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Prozesse neu gestalten · Umgestalten

Gestalten Sie den Arbeitsablauf neu, statt nur ein Werkzeug hinzuzufügen

Wer Menschen ein KI-Werkzeug in einem unveränderten Prozess gibt, ändert wenig. Legen Sie neu fest, wer jeden Schritt erledigt, in welcher Reihenfolge und wo ein Mensch prüft.

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Aufwand Hoch (Monate, mehrere Teams)
Evidenz Mittel

Eine große Umfrage verbindet die Neugestaltung von Arbeitsabläufen mit Gewinn durch KI. Sie stützt sich auf das, was Unternehmen über sich selbst melden, und stammt von einer Beratungsfirma. Ein randomisierter Versuch zum Brustkrebs-Screening verglich einen neu gestalteten Prozess mit dem alten und fand mehr Krebserkrankungen bei weniger Arbeit. Keine Studie in gewöhnlichen Unternehmen hat einen neu gestalteten Prozess mit demselben Prozess plus Werkzeug verglichen.

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Im Leitfaden Gehobener Mittelstand

Worum es geht

Gehen Sie den Prozess Schritt für Schritt durch und legen Sie neu fest: welche Schritte die KI erledigt, welche Menschen erledigen, in welcher Reihenfolge die Schritte kommen und wo die Ergebnisse geprüft werden. Das ist Neugestaltung. Ein Werkzeug hinzuzufügen heißt: Dieselben Menschen erledigen dieselben Schritte, mit einem KI-Assistenten nebenher.

Was die Evidenz zeigt

  • Die Neugestaltung unterscheidet die Unternehmen, die profitieren. In der Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2025 mit 1.993 Befragten schrieben etwa 6 % der Organisationen 5 % oder mehr ihres operativen Gewinns der KI zu. Diese Organisationen hatten fast dreimal so häufig wie andere bestimmte Arbeitsabläufe von Grund auf neu gestaltet. Von 31 Praktiken, die die Umfrage betrachtete, gehörte diese zu denen, die die profitablen Unternehmen am deutlichsten von den anderen unterschieden.
  • Die Forschung zu Aufgaben weist in dieselbe Richtung. Eine Studie, die 18.156 Arbeitsaufgaben bewertete, kam zu dem Schluss, dass der Nutzen von maschinellem Lernen meist erfordert, neu zu gestalten, was ein Beruf umfasst.
  • Das Werkzeug nur zu verteilen ändert wenig. Auf dem dänischen Arbeitsmarkt wurden Chatbots breit genutzt, ohne dass sich Verdienst oder Arbeitsstunden änderten. Was sich änderte, war die Organisation der Aufgaben. In einem Feldexperiment mit 7.137 Beschäftigten in 66 Unternehmen verbrachten Beschäftigte, die per Zufall einen KI-Büroassistenten erhielten, etwa zwei Stunden pro Woche weniger mit E-Mails, und Umfang und Mischung ihrer übrigen Arbeit änderten sich nicht. Die Zahlen stammen aus den Aktivitätsdaten der Software selbst. Drei der vier Autoren arbeiteten für Microsoft, das den Assistenten verkauft.
  • Eine Neugestaltung wurde in einem randomisierten Versuch getestet. In einem schwedischen Versuch zum Brustkrebs-Screening mit 105.934 Frauen entschied KI, welche Aufnahmen an eine Radiologin oder einen Radiologen gingen und welche an zwei, und markierte verdächtige Bereiche. Gegenüber der üblichen Befundung durch zwei Radiologen wurden pro 1.000 Frauen 29 % mehr Krebserkrankungen gefunden, falsch-positive Befunde nahmen nicht zu, und die Befundungsarbeit sank um 44,2 %. Das Umfeld ist ein regulierter Gesundheitsdienst mit festem Protokoll, keine gewöhnliche Büroarbeit.

