- Die KI-Workflow-Automatisierung verwandelt Auslöser wie neue Leads oder Support-Tickets in intelligente, mehrstufige Prozesse, indem sie Eingaben liest, die nächsten Schritte festlegt und Aktionen ohne menschliches Eingreifen ausführt.
- KI ist hervorragend in der Lage, Daten aus unübersichtlichen, unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren und sofort nutzbar zu machen, was Aufgaben wie Vertragsprüfung, Rechnungsbearbeitung und Compliance-Audits vereinfacht.
- KI-gesteuerte Workflows halten Unternehmen wettbewerbsfähig, indem sie Kosten senken, Reaktionen beschleunigen und Teams die Möglichkeit geben, sich auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren, indem sie von der reaktiven Aufgabenbearbeitung zur proaktiven Optimierung übergehen.
Die Führung eines Unternehmens erfordert bereits Ihre volle Aufmerksamkeit. Sie sollten nicht stundenlang nach Updates suchen, Daten zwischen verschiedenen Tools verschieben oder dieselbe Frage zweimal beantworten müssen.
Die KI-Automatisierung von Arbeitsabläufen macht aus diesem Widerstand eine Dynamik. Denken Sie weniger an die Verwaltung von Aufgaben und mehr an Workflows, die sich selbst verwalten.
Von der Weiterleitung von Leads über die Einreichung von Berichten bis hin zur Lösung von Anfragen werden KI-Agenten in Unternehmen still und leise zu zusätzlichen Teammitgliedern, auf die sich die meisten Teams verlassen.
Was genau ist der Grund dafür, dass es funktioniert - und wo ist es hilfreich? Gehen wir der Sache auf den Grund.
Was ist AI Workflow Automation?
KI-Workflow-Automatisierung definiert die Effizienz von Unternehmen neu, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert und Entscheidungen in Echtzeit ermöglicht.
KI-gesteuerte Workflows nutzen KI-Agenten, um aus historischen Mustern zu lernen und unstrukturierte Daten so zu verarbeiten, dass sie mit vorhandenen Legacy-Anwendungen zusammenarbeiten und sich wiederholende Vorgänge optimiert werden.
Gartner prognostiziert, dass bis zum Jahr 2026 20 % der Unternehmen KI zur Automatisierung von Managementaufgaben einsetzen werden, was sie zu einer überlebenswichtigen Investition für Unternehmen macht.
Durch die Beseitigung von Ineffizienzen bei der Lead-Generierung, dem HR-Onboarding und der Leistungsüberwachung senkt KI die Betriebskosten und erhöht gleichzeitig die Produktivität.
Bei Botpress verwenden wir zum Beispiel einen Bot namens Gordon für die Planung von Vorführungen. Er überwacht Hubspot und teilt die Informationen über potenzielle Kunden mit anderen Aktionen direkt als Unternehmens-Chatbot, der unserem Vertriebsteam jede Woche Stunden spart.
Schlüsselkonzepte der Workflow-Automatisierung
Wie AI Workflow Automation funktioniert
Die KI-Workflow-Automatisierung beginnt in dem Moment, in dem ein Ereignis ausgelöst wird - vielleicht ein Lead in Ihrem CRM oder ein webhook aus einem Formular.
Der Auslöser bringt ein ganzes Bündel von Informationen mit sich, die man als Ereignis-Nutzlast bezeichnen kann. Die Nutzdaten fließen an einen KI-Agenten, der den Kontext der Anfrage interpretiert und das richtige Werkzeug für das Endergebnis ansteuert. Nach jeder Aktion prüft er den neuen Zustand und wiederholt den Zyklus, bis die Aufgabe abgeschlossen ist und das Ergebnis geliefert wird.
Schauen wir uns an, was von dem Moment an, in dem eine Anfrage in das System eingegeben wird, bis zu dem Moment, in dem Sie eine Antwort erhalten, passiert.
Der Arbeitsablauf beginnt mit einem realen Auslöser
Das erste, was passiert, bevor irgendetwas anderes passiert, ist, dass sich etwas ändert. Dieser Satz von Veränderungen kann als realer Auslöser bezeichnet werden, der jede Form der Interaktion mit dem System sein kann.
Der Auslöser enthält die anfänglichen Informationen des Ereignisses und sagt dem System: "Hey, es ist Zeit, anzufangen."
