Wie wir eine kleine lokale KI eingerichtet haben, die Mitarbeitende von müßiger Routine entlastet

Das Wichtigste in Kürze

• Wir haben die lokale KI eigens für die Auftragsvorbereitung dieses Betriebs eingerichtet — nicht als Produkt von der Stange.
• Die KI liest und versteht Bestellungen. Bestand, Kapazität und Termine kommen weiterhin aus den Fachsystemen des Betriebs.
• Das tägliche Übertragen, Nachsehen und Wiederholen ist weitgehend aus dem Arbeitstag verschwunden. Frei wurde Aufmerksamkeit für Aufgaben, die Erfahrung brauchen.
• Das System kostet den Kunden derzeit knapp unter 1.000 Euro im Monat. Seine Rechenleistung ist noch lange nicht ausgeschöpft.

Eine typische Bestellung in diesem Betrieb sieht so aus: eine E-Mail mit zwei Zeilen Text, im Anhang ein PDF mit vierzehn Positionen, der Wunschtermin steht im Betreff. Beim nächsten Kunden steht der Termin im Freitext. Beim übernächsten steht er nirgends — der bestellt „wie immer“, und wer lange genug dabei ist, weiß, was das heißt.

Die Auftragsvorbereitung war entsprechend kein komplizierter Einzelvorgang, sondern eine Folge kleiner Schritte: E-Mail öffnen, PDF lesen, Artikelnummern übernehmen, Materialbestand nachsehen, Kapazität prüfen, Liefertermin einschätzen, alles in mehrere Systeme eintragen, Auftragsbestätigung schreiben. Kein einzelner Schritt war schwer. Zusammen waren sie der Teil des Tages, den im Auftragsbüro niemand vermisst hätte. Genau dort setzte das Projekt an.

Der Ausgangspunkt war der Arbeitsablauf, nicht das Modell

Wir haben zuerst mit den Mitarbeitenden den bestehenden Ablauf aufgenommen. Nicht mit der Frage „Wo könnte KI helfen?“ — auf die folgt erfahrungsgemäß höfliches Schweigen. Sondern Handgriff für Handgriff, an echten Bestellungen aus der laufenden Woche: Welche Angaben kommen per E-Mail? Wo stehen sie im PDF? In welchem System liegt der Bestand? Wer entscheidet über den Termin? An welcher Stelle entstehen Rückfragen?

Bei dieser Aufnahme kam eine Excel-Liste zum Vorschein, die in keinem Prozessdiagramm des Betriebs stand. Eine Mitarbeiterin pflegte sie seit Jahren als Zwischenspeicher, weil zwei Systeme einander nicht kennen. Solche Funde sind der eigentliche Ertrag einer Prozessaufnahme: Sie zeigen, wo die Arbeit wirklich hängt — nicht, wo das Organigramm sie vermutet.

So wurde sichtbar, welche Schritte immer gleich ablaufen und welche Erfahrung brauchen. Diese Trennung war wichtiger als die Wahl des Sprachmodells.

Die Lösung begann nicht mit einer KI. Sie begann mit einer Liste von Tätigkeiten, die niemand vermissen würde.

Ein kleiner Server, klare Zuständigkeiten

Für den Betrieb steht jetzt ein kleiner lokaler KI-Server im Serverschrank. „Lokal“ heißt: Modelle und verarbeitete Dokumente bleiben in der technischen Umgebung des Unternehmens. Darum herum haben wir eine Software gebaut, die den Ablauf steuert und die vorhandenen Fachsysteme verbindet.

Die KI übernimmt nur die Teile, in denen Sprache und Bedeutung stecken. Sie erkennt Bestellnummern, Positionen, Mengen und Wunschtermine, und sie versteht auch den Hinweis „Anlieferung bitte erst ab KW 40, Werksferien“ im Freitext. Bestand, Produktionskapazität, Preise und Termine kommen dagegen aus den zuständigen Systemen oder aus festen Rechenregeln. Ein Sprachmodell, das Liefertermine schätzt, wäre durchaus kreativ. Kreativität ist bei Lieferterminen keine gefragte Eigenschaft.

