KI im Arbeitsalltag: Wie Unternehmen Zeit sparen und Prozesse automatisieren

Künstliche Intelligenz ist im Unternehmensalltag längst mehr als ein Experiment und wird zunehmend für konkrete Wissens- und Routineaufgaben eingesetzt. Für KMU liegt der grösste Nutzen vor allem in klar abgegrenzten Aufgaben wie dem Zusammenfassen, Entwerfen, Klassifizieren oder Weiterleiten von Informationen. Eine OECD-Erhebung unter mehr als 5’000 KMU in sieben Ländern zeigt, dass 31 Prozent bereits generative KI einsetzen und 65 Prozent der Nutzer von einer verbesserten Leistung ihrer Mitarbeitenden berichten. Rund ein Drittel gab zudem an, dass sich die Arbeitsbelastung durch den Einsatz generativer KI reduziert hat. Gleichzeitig bleiben Datenschutz, rechtliche Fragen und fehlende Kompetenzen wichtige Herausforderungen, weshalb KI im Arbeitsalltag mit klaren Prozessen und einer sorgfältigen Integration verbunden werden sollte.

In vielen Betrieben geht Arbeitszeit durch zahlreiche kleine manuelle Schritte zwischen E-Mails, Dokumenten, Besprechungen und verschiedenen Anwendungen verloren. Genau hier kann KI unterstützen, indem sie Informationen zusammenfasst, klassifiziert oder in erste Entwürfe umwandelt. Ein in Science veröffentlichtes Experiment zeigte, dass Teilnehmende professionelle Schreibaufgaben mit generativer KI im Durchschnitt rund 40 Prozent schneller erledigten und die bewertete Qualität um 18 Prozent stieg. Solche Ergebnisse lassen sich jedoch nicht pauschal auf jeden Unternehmensprozess übertragen, da Nutzen und Fehlerquote stark von Aufgabe, Daten und Qualitätskontrolle abhängen. Für KMU bietet sich deshalb ein pragmatischer Ansatz an: zuerst geeignete, wiederkehrende Aufgaben identifizieren und danach das passende Werkzeug wie ChatGPT oder Microsoft 365 Copilot auswählen.

Der entscheidende Unterschied liegt zwischen einem KI-Assistenten und einer echten KI-Automatisierung. Während ChatGPT oder Copilot einzelne Aufgaben wie Zusammenfassungen oder Textentwürfe übernehmen, verbinden Automatisierungsplattformen Informationen und Abläufe zwischen mehreren Systemen. Lösungen wie Microsoft Power Automate, n8n oder Zapier können KI-Funktionen in mehrstufige Workflows integrieren. So kann eine Kundenanfrage automatisch analysiert, im CRM erfasst, einem Mitarbeitenden zugewiesen und als Antwortentwurf vorbereitet werden. Bei wichtigen, kundenwirksamen oder personenbezogenen Vorgängen sollte der Mensch weiterhin die Kontrolle und Freigabe übernehmen.

Ein guter Einstieg in KI im Arbeitsalltag beginnt bei häufigen Aufgaben, die viel manuelle Zeit beanspruchen und leicht überprüft werden können. Dazu gehören etwa Meeting-Zusammenfassungen, E-Mail-Entwürfe, die Strukturierung längerer Dokumente oder erste Textentwürfe. Microsoft Copilot und ChatGPT eignen sich genau für solche wissensintensiven Arbeitsschritte. Das Ziel sollte dabei nicht sein, fachliche Entscheidungen an die KI abzugeben, sondern die zeitaufwendige Vorbereitung zu verkürzen.

Für ein erstes Pilotprojekt sollte ein Unternehmen einen klar abgegrenzten Prozess auswählen und zunächst messen, wie viel Zeit dieser heute benötigt. Anschliessend wird derselbe Ablauf mehrere Wochen mit KI-Unterstützung getestet, wobei Zeitersparnis, Fehler und notwendige Korrekturen dokumentiert werden. Besonders interessant sind Prozesse mit hohem Volumen, weil sich bereits wenige eingesparte Minuten pro Vorgang deutlich summieren können. Die tatsächliche Ersparnis sollte jedoch immer im eigenen Unternehmen gemessen werden, da sie stark vom jeweiligen Arbeitsablauf abhängt.

Der grössere Produktivitätseffekt entsteht, wenn Prozessautomatisierung mit KI nicht bei einer einzelnen Aufgabe endet, sondern mehrere Systeme miteinander verbindet. Eine Anfrage aus einem Formular oder einer E-Mail kann beispielsweise automatisch übernommen, von einer KI klassifiziert und anschliessend an ein CRM- oder Ticketsystem weitergegeben werden. Plattformen wie Power Automate, n8n oder Zapier ermöglichen solche mehrstufigen Abläufe und unterscheiden sich vor allem bei Integrationen, technischer Flexibilität und Einbindung in bestehende IT-Umgebungen. Die KI sollte dabei vor allem Inhalte interpretieren, während klar definierte Aktionen wie das Erstellen eines Tickets oder Speichern eines Datensatzes durch feste Workflow-Schritte ausgeführt werden.

