Automatisierungspotenzial erkennen: Welche manuellen Prozesse sich zuerst lohnen

Zuerst lohnen sich Prozesse mit hoher Fallzahl, klaren Regeln, digitalen Eingaben und geringem Fehlerrisiko. Entscheidend ist eine zweistufige Analyse: erst Ausschlussprüfung, dann Bewertung von Nutzen und Machbarkeit. Wer den Prozess vor der Automatisierung vereinfacht und mit einem eng abgegrenzten Pilot startet, erhält überprüfbare Werte statt Annahmen.

• Die Leitfrage lautet nicht, was sich automatisieren lässt, sondern bei welchem Prozess ein messbarer Nutzen bei vertretbarem Risiko entsteht.
• Automatisierung ist verbreitet: 70 Prozent der befragten deutschen Unternehmen setzten 2024 mindestens eine Lösung ein ^[1], klassische RPA aber nur 3 Prozent.
• Viele manuelle Prozesse benötigen keine KI; regelbasierte Workflows, Schnittstellen oder Formularlogik sind oft die robustere Lösung.
• Hoher Nutzenwert allein reicht nicht: Viele Sonderfälle und schlechte Daten machen auch einen volumenstarken Prozess zum ungeeigneten Einstieg.
• Technische Machbarkeit, Prozessbeschreibung und Datenqualität gehören in der Forschung zu den am höchsten bewerteten Auswahlkriterien ^[2].
• Unnötige Freigabeschritte bleiben auch automatisiert unnötig; die Vereinfachung des Prozesses kommt vor der Technik ^[3].
• Eingesparte Zeit wird erst wertwirksam, wenn die Kapazität tatsächlich anders genutzt wird; das theoretische Potenzial von 6.300 Euro monatlich (angenommen) ist bis dahin nur ein Rechenwert.

Wo beginnt die Analyse des Automatisierungspotenzials?

Die Analyse beginnt bei den Geschäftsprozessen, nicht bei einem Tool. Die Leitfrage lautet: Bei welchem Prozess entsteht durch Automatisierung ein messbarer betrieblicher Nutzen bei vertretbarem Risiko? Wer zuerst ein Werkzeug auswählt, bewertet Prozesse anschließend nur noch danach, ob sie zum Werkzeug passen.

Automatisierung ist bereits weit verbreitet, die Verfahren unterscheiden sich aber stark. Im Digital Office Index 2024 des Bitkom gaben 70 Prozent der 1.103 befragten deutschen Unternehmen an, mindestens eine Automatisierungslösung einzusetzen ^[1]. Workflow-Management nutzten 30 Prozent, automatische Dokumentenerkennung 25 Prozent, KI-Unterstützung in der Prozessautomatisierung 16 Prozent und RPA 3 Prozent ^[1]. Der Einstieg erfolgt also meist über einfache, regelbasierte Bausteine.

Auch die amtliche Statistik trennt KI und Prozessautomatisierung. Nach Destatis nutzten 2025 insgesamt 26 Prozent der Unternehmen ab zehn Beschäftigten KI, bei 10 bis 49 Beschäftigten waren es 23 Prozent, bei 50 bis 249 Beschäftigten 36 Prozent ^[4]. Von den KI-nutzenden Unternehmen setzten nur 27 Prozent KI zur Automatisierung von Arbeitsabläufen oder zur Entscheidungsfindung ein ^[4]. Für die Potenzialanalyse folgt daraus: Regelbasierte Workflows, Schnittstellen, Formularlogik oder eine bessere Prozessorganisation können die einfachere Lösung sein.

Stolperfalle ist die Reihenfolge. Wird zuerst ein KI-Werkzeug gewählt, richtet sich die Prozessauswahl nach dessen Fähigkeiten statt nach dem Aufwand im eigenen Betrieb. Wie sich versteckte Zeitverluste sichtbar machen lassen, beschreibt der Beitrag Prozessautomatisierung im KMU: versteckte Kosten manueller Abläufe.

Welche Prozesse sind gute Startkandidaten?

Gute Startkandidaten fallen häufig an, binden viel manuelle Zeit und folgen weitgehend stabilen Regeln. Dazu gehören die Übertragung von Daten zwischen Systemen, die Prüfung vollständig eingegangener Unterlagen, standardisierte Freigaben, wiederkehrende Berichte, Stammdatenpflege, Bestellbestätigungen und die Zuordnung eingehender Dokumente.

Vorteilhaft sind strukturierte digitale Eingaben, wenige Ausnahmefälle, stabile Anwendungen und eindeutig definierte Ergebnisse. Bestellbestätigungsprozesse mit festen Feldern lassen sich leichter abbilden als eine Reklamationsbearbeitung, bei der jeder Fall eine individuelle Einschätzung verlangt. Die Regelklarheit ist deshalb eine der zentralen Auswahlfragen, die auch das Fraunhofer IAO nennt ^[3].

