Künstliche Intelligenz sicher im Unternehmen einführen

Von der Idee zur nachhaltigen Umsetzung

Referent: Andreas Mautz

Andreas Mautz

• Erstes Programm 1996
• Erster Magento Shop 2008
• 3 Jahre QA für Konzerne
• Dipl.-Wirtsch.-Inf
• Agenturgründung 2011
• Technischer Geschäftsführer @ WilMa Digital GmbH

Was Sie in den nächsten 45–60 Minuten erwartet

• Die typische Ausgangslage in Unternehmen – und warum "Wir sollten was mit KI machen" nicht reicht
• Ein 5-Schritte-Prozess: Von der Idee zur Umsetzung
• Zwei konkrete Case Studies:
  • E-Mail Verarbeitung als Assistenz
  • Automatisierte Contentpflege
• Realitäts-Check: Was KI kann und was nicht
• Widerstände im Team und wie Sie damit umgehen
• Ihre nächsten Schritte und hilfreiche Ressourcen

Nach diesem Vortrag wissen Sie ...

Mein Ziel: »Sie gehen mit Klarheit raus – nicht mit noch mehr Buzzwords.«

Ein bisschen Interaktivität!

Die Ausgangslage

Kommt Ihnen das bekannt vor?

• "Wir sollten auch was mit KI machen ..."
• "ChatGPT ist toll – aber was jetzt konkret?"
• "Wo fangen wir überhaupt an?"
• "Ist das überhaupt DSGVO-konform?"

Wissens- vs. Umsetzungslücke

Der 5-Schritte-Prozess

Von der Idee zur Umsetzung

1. IST-Analyse: Was haben wir eigentlich?
2. Prozess-Identifikation: Wo lohnt sich Automatisierung?
3. Priorisierung & Roadmap: Was machen wir zuerst?
4. Technische Umsetzung: Die richtigen Tools wählen
5. Monitoring & Optimierung: Läuft es wirklich?

Schritt 1: IST-Analyse

Was passiert hier?

• Bestandsaufnahme aller relevanten Systeme und Tools
• Welche Daten gibt es wo? (E-Mail, Excel, Datenbanken, Cloud-Tools)
• Welche Schnittstellen existieren bereits?

Schritt 1: IST-Analyse

Schritt 2: Prozess-Identifikation

Wo lohnt sich Automatisierung?

• Welche Aufgaben kosten viel Zeit und sind repetitiv?
• Wo passieren häufig Fehler durch manuelle Arbeit?
• Welche Prozesse nerven das Team am meisten?

Schritt 2: Prozess-Identifikation

Das goldene Dreieck der Automatisierung:

• Hohe Wiederholungsrate (täglich / wöchentlich)
• Klare Regeln (Wenn-Dann-Logik)
• Messbarer Nutzen (Zeitersparnis, weniger Fehler)

Schritt 2: Prozess-Identifikation

Schritt 3: Priorisierung & Roadmap

Was machen wir zuerst?

• Bewertung nach Aufwand vs. Nutzen
• Quick Wins identifizieren (geringer Aufwand, hoher Nutzen)
• Realistische Zeitplanung

Schritt 3: Priorisierung & Roadmap

Priorisierungs-Matrix (vereinfacht):

Schritt 3: Priorisierung & Roadmap

Schritt 4: Technische Umsetzung

Die richtigen Tools wählen

• Auswahl von Automatisierungs-Tools (z.B. n8n, Power Automate, Make)
• Entscheidung: Cloud vs. Self-Hosting
• DSGVO-konforme Implementierung

Schritt 4: Technische Umsetzung

Beispiel: n8n

• Open Source Automatisierungsplattform
• Visueller Workflow-Builder (wie ein Flussdiagramm)
• Self-Hosting = volle Datenkontrolle
• Viele Integrationen (E-Mail, Excel, Datenbanken, KI-APIs)

Schritt 4: Technische Umsetzung

Schritt 4: Technische Umsetzung

Schritt 5: Monitoring & Optimierung

Läuft es wirklich?

