Automatisierungs-Check: Der Unterschied zwischen Theorie und Praxis

"Das können wir doch automatisieren!" – Dieser Satz fällt in Meetings häufiger denn je. Und oft stimmt er auch. Das Problem: Nicht jede Automatisierung ist sinnvoll. Manche kosten mehr, als sie einsparen.

Warum die Hälfte aller Automatisierungsprojekte scheitert

Die Statistik ist ernüchternd: Rund 50% aller Automatisierungsinitiativen erreichen nicht die geplanten Ergebnisse. Die häufigsten Gründe:

1. Falscher Prozess ausgewählt

• Zu komplex, zu viele Ausnahmen
• Zu selten ausgeführt
• Zu viele manuelle Entscheidungen nötig

2. Falsche Erwartungen

• Überschätzte Zeitersparnis
• Unterschätzte Implementierungskosten
• Ignorierte Wartungsaufwände

3. Fehlende Vorbereitung

• Prozess nicht standardisiert
• Keine klaren Regeln definiert
• Datenqualität mangelhaft

Die 5 Kriterien für Automatisierungspotenzial

Kriterium 1: Wiederholungsfrequenz

Faustregel: Je öfter ein Prozess läuft, desto höher das Potenzial.

Aber Achtung: Auch seltene Prozesse können sich lohnen, wenn sie sehr aufwändig sind.

Kriterium 2: Regelbasierung

Automatisierung braucht klare Regeln. Fragen Sie sich:

• Gibt es eindeutige Wenn-Dann-Beziehungen?
• Sind die Entscheidungskriterien dokumentierbar?
• Wie oft gibt es Ausnahmen?

Automatisierbar:

• "Wenn Rechnungsbetrag > 1000€, dann Freigabe durch Abteilungsleiter"
• "Wenn Lagerbestand < Mindestmenge, dann Bestellung auslösen"

Schwer automatisierbar:

• "Wenn der Kunde wichtig ist..." (Was bedeutet "wichtig"?)
• "Nach Gefühl entscheiden..." (Welches Gefühl?)

Kriterium 3: Digitale Verfügbarkeit

Der Prozess muss digital abbildbar sein:

Gut automatisierbar:

• Daten liegen in Systemen vor
• Schnittstellen (APIs) vorhanden
• Standardformate (CSV, XML, JSON)

Schlecht automatisierbar:

• Handschriftliche Dokumente
• Telefonate als Eingabe
• Entscheidungen basierend auf Bauchgefühl

Praxis-Tipp: Ermitteln Sie mit unserem Digitalisierungs-Reifegrad Tool, wie digital Ihre Prozesse bereits sind.

Kriterium 4: Fehleranfälligkeit

Manuelle Prozesse mit hoher Fehlerquote sind ideale Kandidaten:

Typische Fehlerquellen:

• Tippfehler bei Dateneingabe
• Vergessene Schritte
• Inkonsistente Ausführung
• Copy-Paste-Fehler

Faustregel: Bei einer Fehlerquote > 2% lohnt sich fast immer die Automatisierung.

Kriterium 5: Zeitaufwand und Kosten

Berechnen Sie die wahren Kosten:

Jährliche Prozesskosten =
  (Bearbeitungszeit × Stundensatz × Häufigkeit) +
  Fehlerkosten +
  Opportunitätskosten

Berechnen Sie es konkret: Unser Prozesskosten-Analyzer hilft Ihnen, die wahren Kosten inkl. versteckter Kosten zu ermitteln.

Das Automatisierungs-Scoring-Modell

Bewerten Sie jeden Prozess auf einer Skala von 1-5:

Interpretation:

• Score 20-25: Sofort automatisieren
• Score 15-19: Guter Kandidat, detailliert prüfen
• Score 10-14: Möglich, aber ROI genau berechnen
• Score < 10: Wahrscheinlich nicht sinnvoll

Welche Automatisierungstechnologie passt?

Je nach Prozess eignen sich unterschiedliche Ansätze:

RPA (Robotic Process Automation)

Geeignet für:

• Bestehende Systeme ohne APIs
• Datenübertragung zwischen Legacy-Systemen
• Regelbasierte Bildschirmarbeit

Beispiele: UiPath, Automation Anywhere, Power Automate

Workflow-Automatisierung

Geeignet für:

• Mehrstufige Genehmigungsprozesse
• Aufgabenverteilung und Tracking
• Dokumenten-Workflows

Beispiele: n8n, Make (Integromat), Zapier

KI-gestützte Automatisierung

Geeignet für:

• Dokumentenverarbeitung (OCR + NLP)
• E-Mail-Klassifizierung
• Datenextraktion aus unstrukturierten Quellen

Beispiele: Claude/GPT APIs, Google Document AI, AWS Textract

Low-Code/No-Code Plattformen

Geeignet für:

• Schnelle Prototypen
• Einfache Integrationen
• Citizen Development

Beispiele: Retool, Bubble, Airtable Automations

Die häufigsten Automatisierungsfehler

Fehler 1: Den komplexesten Prozess zuerst

Starten Sie nicht mit dem größten, sondern mit dem einfachsten Prozess. Quick Wins schaffen Momentum.

Fehler 2: 100% Automatisierung anstreben

80% automatisiert mit menschlicher Prüfung ist oft besser als 100% mit Fehlerrisiko.

Fehler 3: Wartung ignorieren

Jede Automatisierung braucht Pflege. Planen Sie 15-20% des Initialaufwands pro Jahr für Wartung ein.

Fehler 4: Mitarbeiter nicht einbinden

Die Leute, die den Prozess ausführen, kennen ihn am besten. Binden Sie sie ein.

Ihr Automatisierungs-Fahrplan

Phase 1: Inventur (1-2 Wochen)

• Liste aller repetitiven Prozesse erstellen
• Grobe Zeitschätzungen sammeln
• Schmerzpunkte identifizieren

Phase 2: Scoring (1 Woche)

• Jeden Prozess nach den 5 Kriterien bewerten
• Top 5 Kandidaten identifizieren
• Automatisierungs-Check durchführen

Phase 3: Business Case (1-2 Wochen)

• ROI für Top-Kandidaten berechnen
• Implementierungsaufwand schätzen
• Make-vs-Buy Entscheidung treffen

Phase 4: Pilot (4-8 Wochen)

• Einen Prozess automatisieren
• Messen, lernen, optimieren
• Dokumentieren für Skalierung

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Unser Tool prüft:

• Automatisierbarkeit anhand der 5 Kriterien
• Passende Technologie-Empfehlung
• Geschätztes Einsparpotenzial
• Nächste Schritte

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Fazit: Systematik schlägt Bauchgefühl

Die Frage ist nicht "Können wir das automatisieren?" – meistens ja. Die Frage ist: "Sollten wir das automatisieren?" Und diese Frage beantwortet nur eine systematische Analyse.

Mit den richtigen Kriterien und einem klaren Scoring-Modell vermeiden Sie teure Fehlentscheidungen und fokussieren auf Automatisierungen, die wirklich Wert schaffen.

Sie haben Prozesse mit hohem Automatisierungspotenzial identifiziert und wollen loslegen? Unser AI Adoption Audit hilft Ihnen bei der strategischen Umsetzung – von der Toolauswahl bis zur Implementierung.