Die Auswahl sollte nicht an einem einzelnen Merkmal hängen. Im Journal of Information Technology veröffentlichte Forschung leitete aus Literaturreview und Delphi-Studie 32 Kriterien für die Prozessauswahl ab ^[2]. Am höchsten bewertet wurden technische Machbarkeit, die Prozessbeschreibung sowie Qualität und Eigenschaften der Ein- und Ausgabedaten ^[2]. Ohne dokumentierten Ablauf lässt sich weder die Machbarkeit prüfen noch ein Pilot sauber abgrenzen. Dazu passt der Beitrag zur Prozessdokumentation als Voraussetzung für Automatisierung.

Das Fraunhofer IPA verbindet in seiner Automatisierungs-Potenzialanalyse zwei Perspektiven: die technische Eignung („Fitness for Automation“) und das wirtschaftliche Einsparpotenzial. Erst aus beiden Dimensionen ergibt sich eine tragfähige Priorisierung. Technisch einfache Prozesse, die nur selten vorkommen, sparen wenig. Prozesse mit hohem Volumen, aber chaotischen Daten, verursachen erst Aufräumarbeit.

Wie priorisieren Sie mit einem zweistufigen Raster?

Zweistufige Raster trennen zuerst die ungeeigneten Prozesse ab und bewerten danach die verbleibenden Kandidaten. Die erste Stufe ist eine Ausschlussprüfung, die zweite eine Bewertung von 1 bis 5 je Kriterium. So landen weniger Prozesse in der aufwendigen Detailbewertung.

In der Ausschlussprüfung stehen vier Fragen. Ist der Prozess ausreichend bekannt, dokumentiert und stabil? Sind Verantwortlichkeiten, Datenschutz, Berechtigungen und Kontrollpflichten geklärt? Lassen sich Entscheidungen durch Regeln beschreiben? Gibt es genügend digitale Daten? Prozesse mit ungeklärten Abläufen, häufig wechselnden Regeln oder sicherheitskritischen Entscheidungen eignen sich nicht als Schnellstartprojekt. Die Reihenfolge ist wichtig, weil jede Bewertung eines instabilen Prozesses veraltet, sobald sich die Regeln ändern.

Die folgende Matrix ordnet die Bewertungskriterien der zweiten Stufe danach, was sie messen und wie sie auf die Eignung wirken.

Bei Ausnahmen, Integrationskosten und Kontrollbedarf kehrt sich die Richtung um: Ein hoher Wert senkt die Eignung. Diese Kriterien sollten bei der Bewertung deshalb invertiert oder getrennt ausgewiesen werden. Ergänzend fließen Standardisierungsgrad, Wartezeit, Personalkosten und die erwartete Stabilität des Prozesses ein.

Hoher Nutzenwert allein reicht nicht. Prozesse mit vielen Sonderfällen und schlechten Daten können trotz hohen Volumens ein ungeeigneter Einstieg sein. Welche Softwarearten für die Umsetzung infrage kommen, ordnet der Beitrag Software für Prozessautomatisierung: Arten und Auswahlkriterien ein.

Welche Prozesse sollten zuerst automatisiert werden und welche nicht?

Zuerst gehören Quick Wins an die Reihe: hoher wiederkehrender Aufwand, klare Regeln, digitale Eingaben, wenige Varianten und geringe Auswirkungen eines Fehlers. Danach folgen Prozesse mit hohem Nutzen, aber zusätzlichem Integrations- oder Änderungsbedarf. Ans Ende der Liste gehören instabile Abläufe, Ermessensentscheidungen und Prozesse mit geringer Fallzahl.

Wo nur einzelne Schritte standardisierbar sind, ist Teilautomatisierung oft sinnvoller als eine vollständige Dunkelverarbeitung. Der automatisierte Teil erfasst und prüft Daten vor, Mitarbeitende bearbeiten anschließend Ausnahmen und treffen die endgültige Entscheidung. So bleibt die Kontrolle erhalten, während der wiederkehrende Anteil entfällt. Beispiele für solche Zuschnitte sammelt der Beitrag Geschäftsprozesse automatisieren: Beispiele und Vorgehen für KMU.

Vor jeder Automatisierung steht die Frage, ob sich der Prozess vereinfachen oder ganz streichen lässt. Unnötige Freigabeschritte bleiben auch automatisiert unnötig. Mehrere Varianten desselben Ablaufs sollten möglichst vereinheitlicht werden, weil jede Variante eigene Regeln und eigene Tests erzeugt. Das Fraunhofer IAO weist darauf hin, dass eine vorgelagerte Prozessverbesserung Automatisierung mitunter überflüssig machen oder ihr Potenzial deutlich steigern kann ^[3]. Automatisierung ist damit Teil der Prozessgestaltung und kein Ersatz dafür.

Bei der Umsetzung unterstützt eine Leistung wie Prozessautomatisierung und Workflow-Automation, die vom Prozessraster bis zur Anbindung der Systeme reicht. Der Aufwand hängt von Umfang, Systemlandschaft, Datenqualität und Individualisierungsgrad ab. Belastbare Einschätzungen folgen nach einer Analyse im Erstgespräch.

Wie berechnen Sie den wirtschaftlichen Nutzen und starten den Pilot?

