KKC_0264 | KI-Automatisierung für KMUs

KI-Automatisierung klingt oft nach großen Plattformprojekten. Für kleine und mittlere Unternehmen zählt jedoch, dass Automationen schnell Nutzen bringen, zuverlässig laufen und sich sauber betreiben lassen. In diesem Seminar arbeiten Sie systematisch daran, genau solche Automationen zu planen und umzusetzen.

Sie starten mit einer Prozesslandkarte für typische KMU-Bereiche wie Vertrieb, Kundenservice und Backoffice und lernen, Use-Cases nach Aufwand, Risiko, Datenlage und ROI zu priorisieren. Danach klären Sie die passenden KI-Bausteine: Wo reicht eine Regel, wo lohnt sich Machine Learning und wann ist ein LLM sinnvoll? Sie verstehen, wie RAG internes Wissen nutzbar macht und wie OCR plus Extraktion Dokumente wie Rechnungen oder Anträge verarbeitet.

Im Kern geht es um solides Automations-Design: Trigger, Datenfluss, Integrationen in E-Mail, Ticketsystem, CRM oder ERP, sowie Human-in-the-Loop für Freigaben. Sie planen bewusst Ausnahmefälle, damit der Prozess nicht beim ersten Sonderfall kippt. Zusätzlich behandeln Sie Tool-Entscheidungen zwischen No-Code/Low-Code, RPA und API-Integration inklusive Versionierung und Teststrategie.

Ein eigener Block widmet sich DSGVO, Sicherheit und Governance: Datenminimierung, Zugriffsmodelle, Protokollierung und typische Angriffe wie Prompt Injection. Abschließend lernen Sie, Qualität messbar zu machen, Tests aufzusetzen und den Betrieb mit Monitoring und Runbooks zu organisieren. So gehen Sie mit einer belastbaren Roadmap in die Umsetzung.

• KMU-Prozesse anhand von Aufwand, Risiko, Datenlage und ROI priorisieren
• Regeln, Machine Learning und LLMs passend zum Use Case auswählen
• Internes Wissen mit Retrieval-Augmented Generation nutzbar machen
• Dokumente mit OCR und strukturierter Extraktion verarbeiten
• Trigger, Datenflüsse und Integrationen in CRM, ERP und Ticketsysteme planen
• Human-in-the-Loop und Ausnahmebehandlung belastbar gestalten
• Automationen sicher betreiben, messen und schrittweise erweitern

Das Seminar richtet sich an Geschäftsführer/innen, Fach- und Führungskräfte sowie Prozess- und Digitalisierungsverantwortliche aus kleinen und mittleren Unternehmen.

Kenntnisse der eigenen Geschäftsprozesse und digitalen Systeme sind hilfreich. Programmier- oder Data-Science-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

• Automations-Use-Cases finden, die wirklich zahlen
  • Prozesslandkarte: Vertrieb, Service, Backoffice
  • Bewertung nach Aufwand, Risiko, ROI und Datenlage
  • Quick Wins vs. strategische Automationen
  • KPIs: Durchlaufzeit, Fehlerquote, Kosten pro Vorgang
• KI-Bausteine verstehen: LLM, RAG, OCR, Klassifikation
  • Was LLMs gut können und wo sie scheitern
  • RAG für internes Wissen: Richtlinien, Produkte, FAQs
  • Dokumente: OCR, Extraktion, Validierung
  • Entscheidung: Regel, ML oder LLM?
• Automations-Design: Von Trigger bis Ausnahmefall
  • End-to-End-Flows: E-Mail, Webformulare, Tickets, ERP
  • Human-in-the-Loop für Freigaben und Qualität
  • Fehler- und Ausnahmebehandlung statt „Happy Path“
  • Logging, Monitoring und Nachvollziehbarkeit
• Tooling im KMU: No-Code, Low-Code, RPA und APIs
  • Wann RPA sinnvoll ist und wann API-Integration besser ist
  • Connector-Strategie: Microsoft 365, Google Workspace, CRM
  • Prompt- und Workflow-Versionierung
  • Sandbox, Testdaten und Rollout-Plan
• Datenschutz, Sicherheit und Governance ohne Bürokratie
  • DSGVO-Basics für KI-Projekte: Rollen, Zwecke, Datenminimierung
  • Risiken: Prompt Injection, Datenabfluss, Halluzinationen
  • Policy-Set: Zugriffe, Aufbewahrung, Protokollierung
  • Lieferantenprüfung: AVV, Datenregion, Audit-Nachweise
• Qualität messbar machen: Tests, Evaluation, Betrieb
  • Testfälle und Gold-Set für Antworten und Extraktionen
  • Akzeptanzkriterien: Genauigkeit, Latenz, Kosten pro Lauf
  • Feedback-Schleifen aus Fachbereich und Kundendienst
  • Runbooks: Incidents, Rollback, Modellwechsel