Viele unserer Kunden stehen vor der Herausforderung, dass sie individuelle Bestellanfragen in unstrukturierter Form erhalten – meist per E-Mail, manchmal mit angehängten PDFs oder sogar eingescannten Formularen. Häufig fehlt ein digitales Serviceportal, über das Kunden ihre Bestellungen strukturiert abwickeln könnten. Stattdessen landen Anfragen wie „Ich hätte gern den Stifthalter, den ich irgendwo auf eurer Webseite gesehen habe“ direkt im Posteingang – frei formuliert, ohne klare Angaben zu Produktnummer, Menge oder Lieferadresse.
Besonders im B2B-Umfeld kommen solche unstrukturierten Bestellungen regelmäßig vor. Die Sachbearbeitung wird dadurch zeitaufwändig und fehleranfällig: Mitarbeitende müssen den Freitext manuell analysieren, relevante Informationen herausfiltern und in ERP-Systeme übertragen. Dabei verlassen sie sich auf ihre Erfahrung – etwa, wenn eine Bestellung ungewöhnlich hoch ausfällt und Rückfragen nötig werden.
Diese manuelle Verarbeitung bindet nicht nur Ressourcen, sondern birgt auch Risiken. Gleichzeitig entsteht hier aber auch ein Wettbewerbsvorteil: Kunden, die einfach und formlos per E-Mail oder sogar WhatsApp bestellen können, erleben eine besonders unkomplizierte Kommunikation – ein echter USP im Vergleich zu standardisierten E-Commerce-Portalen.
Intent des Kunden
Viele Kunden kamen mit der Erwartung auf uns zu, dass Künstliche Intelligenz (KI) ihre Prozesse automatisch und effizient übernimmt – „weil man das heute eben so macht“. Die eigentliche Zielsetzung wurde im Gespräch oft erst konkreter: Es ging darum, zeitaufwändige, wiederkehrende Aufgaben – insbesondere in der Bestellbearbeitung – zu automatisieren und Mitarbeitende zu entlasten.
Hinter dem Wunsch nach KI steckt meist die Suche nach einer Lösung für besonders lästige und ressourcenbindende Prozesse: unstrukturierte Bestellungen per E-Mail, unklare Produktwünsche, eingesandte Skizzen oder handschriftliche Notizen – alles in Formaten, die nicht ohne Weiteres weiterverarbeitet werden können. Gerade in Branchen mit hoher Produktindividualität, wie dem Maschinenbau oder im Sonderanfertigungsbereich, war das ein entscheidender Schmerzpunkt.
Das Ziel unserer Kunden:
- Manuelle Bearbeitungszeiten reduzieren
- Mitarbeitende von Routinetätigkeiten entlasten
- Individuelle Kundenanfragen effizienter beantworten
- Die Grundlage für eine durchgehend digitale Bestellabwicklung schaffen
Viele Unternehmen standen dabei noch ganz am Anfang der digitalen Transformation – oft war der Bestellprozess selbst nicht digitalisiert, geschweige denn automatisiert. KI wurde daher nicht als Selbstzweck eingesetzt, sondern als pragmatisches Mittel, um konkrete Herausforderungen schneller und besser zu lösen.
Projektschritte und Umsetzung
Zu Beginn des Projekts wurde eine strukturierte Anforderungsanalyse durchgeführt. Gemeinsam mit dem Kunden haben wir den bestehenden Bestellprozess aufgenommen und mithilfe der BPMN-Notation (Business Process Modeling Notation) visualisiert. So wurde transparent, wie der Prozess aktuell gelebt wird – inklusive aller manuellen Zwischenschritte und Engpässe.
Auf dieser Basis wurde ein Zielprozess entwickelt, der Automatisierungspotenziale aufzeigt. Dabei war klar: Nicht jeder Kunde möchte sofort eine vollautomatisierte Endlösung – viele starten bewusst schrittweise. Der Fokus lag daher zunächst auf der automatisierten Analyse eingehender Anfragen sowie auf einfachen Plausibilitätsprüfungen. So kann die KI beispielsweise erkennen, wenn ein Produktname fehlt oder notwendige Angaben unvollständig sind – und automatisch Rückfragen stellen.