Nach der Registrierung stehen diese Informationen nun dem KI-Agenten zur Verfügung, der den gesamten Verwaltungsprozess übernimmt.
Ein KI-Agent liest die Eingaben und überlegt sich den nächsten Schritt
Ein KI-Agent liest dann diese Informationen, bei denen es sich entweder um einfachen Text oder um strukturierte Daten handeln kann, und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist.
Hier kommt ein LLM oder ein Absichtsklassifizierungsmodell ins Spiel.
In einigen Systemen handelt es sich dabei um einen auf Eingabeaufforderungen basierenden Planer, was sich direkt in etwas so Einfaches wie:
Hey, der Benutzer sagt: "Kann ich meine Sitzung verschieben? ' - was soll das System tun?"
Und von da an entwickelt er einen Plan, um die Anfrage zu bearbeiten.
Die Aktion wird über ein verbundenes Tool oder eine API ausgeführt
Sobald die Aufgabe verstanden ist, wählt das System das Werkzeug aus, das sie erledigen kann.
Dabei kann es sich um einen API-Aufruf, einen Datenbankabruf, eine Internetrecherche oder sogar um etwas so Einfaches wie die Anwendung einer mathematischen Berechnung auf die empfangenen Daten handeln.
Der Agent formatiert die Anfrage mit den richtigen Daten und leitet sie an das Tool weiter, um die gewünschte Teilaufgabe zu erhalten.
Das Ergebnis wird bei Bedarf an den nächsten Schritt weitergegeben
Sobald das Tool läuft und das Ergebnis vorliegt, verwendet der Agent dieses Ergebnis, um die nächste Aktion zu bestimmen.
Wenn weitere Schritte verbleiben, wird der Arbeitsablauf fortgesetzt, indem Daten weitergegeben und der Zustand neu bewertet wird, um das Endergebnis zu erreichen.
Diese Schleife läuft so lange, bis die gesamte Aufgabe erledigt ist, unabhängig davon, ob es sich um eine einstufige Aktualisierung oder einen mehrstufigen Prozess handelt, der sich über mehrere Systeme erstreckt.
Die wichtigsten Vorteile von AI Workflow Automation
KI-Workflow-Automatisierung macht Prozesse intelligenter, schneller und selbstoptimierend. Unternehmen müssen sich nicht mehr mit starren Workflows herumschlagen, die bei veränderten Bedingungen zusammenbrechen.
Wenn Sie schon einmal den halben Tag damit verbracht haben, Dashboards zu aktualisieren oder Slack weiterzuleiten, werden Sie diese Vorteile zu schätzen wissen.
Die wichtigsten Anwendungsfälle von AI Workflow Automation
1. Automatisierung der Datenextraktion aus komplexen Dokumenten
Die meisten Teams arbeiten mit unstrukturierten Daten. Diese Daten, die manchmal handschriftlich oder in Form von gedruckten Dokumenten vorliegen, folgen oft keinen gemeinsamen Regeln.
Die Workflow-Automatisierung ermöglicht es, effizient und in großem Umfang Nutzen aus ihnen zu ziehen.
Workflows, die auf der Indizierung von KI-Dokumenten basieren, stellen sicher, dass jede Datei gelesen und strukturiert in einer Vektordatenbank gespeichert wird.
In Verbindung mit der Retrieval-gestützten Generierung können die aus den Dokumenten extrahierten Daten vom KI-Agenten, der den Workflow verwaltet, direkt verwendet werden, um Anfragen zu beantworten oder Aktionen auszulösen.
2. Rationalisierung der kanalübergreifenden Kundenanbindung
Beim Kunden-Onboarding geht es nicht nur um die Erfassung von Informationen, sondern um eine Reihe von Maßnahmen, die schnell und synchron ablaufen müssen.
Leads kommen über verschiedene Kanäle, und jeder einzelne muss im CRM erfasst und qualifiziert werden. Die KI-Workflow-Automatisierung verbindet diese Schritte miteinander.
Sobald ein Lead das System betritt, extrahiert der Chatbot zur Lead-Generierung wichtige Details, prüft auf Vollständigkeit und löst Folgeaktionen aus.
So wird das Onboarding schnell und reaktionsschnell, ohne dass manuelle Kontrollen erforderlich sind.
