Ein Automatisierungs‑Audit klingt zuerst nach einer großen Beratungsshow.
In der Praxis ist es oft pragmatisch: systematisch herausfinden, welche Prozesse du zuerst automatisieren solltest, damit es schnell Ergebnisse gibt. Der Unterschied zwischen „wir probieren halt mal RPA“ und „wir bauen Automatisierungen, die uns wirklich weiterbringen“ liegt genau in dieser Auswahl.
Was ist ein Automatisierungs‑Audit und warum es nicht nur eine Checkliste ist
Ein Automatisierungs‑Audit ist eine strukturierte Bestandsaufnahme deiner Prozesse mit vier Leitfragen:
- Wo laufen heute viele manuelle, wiederkehrende Tätigkeiten?
- Welche davon sind technisch überhaupt automatisierbar?
- Wo entsteht der größte Nutzen (Kosten, Zeit, Qualität, Risiko)?
- Wo ist das Risiko beherrschbar (Daten, Compliance, Governance)?
Du verbindest dabei drei Sichten: die Datenbrille (Process Mining, Task Mining, ERP/CRM‑Auswertungen, welche Tools und welche Daten), die Fachbrille (Workshops, Interviews, welche Prozesse) und die Audit‑/Risiko‑Brille (wo würden Fehler richtig wehtun, Kosten und Nutzen). Ziel ist eine belastbare Shortlist, eine faktengestützte Roadmap für Piloten und die Pipeline.
Mehr Hintergrund zur Prozessautomatisierung hilft, Begriffe richtig einzuordnen.
Discovery & Scoring: wie du systematisch zur Shortlist kommst
Discovery: Welche Daten und Tools helfen wirklich?
- Process Mining analysiert macht Ist‑Prozessflüsse, Varianten, Durchlaufzeiten und Bottlenecks sichtbar. Das ist die Basis, um echte Hebel zu erkennen statt Vermutungen.
- Task Mining ergänzt auf der Nutzer‑Ebene: Klickpfade, Copy‑Paste‑Handlungen und UI‑Interaktionen, die in Systemlogs nicht sichtbar sind. Das hilft bei Desktop‑zentrierten Tätigkeiten.
- Datenanalyse analysiert, welche Daten aus unstrukturierten Dokumenten (Rechnungen, Verträge) gewonnen werden müssen, und ist oft Voraussetzung, damit dokumentenlastige Prozesse überhaupt automatisierbar werden.
Discovery‑Strategien und ihre Trade‑offs
Lass uns kurz einen Blick auf unterschiedliche Discovery-Strategien werden.
Zuerst gibt es da den „Discovery first“, genauer gesagt „Data first“-Ansatz. Du startest mit Process Mining und Task Mining. Das heißt: Du schaust dir reale Prozess(daten) an. Keine Meinungen, keine Bauchgefühle, sondern harte Fakten. Der Vorteil liegt auf der Hand: Du reduzierst Fehlinvestitionen, weil du siehst, wo Zeit, Medienbrüche und Schleifen tatsächlich entstehen. Die Schattenseite: Ohne saubere Logs, funktionierende Integrationen und solides Data Engineering wird das schnell zäh. Für dieses Vorgehen muss die Basis stimmen!
Der zweite Weg ist „Business led“ mit schnellen Erfolgen, aka Quick Wins. Du arbeitest mit Workshops, Interviews und Scorecards. Du sprichst mit den Fachbereichen, sammelst Pain Points, priorisierst gemeinsam. Das geht schnell, ist niedrigschwellig und schafft Akzeptanz. Menschen fühlen sich gehört, Veränderung wird greifbar. Gleichzeitig lauert ein klassischer Denkfehler: wer am lautesten schreit… Nur weil ein Bereich am meisten klagt, heißt das nicht, dass dort der größte wirtschaftliche Effekt liegt und nur weil jemand „keine Prozesse hat, die man automatisieren kann“, heißt das noch lange nicht, das dem so ist.
In der Praxis zeigt sich oft ein hybrider Ansatz als besonders wirkungsvoll. Mining identifiziert datenbasiert eine Top-Liste der größten Hebel. Die Fachbereiche prüfen diese Liste, filtern, priorisieren und kontextualisieren sie zu einer realistischen Potenziale.
Daten liefern die Richtung, Menschen liefern den Kontext. Genau dort entsteht meist der Sweet Spot: faktenbasiert, aber anschlussfähig an die Organisation.
