Wie KI-Workflow-Automatisierung Unternehmen im Jahr 2025 verändert

Ein Unternehmen zu führen, fordert bereits Ihre volle Aufmerksamkeit. Sie sollten nicht Stunden damit verbringen müssen, Updates nachzujagen, Daten zwischen Tools zu verschieben oder dieselbe Frage mehrfach zu beantworten.

KI-Workflow-Automatisierung nimmt Ihnen diese Last ab und sorgt für neuen Schwung. Denken Sie weniger an Aufgabenverwaltung und mehr an Workflows, die sich selbst steuern.

Vom Weiterleiten von Leads über das Erstellen von Berichten bis hin zur Bearbeitung von Anfragen – Enterprise-KI-Agenten werden still und leise zum zusätzlichen Teammitglied, auf das sich viele Teams verlassen.

Was genau sorgt also dafür, dass es funktioniert – und wo hilft es? Schauen wir es uns an.

Was ist KI-Workflow-Automatisierung?

KI-Workflow-Automatisierung definiert die Effizienz im Unternehmen neu, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisiert und Entscheidungen in Echtzeit ermöglicht.

KI-gesteuerte Workflows nutzen KI-Agenten, um aus historischen Mustern zu lernen und unstrukturierte Daten so zu verarbeiten, dass sie mit bestehenden Altsystemen funktionieren und wiederkehrende Abläufe optimieren.

Gartner prognostiziert, dass bis 2026 20 % der Unternehmen KI zur Automatisierung von Managementaufgaben einsetzen werden – eine entscheidende Investition für das Überleben von Unternehmen.

Durch das Beseitigen von Ineffizienzen bei Leadgenerierung, HR-Onboarding und Leistungsüberwachung senkt KI die Betriebskosten und steigert gleichzeitig die Produktivität.

Bei Botpress nutzen wir zum Beispiel einen Bot namens Gordon für die Terminvereinbarung von Demos. Er überwacht Hubspot und teilt die Informationen von Interessenten direkt als Enterprise-Chatbot mit anderen Aktionen – das spart unserem Vertriebsteam jede Woche viele Stunden.

Zentrale Begriffe der Workflow-Automatisierung

So funktioniert KI-Workflow-Automatisierung

Die KI-Workflow-Automatisierung beginnt, sobald ein Ereignis-Trigger ausgelöst wird – zum Beispiel ein neuer Lead im CRM oder ein Webhook aus einem Formular.

Der Trigger bringt eine Menge Informationen mit, die zusammen als Event-Payload bezeichnet werden. Diese Payload gelangt zu einem KI-Agenten, der den Kontext der Anfrage interpretiert und das passende Tool für das gewünschte Ergebnis auswählt. Nach jeder Aktion prüft er den neuen Zustand und wiederholt den Zyklus, bis die Aufgabe abgeschlossen und das Ergebnis geliefert ist.

Schauen wir uns Schritt für Schritt an, was passiert – vom Eingang einer Anfrage bis zur Antwort.

Der Workflow startet mit einem realen Auslöser

Bevor irgendetwas passiert, ändert sich etwas. Diese Änderung ist der reale Auslöser – das kann jede Art von Interaktion mit dem System sein.

Der Auslöser übermittelt die anfänglichen Informationen aus diesem Ereignis und signalisiert dem System: „Hey, es ist Zeit zu starten.“

Sobald diese Information registriert ist, übernimmt der KI-Agent die gesamte Steuerung des Prozesses.

Ein KI-Agent liest die Eingabe und bestimmt den nächsten Schritt

Der KI-Agent liest dann diese Informationen – egal ob Klartext oder strukturierte Daten – und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist.

Hier kommt ein LLM oder ein Intent-Klassifizierungsmodell ins Spiel.

In manchen Systemen übernimmt diese Aufgabe ein promptbasierter Planer, was so einfach sein kann wie:

„Hey, der Nutzer fragt: ‚Kann ich meinen Termin verschieben?‘ — was soll das System tun?“

Daraufhin wird ein Plan erstellt, um die Anfrage zu bearbeiten.

