Wie viel manuelle Arbeit können Sie in Ihrem Unternehmen mit KI eliminieren?

Einführung: die versteckten Kosten manueller Arbeit

In den meisten Unternehmen verbringen gut ausgebildete Mitarbeitende einen großen Teil ihrer Zeit mit manuellen, sich wiederholenden Tätigkeiten: Daten zwischen Systemen kopieren, Informationen zusammensuchen, Berichte erstellen, immer wieder dieselben Fragen beantworten.

Generative KI und spezialisierte Agenten eröffnen die Möglichkeit, einen erheblichen Teil dieser Arbeit zu eliminieren. Die entscheidende Frage für Management und Operations lautet jedoch nicht, ob KI helfen kann, sondern wieviel manueller Aufwand sich in Ihrem Unternehmen realistisch einsparen lässt – und in welchem Zeitraum.

In diesem Beitrag stellen wir einen strukturierten Ansatz vor, um diese Frage zu beantworten: Welche Aufgaben eignen sich, welche Einsparbereiche sind realistisch und wie lassen sie sich in Zahlen (Stunden, Kosten, Kapazität) übersetzen.

1. Was wir hier unter „manueller Arbeit“ verstehen

Nicht jede manuelle Tätigkeit ist gleich – und nicht alles sollte automatisiert werden. Wenn wir von manueller Arbeit sprechen, die KI übernehmen kann, meinen wir vor allem Aufgaben, die:

• stark repetitiv sind (viele Vorgänge pro Tag oder Woche),
• klaren Regeln folgen (Schritte lassen sich gut beschreiben),
• datengetrieben sind (Lesen/Schreiben in ERP, CRM, Ticket‑System usw.) und
• wenig menschlichen Mehrwert bieten (Fachwissen zählt, die Ausführung ist aber mechanisch).

Typische Beispiele:

• Antworten auf „Wo ist meine Bestellung?“ über ERP oder TMS.
• Erstellung standardisierter Angebote anhand von Anforderungen.
• Aktualisierung von Status und Feldern im CRM nach Kontakten.
• Ticket‑Klassifizierung und Routing nach Typ und Priorität.
• Zusammenführen von Daten aus mehreren Systemen für Reports.

2. Wo sich manuelle Arbeit typischerweise sammelt

Jedes Unternehmen ist anders, dennoch sehen wir wiederkehrende Muster. In diesen Bereichen steckt oft besonders viel Automatisierungspotenzial:

Customer Service und Support

• Häufig wiederkehrende Anfragen (Status, Änderungen, Storno, Konditionen).
• Manuelles Einsammeln von Informationen vor einer Antwort.
• Dokumentation der Vorgänge im CRM oder Ticket‑System.

Backoffice und Administration

• Lesen und Erfassen von Daten aus Dokumenten (Angebote, Verträge, Lieferscheine).
• Aktualisieren von Stati und Feldern in ERP, CRM oder internen Tools.
• Abgleichen von Daten zwischen unterschiedlichen Systemen.

Operationen und Logistik

• Manuelles Nachverfolgen von Transport- oder Produktionsstörungen.
• Wiederkehrende Kommunikation mit Kunden und Partnern.
• Erstellung täglicher oder wöchentlicher Reports aus mehreren Quellen.

Vertrieb und Business Development

• Erste Lead‑Qualifizierung und Sammlung von Basisinformationen.
• Erstellung standardisierter Angebote auf Basis von Templates.
• Follow‑ups (Erinnerungen, E‑Mails, Update von Phasen im CRM).

In realen Projekten sehen wir häufig, dass 30–60 % der Zeit bestimmter Rollen in solche Tätigkeiten fließen.

3. Eine einfache Methode, um potenzielle Stunden zu schätzen

Für eine erste belastbare Schätzung brauchen Sie keine monatelange Studie. Ein Ansatz in drei Schritten reicht meist aus:

Schritt 1: Wiederkehrende Workflows identifizieren

Wählen Sie 3–5 konkrete Workflows, bei denen Sie einen hohen Wiederholungsgrad vermuten, z. B.:

• Bearbeitung von „Wo ist mein Auftrag?“‑Anfragen.
• Erstellung standardisierter Angebote für ein bestimmtes Produkt.
• Erfassung und Klassifizierung von Logistik‑Incidents.
• Verarbeitung eingehender Leads aus Formularen und Kampagnen.

Schritt 2: Aktuelle Zeiten und Volumina schätzen

Ermitteln Sie für jeden Workflow (auch grob):

• Volumen: Fälle pro Tag/Woche/Monat.
• Bearbeitungszeit: durchschnittliche Minuten pro Fall.
• Rolle: wer die Arbeit macht und zu welchem Kostenniveau.

Selbst grobe Schätzungen auf Basis von Interviews oder Stichproben liefern bereits eine gute Größenordnung in Stunden pro Monat.

Schritt 3: Realistische Automatisierungsgrade anwenden

Je nach Aufgabenart und Systemlandschaft sind etwa folgende Bereiche realistisch:

• Gut strukturierte Standardanfragen: 60–80 % Automatisierung.
• Backoffice‑Tasks mit menschlicher Freigabe: 30–60 %.
• Dokumentenerstellung und Zusammenfassungen: 40–70 %.

