Was KI-Automatisierung für ein KMU tatsächlich bedeutet

KI‑Automatisierung ist ein Sammelbegriff, der vieles überdeckt. In der gleichen Konversation stehen klassische Workflows, Dokumentenverarbeitung, lernende Modelle, LLM‑Anwendungen und agentische Orchestrierung. Das klingt nach einem Technologiepaket, ist in Wahrheit aber eine Reihe sehr unterschiedlicher Werkzeuge. Die Unterschiede sind nicht theoretisch, sie wirken sich auf Budget, Integrationsaufwand, Risiko und laufenden Betrieb aus.

Diese Unschärfe zeigt sich auch in der Adoption. Laut Eurostat nutzten 2025 rund 20 Prozent der EU‑Unternehmen mit mindestens zehn Mitarbeitenden KI‑Technologien. Das ist nicht nur ein Hinweis auf Zurückhaltung, sondern auch auf die Komplexität hinter dem Etikett KI.

Das Spektrum, mit konkreten Anwendungsbildern

Am unteren Ende stehen regelbasierte Automatisierungen. Das sind feste Abläufe, die Daten übernehmen, Felder ausfüllen, Entscheidungen nach klaren Regeln treffen und Folgeprozesse starten, häufig umgesetzt mit RPA‑Tools, also Software‑Bots, die wiederkehrende Klicks und Eingaben ausführen. Ein typisches Beispiel ist die automatische Prüfung und Weiterleitung von Rechnungen anhand definierter Kriterien oder das Abgleichen von Bestellungen mit Lieferbestätigungen. In dieser Kategorie liegt der größte Anteil der stabilen, schnell produktiven Automatisierungen.

Die nächste Schicht betrifft unstrukturierte Informationen. OCR, also automatische Texterkennung, und Dokumentenextraktion machen aus PDFs, Scans oder E‑Mails verlässliche Datenfelder. Dieser Schritt entscheidet oft, ob ein Prozess digital anschlussfähig ist. Ein konkretes Beispiel ist das E‑Mail‑Routing im Kundenservice von Bosch Service Solutions, wo eingehende Nachrichten automatisch klassifiziert und zugeordnet werden.

Maschinelles Lernen wird relevant, wenn Regeln an Grenzen stoßen. Hier geht es um Mustererkennung, Klassifikation oder Vorhersagen bei variierenden Eingaben. Beispiele sind die automatische Priorisierung von Support‑Tickets anhand ihres Inhalts oder die Erkennung von Auffälligkeiten in Zahlungsströmen. Das kann stark sein, verlangt aber Datenqualität, kontinuierliches Monitoring und Pflege.

Mit LLMs, also großen Sprachmodellen, kommt eine weitere Ebene hinzu. Solche Systeme können Sprache und Kontext verarbeiten, Zusammenfassungen liefern, Entwürfe erstellen oder Informationsarbeit unterstützen. Beispiele sind die strukturierte Zusammenfassung langer E‑Mail‑Threads oder erste Antwortentwürfe für den Support. Der Mehrwert liegt in der Flexibilität, die Herausforderung in der fehlenden Deterministik. Ohne klare Leitplanken, Tests und Verantwortlichkeiten wird die Qualität schnell ungleichmäßig.

Agenten sind keine zusätzliche Technologieklasse, sondern eine Orchestrierungsebene. Ein Agent plant Aufgaben, ruft Tools auf, schreibt in mehrere Systeme zurück und prüft Ergebnisse. Ein greifbares Bild ist ein digitaler Onboarding‑Prozess, der Daten aus CRM, HR‑System und Projektmanagement zusammenführt, Zugänge anlegt, Aufgaben verteilt und die Vollständigkeit prüft. Der Engpass liegt dabei selten im Modell, sondern in Integration, Berechtigungen, Logging und Fehlerbehandlung. Gartner geht davon aus, dass über 40 Prozent der Agentic‑AI‑Projekte bis 2027 eingestellt werden, weil Kosten, Nutzen und Risiken häufig unterschätzt werden.

Was dabei auffällt

Der größte Teil der produktiven Automatisierung in KMUs liegt am unteren Ende dieses Spektrums. Regelbasierte Abläufe, saubere Datenextraktion, strukturierte Weiterleitungen. Nicht, weil die oberen Stufen nicht funktionieren, sondern weil die unteren Stufen in den meisten Unternehmen noch nicht ausgeschöpft sind. Ein Prozess, der heute manuell, fehleranfällig und langsam läuft, braucht selten ein Sprachmodell. Er braucht eine klare Regel und eine zuverlässige Schnittstelle.