Der Bitkom hat für seinen Digital Office Index 2024 1.103 Unternehmen ab 20 Beschäftigten befragt. 30 Prozent von ihnen automatisieren inzwischen Freigaben und Verwaltungsprozesse über Workflowmanagement, 2022 waren es noch 20 Prozent. Der KI-Einsatz für einzelne Aufgaben innerhalb der Prozessautomatisierung ist im selben Zeitraum von 3 auf 16 Prozent gestiegen.
Es gibt also Bewegung! Und trotzdem ist die häufigste Frage von Prozessverantwortlichen, exakt dieselbe, die viele vorher schon bei Google eintippen: Welche Prozessautomatisierungssoftware, ist denn nun die richtige für uns?
Wer Software kauft, bevor er seinen Prozess verstanden hat, beginnt an der falschen Stelle.
Und fast immer stecken dahinter dieselben vier Denkfehler.
Warum die Suche nach der besten Prozessautomatisierungssoftware selten funktioniert
Schauen wir uns doch einmal zwei konkrete Fälle an. Die Rechnungsfreigabe: feste Schwellenwerte, klare Zuständigkeiten, jedes Mal das gleiche Prozedere. Und daneben die Reklamationsbearbeitung: jeder Fall ein bisschen anders, halb in E-Mails, halb im Kopf der Kollegin, die das seit zwölf Jahren macht (und die im Sommer drei Wochen in Urlaub geht, weshalb dann ähm… weniger läuft).
Beide fressen Zeit. Beide sehen auf den ersten Blick irgendwie gleich und automatisierbar aus. Technisch haben sie fast nichts gemeinsam.
Und auf dem Markt gibt es unzählige Werkzeuge für Prozessautomatisierung auf die eine oder andere Art: UiPath, Automation Anywhere, Camunda, make.com oder n8n. Und individuelle Software kann man natürlich auch entwickeln. Und manche beginnen dann auch schon mit „kann man doch agentisch mit KI lösen“.
Jedes dieser Softwareprodukte ist sicherlich gut in dem, was sie tun. Aber entscheidend ist, dass ihr vom Problem kommend entscheidet. Die Antwort auf „welche Software“ hängt also an einer Frage, die davor kommt: wie euer Prozess eigentlich funktioniert.
(Weil das immer wieder für Verwirrung sorgt: Prozessautomation und Prozessautomatisierung nutzen wir hier synonym.)
Falls die Grundbegriffe bei euch im Team noch nicht sortiert sind, lohnt sich vorher ein Umweg über unsere Übersicht dazu, was Prozessautomatisierung eigentlich genau ist.
Fünf Dimensionen entscheiden, was bei euch überhaupt automatisierbar ist
Wenn ich mit Teams auf einen Prozess schaue, gehen wir ihn immer entlang derselben fünf Dimensionen durch. Dieselbe Logik steckt in unserer KI-Prozessanalyse, weil es einfach sinnvoll ist, systematisch durchzugehen.
- Datenstruktur. Kommen die Informationen strukturiert an, aus Feldern, Tabellen, Schnittstellen? Oder stecken sie in PDFs, E-Mail-Fließtext und handschriftlichen Notizen? Je strukturierter, desto eher reicht Standardsoftware.
- Regelbasiertheit. Lassen sich die Entscheidungen im Ablauf als Wenn-Dann-Regeln aufschreiben? Wenn eure Antwort „kommt drauf an“ lautet, haltet genau das fest.
- Stabilität. Läuft der Prozess jedes Mal gleich, oder gibt es zwölf Sonderfälle, von denen jeder eine Ausnahme ist? Instabile Abläufe bringen jede starre Automatisierung zum Kippen.
- Systemzugänglichkeit. Haben die beteiligten Systeme eine API, oder reden wir über ein ERP von 2009 und ein Excel-Makro (zu dem der Werksstudent von damals leider auch das Passwort mitgenommen hat)?
- Volumen und Häufigkeit. Passiert das 400-mal im Monat oder viermal im Jahr? Ein Prozess kann technisch hervorragend automatisierbar sein und sich trotzdem nie rechnen.
