AI Automation
Transform your company with intelligent AI automation. Optimize workflows, eliminate manual processes and take productivity to a new level.
Benefits of AI Automation
Why leading companies rely on AI automation
Efficiency Boost
Reduce manual work by up to 80% and speed up processes tenfold.
Cost Reduction
Lower operating costs by automating repetitive tasks and optimizing workflows.
Error Minimization
AI-driven processes eliminate human error and improve data quality.
Scalability
Grow without a proportional increase in staffing costs thanks to automated processes.
24/7 Operation
Automated processes run around the clock with no breaks, vacation or sick days.
Relief for Your Team
Your team can focus on value-adding activities instead of routine tasks.
Intelligent Automation
AI Algorithms
Process Automation
More efficiency through AI — less repetitive work
Our AI analyzes your business processes, identifies optimization potential and automates repetitive tasks. From data import to report generation.
Automation Possibilities
Versatile use cases for maximum efficiency
Document Automation
Automatic extraction, classification and processing of documents, invoices and contracts.
Workflow Orchestration
Intelligent control of complex business processes across different systems.
Data Integration
Seamless connection and synchronization between different systems and data sources.
RPA + AI Combination
Combines classic Robotic Process Automation with intelligent AI for optimal results.
Decision Automation
AI makes rule-based decisions automatically based on defined parameters.
Email & Communication
Automatic processing of emails, requests and customer interactions.
Scheduling
Intelligent calendar management, appointment optimization and automatic reminders.
Reporting & Analytics
Automatic generation of reports, dashboards and data analyses in real time.
Das sollten Sie wissen
Welche Prozesse sich wirklich eignen
Ein Prozess ist dann ein guter Kandidat, wenn drei Dinge zusammenkommen: ausreichendes Volumen, nachvollziehbare Regeln und Daten, die in einer verwertbaren Form vorliegen. Rechnungseingang, Angebotsanlage, Stammdatenpflege, Ticket-Vorsortierung oder wiederkehrende Berichte erfüllen das häufig. Wenig geeignet sind Abläufe, die nur ein paar Mal im Monat vorkommen, bei denen jeder Fall anders liegt oder bei denen die Eingangsdaten aus Zuruf, Telefonnotizen und Einzelabsprachen bestehen. Ein Sonderfall sind Prozesse mit hohem Volumen, aber unstrukturiertem Eingang, etwa Posteingang als PDF-Scan oder Freitext-E-Mails. Hier liegt der eigentliche Aufwand in der Extraktion, nicht in der Logik danach. Das ist machbar, muss aber getrennt bewertet werden, weil die Fehlerquote der Erkennung den gesamten nachgelagerten Ablauf bestimmt. Vor jeder Toolauswahl steht deshalb die Frage, wie sauber der Input tatsächlich ankommt.
Den Anwendungsfall eng abgrenzen
Der häufigste Fehler ist ein zu weit gefasster Anwendungsfall. "Wir automatisieren die Buchhaltung" ist kein Projekt, sondern ein Themenfeld. Brauchbar wird es erst, wenn Startpunkt, Endpunkt und Ausnahmen schriftlich festliegen: Welches Ereignis löst den Ablauf aus, welches Ergebnis gilt als fertig, welche Fallgruppen sind ausdrücklich nicht enthalten. Dazu gehört eine ehrliche Aufnahme des Ist-Zustands, inklusive der Umwege, die im Alltag entstanden sind und in keinem Handbuch stehen. Praktisch bewährt hat sich, den Prozess anhand von zwanzig bis dreißig realen Vorgängen der letzten Wochen durchzugehen und zu markieren, welche davon dem Standardweg folgen. Liegt dieser Anteil niedrig, ist der Prozess noch nicht reif für Automatisierung, sondern zuerst für Vereinheitlichung. Ebenso früh zu klären: welche Systeme Schnittstellen haben, welche Daten personenbezogen sind und wer fachlich verantwortlich bleibt.
Mensch im Prozess bei Entscheidungen
Ausführende Schritte lassen sich weitgehend abgeben, Entscheidungen mit Außenwirkung nicht. Freigaben, Ablehnungen, Zahlungen, Kundenmitteilungen und alles mit rechtlicher oder finanzieller Folge gehören hinter eine menschliche Prüfung. Sinnvoll ist ein abgestuftes Modell: klar eindeutige Fälle laufen durch, Fälle unterhalb einer definierten Sicherheitsschwelle oder oberhalb eines Betragslimits gehen in eine Prüfliste. Wichtig ist, dass die prüfende Person die Entscheidungsgrundlage sieht, also Quelldokument, extrahierte Werte und angewandte Regel, sonst wird aus Kontrolle reines Durchklicken. Die EU-KI-Verordnung verlangt für Hochrisiko-Systeme in Artikel 14 ausdrücklich wirksame menschliche Aufsicht, inklusive der Möglichkeit einzugreifen und das System zu stoppen. Unabhängig von der Einstufung ist das ein guter Maßstab: Es muss jederzeit einen Weg geben, einen Vorgang anzuhalten, zu korrigieren und den Stand vorher nachzuvollziehen.
Nutzen messbar machen
Ohne Ausgangswerte lässt sich später nichts belegen. Vor dem Start werden deshalb Kennzahlen erhoben: Durchlaufzeit je Vorgang, Bearbeitungszeit, Anzahl der Vorgänge pro Monat, Fehler- und Nacharbeitsquote sowie der Anteil an Fällen, der heute schon ohne Rückfrage durchläuft. Nach dem Livegang zählt vor allem die Dunkelverarbeitungsquote, also der Anteil der Vorgänge, der ohne manuellen Eingriff sauber abgeschlossen wird, und die Korrekturquote bei den geprüften Fällen. Beide zusammen zeigen, ob das System wirklich entlastet oder nur Arbeit verschiebt. Sinnvoll ist eine Messphase von mehreren Wochen mit realem Volumen, nicht mit Testdaten, und eine feste Nachbetrachtung nach etwa drei Monaten. Gegenzurechnen sind Aufwände für Betrieb, Modell- oder API-Kosten sowie die Zeit für Prüfung und Pflege der Regeln.
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