3. Generierung von Geschäftsinhalten mit minimalem Input
Die Teams produzieren heute einen ständigen Strom von operativen Inhalten, die für das Marketing unerlässlich sind, aber selten für die Wiederverwendung optimiert werden.
Da sich die Inhalte auf verschiedenen Plattformen befinden, kann es sehr schwierig sein, solche Dokumente zu konsolidieren.
Moderne Chatbot-Marketing-Workflows zapfen diese Rohdaten an, fügen sie zusammen und verwandeln sie automatisch in nutzbare Inhalte.
Mit nur einer kleinen Eingabe oder einem Auslöser kann ein gut gebauter RAG-Chatbot eine vollständige Zusammenfassung oder einen Entwurf erstellen, ohne dass jemand die Quelle suchen oder sie von Hand formatieren muss.
4. Verwaltung von HR-Aktivitäten mit KI-Agenten
HR-Teams sind mit einem ständigen Strom von Anfragen konfrontiert - von Fragen zu Richtlinien über Genehmigungen bis hin zu Onboarding-Aufgaben. Diese sind nicht komplex, aber sie unterbrechen die eigentliche Arbeit und häufen sich schnell.
Ein HR-Chatbot kann diese Interaktionen direkt abwickeln, indem er Fragen beantwortet, Eingaben sammelt und Mitarbeiter durch interne Arbeitsabläufe leitet.
Es lässt sich mit den Tools verbinden, die Ihr Team bereits verwendet, und sorgt dafür, dass alles in Bewegung bleibt, ohne dass eine weitere Warteschlange entsteht.
5. Handhabung des Kundensupports durch KI-Chatbots
Die meisten Supportanfragen folgen einem bestimmten Muster. Der Benutzer braucht schnell eine Lösung - vielleicht eine Aktualisierung, eine Korrektur oder einfach nur eine Anleitung. Und vor allem erwarten sie eine schnelle Antwort.
Ein Chatbot für den Kundendienst kann diese Interaktionen ohne Verzögerung verwalten. Er führt das Gespräch, erstellt oder aktualisiert Tickets im Hintergrund und hält alles in Bewegung.
Diese Art von KI-Ticketing gibt den Teams den nötigen Freiraum, um sich auf besonders wichtige Fälle zu konzentrieren. Mit Funktionen wie "Human-in-the-Loop" kann ein Support-Mitarbeiter bei Bedarf eingreifen, während sich Routineprobleme automatisch lösen.
Die 5 besten AI-Werkzeuge zur Workflow-Automatisierung
1. Machen Sie
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Am besten geeignet für: Teams, die große, visuelle Automatisierungen erstellen, die mehrere Tools und gelegentliche KI-Schritte umfassen
Make ist eine visuelle Automatisierungsplattform, auf der Sie Workflows entwerfen, indem Sie Anwendungen visuell verbinden und die Logik zwischen ihnen definieren.
Es ist beliebt für operative Workflows - wie die Synchronisierung von Daten zwischen CRMs und Tabellenkalkulationen - aber es unterstützt auch konversationelle KI.
Make unterstützt auch das Parsen von Dateien und das Hinzufügen von Inhalten zu Vektorspeichern, was es für Teams, die KI-Workflows wie Dokumentenextraktion oder RAG-basierte Abfragen durchführen, nützlich macht.
Es eignet sich besonders gut für Teams, die Schritt für Schritt sehen wollen, wie alles zusammenpasst.
Wesentliche Merkmale:
- Visueller Builder mit unbegrenzter Verzweigungslogik und Fehlerbehandlung
- OpenAI für Vervollständigungen, Zusammenfassungen, Dateiparsing und RAG
- Native Integrationen mit Anwendungen wie Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot
- Zeitplan- oder auslöserbasierte Ausführung mit vollständiger Versionshistorie
Nachteilig:
- Steilere Lernkurve für sehr umfangreiche Arbeitsabläufe
- AI-Anwendungsfälle erfordern ein gewisses Verständnis von Prompts und Vektorspeicherung
2. Botpress
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Bestfür: Automatisierung von Chat-basierten Arbeitsabläufen mit KI-Knoten, die komplette Arbeitsabläufe verwalten
Botpress ist ein visueller Workflow-Builder für die Erstellung von KI-Agenten.