Volumen × aktuelle Zeit × % automatisierbar ergibt eine vorsichtige Schätzung der Stunden, die KI pro Workflow freisetzen kann.

4. Typische Einsparbereiche bei manueller Arbeit

In Unternehmen, in denen wir eine Cerebro‑KI‑Architektur an reale Systeme anbinden, sehen wir häufig folgende Bereiche:

• B2C‑Customer‑Service: 40–70 % weniger Tickets im 1st‑Level.
• Administratives Backoffice: 30–50 % weniger Zeit für Copy‑&‑Paste und Prüfen.
• Logistik‑Incident‑Handling: 30–50 % weniger „Wo ist meine Sendung?“‑Anrufe.
• Technische Angebotserstellung: 30–60 % weniger Zeit für Entwürfe und Dokumentation.

Diese Ersparnisse bedeuten nicht zwangsläufig Personalabbau. Oft bedeuten sie mehr Kapazität ohne zusätzliche Stellen, bessere Service‑Levels und weniger Abhängigkeit von einzelnen „Flaschenhals‑Personen“.

5. Warum Architektur entscheidend ist: Rolle der „Cerebro KI“

Wie viel manuelle Arbeit Sie eliminieren können, hängt nicht nur von den KI‑Modellen ab, sondern davon, wie Sie diese mit Ihren Systemen und Prozessen verbinden.

Eine Cerebro‑KI‑Architektur ist eine zentrale Schicht aus internen Anwendungen, Daten und Regeln, die mit ERP, CRM, E‑Commerce, Ticketing und internen Tools verbunden ist. Dort:

• hat KI Zugriff auf vollständigen Kontext (Kunde, Auftrag, Historie, SLA),
• werden Geschäftsregeln und Berechtigungen konsistent angewandt,
• werden Aktionen in realen Systemen mit Nachvollziehbarkeit ausgeführt und
• werden spezialisierte KI‑Agenten und menschliche Tasks orchestriert.

Ohne diese Schicht entstehen viele isolierte Automatisierungen mit hohem Wartungsaufwand und inkonsistenten Ergebnissen. Mit ihr können Sie genau messen, welche manuelle Arbeit verschwindet und wie sich das auf Zeit, Kosten und Kapazität auswirkt.

6. Häufige Fehler beim Versuch, manuelle Arbeit mit KI zu reduzieren

Bevor Sie mit hohen Einsparzielen argumentieren, lohnt es sich, typische Fallstricke zu vermeiden:

• Vom Kanal statt vom Prozess aus denken. Ein Chatbot ohne Systemintegration bringt selten echte Entlastung.
• Datenqualität und Ausnahmen ignorieren. Schlechte Daten führen zu schlechter Automatisierung.
• Operations nicht einbinden. Ohne die Menschen, die den Prozess leben, wird schnell das Falsche automatisiert.
• Nicht messen. Ohne Baselines zu Zeit, Volumen und Qualität lässt sich kein belastbarer ROI berechnen.

7. Ein pragmatischer Plan, um Zahlen auf den Tisch zu legen

Wenn Sie quantifizieren möchten, wie viel manuelle Arbeit KI in Ihrem Unternehmen einsparen kann, könnte eine pragmatische Roadmap so aussehen:

1. Gemeinsame Session von Management, Operations und IT. Abstimmen, in welchen Prozessen manueller Aufwand heute am meisten schmerzt und wo Automatisierung mit vertretbarem Risiko möglich ist.
2. Schnelles Mapping repetitiver Tasks. Für jeden Prozess konkrete Aufgaben auflisten und Volumen sowie Zeit pro Task abschätzen.
3. 1–2 Pilot‑Use‑Cases auswählen. diejenigen priorisieren, bei denen sich ein signifikanter Stundenanteil mit überschaubarem Risiko automatisieren lässt.
4. Cerebro‑KI‑Architektur designen. Definieren, welche Daten die KI braucht, welche Systeme angebunden werden und welche Agenten beteiligt sind.
5. Pilot in begrenzter produktiver Umgebung durchführen. Den Use‑Case zunächst in einem Land, einer Marke oder einem Team ausrollen und eingesparte Stunden sowie Qualität messen, bevor skaliert wird.

Fazit: von der Intuition zu belastbaren Zahlen

Die Frage „Wie viel manuelle Arbeit können wir mit KI eliminieren?“ hat keine eine magische Zahl, lässt sich aber in konkrete Berechnungen pro Prozess, Bereich und Aufgabentyp übersetzen.

Unsere Erfahrung zeigt: Wenn eine solide Cerebro‑KI‑Architektur sauber an Ihre Systeme angebunden ist und die richtigen ersten Use‑Cases gewählt werden, ist eine Reduktion von 30–60 % repetitiver manueller Arbeit in Schlüsselbereichen realistisch – ohne Kontroll‑ oder Transparenzverlust.

Die eigentliche Entscheidung lautet, in welchen Bereichen Sie diesen Effekt zuerst sehen wollen.