Die Aktion wird über ein angebundenes Tool oder eine API ausgeführt

Sobald die Aufgabe klar ist, wählt das System das passende Tool aus.

Das kann ein API-Aufruf sein, ein Datenbankzugriff, eine Internetsuche oder auch nur eine mathematische Berechnung mit den erhaltenen Daten.

Der Agent formatiert die Anfrage mit den richtigen Daten und übergibt sie an das Tool, um die Teilaufgabe zu erledigen.

Das Ergebnis wird bei Bedarf an den nächsten Schritt übergeben

Sobald das Tool ausgeführt wurde und ein Ergebnis vorliegt, nutzt der Agent dieses Resultat, um den nächsten Schritt zu bestimmen.

Wenn weitere Schritte nötig sind, läuft der Workflow weiter, gibt Daten weiter und prüft den Zustand erneut, bis das Endergebnis erreicht ist.

Diese Schleife läuft so lange, bis die gesamte Aufgabe erledigt ist – egal ob es sich um ein einfaches Update oder einen mehrstufigen Prozess über mehrere Systeme handelt.

Wichtige Vorteile der KI-Workflow-Automatisierung

KI-Workflow-Automatisierung macht Prozesse intelligenter, schneller und selbstoptimierend. Unternehmen müssen sich nicht mehr mit starren Abläufen abfinden, die bei Änderungen ins Stocken geraten.

Wenn Sie schon einmal einen halben Tag mit Dashboard-Updates oder dem Weiterleiten von Slack-Nachrichten verbracht haben, werden Sie diese Vorteile zu schätzen wissen.

Wichtige Anwendungsfälle der KI-Workflow-Automatisierung

1. Automatisierte Datenextraktion aus komplexen Dokumenten

Die meisten Teams arbeiten mit unstrukturierten Daten. Diese liegen oft handschriftlich oder als Ausdrucke vor und folgen selten festen Regeln.

Workflow-Automatisierung ermöglicht es, daraus effizient und in großem Umfang Mehrwert zu ziehen.

Workflows mit KI-Dokumentenindexierung sorgen dafür, dass jede Datei strukturiert gelesen und in einer Vektordatenbank gespeichert wird.

In Kombination mit retrieval-augmented generation können die aus Dokumenten extrahierten Daten direkt vom KI-Agenten genutzt werden, um Anfragen zu beantworten oder Aktionen auszulösen.

2. Kunden-Onboarding kanalübergreifend optimieren

Kunden-Onboarding bedeutet mehr als nur das Sammeln von Informationen – es ist eine Abfolge von Schritten, die schnell und abgestimmt ablaufen müssen.

Leads kommen über verschiedene Kanäle und müssen jeweils im CRM erfasst und qualifiziert werden. KI-Workflow-Automatisierung verbindet diese Schritte.

Sobald ein Lead ins System gelangt, extrahiert der Leadgenerierungs-Chatbot die wichtigsten Daten, prüft auf Vollständigkeit und stößt Folgeaktionen an.

So fühlt sich das Onboarding schnell und reaktionsschnell an – ganz ohne manuelle Prüfungen.

3. Geschäftsinhalte mit minimalem Input generieren

Teams erstellen heute laufend operative Inhalte – wichtig fürs Marketing, aber selten für die Wiederverwendung optimiert.

Da diese Inhalte auf verschiedenen Plattformen liegen, ist es oft schwierig, sie zusammenzuführen.

Moderne Chatbot-Marketing-Workflows greifen auf diese Rohdaten zu, verknüpfen sie und verwandeln sie automatisch in nutzbare Inhalte.

Mit nur wenigen Eingaben oder einem Trigger kann ein gut gebauter RAG-Chatbot eine komplette Zusammenfassung oder einen Entwurf erstellen – ganz ohne Nachverfolgung der Quelle oder manuelle Formatierung.

