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Decision Automation

Automatisierte Entscheidungen auf Basis von Regeln, Daten und ggf. KI.

Decision Automation (Entscheidungsautomatisierung) bedeutet, dass ein System Entscheidungen in Geschäftsprozessen automatisch trifft – auf Basis von Regeln, Daten und bei Bedarf KI-Modellen. Statt dass Mitarbeitende jeden Fall manuell prüfen (z. B. „freigeben oder ablehnen?“), bewertet die Software Informationen in Echtzeit und löst die passende Aktion aus. Das macht Prozesse schneller, konsistenter und besser skalierbar – besonders bei wachsenden KMU.

Was bedeutet Decision Automation in der Praxis?

Decision Automation ist mehr als „ein Workflow läuft automatisch“. Es geht um den Entscheidungspunkt im Prozess: Welche Option wird gewählt und warum? Typische Entscheidungen sind z. B. Priorisierung, Risiko-Einstufung, Genehmigung, Routing an die richtige Person oder Auswahl der nächsten Prozess-Route. Häufig wird dafür eine Kombination genutzt aus:

  • Regel-Logik (If-Then, Schwellenwerte, Policies)
  • Daten aus CRM/ERP, Ticketsystemen, Formularen, Transaktionen
  • KI/ML für Prognosen oder Klassifikation (z. B. Betrugsrisiko, Churn-Risiko)
  • Human-in-the-Loop (HITL) bei Grenzfällen oder für Freigaben

Wie funktioniert Decision Automation? (Schritt-für-Schritt)

  • 1) Daten erfassen: Eingaben kommen z. B. aus Webformularen, E-Mails, Shop-Bestellungen oder APIs.
  • 2) Daten validieren & anreichern: Dublettencheck, Plausibilität, Abgleich mit Stammdaten; ggf. zusätzliche Datenquellen.
  • 3) Entscheidungslogik anwenden: Regeln (Policy-as-Code) und/oder Modelle berechnen Score, Klasse oder Empfehlung.
  • 4) Aktion auslösen: Automatische Freigabe, Ablehnung, Preis-/Rabattlogik, Routing in ein Team, Ticket-Priorisierung.
  • 5) Protokollieren & überwachen: Entscheidung, Inputs und Ergebnis werden geloggt (wichtig für Audit, Qualität, Compliance).

Beispiele für KMU-Use-Cases

  • Lead-Qualifizierung: Leads werden anhand von Firmengröße, Branche, Interaktionen und Score automatisch an Sales geroutet oder in Nurturing geschickt.
  • Rechnungs- & Bestellfreigaben: Unterhalb eines Betrags automatisch genehmigen; darüber oder bei Abweichungen an Einkauf/Finance.
  • Kundensupport: Tickets automatisch klassifizieren, priorisieren und an das richtige Team weiterleiten (z. B. „Zahlung“, „Bug“, „Kündigung“).
  • Compliance & Risiko: Auffällige Transaktionen markieren; Standardfälle straight-through verarbeiten, Grenzfälle via Human-in-the-Loop (HITL) prüfen.

Warum ist Decision Automation wichtig?

Für wachsende Unternehmen sind manuelle Entscheidungen oft der Engpass: Sie kosten Zeit, sind inkonsistent (je nach Person) und schwer zu skalieren. Decision Automation senkt Durchlaufzeiten, reduziert Fehler, erhöht Service-Level und macht Entscheidungen nachvollziehbarer – vorausgesetzt, Logik und Datenqualität sind sauber. Gerade bei KI-gestützten Entscheidungen sind zudem AI Governance und passende Leitplanken (z. B. Logging, Monitoring, Freigabeprozesse) entscheidend.

Decision Automation vs. klassische Automatisierung

Während Automatisierung (Automation) oft „Abläufe ausführen“ meint (z. B. E-Mail senden, Datensatz anlegen), fokussiert Decision Automation auf das „Welche Option ist richtig?“. In der Praxis greifen beide ineinander: Ein Workflow orchestriert Schritte, und Decision Automation entscheidet an Knotenpunkten über den nächsten Pfad – z. B. umgesetzt in Tools wie n8n plus einer regel- oder KI-basierten Entscheidungslogik.