Prozessscoring: Kriterien, die wirklich zählen
Ein modernes Audit verwendet ein Mehrkriterien‑Scoring (die neuere Forschung arbeitet mit bis zu 22 Kriterien und großen Datensätzen). Du brauchst nicht alle 22, aber die Denkrichtung ist relevant:
- Repetitivität: Wie oft laufen gleiche Schritte?
- Volumen: Fälle/Transaktionen pro Monat — hoher Hebel bei hohem Volumen.
- Stabilität: Wie oft ändert sich der Prozess? Instabile Prozesse sind schlechtere Kandidaten.
- Ausnahmequote: Faustregel: Prozesse mit ~60–80 % Standardfällen sind gut für den Start.
- Daten-/Systemlage: Gibt es strukturierte Daten und APIs? Oder nur Screen‑Scraping?
- Business‑Impact: Zeitersparnis, Kostenreduktion, Qualitätsgewinn, Risikominimierung.
- Implementierungsaufwand: Anzahl Systeme, Verfügbarkeit und Qualität der Daten, Integrationsaufwand.
So kannst du dir ganz einfach eine Score-Card aufbauen, um die Prozesse zu bewerten, beispielsweise mit einer Skala (z. B. 1–5) und gewichteten Kriterien (z. B. Impact 30 %, Volumen 20 % usw.). Achtung: ein hoher Score hilft, ist aber kein Freifahrtschein. Schlechte Datenqualität bleibt ein absoluter Gatekeeper und kann die beste Idee zunichtemachen.
Damit hast du die Werkzeuge und Kriterien, um aus einer Longlist eine fundierte Shortlist zu formen.
Welche Prozesse tauchen in Audits typischerweise ganz oben auf?
… und warum das nicht automatisch für dich gilt!
Eine universelle Top‑10 gibt es nicht; Datenlage, IT‑Landschaft und Reifegrad entscheiden stark. Trotzdem tauchen in vielen Firmen wiederkehrende Cluster auf, das können gute Startpunkte für deine Longlist sein:
- Auftragsabwicklung / Order‑to‑Cash (O2C)
Hoher Durchsatz, klarer Hebel (Cashflow), viele standardisierbare Schritte. Allerdings auch sehr umfangreich für den Start, oder auch Sales-Automatisierung - Debitorenmanagement / Procure‑to‑Pay / Accounts Payable (P2P / AP)
Typische Aufgaben: Bestellanforderung, Bestellung, Wareneingang, Rechnungserfassung, Zahlung. Klassischer Quick-Win! - Kreditorenmanagement / Accounts Receivable (AR)
OPOS‑Überwachung, Zahlungszuordnung, Mahnwesen, Kundenkommunikation. - Rechnungserfassung & Belegworkflows
Klassischer Use Case für OCR und Digitalisierung - Mitarbeiter‑Onboarding / HR‑Standardprozesse
Viele Standardschritte (Vertrag, IT‑Zugänge, Schulungen) und strukturierte Stammdaten machen HR‑Onboarding attraktiv. [1] - Interne Services, bspw. IT-Support
Tickets vorbereiten, Antworten liefern, entlasten (auch extern möglich!)
Du solltest so eine Prozessliste nie blind übernehmen. Prozesse und somit auch die Ausnahmen unterscheiden sich massiv zwischen Unternehmen. Ein Prozess, der bei Firma A zu 80 Prozent sauber standardisiert läuft, kann bei Firma B über Jahre hinweg mit Sonderfällen, Workarounds und historischen Altlasten überfrachtet worden sein. Auf dem Papier sieht er gleich aus. In der Realität ist er ein völlig anderes Biest.
Dazu kommt deine Systemlandschaft. Process Mining ist nur so gut wie die Tool- und Datenbasis. Insbesondere Medienbrüche oder unsaubere Prozesse können hier schädlich sein.
Diese Liste ist also ein Denkrahmen und keine Entscheidung. Die echte Priorisierung entsteht erst durch dein eigenes Audit! Und das Ergebnus kann komplett anders sein.
Weitere Hilfestellungen findest du auch beim Artikel zu IPA (Intelligente Prozessautomatisierung).
Audit, Governance und Risiken: was sich ändert, wenn Prozesse automatisiert laufen
Automatisierung reduziert viele operative Risiken, schafft aber auch neue!