4. HR-Prozesse mit KI-Agenten steuern

HR-Teams stehen ständig vor einer Flut von Anfragen – von Fragen zu Richtlinien bis hin zu Genehmigungen und Onboarding-Aufgaben. Diese sind zwar nicht kompliziert, unterbrechen aber die eigentliche Arbeit und häufen sich schnell an.

Ein HR-Chatbot kann diese Interaktionen direkt übernehmen, Fragen beantworten, Informationen einholen und Mitarbeitende durch interne Abläufe führen.

Er integriert sich in die bereits genutzten Tools Ihres Teams und sorgt dafür, dass alles reibungslos läuft – ohne eine weitere Warteschlange zu erzeugen.

5. Kundenservice mit KI-Chatbots automatisieren

Die meisten Supportanfragen folgen einem Muster. Nutzer:innen wollen schnelle Hilfe – sei es ein Update, eine Lösung oder einfach eine Orientierung. Und vor allem erwarten sie eine zügige Antwort.

Ein Kundenservice-Chatbot kann diese Interaktionen ohne Verzögerung übernehmen. Er führt das Gespräch, erstellt oder aktualisiert Tickets im Hintergrund und hält den Prozess am Laufen.

Solches KI-basiertes Ticketing verschafft Teams Freiraum, sich auf besonders wichtige Fälle zu konzentrieren. Mit Funktionen wie Human-in-the-Loop kann ein Support-Mitarbeitender bei Bedarf eingreifen, während Routinefälle automatisch gelöst werden.

Top 5 Tools für KI-Workflow-Automatisierung

1. Make

Am besten geeignet für: Teams, die große, visuelle Automatisierungen mit mehreren Tools und gelegentlichen KI-Schritten bauen

Make ist eine visuelle Automatisierungsplattform, auf der Sie Workflows gestalten, indem Sie Apps visuell verbinden und Logik dazwischen definieren.

Sie ist besonders beliebt für operative Workflows – wie das Synchronisieren von Daten zwischen CRMs und Tabellen –, unterstützt aber auch konversationelle KI.

Make ermöglicht zudem Dateiparsing und das Hinzufügen von Inhalten zu Vektor-Datenbanken, was es für Teams nützlich macht, die KI-Workflows wie Dokumentenextraktion oder RAG-basiertes Retrieval einsetzen.

Sie eignet sich besonders für Teams, die Schritt für Schritt nachvollziehen möchten, wie alles zusammenhängt.

Hauptfunktionen:

• Visueller Builder mit unbegrenzter Verzweigungslogik und Fehlerbehandlung
• OpenAI-Unterstützung für Completions, Zusammenfassungen, Dateiparsing und RAG
• Native Integrationen mit Apps wie Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot
• Ausführung nach Zeitplan oder Trigger mit vollständiger Versionshistorie

Nachteile:

• Höhere Lernkurve bei sehr großen Workflows
• KI-Anwendungsfälle erfordern Grundkenntnisse zu Prompts und Vektorspeicherung

2. Botpress

‍Am besten geeignet für: Automatisierung von Chat-Workflows mit KI-Knoten, die komplette Abläufe steuern

Botpress ist ein visueller Workflow-Builder zum Erstellen von KI-Agenten.

Die Plattform bietet Ihnen detaillierte Steuerungsmöglichkeiten, wie Workflows miteinander interagieren – weit über die Oberflächenkarten anderer Plattformen hinaus.

Mit dem canvas-basierten Builder steuern Sie wichtige Variablen und den Kontext, während sie zwischen Integrationen und Plattformen wechseln.

Das System funktioniert auch, wenn Sie nicht genau wissen, wie die Tools verbunden sind. Sobald Sie sie verknüpfen und Berechtigungen vergeben, kann der Autonomous Node den Ablauf steuern.

Wenn Ihr Team mit einem unübersichtlichen Workflow arbeitet, der auf anderen Plattformen schwer abbildbar ist, kann Botpress mit Tools wie Zapier oder Make verbunden werden, um Struktur hineinzubringen.