Was wir mit „Agenten“ meinen

Wir nennen die steuernde Software Agenten. Das klingt nach mehr Freiheit, als sie in diesem Projekt haben. Die Agenten führen festgelegte Schritte aus, rufen genau bestimmte Funktionen auf und stoppen, wenn Angaben fehlen oder Regeln verletzt werden. Das Sprachmodell ist ein Werkzeug in diesem Ablauf. Es führt nicht den Betrieb.

Diese Aufteilung ist der Kern der Lösung. Ein Sprachmodell kann einen uneinheitlichen Bestelltext verstehen. Eine normale Software kann besser prüfen, ob eine Artikelnummer existiert oder eine Menge positiv ist. Beides zusammen ist brauchbar.

Wie die Umsetzung ablief

Die erste Version konnte wenig. Das war Absicht. Sie bearbeitete die Bestellungen der Stammkunden mit sauberen PDFs und klaren Positionen — die Fälle, die häufig vorkamen und gut verstanden waren. Alles andere blieb bei den Mitarbeitenden. Ein System, das früh achtzig Prozent der einfachen Fälle zuverlässig erledigt, schafft mehr Vertrauen als eines, das alles verspricht und regelmäßig danebenliegt.

Damit das funktioniert, bringt eine Vorstufe jedes eingehende Dokument in dieselbe Form. E-Mail-Text, PDF und Anhänge werden getrennt verarbeitet; die nächste Stufe erhält immer dieselben Felder, gleich ob der Kunde eine gepflegte Bestellvorlage nutzt oder ein eingescanntes Fax als PDF schickt. Auch das kommt vor. Häufiger, als man denkt.

Die Fachsysteme haben wir gezielt angebunden: Die Software darf nur die Werte lesen oder schreiben, die der jeweilige Schritt braucht. Die KI selbst bekommt weder Passwörter noch freien Zugriff auf Datenbanken. Und jeder wichtige Wert wird geprüft — fehlt eine Bestellnummer, stimmt eine Menge nicht oder ist ein Termin unklar, stoppt der Vorgang, und die Oberfläche zeigt den Grund samt Fundstelle im Dokument. So bleibt die Kontrolle eine Sache von Sekunden, nicht von erneutem Suchen.

Gestartet ist das System mit menschlicher Freigabe für jeden einzelnen Auftrag. Die Korrekturen der ersten Wochen waren lehrreich: Ein Kunde schreibt Stückzahlen, meint aber Verpackungseinheiten. Ein anderer bestellt Artikel unter Nummern, die seit zwei Jahren durch Nachfolger ersetzt sind. Jede dieser Korrekturen wanderte in den Testsatz. Dadurch verbesserte sich nicht nur die KI — auch die Regeln und die Oberfläche wurden klarer.

Die Wirkung zeigt sich im Arbeitsalltag

Der Nutzen lässt sich schlecht auf eine einzelne Stundenzahl reduzieren. Die Lösung nimmt vor allem die wiederkehrenden Tätigkeiten aus dem Tag: Angaben suchen, Werte übertragen, denselben Bestand zum dritten Mal prüfen, ähnliche Texte immer wieder schreiben. Bei repetitiver Arbeit zählt eben nicht nur die Zahl der Minuten. Ständige kleine Unterbrechungen und Systemwechsel ziehen Aufmerksamkeit ab; fällt ein großer Teil davon weg, verändert sich der ganze Arbeitstag.