Diese fünf Dimensionen zusammen sagen euch mehr über die passende Softwarekategorie als jeder Anbietervergleich im Internet. Wer wissen will, wie der eigene Prozess auf diesen fünf Achsen abschneidet, bekommt das in unserer kostenlosen KI-Prozessanalyse in etwa einer Viertelstunde ausgerechnet, inklusive Automatisierungs-Score und ROI-Einschätzung.
RPA oder IPA: der Unterschied, der eure Auswahl bestimmt (oder doch agentisch?)
RPA steht für Robotic Process Automation. Ein Software-Roboter „klickt“ sich durch die Oberflächen eurer bestehenden Systeme und führt exakt das aus, was ihr ihm vorgegeben habt. Das ist stark, wenn die Daten strukturiert sind, die Regeln klar und der Ablauf stabil. Der Haken: so ein Bot arbeitet stur nach Vorgabe. Ändert sich etwas, funktioniert es nicht mehr.
IPA steht für Intelligent Process Automation und setzt genau dort an, wo RPA an seine Grenze kommt. KI-Komponenten übernehmen die unscharfen Stellen im Ablauf: Sie lesen eine Rechnung unabhängig vom Layout, klassifizieren eine Reklamation, ziehen aus einer formlosen E-Mail die relevanten Angaben heraus. Den strukturierten Rest erledigt weiterhin ganz normale, regelbasierte Automatisierung.
Für die Softwareauswahl ist dieser Unterschied entscheidend. Wenn euer Prozess an drei von zehn Stellen unstrukturiert ist, braucht ihr ein Werkzeug, das an genau diesen drei Stellen KI einsetzen kann. Kauft ihr stattdessen ein reines RPA-Tool, baut ihr euch eine Automatisierung, die in 70 Prozent der Fälle funktioniert und in den restlichen 30 Prozent jemanden aus dem Team ruft. Solche Halb-Automatisierungen sind oft mühsamer als der Zustand davor, weil niemand mehr weiß, welcher Fall gerade wo hängt.
Die meisten Prozessautomatisierungstools können das übrigens mittlerweile und es dann am ehesten Geschmackssache. Für IPA nutzen wir beispielsweise am liebsten make.com, agentische Aufgaben lösen wir mit unserer POPAIA-Plattform (Pickert Orchestration Platform for AI Agents – ein Arbeitstitel) und für alles weitere entwickeln wir auch mal ein Stück Software. but right. (kein Typo, gerne mal vorbeischauen)
Laut KfW Research nutzen inzwischen 20 Prozent der mittelständischen Unternehmen Künstliche Intelligenz, in sechs Jahren hat sich dieser Anteil verfünffacht. Die Technik ist längst im Mittelstand angekommen. Die Arbeit liegt darin, sie an der richtigen Stelle einzusetzen. Alle Begriffe aus diesem Feld haben wir in unserem Prozessautomatisierungs-Wiki zusammengetragen.
Die vier Fehler, die wir beim Softwarekauf am häufigsten sehen
Das Tool kommt vor dem Prozess.
Jemand sieht ein YoUTube-Video, ist begeistert, kauft Lizenzen. Ein halbes Jahr später zeigt sich, dass der automatisierte Ablauf gar nicht der ist, den das Team tatsächlich lebt. Aus vielen Gesprächen mit Prozessverantwortlichen kennen wir dieses Muster gut, und es ist mit Abstand das teuerste und frustrierendste für das Team.
Der Sch***-Ablauf wird eins zu eins automatisiert.
Wenn ein Prozess seit sieben Jahren drei überflüssige Freigabeschleifen mitschleppt (weil wir das schon immer so machen!), dann habt ihr nach der Automatisierung drei überflüssige Freigabeschleifen, die jetzt nur schneller laufen. Aufräumen kommt vor Automatisieren, immer.
Es wird auf Skalierung optimiert, bevor überhaupt etwas läuft.
Da wird monatelang eine Plattform evaluiert, die 200 Prozesse umsetzen könnte, während der eine Prozess, der wirklich weh tut, weiter von Hand läuft. Fangt klein an, mit einem echten Fall.
Niemand fragt die Leute, die täglich im Prozess arbeiten.