Hauptfunktionen:

• Schritt-für-Schritt-Flows mit Scoped-Variablen pro Node
• Integrierte Wissensdatenbank für Dokumenten- und URL-basiertes Retrieval
• Unterstützung externer Tools über APIs, Trigger und Zapier/Make-Integrationen
• Isolierter Speicher und Eingaben, um Kontextverlust zu vermeiden

Nachteil: Das Design mit Scoped-Logik erfordert anfänglich etwas Einarbeitung

3. N8n

Am besten geeignet für: Teams, die ein flexibles, entwicklerfreundliches Workflow-Tool mit Open-Source-Kontrolle suchen

n8n ist für Nutzer:innen gebaut, die volle Kontrolle darüber wollen, wie und wo Workflows ausgeführt werden.

Es ist selbst hostbar, mit Code erweiterbar und zwingt Sie nicht in vordefinierte Muster. Wenn Sie sich jemals Zapier mit Git-ähnlicher Flexibilität gewünscht haben, ist dies die richtige Lösung.

Workflows werden visuell erstellt, unterstützen aber an jedem Schritt eigenes JavaScript.

Verzweigungen, Wiederholungen, Bedingungen und Webhooks werden nativ unterstützt und es funktioniert gut mit eigenen APIs und internen Systemen.

Hauptfunktionen:

• Visueller Workflow-Builder mit Node-basierter Logik
• Open Source mit Self-Hosting- und Cloud-Optionen
• Funktioniert gut mit Webhooks und langlaufenden Jobs

Nachteile:

• Erfordert mehr Einrichtung als gehostete Tools
• Nicht für nicht-technische Nutzer:innen oder schnelle Einstiegsfälle gedacht

4. Zapier

Am besten geeignet für: Nicht-technische Teams, die schnelle Automatisierung zwischen beliebten SaaS-Tools suchen

Zapier ist auf Geschwindigkeit und Einfachheit ausgelegt. Sie wählen einen Auslöser, definieren die nächste Aktion – und der Rest läuft automatisch im Hintergrund.

Für Teams, die einfach wollen, dass etwas funktioniert, ohne sich mit Verzweigungslogik oder Infrastruktur beschäftigen zu müssen.

Aisera zeigt seine Stärken, wenn Sie mit Tools arbeiten, die bereits im Zapier-Ökosystem vorhanden sind. Egal, ob Sie Leads aus einem Formular ins CRM schicken oder Updates zwischen Slack und Google Sheets übertragen – die Einrichtung dauert nur wenige Minuten und läuft zuverlässig im Hintergrund.

Für tiefgehende Anpassungen ist Zapier nicht gedacht – aber genau das ist der Vorteil. Wenn Ihr Workflow klar ist und keine komplexen Bedingungen braucht, geht es mit Zapier schneller als mit jeder anderen Lösung.

Hauptfunktionen:

• Über 6.000 App-Integrationen, darunter Google Workspace, Slack und Salesforce
• Benutzerfreundlicher visueller Editor mit Bibliothek vorgefertigter Vorlagen

Nachteile:

• Die Kosten können bei hohem Task-Volumen und Premium-Funktionen steigen
• Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für komplexe oder sehr spezifische Workflows

5. Aisera

Best For: Unternehmensteams, die interne Workflows in IT, HR und Kundensupport automatisieren

Aisera konzentriert sich auf großflächige Automatisierung mit domänenspezifischer KI.

Aisera hilft Teams, große Mengen an Vorgängen zu bewältigen – von der Bearbeitung von IT-Tickets über das Onboarding von Mitarbeitenden bis hin zur Beantwortung von Kundenanfragen.

Das Besondere an Aisera ist der KI-Einsatz im gesamten Workflow. Die Sprachmodelle – entwickelt noch vor der GPT-Ära – werden seit Jahren für Enterprise-Support genutzt und bei Bedarf durch größere LLMs ergänzt.