Die Rückmeldung aus dem Betrieb ist entsprechend klar: spürbare Entlastung, bessere Stimmung, mehr Ruhe für Rückfragen, Ausnahmen und Kundenkontakt. Die ehrlichste Rückmeldung kam allerdings unfreiwillig — als der Server für ein Wartungsfenster zwei Stunden stillstand und nach zwanzig Minuten das erste Mal jemand aus dem Auftragsbüro anrief. An das alte Verfahren wollte sich niemand mehr gewöhnen.

Knapp unter 1.000 Euro im Monat

Der laufende Preis für das System liegt beim Kunden derzeit knapp unter 1.000 Euro pro Monat. Darin steckt die Bereitstellung der lokalen KI-Lösung im vereinbarten Betriebsmodell. Der Betrag ist kein allgemeiner Listenpreis; er beschreibt dieses Projekt mit seiner Hardware, seinem Umfang und seinem Service.

Entscheidend ist ein zweiter Punkt: Das kleine System ist noch lange nicht ausgelastet. Die Auftragsvorbereitung beansprucht nur einen Teil seiner Leistung. Mit dem Kunden haben wir bereits über weitere Anwendungen gesprochen, die auf derselben technischen Basis laufen können — die Rangfolge der Wünsche kam aus dem Betrieb schneller, als das Protokoll geschrieben war.

Eine weitere Anwendung entsteht trotzdem nicht ohne Aufwand. Prozesse müssen aufgenommen, Systeme verbunden, Ergebnisse getestet werden. Die Grundplattform aber steht. Genau darin liegt der wirtschaftliche Hebel.

Warum die lokale Ausführung passte

Die Bestellungen enthalten Kunden-, Produkt- und Betriebsdaten. Bei der lokalen Verarbeitung bleiben Dokumente, Modellaufrufe und Protokolle im kontrollierten Umfeld des Unternehmens. Zugleich lassen sich ältere und herstellereigene Systeme eng anbinden, ohne jeden Schritt über einen externen Dienst zu führen.

Lokale KI nimmt dem Betrieb die Verantwortung nicht ab. Zugriffe, Updates, Sicherungen und Löschfristen müssen trotzdem geregelt sein. Sie schafft aber eine gute Ausgangslage, wenn Daten im Unternehmen bleiben sollen.

Was vor dem produktiven Einsatz geklärt sein muss

• Die häufigsten Fälle und die wichtigsten Ausnahmen sind beschrieben.
• Ein Testsatz enthält echte Dokumentvarianten und bekannte Sonderfälle.
• Pflichtangaben, Mengen, Termine und Geschäftsregeln werden automatisch geprüft.
• Die KI kann weder frei E-Mails versenden noch beliebige Daten verändern.
• Mitarbeitende sehen, wo ein Wert im Dokument gefunden wurde.
• Bei Fehlern bleibt ein verständlicher manueller Weg offen.
• Sicherung, Update und Wiederanlauf wurden praktisch getestet.

Fazit

Das Projekt begann nicht bei der Technik, sondern bei den Handgriffen, die den Mitarbeitenden jeden Tag Zeit und Aufmerksamkeit nahmen — bis hin zu einer Excel-Liste, von der offiziell niemand wusste. Die lokale KI wurde eigens für diesen Ablauf eingerichtet und übernimmt heute einen großen Teil der ungeliebten Wiederholung.

Sie kostet im laufenden Betrieb knapp unter 1.000 Euro im Monat und hat Reserve für weitere Anwendungen auf derselben Plattform. Vermisst hat die alte Routine bisher niemand.

Quellen und weiterführende Hinweise

1. Datenschutz-Grundverordnung – offizieller Text bei EUR-Lex
2. EDPB: Datenschutz durch Technikgestaltung und datenschutzfreundliche Voreinstellungen
3. Europäische Kommission: Überblick und Zeitplan zum EU AI Act
4. Europäische Kommission: Fragen und Antworten zur KI-Kompetenz

Ein klarer Prozess ist der Anfang

Der Einstieg beginnt mit einer begrenzten Aufgabe, echten Vorgängen und klaren Qualitätskriterien.

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