Die Plattform gibt Ihnen großartige Werkzeuge an die Hand, mit denen Sie die Interaktion und Zusammenarbeit von Arbeitsabläufen im Detail nachvollziehen können, weit über die oberflächlichen Karten hinaus, die andere Plattformen verwenden.
Mit dem Canvas-basierten Builder können Sie die wichtigsten Variablen und den Kontext steuern, während sie sich zwischen den Integrationen und Plattformen bewegen.
Es funktioniert auch dann gut, wenn Sie nicht ganz verstehen, wie die Tools miteinander verbunden werden. Sobald Sie sie miteinander verknüpft und die Berechtigungen erteilt haben, kann der autonome Knoten den Datenfluss verwalten.
Wenn Ihr Team mit einem chaotischen Arbeitsablauf arbeitet, der sich auf anderen Plattformen nicht gut umsetzen lässt, kann Botpress mit Tools wie Zapier oder Make verbunden werden, um für Struktur zu sorgen.
Wesentliche Merkmale:
- Schrittweise Abläufe mit skalierten Variablen für jeden Knoten
- Integrierte Wissensdatenbank für dokumenten- und URL-basiertes Abrufen
- Unterstützung externer Tools über APIs, Auslöser und Zapier
- Isolierter Speicher und Eingänge zur Vermeidung von Kontextdrift
Nachteil: Das Entwerfen mit skalierter Logik erfordert einiges an Vorwissen
3. N8n
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Am besten geeignet für: Teams, die ein flexibles, entwicklerfreundliches Workflow-Tool mit Open-Source-Kontrolle wünschen
n8n wurde für Benutzer entwickelt, die die volle Kontrolle darüber haben möchten, wie sich Workflows verhalten und wo sie ausgeführt werden.
Es kann selbst gehostet werden, ist mit Code erweiterbar und bindet Sie nicht an vordefinierte Muster. Wenn Sie sich schon immer Zapier gewünscht haben, aber mit einer Flexibilität im Stil von Git, dann ist dies die Lösung.
Workflows sind visuell aufgebaut, unterstützen aber bei jedem Schritt benutzerdefiniertes JavaScript.
Es kann Verzweigungen, Wiederholungen, Bedingungen und Webhooks nativ verarbeiten und arbeitet gut mit benutzerdefinierten APIs und internen Systemen zusammen.
Wesentliche Merkmale:
- Visueller Workflow Builder mit knotenbasierter Logik
- Open-Source mit Optionen für Selbst-Hosting und Cloud
- Funktioniert gut mit Webhooks und langlaufenden Aufträgen
Nachteilig:
- Erfordert im Vergleich zu gehosteten Tools mehr Einrichtungsaufwand
- Nicht für nicht-technische Benutzer oder Schnellstart-Anwendungen konzipiert
4. Zapier

Am besten geeignet für: Nicht-technische Teams, die eine schnelle Automatisierung zwischen gängigen SaaS-Tools wünschen
Zapier ist auf Geschwindigkeit und Einfachheit ausgelegt. Sie wählen einen Auslöser, legen fest, was als Nächstes passiert, und Zapier erledigt den Rest hinter den Kulissen.
Für Teams, die einfach nur wollen, dass etwas funktioniert, ohne sich Gedanken über Verzweigungslogik oder Infrastruktur machen zu müssen.
Es glänzt, wenn Sie mit Tools arbeiten, die bereits in seinem Ökosystem enthalten sind. Ob Sie Leads von einem Formular an ein CRM senden oder Aktualisierungen zwischen Slack und Google Sheets verschieben, die Einrichtung dauert nur wenige Minuten und läuft zuverlässig im Hintergrund.
Es ist nicht für tiefgreifende Anpassungen gedacht, aber das ist der Punkt. Wenn Ihr Arbeitsablauf klar ist und nicht viele Bedingungen erfordert, bringt Sie Zapier schneller ans Ziel als alles andere.
Wesentliche Merkmale:
- Über 6.000 App-Integrationen, darunter Google Workspace, Slack und Salesforce
- Benutzerfreundlicher visueller Editor mit einer Bibliothek von vorgefertigten Vorlagen
Nachteilig:
- Die Kosten können mit zunehmender Aufgabennutzung und Premiumfunktionen eskalieren
- Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für komplexe oder sehr spezifische Arbeitsabläufe
5. Aisera
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Ideal für: Unternehmensteams automatisieren interne Arbeitsabläufe in den Bereichen IT, HR und Kundensupport
Aisera konzentriert sich auf groß angelegte Automatisierung durch domänenspezifische KI.
