Prozessautomatisierung und KI-Integration.
Erst schaue ich mir an, wie bei euch tatsächlich gearbeitet wird — mit den Leuten, die es täglich machen. Danach verschwindet die Arbeit, die jeden Tag anfällt und niemanden weiterbringt: Daten übertragen, Dokumente erzeugen, Anfragen vorsortieren. Und wo KI hilft, kommt sie in die Software, die ihr schon habt — nicht in ein weiteres Werkzeug, das niemand öffnet.
Warum die Analyse vor dem Werkzeug kommt
Automatisierung auf einem schlecht verstandenen Ablauf macht den schlechten Ablauf nur schneller — hinterher ist der Umweg in Software gegossen.
Deshalb steht am Anfang keine Werkzeugauswahl, sondern ein Nachmittag am Platz der Leute, die die Arbeit machen: Welche Datei wird wohin kopiert? Wo wird auf jemanden gewartet? Am Ende steht eine nüchterne Aufstellung, wo die Zeit hingeht. Manchmal ist die beste Automatisierung, einen Schritt ersatzlos zu streichen.
Was sich typischerweise automatisieren lässt
Die lohnenden Kandidaten sehen fast überall gleich aus: häufig, klar geregelt, fachlich anspruchslos.
- Abläufe aufnehmen, Engpässe benennen, Aufwand und Nutzen beziffern
- Wiederkehrende Aufgaben automatisieren, vom Angebot bis zur Rechnung
- Bestehende Systeme verbinden: CRM, Warenwirtschaft, E-Mail, Ablage
- Vorhandene Software um KI erweitern, statt sie zu ersetzen
Systeme verbinden statt ersetzen
Das eigentliche Problem ist selten ein schlechtes System, sondern der Graben zwischen mehreren guten: Das CRM weiß etwas, das die Warenwirtschaft bräuchte — überbrückt von Menschen, die abtippen und weiterleiten.
Diese Gräben lassen sich fast immer über die vorhandenen Schnittstellen schließen, ohne eines der Systeme anzufassen: deutlich billiger als eine Ablösung. Wo KI hilft, kommt sie dazu; wo klassische Regeln reichen, bleibt es dabei.
KI-Integration: in die Software, die ihr schon habt
Ein zusätzliches KI-Tool bedeutet: noch ein Tab, noch ein Login, noch ein Ort, an dem Wissen liegt. Die meisten dieser Werkzeuge werden zwei Wochen ausprobiert und dann nie wieder geöffnet. Integration heißt stattdessen: Die KI kommt dahin, wo die Aufgabe entsteht — der Entwurf der Antwort steht schon im Ticket, der Angebotstext schon im richtigen Format im richtigen System.
Vorher wird geklärt, welche Daten in ein Modell außerhalb des Hauses dürfen und an welchen Stellen vor dem Versand ein Mensch draufschaut. KI liegt manchmal daneben — eine Integration, die das ignoriert, produziert schnellen Text und langsame Korrekturen.
- Eingehende E-Mails und Dokumente vorsortieren, zusammenfassen, zuordnen
- Entwürfe da erzeugen, wo sie gebraucht werden: Angebote, Antworten, Berichte
- Daten anreichern und abgleichen, die heute jemand von Hand nachschlägt
- KI-Funktionen in eure eigene Software einbauen, per API oder MCP
Die Person bleibt, die Tipparbeit geht
KI ersetzt keine Menschen, sie verstärkt sie: Wer die Arbeit vorher gemacht hat, trifft hinterher dieselben Entscheidungen. Weg fällt das Abtippen, das Weiterleiten und das Hinterherprüfen.
Das ist keine Beruhigungsformel, sondern Bedingung dafür, dass es funktioniert — Automatisierung, die als Stellenabbau ankommt, wird von genau den Leuten unterlaufen, deren Mitarbeit sie braucht.
Fragen dazu
Wie lange dauert so eine Analyse?
Für einen abgegrenzten Bereich meist ein bis zwei Tage vor Ort, plus Auswertung. Am Ende steht eine Aufstellung mit Aufwand und erwartetem Nutzen je Kandidat — auch dann, wenn das Ergebnis lautet, dass sich die Automatisierung nicht lohnt.
Müssen wir dafür unsere Systeme wechseln?
In aller Regel nicht. Der Normalfall ist, die vorhandenen Systeme über ihre Schnittstellen zu verbinden. Ein Systemwechsel ist ein eigenes, viel größeres Projekt und sollte nie ein Nebenprodukt einer Automatisierung sein.
Was passiert mit unseren Daten, wenn KI im Spiel ist?
Das klären wir, bevor irgendetwas gebaut wird: welche Daten das Haus verlassen dürfen und welche nicht. Wenn Daten nicht raus dürfen, ist das eine Anforderung wie jede andere — kein Grund, das Projekt zu beerdigen.
Funktioniert das auch mit unserer Branchensoftware?
Meistens ja. Entscheidend ist, ob eure Software eine Schnittstelle hat oder ihre Daten in erreichbarer Form ablegt — das trifft inzwischen auf die meisten Systeme zu, auch auf ältere. Ob es bei euch der Fall ist, lässt sich im Erstgespräch in wenigen Minuten klären.
Welche KI-Modelle setzt du ein?
Die, die zu euren Datenschutz-Anforderungen und zur Aufgabe passen. Das kann ein großes Modell in einem europäischen Rechenzentrum sein oder ein kleineres, das bei euch im Haus läuft. Ich arbeite viel mit Claude, bin aber an keinen Anbieter gebunden — und sage auch, wenn für eure Aufgabe gar kein KI-Modell nötig ist.
Die anderen Bereiche
Die meisten Projekte berühren mehr als einen davon.
- Softwareentwicklung und Individualsoftware aus HamburgIndividuelle Web-Anwendungen, APIs und Legacy-Modernisierung von einem freiberuflichen Software-Entwickler aus Hamburg — inklusive Beratung, die auch mal vom Neubau abrät.
- KI-Schulung für Fachbereiche und FührungskräftePraktische KI-Schulung für Fachbereiche und Führungskräfte, an euren echten Aufgaben — deckt die Schulungspflicht aus der EU-KI-Verordnung gleich mit ab. Hamburg und remote.
- Claude-Skills und MCP-Server-EntwicklungEntwicklung von Claude Skills und MCP-Servern: wiederkehrende Aufgaben und Formate dauerhaft an eine KI übergeben und interne Systeme sicher anbindbar machen.
Klingt nach eurem Problem?
Ein halbstündiges Gespräch, unverbindlich. Am Ende weißt du, ob sich das lohnt — auch wenn die Antwort "eher nicht" lautet.