In der Praxis kann eine Support-Anfrage so automatisch analysiert, mit wichtigen Angaben ergänzt und als Ticket angelegt werden. Ein Antwortentwurf wird vorbereitet, aber nicht direkt versendet. Stattdessen prüft ein Mitarbeitender die KI-Auswertung und gibt den nächsten Schritt frei oder korrigiert ihn. Dadurch lassen sich wiederkehrende Zwischenschritte beschleunigen, ohne die Kontrolle über kundenrelevante Entscheidungen vollständig an die KI abzugeben.

Für Schweizer Unternehmen sollte **KI für KMU** immer gemeinsam mit Datenschutz und Informationssicherheit betrachtet werden. Der EDÖB weist darauf hin, dass das Schweizer Datenschutzgesetz auch für KI-gestützte Bearbeitungen personenbezogener Daten gilt. Unternehmen sollten deshalb klar dokumentieren, welche Daten verarbeitet werden, zu welchem Zweck sie genutzt werden und wer darauf zugreifen kann. Besonders bei Kunden-, Personal- oder Vertragsdaten sollten Anbieter, Speicherort, Aufbewahrungsdauer, Berechtigungen sowie die Weitergabe an Drittsysteme vor dem produktiven Einsatz sorgfältig geprüft werden. Auch besonders schützenswerte Informationen sollten berücksichtigt werden. So lässt sich vermeiden, dass sensible oder vertrauliche Informationen unkontrolliert in externe Systeme gelangen oder innerhalb des Unternehmens von unberechtigten Personen eingesehen werden.

Auch die gewählte Produktversion spielt dabei eine wichtige Rolle, weil private und geschäftliche KI-Dienste nicht automatisch dieselben Datenschutz-, Verwaltungs- und Kontrollfunktionen bieten. Microsoft wirbt für Microsoft 365 Copilot mit Enterprise Data Protection und der Integration in die bestehenden Microsoft-365-Anwendungen, während OpenAI für ChatGPT Business und Enterprise angibt, Eingaben und Ausgaben standardmässig nicht zum Training seiner Modelle zu verwenden und Funktionen wie Rollen, Mehrfaktor-Authentifizierung und weitere Administrationsmöglichkeiten bereitzustellen. Solche Herstellerangaben ersetzen jedoch keine individuelle Prüfung von Verträgen, Konfiguration, Aufbewahrungsregeln, Datenresidenz, Berechtigungen und angebundenen Drittsystemen. Ein sinnvoller Rollout beginnt deshalb mit einer internen KI-Richtlinie, einer klaren Datenklassifizierung, wenigen freigegebenen Werkzeugen und definierten Fällen, in denen eine menschliche Kontrolle zwingend erforderlich ist. Dass hier noch Nachholbedarf besteht, zeigt auch die OECD: Nur höchstens etwa ein Drittel der befragten KI-nutzenden KMU hatte Massnahmen wie Mitarbeiterschulungen, interne Richtlinien oder die systematische Prüfung rechtlicher und regulatorischer Fragen umgesetzt.

Bei Hemutec IT Services zeigen wir regelmässig praxisnahe Themen rund um künstliche Intelligenz, digitale Automatisierung und moderne Unternehmens-IT. In unserem Blog geht es darum, wie Unternehmen KI im Arbeitsalltag gezielt einsetzen können, um wiederkehrende Aufgaben zu vereinfachen, Prozesse effizienter zu gestalten und wertvolle Zeit zu sparen. Unser Anspruch ist es, neue Technologien verständlich aufzubereiten und Unternehmen dabei zu unterstützen, geeignete Einsatzbereiche zu erkennen sowie KI-Lösungen sinnvoll in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren. Eine durchdachte KI-Automatisierung kann damit Mitarbeitende entlasten, Abläufe beschleunigen und mehr Übersicht in digitale Prozesse bringen.

Eine passende KI-Lösung für Unternehmen hilft Ihnen dabei, wiederkehrende Aufgaben zu vereinfachen, Informationen schneller zu verarbeiten und bestehende Prozesse effizienter zu gestalten. Erfahren Sie, wie KI im Arbeitsalltag sinnvoll eingesetzt werden kann und welche Möglichkeiten sich durch KI-Automatisierung und Prozessautomatisierung ergeben. Mehr dazu finden Sie unter unseren Lösungen oder in einem persönlichen Gespräch unter +41 52 226 03 64.

Author

Amir Draganović

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