Der Nutzen ergibt sich aus Fällen pro Monat × manuelle Minuten pro Fall × interner Kostensatz. Hinzu kommen Fehlerkorrekturen, Rückfragen, Liegezeiten und Kontrollaufwand. Abzuziehen sind die verbleibende Bearbeitung, Ausnahmefälle, Betrieb, Wartung und Änderungen. Implementierungs- und Integrationskosten werden gesondert betrachtet.

Die folgende Modellrechnung mit angenommenen Werten zeigt den Rechenweg für einen Prozess mit hoher Fallzahl. Sie ist keine Branchenkennzahl, sondern ein Muster zum Einsetzen eigener Daten.

Vor einer Investition müssen Ausnahmequote, Kontrollaufwand, Nutzungsdauer und laufende Betreuung mit realen Unternehmensdaten eingesetzt werden. Eingesparte Zeit ist außerdem nicht automatisch ein finanzieller Gewinn. Sie wird erst wertwirksam, wenn Kapazitäten anderweitig genutzt, Überstunden vermieden oder zusätzliche Vorgänge ohne Personalaufbau bewältigt werden. Weitere Kostentreiber manueller Abläufe beschreibt der Beitrag Kosten manueller Prozesse in Unternehmen senken.

Für das erste Projekt eignet sich ein eng abgegrenzter Pilot mit klarer Ausgangsmessung. Erfasst werden mindestens Bearbeitungszeit, Durchlaufzeit, Fehlerquote, Nacharbeit, Zahl der Ausnahmen und manuelle Eingriffe. Ohne diese Ausgangswerte lässt sich später nicht belegen, ob sich etwas verbessert hat. Nach einigen Wochen wird geprüft, ob die Lösung unter realen Bedingungen stabil läuft und der erwartete Nutzen eintritt. Erst danach folgt die Übertragung auf weitere Prozesse.

Prozessdaten oder Process Mining können die Bewertung objektivieren, sind für einen ersten überschaubaren Pilotprozess aber nicht zwingend erforderlich. Die Geschäftsführung sollte ein priorisiertes Prozessportfolio verlangen, nicht bloß eine Liste technisch möglicher Automatisierungen. Tragfähiger Startpunkt ist der Prozess, bei dem hoher wiederkehrender Aufwand, technische Machbarkeit, gute Daten, geringe Ausnahmequoten und ein überprüfbarer wirtschaftlicher Nutzen zusammenkommen.

Häufige Fragen

Welcher Prozess eignet sich am besten für den Einstieg?

Am besten eignet sich ein Prozess mit hoher Fallzahl, klaren Regeln, digitalen Eingaben, wenigen Varianten und geringen Folgen bei Fehlern. Solche Quick Wins liefern früh messbare Werte. Prozesse mit instabilen Abläufen oder vielen Ermessensentscheidungen stehen am Ende der Liste.

Braucht jede Automatisierung künstliche Intelligenz?

Nein. Viele manuelle Prozesse lassen sich mit regelbasierten Workflows, Schnittstellen oder Formularlogik lösen. Nach Destatis nutzten von den KI-nutzenden Unternehmen nur 27 Prozent KI zur Automatisierung von Arbeitsabläufen oder zur Entscheidungsfindung ^[4].

Wie hoch ist der Nutzen einer Automatisierung?

Der Nutzen lässt sich nur mit eigenen Prozessdaten berechnen: Fälle pro Monat × Minuten pro Fall × interner Kostensatz, abzüglich verbleibender Bearbeitung, Betrieb und Wartung. Belastbare allgemeine Kennzahlen dafür liegen nicht vor. Das Rechenbeispiel im Artikel arbeitet mit angenommenen Werten.

Wann lohnt sich Teilautomatisierung statt vollständiger Automatisierung?

Teilautomatisierung lohnt sich, wenn nur einzelne Schritte standardisierbar sind. Der automatisierte Teil erfasst und prüft Daten vor, Mitarbeitende bearbeiten Ausnahmen und entscheiden endgültig. So bleibt die Kontrolle erhalten.

Wie viele Kriterien braucht die Prozessauswahl?

Feste Zahlen sind nicht nötig. Wissenschaftliche Forschung leitete 32 Kriterien ab, wobei technische Machbarkeit, Prozessbeschreibung und Datenqualität am höchsten bewertet wurden ^[2]. Für einen mittelständischen Start genügt ein Raster mit den wichtigsten Kriterien wie Fallzahl, Bearbeitungszeit, Regelklarheit, Datenqualität und Ausnahmen.

Ist ein Pilotprojekt vor dem Rollout nötig?

Ja, ein eng abgegrenzter Pilot mit Ausgangsmessung ist empfehlenswert. Er zeigt, ob die Lösung unter realen Bedingungen stabil läuft und der erwartete Nutzen eintritt. Erst danach sollte sie auf weitere Prozesse übertragen werden.

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Quellen

1. Bitkom: Digital Office Index 2024
2. Farinha, Pereira und Almeida: A framework to support Robotic Process Automation
3. Fraunhofer IAO: Besonders geeignete Prozesse für RPA finden
4. Destatis: Unternehmen mit Nutzung von Technologien der künstlichen Intelligenz nach Beschäftigtengrößenklassen