Ein weiterer wichtiger Schritt: die Priorisierung. Statt sich auf seltene Ausnahmefälle („Edge Cases“) zu konzentrieren, wurden die typischen und aufwändigsten Standardprozesse („Happy Path“) zuerst optimiert – mit dem größten Hebel für Effizienz.
Anschließend wurden die technologischen Rahmenbedingungen geklärt:
- Nutzung vorhandener Plattformen (z. B. Microsoft 365 & Power Automate)
- Prüfung der Cloud-Affinität oder lokaler Infrastrukturanforderungen
- Auswahl geeigneter Tools – vom schlanken MVP bis zur leistungsfähigen Process Engine
Je nach Komplexität wurde ein Proof of Concept (PoC) oder ein Minimal Viable Product (MVP) umgesetzt – z. B. eine KI-gestützte Eingangsanalyse mit automatisierten Rückfragen bei unvollständigen Bestellungen. Dabei wurden die individuellen Anforderungen des Kunden ebenso berücksichtigt wie die vorhandene Datenqualität und Systemlandschaft (z. B. Anbindung ans ERP-System).
Die Umsetzung erfolgte iterativ: Schritt für Schritt wurde die Lösung verfeinert, getestet und weiterentwickelt – bis hin zur finalen Abnahme.
Technische Themen und Lösungen
Für die Umsetzung des Projekts wurde vorrangig Microsoft Power Automate genutzt – eine besonders geeignete Plattform, wenn es um die Automatisierung von Prozessen in einer sicheren Umgebung geht. Da viele unserer Kunden ohnehin bereits Microsoft 365 im Einsatz haben, ließ sich Power Automate direkt in bestehende E-Mail-Postfächer und Systeme integrieren – ohne zusätzlichen Aufwand für Schnittstellen oder Infrastruktur.
Eingesetzte Technologien:
- Power Automate: zur Prozessautomatisierung und E-Mail-Verarbeitung
- KI-Modelle innerhalb von Power Automate: z. B. zur Texterkennung in PDFs, Analyse von Formularen und Extraktion relevanter Daten
- Microsoft Azure AI Services: bei komplexeren Anforderungen kamen zusätzlich Funktionen aus dem Azure AI Studio zum Einsatz – etwa zur besseren Texterkennung, Kontextanalyse oder individuell trainierbaren Modellen
Gerade bei Bestellungen in Form von PDFs oder unstrukturierten E-Mails konnte die Kombination aus Power Automate und integrierter KI schnell erste Ergebnisse liefern – z. B. durch das automatische Erkennen und Extrahieren von Produktinformationen, Mengenangaben oder Adressdaten.
Technische Herausforderungen und Lösungen:
Ein häufiges Thema bei der Integration von KI-Lösungen ist die Sicherheit. Da oft sensible Daten (wie Bestellungen oder Kundendaten) verarbeitet werden, war ein besonderer Fokus auf Datenschutz und sichere Systemanbindung erforderlich. Durch die Nutzung der Microsoft-Plattformen konnten diese Anforderungen zuverlässig erfüllt werden – insbesondere im Hinblick auf DSGVO-Konformität und sichere Datenverarbeitung innerhalb bestehender IT-Landschaften.
Insgesamt zeigte sich: Die Kombination aus standardisierten KI-Funktionen in Power Automate und erweiterbaren Azure-Services bietet eine flexible, skalierbare und zugleich sichere Lösung für die Automatisierung individueller Anfragen und Geschäftsprozesse.
Change für den Kunden und Nutzen
Durch den Einsatz von KI hat sich bei unseren Kunden vor allem eines verändert: weniger manuelle Arbeit, mehr Effizienz. Prozesse, die zuvor zeitaufwändig und fehleranfällig waren, laufen heute automatisiert und strukturiert ab – primär die Bearbeitung unstrukturierter Anfragen per E-Mail oder PDF.
