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Wer Licht in den KI-Dschungel bringt, hat gute Chancen, die unzähligen und zunächst hypothetischen KI-Vorteile in echte geschäftliche Mehrwerte umzumünzen.
Ein stabiler und lohnender Ansatz dafür ist die intelligente Automatisierung, eine Kombination aus Künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierungstechnologien. So entsteht ein praktischer Ansatz, der unter anderem einen erfolgreichen und effizienten Kundenservice verspricht.
Was ist intelligente Automatisierung (IA)?
Definition
Intelligente Automatisierung (IA) – auch als kognitive Automatisierung bezeichnet – beschreibt eine Technologie, bei der Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz kommt, um eine sich selbst verbessernde Prozessautomatisierung zu erreichen. Als Synonyme sind auch die Bezeichnungen intelligente Prozessautomatisierung (IPA) und Hyperautomatisierung geläufig.
IA bildet die Schnittstelle aus KI- sowie Automatisierungstechnologien, welche zusammen Aufgaben im Unternehmen verselbstständigen. Indem so mehrere fortschrittliche Technologien zusammenwirken, lassen sich menschliche Eingaben und Aktionen in Echtzeit nachahmen. Wichtig dabei: Durch die KI wird die Automatisierung adaptiv, aber nicht autonom; es bedarf immer noch Trainings und einer Überwachung durch Menschen.
Beispiel
Ein Beispiel für intelligente Automatisierung sind KI-Agenten, die Kundendienstmitarbeiter entlasten. In einem einfachen Fall beantworten Software-Roboter (Bots) Kundenanfragen, bestätigen deren Erhalt und teilen mit, wann mit einer detaillierten Antwort zu rechnen ist.
Hintergrund: Man sollte die intelligente Automatisierung nicht zu sehr auf einer theoretischen Ebene verstehen wollen, sondern sich ihr vielmehr von einer praktischen Seite annähern. Die Technologie befindet sich schließlich in einem schnellen, stetigen Wandel und ist am besten anhand konkreter Vorteile und Anwendungen greifbar.
Woraus besteht die intelligente Automatisierung?
Dies sind die grundlegenden Komponenten der intelligenten Automatisierung:
- Künstliche Intelligenz (KI)
- Robotic Process Automation (RPA)
- Prozessmanagement
- Automatisierungstools
- Daten
Wesentlich dabei ist das Zusammenspiel aus Künstlicher Intelligenz und Robotic Process Automation, welches die intelligente Automatisierung im Kern ausmacht. Die KI fungiert als Schaltzentrale und ermöglicht als kognitive Komponente die sogenannte Hyperautomatisierung.
Wissenswerter Fakt: Der wirkliche Nutzen der intelligenten Automatisierung entsteht nicht schlichtweg durch die Kombination der einzelnen Technologien, sondern erst durch deren prozesszentrierte Orchestrierung. Dafür bedarf es gut dokumentierter Prozesse und einer hohen Datenqualität. Unternehmen mit einer solchen Orchestrierung erzielen nachweislich bessere Automatisierungsgrade als solche mit isolierten Bots.
Was sind die Vorteile der intelligenten Automatisierung?
Die intelligente Automatisierung schafft etwas, das zuvor nicht möglich war: Prozesse, die nicht nur in Teilschritten, sondern weitgehend von selbst ablaufen. Durch den Intelligenz-Faktor können sich die Mitarbeiter dabei in großen Teilen auf die Technologie, die bis zum Status eines virtuellen Mitarbeiters heranreicht, verlassen.
Hier die Vorteile im Überblick:
Vorteil #1: Intelligente Automatisierungen können auch komplexe Aufgaben präzise und effizient erledigen.
Vorteil #2: Es entstehen rationalisierte Prozesse und reibungslose Workflows.
Vorteil #3: Es kommt zu weniger Fehlern und bessere Ergebnisse sind zu erwarten.
Vorteil #4: Mitarbeiter können sich verstärkt auf strategische, wertschöpfende und kreative Aktivitäten konzentrieren, was wiederum ihre Produktivität erhöht.
Vorteil #5: Unternehmen können mitunter immense Kosteneinsparungen erzielen.
Vorteil #6: Ressourcen lassen sich optimiert zuweisen, sodass Unternehmen wirtschaftlicher agieren können.
Vorteil #7: Die Kundenzufriedenheit erhöht sich, da die IA Bedürfnisse proaktiv antizipiert, nahtlose Erlebnisse fördert und so die Markentreue stärkt.
Vorteil #8: Durch eine ausgesprochen hohe Genauigkeit und Konsistenz schützt die IA Unternehmen bei Compliance-Aufgaben vor Risiken.
Warum ist intelligente Automatisierung wichtig?
Intelligente Automatisierung ist ein zentraler Erfolgsfaktor für modernes IT Service Management und Enterprise Service Management (ESM). Sie ermöglicht es Unternehmen, Serviceprozesse über IT, HR, Finance und weitere Fachbereiche hinweg zu standardisieren, zu beschleunigen und kosteneffizient zu skalieren. Das hat zahlreiche positive Effekte, sowohl auf operative Kosten als auch auf die Servicequalität und einschlägige Unternehmensziele.
Die wichtigsten Business-Faktoren
Folgende Aspekte bilden den geschäftlichen Mehrwert von IA im ITSM- und ESM-Kontext ab:
- Höhere Serviceeffizienz und Produktivität
Die Automatisierung wiederkehrender Serviceanfragen wie bei Support-Tickets oder Genehmigungen reduziert Bearbeitungs- und Lösungszeiten wie die Mean Time to Resolution (MTTR) erheblich. Service-Teams können so mehr Tickets pro Mitarbeiter erfolgreich schließen, ohne dafür zusätzliche Ressourcen aufzubauen. - Reduzierung der Servicekosten (Cost to Serve)
Durch einen geringeren manuellen Aufwand lassen sich operative Kosten wie die Kosten pro Ticket messbar senken. - Skalierbares Enterprise Service Management
Automatisierte Workflows ermöglichen eine Ausweitung von ITSM auf weitere Unternehmensbereiche (Enterprise Service Management), ohne dass die Kosten proportional steigen. So haben Unternehmen die Möglichkeiten, abteilungsübergreifend (kosten-)effiziente Serviceprozesse einzuführen. - Verbesserte Servicequalität und Nutzerzufriedenheit
Schnellere Reaktionszeiten und konsistente Prozesse erhöhen die Lösungsquote beim Erstkontakt (First Contact Resolution) und die Zufriedenheit der Endanwender (Customer Satisfaction Score, CSAT).
Wie unterscheidet sich die intelligente Automatisierung von robotischer Prozessautomatisierung?
Intelligente Automatisierung ist eine fortschrittliche Technologie, die sich mehrere KI- und Automatisierungsfunktionen zunutze macht. Sie bildet sozusagen das übergreifende Konstrukt, von dem die Robotic Process Automation eine Komponente bildet.
Robotic Process Automation
Die robotische Prozessautomatisierung übernimmt dabei die Aufgabenbearbeitung anhand definierter Regeln. Sie ist ein wichtiger Bestandteil von Chatbots und erlaubt es, wiederkehrende Aufgaben wie die Dateneingabe, das Ausfüllen von Formularen oder die Bestellabwicklung zu automatisieren.
Intelligente Automatisierung – KI und Prozessautomatisierung vereint
Bei der intelligenten Automatisierung kommt als wichtigste Komponente die KI-Anwendung als metaphorisches Gehirn hinzu. Sie kann auch kognitive Aufgaben, die klassischerweise Menschen erledigen, übernehmen: Die KI versteht Kontexte, trifft Entscheidungen und personalisiert Antworten.
Kombiniert mit integriertem Prozessmanagement, Automatisierungstools und datengestützter Arbeit entsteht eine Automatisierung, die selbst mitdenkt und so weit über die bloße Regelbefolgung hinausgeht. Nimmt die RPA Routineaufgaben und einfache wiederkehrende Arbeitsschritte ab, fungiert die IA quasi als virtueller Agent, der Mitarbeiter umfassend entlastet und die Effizienz erheblich steigern kann.
Anwendungsbeispiele für die intelligente Automatisierung
Intelligente Automatisierung kommt in vielen unterschiedlichen Bereichen zum Einsatz – und ist für noch mehr Bereiche denkbar. Wichtige Beispiele aus verschiedenen Branchen sind unter anderem die Produktion in der Automobilindustrie, die Berechnung von Zahlungen und die Tarifschätzung bei Versicherungen oder die Rechnungsverarbeitung im Einzelhandel.
Im Kundenservice geht es bei IA spezifisch darum, Vorschläge zu generieren, Kunden individuell zu unterstützen und Daten sowie Erkenntnisse zu gewinnen, die zum Beispiel für die Personalisierung zum Tragen kommen.
Anwendung im ITSM und Enterprise Service Management (ESM)
Im ITSM und Enterprise Service Management (ESM) eröffnen sich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für die intelligente Automatisierung, um Serviceprozesse effizient, skalierbar, zielorientiert und messbar wertschöpfend zu gestalten.
Folgende Faktoren werden dafür kombiniert:
- regelbasierte Automatisierung
- Workflow-Orchestrierung (Prozess- und Workflow-Management)
- Entscheidungslogik (KI-Anwendung)
Hier nun einige Beispiele für die Anwendung im ITSM und ESM:
- Automatische Ticketklassifizierung: Eingehende Tickets und Serviceanfragen werden automatisch analysiert, priorisiert und dem richtigen Team zugewiesen.
- Self Service und virtuelle Agenten: Standardanfragen lassen sich über Self-Service-Portale und Chatbots automatisch lösen.
- Incident- und Problem-Management: IA kann wiederkehrende Störungen automatisch erkennen, analysieren und teilweise sogar selbstständig beheben.
- HR-Service-Automatisierung: Onboarding, Offboarding und Rollenwechsel lassen sich bezogen auf Accounts, Zugriffsrechte oder Hardware automatisieren.
- Facility und Workplace Services: Arbeitsplatz-, Zugangs- und Reparaturanfragen lassen sich automatisch abwickeln.
Intelligente Automatisierung – aktuelle Entwicklungen im ITSM
Die Hyperautomatisierung bahnt sich an, ebnet sich allerdings erst ihren Weg. Als wichtige Zukunftstechnologie gewinnt die intelligente Automatisierung auch im IT Service Management genau wie im Enterprise Service Management an Fahrt, hat sich allerdings längst noch nicht überall durchgesetzt.
Viele Unternehmen befinden sich in einem Spagat zwischen dem Folgen aktueller Entwicklungen wie KI-gestützten Automatisierungen und dem Tagesgeschäft. Hinzu kommen technologische und budgetbasierte Beschränkungen. Eine probate Möglichkeit bildet es da, sich allmählich auszuprobieren und sich an KI-Anwendungen anhand von flexiblen Service-Modellen heranzutasten.
Insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen bedeutet dies, fein dosiert zu agieren und die eigenen Fähigkeiten auf diesem Gebiet in einem angemessenen Tempo aufzubauen. So ist es in vielen Fällen sinnvoll, die Basistechnologie – wie vorhandene Workflow-Automatisierungen – zu perfektionieren, nach und nach KI-Anwendungen zu implementieren und iterativ zur intelligenten Automatisierung überzugehen.
Dabei sind ein KI-gestütztes Wissensmanagement, KI-Chatbots und eine intelligente Ticketbearbeitung durch automatische Klassifizierungen sowie Priorisierungen und KI-Zusammenfassungen entscheidende Schritte auf dem Weg zur Hyperautomatisierung.
Mehr zur ITSM-Reife kleiner und mittelständischer Unternehmen sowie zu Themen wie Automatisierungen und der KI-Nutzung verrät unser SMB-Report 2026 anhand von Primärdaten.
FAQ
Hier finden sich ergänzend noch einige häufig gestellte Fragen und Antworten zur intelligenten Automatisierung.
FAQ #1: Welche Technologien verwendet IA?
Für die intelligente Automatisierung kommen viele unterschiedliche Technologien kombiniert zum Einsatz. Essentiell ist dabei die Künstliche Intelligenz, die gestützt auf maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL) analytisch und prädiktiv agiert. Hinzu kommen üblicherweise Robotic Process Automation (RPA), Low-Code-Anwendungsplattformen und weitere Technologien wie Prozessmanagement, Natural Language Processing (NLP) und Process Mining.
FAQ #2: Welche Softwarelösungen für intelligente Automatisierungen eignen sich besonders für mittelständische Unternehmen?
Für den Mittelstand empfehlen sich möglichst umfassende Softwarelösungen, die gleichzeitig eine Workflow-Automatisierung, Self-Service, KI-Assistenz und andere hilfreiche Funktionalitäten bieten sowie schnell einführbar und skalierbar sind.
Wichtige Use Cases stellen dabei das Ticket-Routing, Chatbots, KI-gestützte Klassifizierung und Self-Service-Workflows dar.
FAQ #3: Wie kann ich intelligente Automatisierung schnell und kosteneffizient einführen?
Intelligente Automatisierung lässt sich am schnellsten und kostengünstigsten als fokussierte Business-Initiative implementieren. Dafür müssen klare Prioritäten, messbare Ziele und ein pragmatisches Vorgehen her. Empfehlenswert ist es, mit standardisierten und regelbasierten Prozessen wie zum Beispiel Ticketklassifizierungen zu starten.
Das Projekt sollte nicht einseitig als IT-Vorhaben verstanden werden, sondern einem übergeordneten Unternehmenskontext zugeordnet sein. Zudem sollte es vorhandene Kapazitäten und Fähigkeiten nutzen sowie möglichst frühzeitig einen ROI versprechen.
Fazit
Intelligente Automatisierung (IA) beschreibt einen der nächsten wichtigen Schritte bei der Anwendung von KI. Diese neuartige Kombination unterschiedlicher Technologien vereint eine evolutionäre Komponente – die fortgeschrittene Automatisierung – mit einem revolutionären Aspekt – einer agentischen KI mit strategischen Fähigkeiten und Entscheidungskompetenzen. Auch als Hyperautomatisierung bekannt, verschafft sie Unternehmen nicht nur einen größeren Spielraum, sondern auch messbare Business-Resultate.
Die Grundlage dafür ist es, Automatisierungstechnologien mit der Anwendung Künstlicher Intelligenz zu verbinden. So findet sich beispielsweise in vielen ITSM-Lösungen mit einer Process Engine und Prozess-, Workflow- sowie Ticket-Automatisierungen bereits die Basis, um sie mit KI-Anbindungen zu kombinieren.