KI-Workflows & Automatisierung: Vom Prozess zum fertigen Workflow

Ja – KI-Workflows-Automatisierung verbindet klassische Automatisierung mit künstlicher Intelligenz. KI-Agenten treffen eigenständige Entscheidungen, Natürliche Sprachverarbeitung verarbeitet Anfragen und Texte, Generative KI erstellt Inhalte direkt im Workflow. Das Ergebnis sind Systeme, die nicht nur Aufgaben ausführen, sondern auch auf unstrukturierte Daten reagieren und sich an neue Situationen anpassen können.

Klassische Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn X passiert, dann Y. Robotic Process Automation (RPA) ist das bekannteste Beispiel. KI-gestützte Workflows gehen weiter – sie nutzen Maschinelles Lernen, Generative KI und Natürliche Sprachverarbeitung, um auch unstrukturierte Aufgaben zu bewältigen und Entscheidungen zu treffen. Workflow-Automatisierung ohne KI ist deterministisch; mit KI wird sie adaptiv.

Das hängt von Ihrer bestehenden Tool-Landschaft ab. Im Workshop vergleichen wir Make, n8n, Langdock Workflows und Microsoft Power Automate direkt – mit klaren Kriterien für Stärken, Schwächen und Einsatzszenarien. Auch Zapier und Microsoft Copilot Studio werden im Marktüberblick behandelt. Es gibt kein universell bestes Tool – aber das richtige für Ihre Abläufe und Systeme.

Die Umsetzung folgt einer klaren Methodik: Erst Prozessanalyse (welche Aufgaben lohnen sich?), dann Design nach dem Trigger-Verarbeitung-Aktion-Muster, anschließend Integration von Tools, APIs und Datenquellen, und schließlich Testing, Debugging und Optimieren. Genau diesen Ablauf üben Sie im Tagesworkshop – hands-on, mit einem eigenen Workflow als Ergebnis.

Grundkenntnisse in mindestens einem Automatisierungstool (z. B. Power Automate, Make oder n8n) sind empfohlen. Der Workshop ist auf Fortgeschrittene ausgelegt – wer noch keine Erfahrung mit Automatisierungsplattformen hat, sollte besser mit dem KI-Führerschein starten, bevor er in dieses Format einsteigt.

Maximal 15 Teilnehmende pro Durchführung. Diese Begrenzung ist bewusst gewählt: Nur so ist echtes Hands-on-Arbeiten möglich, können Schwierigkeiten individuell analysiert werden und erhalten alle Teilnehmenden ausreichend Betreuung beim Erstellen ihrer eigenen Workflows.

Typische Anwendungsfälle KI-Workflow umfassen: Kundenservice (automatische Klassifizierung von Anfragen, Kunden erhalten schnell qualifizierte Rückmeldungen), Finanzen (Rechnungsverarbeitung, Reporting, Prädiktive Analyse von Zahlungsausfällen), HR (Onboarding-Abläufe, Bewerbermanagement) und IT (Alert-Management, Systemüberwachung). Im Workshop analysieren Sie, welche Ihrer eigenen Prozesse das größte Automatisierungspotenzial haben.

Der Return on Investment lässt sich über mehrere Dimensionen messen: eingesparte Stunden pro Woche für manuelle Aufgaben, reduzierte Fehlerquoten in Abläufen, schnellere Bearbeitungszeiten für Anfragen und entlastete Teams für höherwertige Tätigkeiten. Im Workshop lernen Sie, welche Prozesse sich für eine ROI-Berechnung eignen und wie Sie Ergebnisse messbar machen.

Ja. Neben klassischer Workflow-Automatisierung gibt es einen Ausblick auf agentische Automatisierung: KI-Agenten, die eigenständig Entscheidungen treffen, und Multiagenten-Systeme, in denen mehrere KI-Agenten koordiniert zusammenarbeiten. Diese Konzepte werden im Kontext der behandelten Plattformen eingeordnet und sind ein zentraler Baustein moderner Geschäftsprozessautomatisierung.

Wenn Workflows personenbezogene Daten verarbeiten oder externe KI-Dienste wie Google-APIs einbinden, entstehen datenschutzrechtliche Fragen. Der EU AI Act stellt zudem neue Anforderungen an den Einsatz von KI in Unternehmensprozessen. Datenschutz bei KI muss von Anfang an mitgedacht werden – nicht als Nacharbeit. Im Workshop werden diese Herausforderungen KI-Automatisierung explizit behandelt.