Obwohl viele Kunden vor Projektstart keine genauen Zeitmessungen oder Prozesskennzahlen vorliegen hatten, ist die Wirkung im Alltag deutlich spürbar:
- Bestellungen müssen nicht mehr manuell „herausgelesen“ werden
- Rückfragen an Kunden können automatisch und gezielt gestellt werden
- Mitarbeitende werden entlastet und können sich auf wertschöpfenden Aufgaben konzentrieren
Ein weiterer Vorteil: Durch die Automatisierung wurde eine Grundlage geschaffen, auf der weitere Prozesse digitalisiert und KI-gestützt verbessert werden können. Viele Kunden haben mit einem konkreten Engpass gestartet und konnten von dort aus schrittweise weitere Prozesse erschließen.
Der Nutzen auf einen Blick:
- Weniger Aufwand bei der Bearbeitung individueller Anfragen
- Schnellere Reaktionszeiten und höhere Kundenzufriedenheit
- Grundlage für skalierbare, digitale Geschäftsprozesse
- Entlastung des Teams und weniger Fehler durch manuelle Eingaben
Für viele Kunden war das Projekt ein Türöffner, um sich intensiver mit der Digitalisierung ihrer Prozesse auseinanderzusetzen – praxisnah, mit konkretem Mehrwert und sichtbaren Erfolgen.
E-Mail Mapping mit KI – von manueller Bearbeitung zur automatisierten Angebotserstellung
Ausgangssituation
Ein mittelständisches Industrieunternehmen erhielt täglich rund 150 Kundenanfragen per E-Mail. Die Anfragen enthielten unterschiedlich strukturierte Informationen, häufig in Freitextform, z. B.:
- Artikelbeschreibungen
- Stückzahlen
- Lieferfristen
- Preisvorstellungen
Diese Informationen mussten manuell ausgelesen, in ein Angebotsdokument überführt und intern freigegeben werden. Dafür waren 2 Vollzeitkräfte ausschließlich mit der Sichtung, Kategorisierung und Angebotserstellung beschäftigt.
Herausforderungen
- Hoher manueller Aufwand und fehleranfällige Bearbeitung
- Verzögerungen in der Angebotserstellung (Ø 1–2 Tage Bearbeitungszeit)
- Kapazitätsengpässe bei Auftragsspitzen
Lösung: Automatisiertes E-Mail Mapping mit KI
Gemeinsam mit dem Kunden haben wir ein KI-gestütztes System eingeführt, das eingehende E-Mails automatisch:
- analysiert (z. B. mit Natural Language Processing)
- relevante Informationen extrahiert
- mit internen Systemen abgleicht (z. B. Artikelnummern, Preise)
- ein vorgefertigtes Angebot generiert
Die KI wurde mit Beispieldaten trainiert und kontinuierlich optimiert, um auch mit unstrukturierten Eingaben und Formulierungen umzugehen.
Ergebnis: Spürbare Entlastung und schnellere Reaktion
| Kennzahl | Vorher | Nachher |
|---|---|---|
| Tägliche Anfragen | 150 | 150 |
| Manuelle Bearbeitungszeit | Ø 20 Minuten pro Anfrage | < 2 Minuten (automatisiert + manuell geprüft) |
| Bearbeitungsdauer gesamt | ca. 50 Stunden/Woche | < 6 Stunden/Woche |
| Personalaufwand | 2 Mitarbeiter | 0,2 Mitarbeiter |
| Angebotsbereitstellung | Ø 1–2 Tage | < 30 Minuten |
| Fehlerquote | ca. 8 % | < 1 % |
Durch den Einsatz von KI konnte die Angebotserstellung automatisiert und beschleunigt werden. Das Unternehmen spart nicht nur personelle Ressourcen, sondern erhöht auch die Kundenzufriedenheit durch schnellere Reaktionszeiten und höhere Qualität.
