere Zweckbindung, Datensparsamkeit und Zugriffsbeschränkung. KI darf nicht zur verdeckten Überwachung oder Leistungsbewertung von Mitarbeitenden genutzt werden. Forschung betont, dass Akzeptanz und Vertrauen maßgeblich davon abhängen, dass KI als Hilfsmittel und nicht als Kontrollinstrument wahrgenommen wird [3].
KI zur Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen
In Produktion und Logistik kann KI dazu beitragen, Abläufe besser planbar und stabiler zu gestalten. Grundlage sind historische Betriebsdaten, etwa zu Maschinenlaufzeiten, Wartungen oder Lagerbewegungen. Durch deren Analyse lassen sich Muster erkennen, die auf Engpässe, Störungen oder ineffiziente Abläufe hinweisen. Ein bekanntes Anwendungsfeld ist die vorausschauende Wartung: Hier werden Maschinenzustände kontinuierlich ausgewertet, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen, bevor es zu Ausfällen kommt [4]. Für KMU liegt der Nutzen vor allem in der Reduktion ungeplanter Stillstände und einer besseren Nutzung vorhandener Ressourcen. Forschungsergebnisse zeigen, dass KI-gestützte Analysen Ausfallzeiten senken und die Betriebssicherheit erhöhen können, ohne dass Produktionsprozesse vollständig automatisiert werden müssen [4; 5].
Konkrete Umsetzung: Der Einstieg sollte mit einer klaren Fokussierung beginnen. Zunächst ist festzulegen, welcher konkrete Prozess verbessert werden soll, beispielsweise die Verfügbarkeit bestimmter Maschinen, die Planung von Wartungsintervallen oder die Stabilität von Liefer- und Lagerprozessen. Im nächsten Schritt werden vorhandene Betriebsdaten identifiziert, gesammelt und strukturiert. Dies können Wartungsprotokolle, Störungsmeldungen, Produktionsberichte oder einfache Sensordaten sein. Wichtig ist, dass diese Daten möglichst einheitlich erfasst werden, etwa mit klar definierten Zeitstempeln oder Kategorien. Eine hohe technische Komplexität ist dafür nicht zwingend erforderlich; entscheidend ist die Konsistenz der Daten. Anschließend empfiehlt sich ein schrittweiser Einstieg über ein klar abgegrenztes Pilotprojekt. In dieser Phase wird die KI zunächst eingesetzt, um Muster, Auffälligkeiten oder Zusammenhänge sichtbar zu machen, beispielsweise zwischen Betriebsbedingungen und Störungen. Die KI liefert dabei Hinweise oder Warnsignale, jedoch keine automatischen Handlungsanweisungen. Diese Ergebnisse werden von Fachkräften geprüft und gemeinsam interpretiert. Erst auf dieser Grundlage werden Entscheidungen über Wartungsmaßnahmen, Anpassungen im Ablauf oder weitere Analysen getroffen.
Fiktives Beispiel: Ein mittelständischer Produktionsbetrieb mit mehreren Fertigungsmaschinen dokumentiert über mehrere Jahre hinweg Maschinenausfälle, Wartungszeitpunkte, Laufzeiten und einfache Umgebungsdaten wie Temperatur. Diese Informationen werden zunächst strukturiert zusammengeführt. Die KI-gestützte Analyse zeigt, dass bestimmte Kombinationen aus langer Laufzeit und erhöhter Betriebstemperatur häufig einige Tage vor einem Maschinenausfall auftreten. Auf dieser Grundlage erhält die Instandhaltung künftig Hinweise, wenn vergleichbare Muster erneut auftreten. Die Fachkräfte entscheiden daraufhin, ob eine frühzeitige Wartung sinnvoll ist oder ob die Maschine weiter betrieben werden kann. Dadurch lassen sich ungeplante Stillstände reduzieren, ohne den laufenden Betrieb unnötig zu unterbrechen. Die Verantwortung für Eingriffe und Produktionsentscheidungen verbleibt vollständig beim technischen Personal.
Rechtliche und ethische Aspekte: Der Einsatz von KI in Produktions- und Logistikprozessen muss sich klar auf technische Abläufe und Anlagen beziehen. Eine Nutzung zur Überwachung oder Bewertung von Mitarbeitenden ist nicht zulässig. Entsprechend sollten personenbezogene Daten entweder gar nicht erfasst oder konsequent ausgeschlossen werden. Darüber hinaus ist die Nachvollziehbarkeit der KI-Ergebnisse von zentraler Bedeutung. Fachkräfte müssen verstehen können, auf welcher Grundlage Hinweise oder Muster erkannt werden, um diese kritisch prüfen und einordnen zu können. Forschung betont, dass Transparenz und menschliche Kontrolle wesentliche Voraussetzungen für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI in industriellen Kontexten sind [5]. KI dient hier als Analyse- und Unterstützungssystem, nicht als Ersatz für Fachwissen, Erfahrung oder Verantwortung.