Es wurde entwickelt, um Teams bei der Verwaltung umfangreicher Vorgänge zu unterstützen - von der Lösung von IT-Tickets bis zum Onboarding von Mitarbeitern oder der Beantwortung von Kundenanfragen.
Was Aisera von anderen Anbietern unterscheidet, ist die Art und Weise, wie die KI im gesamten Workflow eingesetzt wird. Seine natürlichsprachlichen Modelle - die lange vor der GPT entwickelt wurden - unterstützen seit Jahren Anwendungsfälle im Unternehmens-Support und werden nun bei Bedarf durch größere LLMs ergänzt.
Aisera richtet sich zwar nicht an Start-ups oder Einzelkämpfer, eignet sich aber hervorragend für große Teams, die zuverlässige, KI-gestützte Automatisierungen wünschen, ohne von Grund auf neu bauen zu müssen.
Wesentliche Merkmale:
- Domänenspezifische Sprachmodelle für präzise, kontextabhängige Automatisierung
- Integrierbar mit Plattformen wie ServiceNow, Salesforce und Workday
Nachteilig:
- Die Einrichtung kann je nach Ihren Systemen und Datenquellen komplex sein
- Am besten geeignet für große Anwendungsfälle - Overkill für kleinere Teams
Optimieren Sie Ihre Arbeitsabläufe mit AI-Automatisierung
Die meisten Teams stoßen auf das gleiche Problem: Sie wissen, was automatisiert werden muss, aber die Tools, die sie ausprobieren, passen nicht zu den Abläufen in ihren Systemen.
Botpress bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihren realen Prozess zu gestalten und nicht die Vorlage eines anderen Anbieters. Sie bestimmen, wie die Logik abläuft, was der Bot tut und wie er mit den Tools verbunden wird, die Ihr Team bereits täglich nutzt.
Wenn Sie schon immer gesagt haben: "Das sollte automatisch gehen", dann fangen Sie hier an.
Fangen Sie noch heute an zu bauen - es ist kostenlos.
FAQs
Welche internen Ressourcen oder Teammitglieder werden benötigt, um KI-Workflows einzurichten?
In der Regel brauchen Sie jemanden, der sich mit Ihren Prozessen auskennt (z. B. einen Ops-Lead), einen technisch versierten Teamkollegen, der sich um die Integration kümmert, und vielleicht einen KI-/Automatisierungsspezialisten, wenn Sie etwas Ausgefallenes vorhaben, aber bei einigen Plattformen (wie Botpress) ist dies auch mit minimalem Programmieraufwand möglich.
Können KI-Workflows eingesetzt werden, ohne den laufenden Geschäftsbetrieb zu stören?
Auf jeden Fall. Die meisten Tools sind so konzipiert, dass sie sich ohne große Ausfallzeiten in Ihre aktuellen Systeme einfügen lassen, und Sie können sie schrittweise einführen, damit alles reibungslos läuft.
Wie migriere ich von traditioneller Automatisierung zu KI-gesteuerten Workflows?
Beginnen Sie damit, sich wiederholende Aufgaben zu identifizieren, die von mehr Intelligenz profitieren könnten, und ersetzen Sie dann nach und nach regelbasierte Abläufe durch KI-gestützte Abläufe. Betrachten Sie das Ganze eher als Aufrüstung denn als Überholung.
Wie hoch sind die anfänglichen und laufenden Kosten im Zusammenhang mit der Automatisierung von KI-Workflows?
Die anfänglichen Kosten variieren je nach Plattform und Komplexität, aber viele bieten kostenlose Stufen oder No-Code-Optionen für den Einstieg an; die laufenden Kosten umfassen in der Regel Plattform-Abonnements und eventuell etwas Wartung, wenn Sie skalieren.
Was passiert, wenn der KI-Workflow eine falsche Entscheidung trifft?
Mit den meisten Tools können Sie Arbeitsabläufe überprüfen und anpassen oder Ausfallsicherheiten festlegen, damit Sie Fehler schnell erkennen können. Und das Tolle daran ist, dass KI mit der Zeit tatsächlich aus diesen Fehlern lernen kann.