Deshalb brauchst du hier klare Regeln: Wer genehmigt Automatisierungen, wer ändert sie, wer überwacht sie im Betrieb? Wo darf KI eingesetzt werden? Ohne definiertes Lifecycle Management entstehen unkontrollierte Parallelstrukturen und versteckte Fehlerquellen. Ein fester Human in the Loop ist Pflicht. Jemand muss prüfen, freigeben und bei Abweichungen eingreifen.
Genauso kritisch ist die Datenbasis. Schlechte Stammdaten produzieren automatisierte Fehler in hoher Frequenz. Unvollständige Logs machen Ursachenanalysen nahezu unmöglich. Ohne Monitoring und regelmäßige Nachjustierung entstehen schleichend (oder sogar rapide) falsche Ergebnisse.
Auch regulatorische Anforderungen spielen mit hinein. Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, greifen Datenschutzpflichten. In sensiblen Bereichen kommen zusätzliche Normen dazu. Das bedeutet nicht, dass solche Prozesse tabu sind. Sie brauchen nur saubere Kontrollmechanismen.
Für dein Audit heißt das: Effizienz ist nicht alles. Du bewertest immer auch Governance, Monitoring und Compliance. Automatisierung funktioniert nur dann stabil, wenn Technik und menschliche Kontrolle zusammen gedacht werden.
Konkretes Vorgehen: so kommst du zu deinen 10 besten Prozessen für den Start
Lass uns ans Eingemachte gehen. Wie kannst du das jetzt konkret umsetzen?
In aller Kürze:
- Scope klären
- Datenbasis schaffen
- Longlist erstellen (z. B. 20-40 Prozesse)
- Scoring anwenden
- Top‑X validieren mit Fachbereichen
- Von Top‑X zu Top‑Y filtern (z. B. 5 Stück)
- Pilot planen und Governance definieren
- Skalieren und Pipeline managen
Zuerst klärst du den Scope: zwei bis drei Bereiche mit brauchbarer Datenlage und motivierten Teams, etwa Finance, Sales-Marketing oder IT. Parallel hältst du fest, welche Systeme angebunden sind und wo du überhaupt an verwertbare Daten kommst.
Dann prüfst du die Datenbasis. Gibt es Logs, sodass du mit Process Mining starten kannst? Wenn nicht, ist deine oberste Priorität diese Validierung. Ohne solide Daten wird jede Priorisierung spekulativ.
Auf dieser Grundlage erstellst du eine Longlist aus zwanzig bis vierzig Prozessen. Du kombinierst datenbasierte Auffälligkeiten wie Nacharbeit oder lange Durchlaufzeiten mit Fachinput aus Workshops. Danach bewertest du systematisch anhand klarer Kriterien wie Volumen, Stabilität, Ausnahmequote, Impact, Risiko und Aufwand. Gewichtung und Gesamtscore sorgen für Transparenz.
Die Top X (z. B. 10) validierst du mit den Fachbereichen, passt Annahmen an und deckst versteckte Sonderfälle auf. Anschließend filterst du auf eine pragmatische Top Y (z. B. 5): schnelle Umsetzbarkeit, sinnvolle Risiko Nutzen Balance und ein ausgewogener Portfolio Mix.
Für jeden Pilot definierst du KPIs, Monitoring, Verantwortliche und einen Rollback Plan. Nach den ersten Umsetzungen etablierst du feste Regeln für Betrieb, Modellpflege und Priorisierung.
So entsteht keine Einzelmaßnahme, sondern eine steuerbare Automatisierungspipeline.
Was du direkt umsetzen kannst, um deine Prozesse zu automatisieren
Also: Worauf wartest du?
- Hinterfrage eure Systemland: Welche Tools, welche Daten und welche Prozesse habt ihr überhaupt?
- Fang klein an, aber datenbasiert: identifiziere 2–3 Prozesse mit hoher Frequenz und sauberer Datengrundlage!
- Plane Governance von Anfang an: Verantwortlichkeiten, Monitoring, Logging, Change‑Management. Andernfalls entstehen Risiken, die teurer sind als der Gewinn durch Automatisierung.
Automatisierungs‑Audits sind wirklich kein Hexenwerk, aber sie brauchen Disziplin: klare Fragen, saubere Daten, ein transparentes Scoring und eine betriebsfähige Governance. Wenn das sitzt sparst du nicht nur Zeit, auch wenn es auf den ersten Blick vermeintlich aufwendiger wirkt, sondern verhinderst auch, dass die erste Automationswelle zum Pflegefall wird.
