Daten als Grundlage für Automatisierung und KI

„Wir brauchen Use Cases und einen Proof of Concept für KI.“ Dieser Auftrag klingt nach Aufbruch. Für die Umsetzung stellt sich sehr schnell eine grundlegende Frage: Sind die Informationen, die wir dafür brauchen, klar, aktuell und gut zu finden?

Verträge liegen in E-Mails, Kundendaten in mehreren Listen und Prozesswissen in den Köpfen einzelner Mitarbeiter. Wer einen Arbeitsablauf automatisieren oder mit KI unterstützen möchte, muss diese Zusammenhänge verstehen. Datenqualität, Auffindbarkeit und klare Zuständigkeiten gehören deshalb bereits in die Planung des ersten Anwendungsfalls.

Welche Daten braucht der Arbeitsablauf?

Eine automatische Verarbeitung braucht verlässliche Eingaben. Für eine Rechnung sind das beispielsweise der richtige Kunde, die vereinbarte Leistung und der gültige Preis. Eine KI, die Kundenanfragen anhand interner Unterlagen beantwortet, benötigt Zugang zu den passenden, freigegebenen Quellen. Entscheidend ist, welche Informationen für die konkrete Aufgabe notwendig sind und wie das System sie verwenden kann.

Klare Begriffe und aktuelle Fassungen

Ein Datensatz hilft erst dann, wenn seine Bedeutung verständlich ist. Bezeichnet die Kundennummer in allen Systemen denselben Kunden? Ist erkennbar, welche Preisliste gilt? Wer entscheidet, welche Vertragsfassung aktuell ist? Einheitliche Begriffe und nachvollziehbare Quellen erleichtern die Verarbeitung. Fehlende Angaben, Dubletten und Widersprüche müssen sichtbar sein und einen zuständigen Ansprechpartner haben.

Informationen auffindbar und zugänglich machen

Eine brauchbare Ordnung verbindet Inhalte mit ihrem Zusammenhang. Eindeutige Dateinamen, passende Metadaten und bekannte Ablageorte helfen dabei. Dazu gehört auch die Frage, wer Informationen lesen oder ändern darf. Für eine Anwendung muss der Zugriff technisch möglich und auf die vorgesehenen Berechtigungen begrenzt sein.

Auch Fließtexte, E-Mails und Dokumente können für KI nützlich sein. Sie müssen dafür nicht vollständig in Tabellen überführt werden. Ihr Kontext, ihre Gültigkeit und ihre Herkunft bleiben jedoch wichtig.

Automatisierung braucht Regeln und einen Umgang mit Ausnahmen

Wenn eine Pflichtangabe fehlt, sollte der Ablauf eine Prüfung auslösen. Wenn zwei Preise voneinander abweichen, braucht es eine eindeutige Entscheidung. Wer solche Fälle vorab klärt, verhindert, dass Fehler unbemerkt in weitere Prozessschritte gelangen. Automatisierung beginnt deshalb mit einem verständlichen Ablauf und definierten Eingaben, Ergebnissen und Ausnahmen.

KI-Ergebnisse an realistischen Fällen prüfen

Für den ersten KI-Anwendungsfall legen wir fest, welche Quellen zur Verfügung stehen und woran wir ein brauchbares Ergebnis erkennen. Bei einer Kundenanfrage kann die KI einen Antwortentwurf aus freigegebenen Unterlagen vorbereiten. Eine zuständige Person prüft den Inhalt und die verwendeten Quellen vor dem Versand. Auch mit guten Daten bleibt diese Prüfung ein wichtiger Teil des Ablaufs.

Ein abgegrenzter Pilot macht Lücken sichtbar

Ein sinnvoller Einstieg ist ein häufig wiederkehrender Arbeitsablauf mit überschaubarem Umfang. Wir erfassen die benötigten Informationen, klären die Zuständigkeiten und erproben die Anwendung. Dabei zeigt sich, welche Daten fehlen oder widersprüchlich sind. Suchzeit, Rückfragen, Korrekturen und Ergebnisqualität helfen, den Nutzen zu beurteilen und die nächsten Schritte festzulegen.

Der erste Auftrag: die Datengrundlage klären

Die Frage „Sind unsere Daten klar, strukturiert und gut zu finden?“ führt zu konkreter Arbeit. Welche Quellen benötigen wir? Wer pflegt sie? Welche Informationen sind verbindlich? Und welcher Ablauf lässt sich damit bereits sinnvoll verbessern? So entwickeln sich Datenarbeit und Anwendung gemeinsam weiter.

Unterstützung für Ihren Einstieg

Ich unterstütze Sie dabei, Arbeitsabläufe verständlich zu machen, die benötigten Informationen zu ordnen und einen passenden Einstieg in Automatisierung oder KI zu finden. Gemeinsam grenzen wir einen Anwendungsfall ein und leiten daraus konkrete nächste Schritte ab.

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