Low-Code & KI-gestützte Automatisierung – Manuelle Prozesse intelligent analysieren, automatisieren und skalieren

Low-Code-Automatisierung ermöglicht es, Geschäftsprozesse mit minimalem manuellem Programmieraufwand zu automatisieren. Anwender:innen nutzen dafür visuelle Baukästen und vordefinierte Module, um Workflows zu erstellen und Systeme wie E-Mail, CRM oder Excel zu verbinden. Dies beschleunigt die Entwicklung und befähigt auch Fachabteilungen ohne tiefe IT-Kenntnisse, eigene Lösungen zu bauen und anzupassen.

Ein:e Citizen Developer:in ist eine Person aus einem Fachbereich, die mit Low-Code- oder No-Code-Plattformen eigene Anwendungen und Automatisierungen erstellt. Diese Mitarbeitenden verfügen über tiefes Prozesswissen, aber nicht zwingend über klassische Programmierkenntnisse. Sie nutzen ihre Fachkompetenz, um schnell auf geschäftliche Anforderungen zu reagieren und die IT-Abteilung zu entlasten, indem sie selbstständig Lösungen entwickeln.

„Human in the Loop“ (HITL) bezeichnet ein KI-System, bei dem ein Mensch gezielt in den Entscheidungsprozess eingreift, um Ergebnisse zu prüfen, zu validieren oder zu korrigieren. Dies stellt sicher, dass die KI keine Blackbox ist, sondern ihre Entscheidungen nachvollziehbar und kontrollierbar bleiben. Besonders bei kritischen Prozessen ist die menschliche Aufsicht entscheidend für Qualität und Compliance.

No-Code-Plattformen ermöglichen die Erstellung von Anwendungen komplett ohne Programmierung, während Low-Code-Plattformen bei Bedarf die Ergänzung durch eigenen Code erlauben. No-Code richtet sich an reine Fachanwender:innen für einfache Anwendungsfälle. Low-Code bietet mehr Flexibilität und Skalierbarkeit für komplexe Anforderungen, da technisch versierte Anwender:innen die visuellen Werkzeuge durch Skripte erweitern können.

Prozess-Mining analysiert digitale Spuren in IT-Systemen, um tatsächliche Prozessabläufe automatisch zu visualisieren und zu verstehen. Die Software erstellt aus diesen Daten eine Prozesslandkarte, die Engpässe, ineffiziente Schleifen oder Abweichungen vom Soll-Prozess aufdeckt. So lassen sich datengestützte Entscheidungen zur Optimierung und Automatisierung von Arbeitsabläufen treffen, anstatt sich nur auf Annahmen zu verlassen.

Besonders gut für eine Automatisierung eignen sich repetitive, regelbasierte und standardisierte Prozesse mit hohem manuellem Aufwand. Typische Beispiele sind die Dateneingabe zwischen Systemen, die Erstellung von Standardberichten oder die Bearbeitung von Anträgen und Rechnungen. Je klarer die Regeln und je häufiger die Aufgabe ausgeführt wird, desto größer ist das Potenzial für eine erfolgreiche Automatisierung.

Der Return on Investment (ROI) wird berechnet, indem man den Nettogewinn des Projekts durch die Investitionskosten teilt. Der Gewinn ergibt sich aus eingesparter Arbeitszeit, reduzierter Fehlerquote und schnellerer Bearbeitung. Die Kosten umfassen Lizenzgebühren, Entwicklungsaufwand und Wartung. Eine positive ROI-Bewertung hilft, Automatisierungsvorhaben zu priorisieren, die den größten wirtschaftlichen Nutzen bringen.

KI-Funktionen wie Texterkennung, Klassifizierung oder Stimmungsanalyse lassen sich über vordefinierte Konnektoren oder APIs in Low-Code-Workflows einbinden. Beispielsweise kann ein Workflow eine eingehende E-Mail automatisch analysieren, das Anliegen einer Kategorie zuordnen und an die zuständige Person weiterleiten. So werden manuelle Prüfschritte durch intelligente Entscheidungen ersetzt, wodurch Prozesse nicht nur schneller, sondern auch smarter werden.

Die Nachvollziehbarkeit wird durch eine lückenlose Dokumentation der Prozesslogik, der Datenflüsse sowie der eingerichteten Trigger und Regeln sichergestellt. Wichtig sind klare Verantwortlichkeiten, eine Versionierung von Workflows und die Protokollierung von Ausführungsschritten. Dies ermöglicht es, jederzeit zu verstehen, warum eine Automatisierung eine bestimmte Entscheidung getroffen hat und ist zentral für die Einhaltung von Compliance-Anforderungen.

Mit Low-Code-Plattformen erstellt man Apps über einen visuellen Editor, in dem man per Drag-and-drop Benutzeroberflächen gestaltet und Logik definiert. Man beginnt mit der Gestaltung von Formularen und Ansichten, bindet dann Datenquellen wie SharePoint-Listen an und verknüpft Aktionen mit Schaltflächen. KI-gestützte Vorschläge helfen dabei, die App-Logik zu strukturieren und den Prozess erheblich zu beschleunigen.