Viele Bestellprozesse sind heute noch manuell, fehleranfällig und schwer skalierbar. Wie KI und Automatisierung hier konkret entlasten können, zeigt ein Praxisbeispiel aus dem Mittelstand. Das Ergebnis: weniger Aufwand, schnellere Abläufe, mehr Freiraum für das Wesentliche.
In vielen Unternehmen werden Bestellungen nach wie vor hochgradig manuell bearbeitet: per E-Mail, telefonisch, als PDF-Anhang oder sogar per Fax. Was über Jahre hinweg als bewährte Praxis galt, wird heute zunehmend zum Engpass. Denn die manuelle Bearbeitung eingehender Bestellungen ist nicht nur aufwendig, sondern auch fehleranfällig und schwer skalierbar. Dies gilt insbesondere im B2B-Umfeld, wo das Bestellvolumen stetig wächst und der Bedarf an Effizienz und Skalierbarkeit besonders hoch ist.
Jede eingehende Bestellung muss händisch gesichtet, die relevanten Infos herausgezogen und schließlich manuell ins ERP-System übertragen werden. Und wenn etwas fehlt oder unklar ist, müssen auch Rückfragen geklärt werden. Das kostet Zeit und im Zweifel auch Nerven. Vor allem aber bindet dieser Ablauf Mitarbeiter - neudeutsch „Ressourcen“ -, die in Zeiten des zunehmenden Fachkräftemangels ohnehin knapp sind. So werden selbst einfachste Bestellungen schnell zu einem limitierenden Faktor.
Hinzu kommt: Viele Unternehmen investieren bereits massiv in Automatisierung, etwa im Bereich Fertigung oder Logistik. Doch gerade bei administrativen Aufgaben wie dem Bestellprozess klafft oft noch eine Lücke. Warum? Weil die passende Lösung oft nicht von der Stange kommt. Gefragt ist eine Lösung, die nicht nur technisch funktioniert, sondern auch zum eigenen Geschäft passt und sich nahtlos in bestehende Systeme einfügt.
In den vergangenen Jahren hat sich die Leistungsfähigkeit moderner KI-Systeme rasant weiterentwickelt. Wo früher regelbasierte Systeme bei unstrukturierten Eingaben schnell an ihre Grenzen stießen, sind heutige KI-Modelle in der Lage, wiederkehrende Muster zu erkennen und komplexe Informationen aus unterschiedlichsten Quellen zu interpretieren, ganz gleich, ob es sich um Freitext, strukturierte Tabellen oder eingebettete Inhalte in PDFs handelt. Auch Bilder, etwa von handschriftlichen Bestellungen oder eingescannten Formularen, lassen sich mittlerweile zuverlässig auslesen und einordnen.
Möglich machen das Large Language Models (kurz: LLMs), wie das erst kürzlich von den Machern von ChatGPT veröffentlichte kommerzielle KI-Modell GPT-4o oder auch Open-Source-Modelle wie MiniCPM, Qwen oder SmolDocling. Letztere lassen sich sogar lokal betreiben, was insbesondere für Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen interessant ist. Der Clou: Diese Modelle können nicht nur Text „verstehen“, sondern auch Zusammenhänge erfassen – etwa zwischen einer Produktbezeichnung im Mailtext, einer Artikelnummer im Anhang und einer Stückzahl in der Betreffzeile.
Im Zusammenspiel mit Dokumentenverarbeitungstools, OCR und Business-Logik lassen sich so auch komplexe Bestellprozesse teilweise oder vollständig automatisieren. Die KI übernimmt dabei die Aufgaben, welche vorher mühsam per Hand erldeigt wurden: sie liest, klassifiziert, strukturiert und überführt die Bestellung idealerweise direkt in die ERP-Software.
Das Potenzial ist enorm, aber nicht ohne Fallstricke. Denn natürlich kann auch ein KI-Modell, wie auch der Mensch, Fehler machen: etwa durch fehlerhafte Extraktion, falsche Zuordnung oder schlichtes Missverstehen von Kontext. Diese Risiken lassen sich technisch abfedern, zum Beispiel durch Feedback-Schleifen oder rollenbasierte Freigaben. Entscheidend ist aber vor allem die Haltung: KI sollte dort unterstützen, wo sie zuverlässig ist und dem Menschen immer die Möglichkeit geben, die finale Kontrolle zu behalten. Im Idealfall übernimmt die KI 80 % der Arbeit, der Mensch prüft und bestätigt die entscheidenden 20 %.
Aus unserer Erfahrung zeigt sich: Wenn Mitarbeitende die Vorschläge der KI als hilfreich und nachvollziehbar erleben, entsteht ein echter Produktivitätsschub. Nicht, weil die Maschine perfekt ist, sondern weil sie Routineaufgaben übernimmt und dem Team mehr Freiraum für anspruchsvollere Tätigkeiten lässt.
Ein mittelständisches Industrieunternehmen stand nun genau vor der beschriebenen Situation: Täglich gingen Dutzende Bestellungen per E-Mail ein, als Freitext oder auch mit angehängten Excel-Dateien oder eingescannten Formularen. Jede Bestellung musste manuell geöffnet, geprüft und anschließend im ERP-System angelegt werden. Rückfragen, weil Angaben fehlten oder unklar waren, waren an der Tagesordnung. Die Folge: hoher Aufwand, fehleranfällige Abläufe und eine begrenzte Skalierbarkeit. In Summe waren drei Sachbearbeiter:innen nahezu ausschließlich mit der Bestellannahme und -weiterverarbeitung beschäftigt.
Das Unternehmen entschied sich, vor dem Hintergund der hohen Aufwände und der damit zu erwartenden Mehrwerte, mit unserer Unterstützung, eine KI-basierte Lösung zu entwickeln. Ziel war es, die eingehenden Bestellungen automatisch zu analysieren, relevante Informationen wie die korrekte fachliche Bezeichnung, Artikelnummern, Mengen, Lieferadressen, zuverlässig zu extrahieren und mit den internen Stammdaten abzugleichen. Zum Einsatz kam eine Kombination aus einem LLM, OCR und bestehenden ERP-Schnittstellen. Statt jede Bestellung manuell einzugeben, erhalten die Sachbearbeiter:innen nun automatisch einen Vorschlag, der nur noch geprüft und freigegeben werden muss.
Das Ergebnis:
In allen drei Fällen erkannte die KI automatisch ihre eigene Unsicherheit und markierte die betreffenden Bestellungen entsprechend. So konnten die Sachbearbeiter:innen gezielt auf mögliche Problemfälle hingewiesen und diese effizient bearbeitet werden.
Gerade im Bestellprozess entscheidet sich für Unternehmen oft, wie effizient es im Alltag wirklich agiert. KI-gestützte Systeme bieten die Chance, manuelle Routineaufgaben zu reduzieren und die Reaktionsfähigkeit gegenüber den Kunden spürbar zu verbessern. Dies gilt insbesondere in Wachstumsphasen, die über den langfristigen Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden.
Auch muss der Einstieg in die KI-gestützte Automatisierung kein Großprojekt sein. Viele Lösungen lassen sich modular einführen, etwa zunächst als Assistenzsystem, das Vorschläge liefert, bevor man eine vollständige Automatisierung anstrebt. Bestehende IT-Systeme müssen auch nicht ersetzt werden und können durch Schnittstellen erweitert werden.
Der Blick nach vorn zeigt: Das Potential ist längst nicht ausgeschöpft. Denkbar sind z.B. KI-gestützte Rückfragen, die automatisch klären, wenn Informationen fehlen. Selbst vollständige Automatismen, die die Bestellungen entgegennehmen und direkt im ERP anstoßen, inklusive Validierung, Rückfragen und Abgleich mit den Stammdaten sind heute denkbar.
Wer heute anfängt, schafft einen echten Vorsprung. Der produktive Einsatz von KI wird in vielen Bereichen über die zukünftige Wirtschaftlichkeit entscheiden. Und genau deshalb lohnt sich der Blick auf operative Prozesse wie den Bestellprozess: hier können KI-Anwendungen echten Mehrwert schaffen, Schritt für Schritt, ganz ohne Hype.
Stehst du vor der beschriebenen oder einer ähnlichen Situation? Wir helfen dir gerne dabei, KI sinnvoll und pragmatisch für echte Mehrwerte einzusetzen.
In vielen Unternehmen werden Bestellungen nach wie vor hochgradig manuell bearbeitet: per E-Mail, telefonisch, als PDF-Anhang oder sogar per Fax. Was über Jahre hinweg als bewährte Praxis galt, wird heute zunehmend zum Engpass. Denn die manuelle Bearbeitung eingehender Bestellungen ist nicht nur aufwendig, sondern auch fehleranfällig und schwer skalierbar. Dies gilt insbesondere im B2B-Umfeld, wo das Bestellvolumen stetig wächst und der Bedarf an Effizienz und Skalierbarkeit besonders hoch ist.
Jede eingehende Bestellung muss händisch gesichtet, die relevanten Infos herausgezogen und schließlich manuell ins ERP-System übertragen werden. Und wenn etwas fehlt oder unklar ist, müssen auch Rückfragen geklärt werden. Das kostet Zeit und im Zweifel auch Nerven. Vor allem aber bindet dieser Ablauf Mitarbeiter - neudeutsch „Ressourcen“ -, die in Zeiten des zunehmenden Fachkräftemangels ohnehin knapp sind. So werden selbst einfachste Bestellungen schnell zu einem limitierenden Faktor.
Hinzu kommt: Viele Unternehmen investieren bereits massiv in Automatisierung, etwa im Bereich Fertigung oder Logistik. Doch gerade bei administrativen Aufgaben wie dem Bestellprozess klafft oft noch eine Lücke. Warum? Weil die passende Lösung oft nicht von der Stange kommt. Gefragt ist eine Lösung, die nicht nur technisch funktioniert, sondern auch zum eigenen Geschäft passt und sich nahtlos in bestehende Systeme einfügt.
In den vergangenen Jahren hat sich die Leistungsfähigkeit moderner KI-Systeme rasant weiterentwickelt. Wo früher regelbasierte Systeme bei unstrukturierten Eingaben schnell an ihre Grenzen stießen, sind heutige KI-Modelle in der Lage, wiederkehrende Muster zu erkennen und komplexe Informationen aus unterschiedlichsten Quellen zu interpretieren, ganz gleich, ob es sich um Freitext, strukturierte Tabellen oder eingebettete Inhalte in PDFs handelt. Auch Bilder, etwa von handschriftlichen Bestellungen oder eingescannten Formularen, lassen sich mittlerweile zuverlässig auslesen und einordnen.
Möglich machen das Large Language Models (kurz: LLMs), wie das erst kürzlich von den Machern von ChatGPT veröffentlichte kommerzielle KI-Modell GPT-4o oder auch Open-Source-Modelle wie MiniCPM, Qwen oder SmolDocling. Letztere lassen sich sogar lokal betreiben, was insbesondere für Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen interessant ist. Der Clou: Diese Modelle können nicht nur Text „verstehen“, sondern auch Zusammenhänge erfassen – etwa zwischen einer Produktbezeichnung im Mailtext, einer Artikelnummer im Anhang und einer Stückzahl in der Betreffzeile.
Im Zusammenspiel mit Dokumentenverarbeitungstools, OCR und Business-Logik lassen sich so auch komplexe Bestellprozesse teilweise oder vollständig automatisieren. Die KI übernimmt dabei die Aufgaben, welche vorher mühsam per Hand erldeigt wurden: sie liest, klassifiziert, strukturiert und überführt die Bestellung idealerweise direkt in die ERP-Software.
Das Potenzial ist enorm, aber nicht ohne Fallstricke. Denn natürlich kann auch ein KI-Modell, wie auch der Mensch, Fehler machen: etwa durch fehlerhafte Extraktion, falsche Zuordnung oder schlichtes Missverstehen von Kontext. Diese Risiken lassen sich technisch abfedern, zum Beispiel durch Feedback-Schleifen oder rollenbasierte Freigaben. Entscheidend ist aber vor allem die Haltung: KI sollte dort unterstützen, wo sie zuverlässig ist und dem Menschen immer die Möglichkeit geben, die finale Kontrolle zu behalten. Im Idealfall übernimmt die KI 80 % der Arbeit, der Mensch prüft und bestätigt die entscheidenden 20 %.
Aus unserer Erfahrung zeigt sich: Wenn Mitarbeitende die Vorschläge der KI als hilfreich und nachvollziehbar erleben, entsteht ein echter Produktivitätsschub. Nicht, weil die Maschine perfekt ist, sondern weil sie Routineaufgaben übernimmt und dem Team mehr Freiraum für anspruchsvollere Tätigkeiten lässt.
Ein mittelständisches Industrieunternehmen stand nun genau vor der beschriebenen Situation: Täglich gingen Dutzende Bestellungen per E-Mail ein, als Freitext oder auch mit angehängten Excel-Dateien oder eingescannten Formularen. Jede Bestellung musste manuell geöffnet, geprüft und anschließend im ERP-System angelegt werden. Rückfragen, weil Angaben fehlten oder unklar waren, waren an der Tagesordnung. Die Folge: hoher Aufwand, fehleranfällige Abläufe und eine begrenzte Skalierbarkeit. In Summe waren drei Sachbearbeiter:innen nahezu ausschließlich mit der Bestellannahme und -weiterverarbeitung beschäftigt.
Das Unternehmen entschied sich, vor dem Hintergund der hohen Aufwände und der damit zu erwartenden Mehrwerte, mit unserer Unterstützung, eine KI-basierte Lösung zu entwickeln. Ziel war es, die eingehenden Bestellungen automatisch zu analysieren, relevante Informationen wie die korrekte fachliche Bezeichnung, Artikelnummern, Mengen, Lieferadressen, zuverlässig zu extrahieren und mit den internen Stammdaten abzugleichen. Zum Einsatz kam eine Kombination aus einem LLM, OCR und bestehenden ERP-Schnittstellen. Statt jede Bestellung manuell einzugeben, erhalten die Sachbearbeiter:innen nun automatisch einen Vorschlag, der nur noch geprüft und freigegeben werden muss.
Das Ergebnis:
In allen drei Fällen erkannte die KI automatisch ihre eigene Unsicherheit und markierte die betreffenden Bestellungen entsprechend. So konnten die Sachbearbeiter:innen gezielt auf mögliche Problemfälle hingewiesen und diese effizient bearbeitet werden.
Gerade im Bestellprozess entscheidet sich für Unternehmen oft, wie effizient es im Alltag wirklich agiert. KI-gestützte Systeme bieten die Chance, manuelle Routineaufgaben zu reduzieren und die Reaktionsfähigkeit gegenüber den Kunden spürbar zu verbessern. Dies gilt insbesondere in Wachstumsphasen, die über den langfristigen Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden.
Auch muss der Einstieg in die KI-gestützte Automatisierung kein Großprojekt sein. Viele Lösungen lassen sich modular einführen, etwa zunächst als Assistenzsystem, das Vorschläge liefert, bevor man eine vollständige Automatisierung anstrebt. Bestehende IT-Systeme müssen auch nicht ersetzt werden und können durch Schnittstellen erweitert werden.
Der Blick nach vorn zeigt: Das Potential ist längst nicht ausgeschöpft. Denkbar sind z.B. KI-gestützte Rückfragen, die automatisch klären, wenn Informationen fehlen. Selbst vollständige Automatismen, die die Bestellungen entgegennehmen und direkt im ERP anstoßen, inklusive Validierung, Rückfragen und Abgleich mit den Stammdaten sind heute denkbar.
Wer heute anfängt, schafft einen echten Vorsprung. Der produktive Einsatz von KI wird in vielen Bereichen über die zukünftige Wirtschaftlichkeit entscheiden. Und genau deshalb lohnt sich der Blick auf operative Prozesse wie den Bestellprozess: hier können KI-Anwendungen echten Mehrwert schaffen, Schritt für Schritt, ganz ohne Hype.
Stehst du vor der beschriebenen oder einer ähnlichen Situation? Wir helfen dir gerne dabei, KI sinnvoll und pragmatisch für echte Mehrwerte einzusetzen.