KI zur Unterstützung von Prozessanalyse und kontinuierlicher Verbesserung
Für viele KMU stellt die kontinuierliche Verbesserung bestehender Geschäftsprozesse eine zentrale, aber anspruchsvolle Aufgabe dar. Prozesse werden häufig auf Basis von Erfahrung, Einzelbeobachtungen oder informellem Wissen angepasst. Künstliche Intelligenz (KI) kann hier unterstützen, indem sie betriebliche Abläufe systematisch auswertet und datenbasierte Hinweise auf Optimierungspotenziale liefert. Ein zentrales Einsatzfeld ist die Analyse von sogenannten Prozessdaten, also Informationen darüber, wie Abläufe tatsächlich stattfinden – etwa Bearbeitungszeiten, Übergaben zwischen Abteilungen oder Wartezeiten zwischen einzelnen Schritten. Durch die Auswertung dieser Daten lassen sich wiederkehrende Verzögerungen, unnötige Schleifen oder Medienbrüche identifizieren. Medienbrüche sind Unterbrechungen im Ablauf, bei denen Informationen beispielsweise von digitalen Systemen wieder manuell weiterverarbeitet werden müssen. Die KI liefert dabei keine fertigen Lösungen, sondern schafft Transparenz über den Ist-Zustand von Prozessen. Für KMU entsteht dadurch eine fundierte Grundlage, um Verbesserungsmaßnahmen gezielt und nachvollziehbar zu planen. Forschung zeigt, dass solche datengetriebenen Prozessanalysen die Qualität von Entscheidungsgrundlagen deutlich erhöhen können, da sie systematische Muster sichtbar machen, die im Arbeitsalltag häufig verborgen bleiben [6].
Konkrete Umsetzung: Zunächst sollten KMU einen klar abgegrenzten Geschäftsprozess auswählen, beispielsweise die Bearbeitung von Aufträgen. Geeignet sind insbesondere Prozesse, die regelmäßig stattfinden und dokumentiert sind. Im nächsten Schritt welche Prozessdaten relevant sind, also welche Daten den Ablauf des Prozesses beschreiben. Dies können z.B. Start- und Endzeitpunkte einzelner Bearbeitungsschritte oder die Übergabe zwischen Zuständigkeiten sein. Diese Daten müssen nun einheitlich und vollständig erfasst werden, damit die KI verlässlich Muster erkennen kann. Nun sind die Daten bereit zur Auswertung durch das gewählte KI-System. Dieses macht wiederkehrende Abläufe, Verzögerungen oder Abweichungen sichtbar, ohne sie zu bewerten. Die Interpretation der Ergebnisse erfolgt durch eine gemeinsame Analyse der Mitarbeitenden, da ihr Kontext- und Erfahrungswissen entscheidend sein kann, um Ursachen zu verstehen und sinnvolle Verbesserungen abzuleiten.
Fiktives Beispiel: Ein Dienstleistungsunternehmen bearbeitet täglich zahlreiche Kundenanfragen, die per E-Mail eingehen. Obwohl ähnliche Anfragen vorliegen, variiert die Bearbeitungsdauer stark. Zunächst wird der Prozess dokumentiert: Eingang der Anfrage, Zuordnung zu einer zuständigen Person, Bearbeitung und Rückmeldung an den Kunden. Anschließend werden Zeitstempel aus dem bestehenden System ausgewertet. Die KI-Analyse zeigt, dass Anfragen bestimmter Kategorien regelmäßig länger unbearbeitet bleiben, insbesondere bei Übergaben zwischen Abteilungen. Diese Erkenntnisse werden gemeinsam mit den Mitarbeitenden besprochen. Daraufhin werden Zuständigkeiten klarer definiert und Übergaben standardisiert. In einer späteren Auswertung zeigt sich, dass sich die durchschnittliche Bearbeitungszeit deutlich reduziert hat, ohne den Arbeitsdruck auf Einzelpersonen zu erhöhen.
Rechtliche und ethische Aspekte: Bei der KI-gestützten Prozessanalyse ist besondere Sorgfalt geboten, da Prozessdaten häufig Rückschlüsse auf das Arbeitsverhalten von Mitarbeitenden zulassen könnten. Daher ist sicherzustellen, dass die Auswertung ausschließlich auf Prozessebene erfolgt. Individuelle Leistungskontrollen sind auszuschließen. Forschung und rechtliche Leitlinien betonen die Bedeutung von Anonymisierung oder Aggregation der Daten, sodass keine personenbezogenen Profile entstehen [1; 6]. Zudem sollten Mitarbeitende frühzeitig über Ziel, Umfang und Nutzen der Analyse informiert und aktiv eingebunden werden. Transparenz und Mitwirkung sind zentrale Voraussetzungen für Akzeptanz und Vertrauen und reduzieren das Risiko, dass KI als Überwachungsinstrument wahrgenommen wird [3].
Fazit
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Prozessanalyse und kontinuierlichen Verbesserung bietet KMU die Möglichkeit, betriebliche Abläufe auf einer fundierten, datenbasierten Grundlage weiterzuentwickeln. Der größte Mehrwert entsteht dort, wo KI gezielt eingesetzt wird, um Transparenz zu schaffen und Entscheidungsprozesse vorzubereiten, nicht um sie zu ersetzen. Voraussetzung für einen nachhaltigen Nutzen sind klare Ziele, hochwertige Daten, die Einbindung der Mitarbeitenden sowie ein verantwortungsvoller Umgang mit rechtlichen und ethischen Anforderungen. KI wird damit nicht zum Treiber automatisierter Kontrolle, sondern zu einem unterstützenden Werkzeug organisationalen Lernens, das KMU hilft, mit begrenzten Ressourcen reflektierte und langfristig wirksame Verbesserungen umzusetzen.
Literatur:
[1] OECD (2019), Artificial Intelligence in Society, OECD Publishing, doi.org/10.1787/eedfee77-en.
[2] Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. W. W. Norton & Company.
[3] Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
[4] Carvalho, T. P., Soares, F. A., Vita, R., Francisco, R. D. P., Basto, J. P., & Alcalá, S. G. (2019). A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance. Computers & Industrial Engineering, 137, 106024.
[5] Wuest, T., Weimer, D., Irgens, C., & Thoben, K. D. (2016). Machine learning in manufacturing: advantages, challenges, and applications. Production & manufacturing research, 4(1), 23-45.
[6] van der Aalst, W. (2016). Process mining: Data science in action (2nd ed.). Springer.
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