• Automatisierungen überwachen: Was funktioniert, was nicht?
• Fehlerbehandlung einbauen
• Kontinuierliche Verbesserung (Reviews, Feedback)

Schritt 5: Monitoring & Optimierung

Best Practices:

• Logging aktivieren (für Fehlersuche)
• Benachrichtigungen bei Fehlern
• Regelmäßige Reviews (monatlich / quartalsweise)

Schritt 5: Monitoring & Optimierung

Case Study 1

Automatisierter E-Mail-Scan

Beispiel aus jedem Büro

Ausgangssituation

• Automatisierte E-Mails überfluten E-Mail-Postfächer
• E-Mail lesen / überfliegen und reagieren dauert ca. 30 Sekunden
• Grenze zwischen nützlichen und Spam-E-Mails kann verschwimmen

Lösung: Automatisierter Workflow mit n8n + KI

1. n8n bekommt einen IMAP Trigger bei neuer E-Mail
2. n8n-Workflow startet, wenn die E-Mail ein Suchwort enthält
3. Schneller, "kostenloser" Versuch mit statischen Methoden
4. KI-Verarbeitung (hier Claude) als Fallback:
   • "Intelligente Suche"
   • Mögliche qualitative Beurteilung der E-Mail
   • Mögliche Zusammenfassung der E-Mail
5. Automatisierte, steuerbare Abmeldung von Newslettern
6. Beliebig erweiterbar

Technischer Ablauf

Demo Link

Demo Tabelle

Ergebnis & ROI

• ⏱ Zeitersparnis: bei ca. 25 Mails ca. 5-10 Minuten / Tag / Mitarbeiter
• ✅ Qualität: Konsistente Struktur, Kontrolle bleibt erhalten, Hilfe zur Selbsthilfe
• 📧 Schnelligkeit: n8n arbeitet auch Nachts, Morgens bereits bereinigter Posteingang
• 💰 Investition: ca. 2-6 Stunden Setup, überschaubare laufende Kosten pro Konto

Stolpersteine im Detail

• Analyse am Anfang bei Power-Usern oder "Problemsammlern" starten und daraus lernen
• Glossar für Suchbegriffe und Aktionen pflegen
• Testphase mit Korrekturschleife einplanen

Stolpersteine im Detail

• Transparente Kommunikation: Wer hat Zugriff und liest wirklich was?
• Opt-in statt Opt-out: Aufklären und mitnehmen
• Alternativen lassen: diese Lösung skaliert bei allem über 5 Nutzern. Es muss nicht jeder mitmachen
• "Influencer" und Power-User profitieren lassen

Stolpersteine im Detail

Falsche Informationen sind grundsätzlich möglich.

Lösungsansätze:

• Review-Schleife einbauen: schneller menschlicher Blick über die Liste, mindestens in der Lernphase
• Prompt optimieren: "Nur Fakten aus der Mail, keine Vermutungen."
• Bei kritischen Mails: Stopwörter ohne KI stoppen Workflow

Case Study 2

Automatisierte Contentpflege

Für Tourismus, Bildungsträger, kleine E-Commerce-Unternehmen

Ausgangssituation

• 500–2.000 Artikel, Angebote oder Kurse im System
• Content ist inkonsistent, nicht SEO-optimiert
• Meta-Daten fehlen, Kategorien sind unsauber
• Manuelle Pflege dauert sehr lange – und wird gerne aufgeschoben

Lösung: KI-gestützte Daten-Optimierung

1. Daten-Export als Excel/CSV (Produkte, Kurse, Angebote) | Besser per API
2. n8n liest die Datei und geht Zeile für Zeile durch
3. KI analysiert pro Datensatz:
   • Fehlende Felder identifizieren
   • SEO-optimierte Beschreibung generieren
   • Kategorie-Vorschlag erstellen
   • Meta-Beschreibung formulieren
4. Qualitätsprüfung mit automatischen Checks (Länge, Pflichtfelder, Duplikate)
5. Import zurück ins System – mit Stichprobenkontrolle