Unser Prinzip dazu lautet: Betroffene zu Beteiligten machen, und zwar als Mitgestalter. Die Kollegin aus der Buchhaltung kennt die vier Sonderfälle, die in keiner Dokumentation stehen, und genau die entscheiden, ob eure Automatisierung hält oder ständig aussteigt. Bleib dabei nicht theoretisch, setz dich daneben und schau zu!
Checkliste: Was ihr prüfen solltet, bevor ihr Prozessautomatisierungssoftware kauft
Diese Liste gehört vor den Anbietervergleich:
- Ist der Prozess sauber dokumentiert? Gemeint ist der gelebte Ablauf mit allen Abkürzungen, die sich das Team über die Jahre gebaut hat.
- Kennt ihr die echten Zahlen? Wie oft läuft der Prozess, wie lange dauert ein Durchlauf, wie viele Menschen sind beteiligt? Ohne diese drei Werte könnt ihr keinen ROI rechnen, und ohne ROI bleibt jede Lizenzentscheidung Bauchgefühl.
- Gibt es Schnittstellen zu euren Kernsystemen? Eine dokumentierte API in ERP, CRM oder DMS entscheidet oft mehr über den Projekterfolg als jedes Feature auf der Anbieterseite.
- Wer betreut die Automatisierung im laufenden Betrieb? Automatisierungen brauchen Pflege. Klärt vorher, wer im Haus zuständig ist und wie viel Zeit diese Person dafür bekommt.
- Was passiert im Fehlerfall? Wie merkt ihr, dass etwas hängt, wer wird informiert, und wie kommt der Vorgang zurück in die manuelle Bearbeitung?
- Wie sieht der Ausstieg aus? Kommt ihr an eure Prozesslogik und eure Daten heran, wenn ihr den Anbieter wechseln wollt? Am besten fragt ihr das, bevor ihr unterschreibt.
- Passt die Lizenzlogik zu eurem Volumen? Pro Nutzer, pro Bot oder pro Ausführung macht bei 400 Vorgängen im Monat einen gewaltigen Unterschied.
Wenn ihr die ersten beiden Punkte nicht beantworten könnt, ist die Softwareauswahl schlicht noch nicht dran.
Wenn Standardsoftware an ihre Grenzen kommt
Für viele Prozesse ist eine Standardlösung vollkommen ausreichend. Wenn eine No-Code-Plattform euren Freigabe-Workflow in zwei Tagen abbildet, dann nehmt genau die. Wir sagen das ganz bewusst, obwohl wir selbst Automatisierungen bauen.
Es gibt aber den anderen Fall: Ein Prozess ist genau das, was euch von Wettbewerbern unterscheidet, er hängt an gewachsenen Systemen ohne brauchbare Schnittstellen, oder er ist so speziell, dass jedes Standardtool nur mit viel „hier noch was anbasteln, da noch was customizen“ halbwegs passt. Dann zahlt ihr für eine Lizenz und trotzdem für Anpassungen, und habt am Ende ein Konstrukt, das niemand mehr sauber warten kann.
Für diese Fälle gibt es unsere Prozessautomatisierung as a Service: Wir bauen die Automatisierung passgenau um euren Prozess herum, betreiben sie und entwickeln sie weiter, ohne dass ihr dafür ein eigenes Entwicklungsteam braucht. Ob euer Fall dazugehört, zeigt schon die Analyse der fünf Dimensionen von weiter oben.
Meine Empfehlung: Nehmt euch einen einzigen Prozess vor. Den, bei dem im Team am häufigsten geseufzt wird. Beschreibt ihn ehrlich entlang der fünf Dimensionen und setzt euch dafür eine Stunde mit den Leuten zusammen, die ihn täglich machen. Erst danach schaut ihr euch Software an. Diese Stunde verhindert in unseren Projekten regelmäßig teure Fehlentscheidungen, und sie ist der Schritt, den ihr euch am wenigsten sparen könnt.
Erst der Prozess. Dann die Technik. In dieser Reihenfolge wird aus einer Softwareentscheidung endlich eine Geschäftsentscheidung.