So gehen Sie vor

  1. Wählen Sie einen Prozess, in dem ein KI-Pilotprojekt schon bei einem einzelnen Schritt einen Gewinn gezeigt hat.
  2. Bilden Sie den ganzen Prozess ab, von der ersten Eingabe bis zum Endergebnis, mit Wartezeiten und Übergaben.
  3. Entscheiden Sie für jeden Schritt: nur KI, nur Mensch oder beide. Prüfen Sie das, wo Sie können.
  4. Streichen Sie Schritte, die es nur gab, weil der alte Weg langsam war.
  5. Legen Sie fest, wo ein Mensch KI-Ergebnisse prüfen muss und worauf die prüfende Person achtet.
  6. Benennen Sie eine verantwortliche Person für den ganzen Prozess.
  7. Lassen Sie den neuen Prozess eine kurze Zeit neben dem alten laufen und vergleichen Sie.

Was Sie messen

  • Die Durchlaufzeit des ganzen Prozesses, nicht je Schritt.
  • Die Qualität des Endergebnisses.
  • Die Zahl der Übergaben.

Woran es scheitert

  • Neu gestalten, bevor Sie wissen, was KI in Ihrem Umfeld kann. Führen Sie zuerst ein kleines Pilotprojekt durch.
  • Jede Prüfung streichen. Dieselbe Umfrage fand, dass die erfolgreichsten Organisationen häufiger festlegten, wann ein Mensch KI-Ergebnisse prüfen muss.
  • Einbau als Neugestaltung ausgeben. In Umfragen ist „KI in unsere Prozesse eingebaut“ nicht dasselbe, wie die Prozesse neu zu gestalten. Eine Auswertung der Federal Reserve fand, dass kleine US-Unternehmen, die KI in ihre Prozesse eingebaut hatten, keine besseren Einstellungserwartungen hatten als Unternehmen, die noch experimentierten. In Lohnabrechnungsdaten von Gusto, einem Anbieter von Lohnabrechnungssoftware, zeigten Unternehmen mit leichter und mit tiefer Nutzung denselben Zuwachs bei den Einstellungen.
  • Die Menschen übergehen, die die Arbeit machen. Sie wissen, warum es die seltsamen Schritte gibt. Siehe psychologische Sicherheit schützen.

Nach Unternehmensgröße

  • Kleinst- und Kleinunternehmen: Wenige Altsysteme und kurze Entscheidungswege bedeuten, dass Sie einen Prozess in Wochen neu gestalten können.
  • Großunternehmen: Prozesse laufen über Abteilungen und Systeme hinweg. Geben Sie der Neugestaltung eine verantwortliche Person mit Befugnis über die ganze Kette.

Firmenfälle

Unternehmen, die das getan haben

Quellen

  1. McKinsey & Company (2025). The State of AI: Global Survey 2025. McKinsey Global Survey, published 5 November 2025. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
  2. Brynjolfsson, Mitchell and Rock (2018). What Can Machines Learn and What Does It Mean for Occupations and the Economy?. AEA Papers and Proceedings, 108, 43–47. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
  3. Humlum and Vestergaard (2025). Still Waters, Rapid Currents: Early Labor Market Transformation under Generative AI. NBER Working Paper 33777 (revised March 2026). Was diese Studie untersucht und gefunden hat
  4. Dillon, Jaffe, Immorlica and Stanton (2025). Shifting Work Patterns with Generative AI. NBER Working Paper 33795; arXiv 2504.11436, version 4 (November 2025). Was diese Studie untersucht und gefunden hat
  5. Hernström, Josefsson, Sartor, Schmidt, Larsson, Hofvind, Andersson, Rosso, Hagberg and Lång (2025). Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a randomised, controlled, parallel-group, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. The Lancet Digital Health, 7(3), e175–e183. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
  6. Tremper and Bowen (Gusto) (2026). Small Businesses that Adopted AI Are Hiring Faster. Gusto Insights, September 2026. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
  7. Aarons and Sarkar (October 2026). Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics. Analysis of AI use and hiring expectations in the Small Business Credit Survey. libertystreeteconomics.newyorkfed.org

Behauptungen zu diesem Thema, geprüft anhand dieser Studien: