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Erst der Prozess, dann die KI

Veröffentlicht am: 29. August 2026

In den meisten KMU und auch in der Verwaltung ist KI angekommen: als Chatfenster neben dem Arbeitsplatz. Man kopiert einen Text hinein, holt einen Entwurf zurück, korrigiert ihn und fügt ihn wieder ein. Das fühlt sich schnell an. Messbar ist es selten.

Das Forschungsinstitut METR hat diesen Unterschied in einer randomisierten Studie sichtbar gemacht. Erfahrene Entwickler brauchten mit KI-Unterstützung 19 Prozent länger als ohne und waren im Nachhinein überzeugt, 20 Prozent schneller gewesen zu sein. Der Befund stammt aus der Softwareentwicklung, das Muster gilt überall: Gefühlte Produktivität ist keine Messung.

Der Assistent bleibt am Rand

Ein Assistent wartet, bis jemand ihn fragt. Er kennt den Vorgang nicht, die Vorgabe nicht, den bisherigen Verlauf nicht bzw. nicht. Jede Anfrage beginnt fast bei null, trotz Erinnerungsfunktionen und Skills.

Dazu kommt ein Effekt, der in Teams rasch teuer wird. Entwürfe sehen fertig aus und werden auch als fertiges Produkt weitergegeben, ohne es zu sein. Die Kontrollarbeit verschiebt sich zur nächsten Person, und dort fällt sie doppelt an: einmal für den Inhalt, einmal für die Frage, wie relevant das Vorliegende überhaupt ist.

KI als Prozessschritt

Ein Prozessschritt funktioniert anders. Er hat einen definierten Eingang, ein definiertes Ergebnis, ein prüfbares Qualitätskriterium und eine zuständige Person für den Fall, dass etwas nicht passt.

Ein Gesuch geht ein. Die Vollständigkeit der Beilagen wird geprüft, die Angaben werden mit der Checkliste abgeglichen, ein Vorentscheid entsteht nach festem Raster und liegt der Sachbearbeiterin mit Begründung vor. Oder, im Betrieb: Eine Lieferantenrechnung wird ausgelesen, dem Auftrag zugeordnet und bei einer Abweichung über zwei Prozent zur Freigabe an eine fest definierte Rolle eskaliert.

Den Produktivitätsgewinn bringt in beiden Fällen nicht das gewählte KI-Modell, sondern die Tatsache, dass der Ablauf vorher exakt beschrieben war.

Standardisierung ist die eigentliche Vorleistung

Diese Erfahrung ist viel älter als ChatGPT und begann verstärkt in den 90er-Jahren. Wer Arbeit auslagerte, musste sie zuerst von den Köpfen einzelner Mitarbeitender lösen: dokumentieren, in Schritte zerlegen, Schnittstellen definieren. Die Leistung lag nie in der Verlagerung per se. Sie lag in der Beschreibung.

Genau diese Beschreibung entscheidet über den Nutzen von KI. Ein KI-System braucht einen Anknüpfungspunkt: eine Vorlage, eine Frist, einen Prüfschritt, eine Zuständigkeit. Liegt dieser vor, lässt sich der Schritt verlässlich von einem KI-System übernehmen. Steckt der Ablauf dagegen in Mailverläufen und gewachsenen Ausnahmen, trifft das System bestenfalls zufällig das Richtige.

Das erklärt die viel zitierte Zahl aus der MIT-Studie «The GenAI Divide»: 95 Prozent der untersuchten Pilotprojekte zeigten keinen messbaren Effekt auf das Ergebnis. Nicht wegen der KI-Modelle. Sondern weil die Vorhaben nie an den Punkt kamen, an dem ein Ablauf tatsächlich anders läuft.

Weniger Varianten, nicht mehr Weisungen

Standardisieren wird häufig mit Bürokratisieren verwechselt. Gemeint ist das Gegenteil: nicht mehr Regeln, sondern weniger Varianten. Gibt es für diesen Fall einen Weg oder fünf? Eine gültige bzw. aktuelle Vorlage oder fünf Versionen an drei Orten? Ist festgelegt, wo eine Entscheidung festgehalten wird oder liegt sie in einem Postfach?