Aisera richtet sich nicht an Startups oder Einzelpersonen, sondern ist ideal für große Teams, die zuverlässige, KI-gestützte Automatisierung ohne Eigenentwicklung suchen.

Hauptfunktionen:

• Domänenspezifisch trainierte Sprachmodelle für präzise, kontextbezogene Automatisierung
• Integration mit Plattformen wie ServiceNow, Salesforce und Workday

Nachteile:

• Die Einrichtung kann je nach Systemen und Datenquellen komplex sein
• Am besten für großflächige Anwendungsfälle geeignet – für kleine Teams meist zu umfangreich

Optimieren Sie Ihre Workflows mit KI-Automatisierung

Die meisten Teams stoßen auf das gleiche Problem: Sie wissen, was automatisiert werden sollte, aber die verfügbaren Tools passen nicht zu ihren Systemen.

Mit Botpress bauen Sie rund um Ihre eigenen Prozesse – nicht um eine fremde Vorlage. Sie bestimmen, wie die Logik abläuft, was der Bot tut und wie er sich mit den Tools verbindet, die Ihr Team täglich nutzt.

Wenn Sie schon einmal dachten: „Das sollte automatisch gehen“, sind Sie hier richtig.

Starten Sie noch heute – kostenlos.

FAQs

1. Welche internen Ressourcen oder Teammitglieder werden benötigt, um KI-Workflows einzurichten?

Um KI-Workflows einzurichten, benötigen Sie in der Regel jemanden, der Ihre Abläufe versteht (wie einen Prozessverantwortlichen), jemanden mit Erfahrung in APIs oder Integrationen (zum Beispiel einen technischen Leiter oder Systemingenieur) und optional einen Spezialisten für KI oder Automatisierung. Viele Plattformen wie Botpress machen jedoch Programmierkenntnisse weitgehend überflüssig, sodass oft ein kleines, funktionsübergreifendes Team ausreicht.

2. Können KI-Workflows eingeführt werden, ohne den laufenden Geschäftsbetrieb zu stören?

Ja, KI-Workflows können eingeführt werden, ohne den laufenden Geschäftsbetrieb zu beeinträchtigen. Die meisten Plattformen unterstützen eine schrittweise Einführung und funktionieren als Ergänzung zu Ihren bestehenden Systemen. So können Sie testen und schrittweise veröffentlichen, ohne Ausfallzeiten zu verursachen.

3. Wie wechsle ich von herkömmlicher Automatisierung zu KI-gesteuerten Workflows?

Um von herkömmlicher Automatisierung auf KI-gesteuerte Workflows umzusteigen, erfassen Sie zunächst regelbasierte Prozesse, die sich wiederholen und von mehr Flexibilität oder Kontextverständnis profitieren könnten. Führen Sie dann schrittweise KI-Agenten oder -Logik ein, oft zunächst in einer hybriden Lösung, bevor Sie die regelbasierte Logik vollständig ersetzen.

4. Welche Anfangs- und laufenden Kosten sind mit der Automatisierung von KI-Workflows verbunden?

Die Anfangskosten für KI-Workflow-Automatisierung hängen von der gewählten Plattform ab (einige bieten kostenlose Tarife) und davon, ob individuelle Entwicklungen notwendig sind. Laufende Kosten umfassen in der Regel Plattform-Abonnements, etwaige Rechenkosten (für API-Aufrufe oder LLMs) sowie gelegentliche Updates oder Wartung, insbesondere wenn die Workflows wachsen.

5. Was passiert, wenn der KI-Workflow eine falsche Entscheidung trifft?

Wenn ein KI-Workflow eine falsche Entscheidung trifft, bieten die meisten Plattformen die Möglichkeit, Rückfallmechanismen zu definieren und die Logik manuell zu überschreiben. Außerdem können Sie das Verhalten des Agenten im Laufe der Zeit mithilfe von Feedback und historischen Daten anpassen, um zukünftige Fehler zu reduzieren.