Viele mittelständische Unternehmen verarbeiten täglich eine große Menge an Dokumenten manuell – von Rechnungen und Lieferscheinen bis hin zu Verträgen und Berichten.
In diesem Projekt arbeiteten wir mit einem Kunden zusammen, um zu untersuchen, wie KI diesen Workflow vereinfachen kann.
Durch einen fokussierten Proof of Concept bewerteten wir das Potenzial von KI-gestützter Dokumentenextraktion und -validierung, um Zeit zu sparen, manuelle Arbeit zu reduzieren und die Datenqualität zu verbessern – noch bevor in eine vollständige Implementierung investiert wurde.
Das Unternehmen bearbeitete jeden Monat Hunderte von Rechnungen und anderen Geschäftsdokumenten – darunter Lieferscheine, Verträge und interne Formulare.
Der manuelle Workflow führte zu bekannten Problemen:
– Mitarbeitende verbrachten Stunden mit Dateneingabe und -prüfung.
– Kleine Fehler verursachten Verzögerungen in der Buchhaltung und Nacharbeiten.
– Lange Bearbeitungszeiten bremsten Freigaben und Zahlungsflüsse.
– Wachstum bedeutete, mehr Personal einzustellen, statt effizienter zu werden.
Das Management wusste, dass Automatisierung helfen könnte, war sich aber unsicher, wie – oder ob KI überhaupt sinnvoll in die bestehenden Systeme integriert werden konnte.
Sie brauchten einen strukturierten Ansatz, um die Möglichkeiten systematisch zu erkunden, bevor sie in eine vollständige Lösung investierten.
Um herauszufinden, ob KI den Dokumentenprozess des Unternehmens realistisch automatisieren kann, führten wir einen kurzen AI Opportunity Sprint durch – ein strukturiertes, risikoarmes Projekt, das darauf ausgelegt ist, wertvolle KI-Anwendungsfälle zu identifizieren und zu validieren.
Der Sprint konzentrierte sich auf eine zentrale Frage:
Kann KI Daten aus Rechnungen präzise extrahieren und verarbeiten – mit minimalem menschlichem Aufwand?
Vorgehen:
– Prozessanalyse: Gemeinsam mit dem Finanzteam des Kunden analysierten wir den bestehenden Dokumentenworkflow, um Zeitfresser und Fehlerquellen genau zu identifizieren.
– Prototyp-Design: Wir entwickelten einen leichtgewichtigen Proof of Concept, der Large Language Models (LLMs) und klassische Extraktionstechniken kombinierte, um Rechnungsdaten automatisiert zu verarbeiten.
– Test & Validierung: Der Prototyp wurde mit realen Dokumenten getestet, um Genauigkeit, Zeitersparnis und Integrationsfähigkeit mit dem Buchhaltungssystem zu bewerten.
– Business-Case-Bewertung: Die Ergebnisse wurden quantifiziert, um den potenziellen ROI zu berechnen und eine klare Roadmap für die Skalierung zu erstellen.
Dieser schnelle und fokussierte Ansatz ermöglichte es dem Unternehmen, innerhalb weniger Wochen konkrete Ergebnisse zu sehen – und bestätigte, dass KI große Teile des Prozesses automatisieren kann.
So gewann das Team das Vertrauen und die Klarheit, den nächsten Schritt in Richtung Implementierung zu gehen.
Der Proof of Concept zeigte deutlich, dass KI messbare Effizienzgewinne im Dokumentenprozess des Unternehmens erzielen kann – selbst mit einem kleinen, zeitlich begrenzten Experiment.
Zentrale Ergebnisse des Sprints:
– 60–80 % weniger manuelle Dateneingabe während der Tests – ein klarer Hinweis auf hohes Automatisierungspotenzial.
– Deutliche Zeitersparnis bei Rechnungsprüfung und Freigabe – was schnellere Durchlaufzeiten und verbessertes Cashflow-Management ermöglicht.
– Höhere Datenqualität und weniger Buchungsfehler durch KI-gestützte Validierungsprüfungen.
– Klarer Business Case für die Skalierung – der Prototyp lieferte belastbare Zahlen zu Kosteneinsparungen und ROI, was dem Management das Vertrauen gab, die Umsetzung voranzutreiben.
Anstatt sofort ein vollständiges System zu entwickeln, verfügte das Unternehmen nun über valide Nachweise, dass KI-Automatisierung technisch machbar und wirtschaftlich sinnvoll ist – und konnte so mit einer klaren Strategie und minimalem Risiko in die nächste Phase starten.
Der Sprint bestätigte nicht nur den Mehrwert der automatisierten Rechnungsverarbeitung, sondern zeigte auch weitere Bereiche, in denen KI messbare Verbesserungen erzielen kann.
Sobald das Team sah, was möglich ist, begann es, ähnliche Chancen in anderen Unternehmensbereichen zu identifizieren – unter anderem:
– Lieferscheine und Transportdokumente
– Lieferantenverträge und Bestellungen
– Reisekostenabrechnungen und interne Freigabeprozesse
– Audit-, Compliance- und Reporting-Workflows
– Weitere dokumentenintensive Abläufe, die bislang auf manueller Prüfung beruhen
Was als ein einzelner Proof of Concept begann, entwickelte sich zu einer umfassenden Roadmap für den KI-Einsatz – und half dem Unternehmen zu erkennen, wo Automatisierung als Nächstes sinnvoll skalieren kann und welche Potenziale den höchsten ROI versprechen.
– Ein kurzer, strukturierter AI Opportunity Sprint kann schnell zeigen, ob sich KI-Automatisierung finanziell und operativ lohnt – noch bevor größere Investitionen nötig sind.
– Selbst ein begrenzter Proof of Concept kann klare ROI-Nachweise liefern und dem Management helfen, fundierte, datenbasierte Entscheidungen über die Skalierung von KI zu treffen.
– Sobald ein Anwendungsfall validiert ist, ergeben sich oft weitere, ähnlich wirkungsstarke Potenziale in anderen Geschäftsprozessen.
– Der richtige Ansatz für den KI-Einsatz beginnt mit Entdeckung und Validierung, nicht mit der sofortigen Implementierung – das spart Zeit, Kosten und Unsicherheit.
