KURZ ERKLÄRT
Daten und Automatisierung verbinden eine belastbare Datengrundlage mit wiederholbaren Abläufen. Dazu gehören Datenqualität, Klassifizierung, klare Verantwortlichkeiten und Schnittstellen zwischen bestehenden Systemen. Automatisiert wird dort, wo Regeln und Ausnahmen ausreichend verstanden sind.
Wann wir unterstützen.
Wenn Daten mehrfach gepflegt werden, Übergaben manuell erfolgen oder KI-Projekte an unvollständigen Eingaben scheitern, muss zuerst die Datengrundlage geklärt werden.
Wir verfolgen einen konkreten Ablauf über seine Datenquellen und Schnittstellen. Gemeinsam klären wir Qualitätsregeln, Datenverantwortung und Ausnahmen. Anschließend setzen wir eine begrenzte Automatisierung auf und prüfen Fehlerquote, Bearbeitungszeit und verbleibenden manuellen Aufwand.
Was aus der Arbeit entsteht.
Den konkreten Umfang vereinbaren wir anhand Ihrer Ziele, Ausgangslage und verfügbaren Kapazitäten. Die folgenden Bausteine dienen der Orientierung.
UNSERE LEISTUNGEN
- Datenquellen, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten
- Qualitätsregeln und Datenklassifizierung
- Schnittstellen und Workflow-Automatisierung
- Ausnahmebehandlung, Monitoring und Betriebsübergabe
MÖGLICHE ERGEBNISSE
Eine begrenzte, erprobte Automatisierung mit dokumentierten Qualitätsregeln, Ausnahmen und Betriebsverantwortlichen. Die Auswertung von Fehlerquote, Bearbeitungszeit und manuellem Aufwand liefert die Grundlage für Anpassungen und eine mögliche Ausweitung.
Ein klarer Einstieg.
Ein Beispielprozess, die beteiligten Systeme und typische Datenfehler reichen als Einstieg. Fachbereich und IT sollten gemeinsam benennen können, welches Ergebnis gebraucht wird.
Zuerst die Frage. Dann der Umfang.
Im Erstgespräch klären wir Ziel, Arbeitsergebnisse und Beteiligte. Wir vereinbaren, ob der Auftrag Konzeption, Pilotbegleitung oder technische Umsetzung umfasst und wer welche Aufgaben übernimmt. Dazu legen wir fest, woran die Ergebnisse geprüft werden.
Einstieg per E-Mail besprechenBraucht Automatisierung immer KI?
Nein. Für klare Regeln und strukturierte Daten reichen häufig Schnittstellen und klassische Workflow-Automatisierung. KI kommt dort infrage, wo Inhalte interpretiert oder variable Situationen eingeordnet werden müssen. Wir prüfen zuerst, welche Daten tatsächlich verfügbar sind, welche Fehler tolerierbar sind und wie Ausnahmen bearbeitet werden. Erst danach wird entschieden, welche Technik den Ablauf am verlässlichsten unterstützt. In beiden Fällen brauchen Datenqualität, Berechtigungen und Betrieb klare Verantwortliche.
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