Beispiel: Aus Alt mach Neu

Technischer Ablauf

Demo Link

Demo Backend Blog Post

Ergebnis & Investition

• ⏱ Zeitersparnis: pro Blogpost ca 1 Stunden manuelle Arbeit (KI macht 90 %, Mensch prüft 10 %) bei 4 Stunden Arbeit
• 📈 Qualität: Konsistente, besser lesbare und SEO-optimierte Texte
• 💰 Kosten: Geringe API-Kosten, klar kalkulierbar
• 🔁 Wiederverwendbar: Workflow kann regelmäßig laufen (z.B. monatlich)
• ♻️ Recyclebar: Workflow kann auf andere Bereiche übertragen werden

Typische Stolpersteine

Typische Stolpersteine

Typische Stolpersteine

Typische Stolpersteine

Realitäts-Check

Was KI-Automatisierung kann – und was nicht

Was KI-Automatisierung KANN

• Repetitive Aufgaben zuverlässig übernehmen
• Große Datenmengen schnell verarbeiten
• Zeit für wertschöpfende Arbeit freischaufeln
• Fehler durch Vergessen reduzieren
• Konsistenz und Qualität erhöhen

Was KI-Automatisierung NICHT kann

• Strategische Entscheidungen für Sie treffen
• Komplexe Kontexte vollständig verstehen
• Empathie und zwischenmenschliche Kommunikation ersetzen
• Ohne Überwachung fehlerfrei laufen
• Ihre Fachexpertise ersetzen

Die 3 wichtigsten Erfolgsfaktoren

1. Klein anfangen, kontinuierlich ausbauen
   Quick Wins schaffen Akzeptanz.
2. Menschen mitnehmen, nicht ersetzen
   Transparenz, Schulungen, Ängste ernst nehmen.
3. Datenschutz von Anfang an mitdenken
   Self-Hosting prüfen, Datenschutzbeauftragte einbinden, DSGVO-konforme Tools wählen.

Widerstände & wie Sie damit umgehen

Widerstand 1: "Das haben wir schon immer so gemacht"

Strategie:

• Nicht nur mit Effizienz argumentieren, sondern mit Entlastung
• Quick Win zeigen, der niemanden bedroht
• Pilot-Team mit "Early Adopters" suchen

Beispiel:
"Ihr müsst künftig kein Meeting-Protokoll mehr schreiben" wirkt besser als
"Wir steigern die Produktivität um 30 %."

Widerstand 2: "KI macht uns überflüssig"

Strategie:

• Klarstellen: Es geht um Aufgaben, nicht um Stellen
• Aufzeigen, was mit der gewonnenen Zeit möglich wird
• Weiterbildungs- und Upskilling-Angebote machen

Beispiel:
"Statt Exceltabellen zu pflegen, können Sie sich um die Kundenberatung kümmern – das kann keine KI."

Widerstand 3: "Das ist zu kompliziert / können wir nicht"

Strategie:

• Mit No-Code/Low-Code-Tools starten (visuelle Workflows)
• Interne Champions aufbauen
• Bei Bedarf externe Unterstützung holen (Agenturen, Freelancer)

Beispiel:
"Niemand erwartet, dass Sie programmieren können. Der Workflow-Builder funktioniert wie ein Flussdiagramm zum Anklicken."

Widerstand 4: "Das ist rechtlich problematisch"

Strategie:

• Datenschutzbeauftragte frühzeitig einbinden
• Self-Hosting-Optionen prüfen
• Anonymisierung für Testdaten nutzen

Beispiel:
"Wir hosten alle Daten auf EU-Servern und nutzen Open-Source-Tools – das ist DSGVO-konform umsetzbar."

Ihre nächsten Schritte

Vom Impuls zur Umsetzung

In den nächsten 7 Tagen

• Prozess-Brainstorming: Welche Aufgaben nerven Ihre Teams am meisten?
• IST-Analyse starten: Welche Tools nutzen Sie bereits täglich?
• Einen ersten Quick Win identifizieren:
  • z.B. Meeting-Protokoll, einfache Datenpflege, Standard-Mails

In den nächsten 4 Wochen

• Pilot-Projekt definieren
• Team zusammenstellen: IT, Datenschutz, Fachabteilung
• Budget klären – Zeitbudget nicht vergessen