Der erste Schritt in der Prozessautomatisierung
Such dir den Prozess aus, der euch aktuell am meisten Zeit kostet, und lass ihn durchleuchten, bevor du eine Demo buchst. Unsere KI-Prozessanalyse stellt dir gezielte Rückfragen, bewertet den Ablauf entlang der fünf Dimensionen und schickt dir einen Report mit Automatisierungs-Score, konkreten Vorschlägen und einer ROI-Einschätzung. Kostenlos, in der Regel in unter 15 Minuten erledigt, ohne Verkaufsgespräch. Danach weißt du, welche Kategorie von Prozessautomatisierung Software für euch überhaupt infrage kommt, und das ist deutlich mehr, als die meisten Unternehmen wissen, wenn sie den ersten Anbieter anrufen.
Häufig gestellte Fragen zu Prozessautomatisierung Software
Was kostet Prozessautomatisierungssoftware?
Die Spannweite ist groß und hängt vor allem am Lizenzmodell. No-Code-Plattformen starten im Bereich weniger Hundert Euro pro Jahr, klassische RPA-Lizenzen bewegen sich meist im vier- bis fünfstelligen Bereich pro Jahr und Bot, individuelle Automatisierungen werden nach Aufwand oder als monatlicher Service abgerechnet. Wichtiger als der Listenpreis sind die Folgekosten: Einführung, Schnittstellen, Anpassungen und Betreuung machen über drei Jahre oft den größeren Anteil aus. Rechnet deshalb die Gesamtkosten über die Laufzeit und stellt sie der eingesparten Arbeitszeit gegenüber.
Was ist der Unterschied zwischen RPA und intelligenter Prozessautomatisierung?
RPA (Robotic Process Automation) führt fest definierte Klickabfolgen in bestehenden Systemen aus und eignet sich für Abläufe mit strukturierten Daten, klaren Regeln und stabilem Verlauf. Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) kombiniert diese regelbasierte Automatisierung mit KI-Komponenten, die unstrukturierte Inhalte verstehen, also Dokumente auslesen, Texte klassifizieren oder Entscheidungen vorbereiten. In der Praxis sind die meisten echten Unternehmensprozesse eine Mischung aus beidem. Deshalb lohnt es sich, vor der Toolauswahl zu markieren, welche Schritte im Ablauf strukturiert sind und welche nicht.
Lohnt sich Prozessautomatisierung auch für kleine Unternehmen?
Ja, allerdings über einen anderen Weg als bei Konzernen. Kleine Unternehmen profitieren am meisten von gut gewählten Automatisierungen in Prozessen mit hoher Wiederholung, etwa Angebotserstellung, Terminvergabe oder Rechnungsverarbeitung. Außerdem können gerade kleine Teams mit IPA mehr erreichen und mit einem sinnvollen Einsatz von AI-Agents sogar ganze Teams abbilden.
Entscheidend für „normale“ Prozessautomatisierung ist die Häufigkeit: Ein Vorgang, der täglich zwanzig Minuten kostet, ist auch bei zehn Mitarbeitenden ein lohnendes Ziel. No-Code-Werkzeuge senken die Einstiegshürde, weil ihr keine eigene IT-Abteilung braucht.
Welche Prozesse sollte man zuerst automatisieren?
Am besten den Prozess, der gleichzeitig häufig vorkommt, klar geregelt ist und heute spürbar Zeit kostet. Diese drei Eigenschaften ergeben den schnellsten Nutzen bei kleinstem Risiko. Fangt bewusst nicht mit dem kompliziertesten Ablauf an, auch wenn der am lautesten ruft, denn ein gescheiterter Erstversuch verbrennt intern viel Vertrauen. Ein erfolgreicher kleiner Fall macht das nächste Projekt leichter, weil das Team dann selbst Vorschläge mitbringt.
Wie lange dauert es, bis sich eine Prozessautomatisierung rechnet?
Bei einfachen, gut vorbereiteten Prozessen sehen wir Amortisationszeiten von wenigen Monaten, bei komplexeren Vorhaben mit Schnittstellen und mehreren Abteilungen eher sechs bis achtzehn Monate. Der größte Hebel liegt in der Vorbereitung: Ein sauber dokumentierter und vorher entrümpelter Prozess ist schneller umgesetzt und läuft danach stabiler. Wer den ROI vorab abschätzen will, braucht drei Zahlen: Häufigkeit, Bearbeitungszeit pro Durchlauf und den internen Stundensatz.