In der Verwaltung kommt eine vierte Unterscheidung dazu, und sie ist die wichtigste: Regelfall oder Ermessen. Nur die erste Gruppe gehört in den Standard. Die zweite bleibt bewusst bei Menschen, nicht aus Vorsicht, sondern weil dort die eigentliche fachliche Arbeit liegt. Wer diese Grenze sauber zieht, gewinnt zweimal: Routine wird schneller, und für die Fälle, die Ermessen verlangen, bleibt Zeit.

Der Vorteil der Kleinen

KMU und auch Verwaltungen haben kein Data-Science-Team. Sie brauchen auch keines. Eigenentwicklungen erreichen laut MIT nur etwa halb so oft einen Wirkungsnachweis wie eingekaufte Fachlösungen, vor allem, weil sie nach der Anfangsbegeisterung niemand mehr wartet und aktualisiert.

Der Vorteil liegt anderswo: bei den kurzen Wegen. Wer in einer Dienststelle oder einem Betrieb mit dreissig Personen einen Ablauf ändern will, braucht dafür kein Konzernprogramm, sondern zwei Sitzungen und jemanden, der entscheidet.

Die Software lässt sich kaufen. Die Prozessklärung nicht. Die Boston Consulting Group beziffert das Verhältnis mit 10–20–70: rund zehn Prozent des Aufwands entfallen auf Algorithmen, zwanzig auf Technik und Daten, siebzig auf Menschen und Prozesse. In der Praxis ist die Gewichtung fast überall umgekehrt. Budget und Sitzungszeit gehen in die Auswahl des Werkzeugs, die Arbeit am Prozess läuft nebenher.

Ohne Vertrauen keine Beschreibung

Damit komme ich zum heikelsten Punkt. Prozesse werden von den Menschen beschrieben, die sie ausführen. Und niemand beschreibt seine Arbeit präzise, wenn er befürchten muss, sich damit selbst überflüssig zu machen.

Wer KI als Ersatz ankündigt, erhält keine Standardisierung. Er erhält Zurückhaltung, lückenhafte Dokumentation und Werkzeuge, die im Stillen genutzt werden und in keiner Beschreibung stehen.

Gregor Ojstersek beschreibt den Mechanismus dahinter: KI verstärkt, was in einer Organisation ohnehin vorhanden ist. Wo Abstimmung und Zuständigkeiten unklar sind, bewegt sich der Betrieb mit KI nur schneller in die falsche Richtung. Die Einführung von KI ist deshalb eine Führungsaufgabe. Mit Evaluation, Kauf und Einführung eines KI-Systems ist sie nicht erledigt. Erledigt ist sie, wenn feststeht, wer welchen Schritt künftig verantwortet, was mit der gewonnenen Zeit geschieht und wie Erfahrungen aus dem Alltag zurück in die Vorgaben fliessen. Das ist eine Change-Management-Aufgabe, keine IT-Beschaffung.

Für kleine Organisationen gilt das doppelt. Fällt eine Person aus, fehlt ein Viertel des Wissens. Sauber beschriebene Abläufe sind dort zuerst eine Absicherung und erst danach eine Vorbereitung auf Automatisierung oder auf den Einsatz von KI-Systemen.

Die nützlichere Frage

Verbreitet ist die Frage: Was kann KI für uns tun? Weiter führt eine andere: Welcher unserer Abläufe ist so klar beschrieben, dass ein KI-System es ausführen könnte und wollen wir das überhaupt?

Wer Prozesse nur für Menschen dokumentiert, hat eine Praxis. Wer sie so beschreibt, dass eine Maschine sie ausführen und einen Fall erkennen kann, der nicht dazugehört, hat eine Grundlage. Dieser Unterschied entscheidet, ob KI ein Werkzeug am Rand bleibt oder Teil der Arbeit wird.

Quellen:

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