In den nächsten 3 Monaten

• Umsetzung: Ersten Workflow aufbauen
• Testen mit einer kleinen Gruppe
• Optimieren: Feedback sammeln und anpassen
• Skalieren: Auf weitere Bereiche ausweiten

Ressourcen & Hilfestellungen

Kostenlose Tools zum Experimentieren

• n8n (Automation, Self-Hosting & Cloud):
  https://n8n.io | n8n Courses
• Make (No-Code Automatisierung):
  https://make.com | make Academy
• ChatGPT (für Prompts, Ideen, Texte):
  https://chat.openai.com | OpenAI Academy
• Brainstorming Tools:
  Wortwolken | miro
• [...]
• KI-Readiness-Checks & Infos (DIZ. IHK Köln, Digitalzentrum Kaiserslautern):
  DIZ – Digitales Innovationszentrum GmbH
  IHK Köln – KI & Digitalisierung
  Readiness Check – Digitalzentrum Kaiserslautern

Weiterbildung & externe Unterstützung

• Online-Kurse zu KI & Automation (z.B. Udemy, Coursera, YouTube Tutorials)
• Community-Foren: n8n Community, Reddit (r/automation)
• Externe Dienstleister, wenn:
  • Systemlandschaft komplex ist
  • interne IT-Ressourcen fehlen
  • Umsetzungsdruck hoch ist
  • rechtliche Unsicherheit besteht
• Beispiele:
  • Digitalisierungsagenturen (z.B. WilMa)
  • Freelancer für kleine Projekte
  • IT-Beratungen mit KI-Fokus

Häufige Fragen (Auswahl)

Q&A-Backup für typische Themen

"Was kostet so eine Automatisierung ungefähr?"

• Je nach Komplexität: von wenigen hundert bis mehreren tausend Euro
• Einstieg: ab ca. 2.500 € für kleinere Workflows / Quick Wins
• Bei höherer Komplexität z. B. ca. 5.000 – 20.000 € – wenn Daten nachbearbeitet, Integrationen erstellt werden müssen
• Laufende Kosten: Tool-Lizenzen + etwas Zeit für Wartung

"Wie lange dauert die Umsetzung?"

• Quick Wins: ca. 1–2 Wochen (inkl. Tests)
• Komplexere Projekte: 4–12 Wochen
• Kritisch ist weniger die Technik als die Klarheit der Anforderungen

"Brauchen wir dafür Programmierkenntnisse?"

• Für einfache Workflows: Nein (No-Code/Low-Code-Tools)
• Für komplexe Integrationen: technisches Grundverständnis hilft – oder externe Unterstützung

"Was passiert, wenn die KI Fehler macht?"

• Deshalb Review-Schleifen einbauen (4-Augen-Prinzip)
• KI als Unterstützung, nicht als alleinige Entscheidungsinstanz
• Fehler im Monitoring sichtbar machen und daraus lernen

"Ist das DSGVO-konform?"

• Ja, wenn:
  • Self-Hosting oder EU-Server genutzt werden
  • Auftragsverarbeitungsverträge vorliegen
  • Datenminimierung & Zweckbindung beachtet werden

Zusammenfassung

Die 5 wichtigsten Take-aways

1. Strukturiert vorgehen:
   IST-Analyse → Prozess-Identifikation → Priorisierung → Umsetzung → Monitoring.
2. Klein starten:
   Quick Wins schaffen Vertrauen und Akzeptanz.
3. Datenschutz beachten:
   Self-Hosting und DSGVO-konforme Tools wählen.
4. Menschen mitnehmen:
   Transparenz, Schulungen, Ängste ernst nehmen.
5. Kontinuierlich verbessern:
   Die erste Version muss nicht perfekt sein.

Quellen & weiterführende Links

• WilMa Digital – KI & Automatisierung:
  https://wilma.tech
• IHK Köln – Künstliche Intelligenz & Digitalisierung:
  IHK Köln – KI
• Readiness-Checks & Selbsttests:
  Readiness Check – Digitalzentrum Kaiserslautern
• Automatisierung & KI-Tools:
  • https://n8n.io
  • https://make.com
  • https://chat.openai.com
• Beispiel-Unternehmensberatung mit KI-Check:
  • https://www.advandas.de/

Bilder von Unsplash