Ein praktischer Leitfaden für KI-Workflow-Design im Jahr 2025

Seien wir ehrlich: Ihr Team ist wahrscheinlich mit Aufgaben überhäuft, die sich ständig wiederholen. Der konstante Strom von Support-Tickets, die geisttötende Dateneingabe und das manuelle Herausfinden, wer welche Anfrage erhält – all das türmt sich auf. Ehe man sich versieht, bleibt keine Zeit mehr für die Arbeit, die die Dinge wirklich voranbringt. KI wird oft als die Lösung angepriesen, aber herauszufinden, wie man einen Automatisierungsplan erstellt und umsetzt, der tatsächlich hilft, kann sich wie ein riesiges, kompliziertes Puzzle anfühlen.

An dieser Stelle kommt das KI-Workflow-Design ins Spiel. Es geht darum, intelligente, automatisierte Systeme zu schaffen, die mehr tun, als nur einfachen „Wenn-dies-dann-das“-Befehlen zu folgen. Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen klaren Fahrplan für das KI-Workflow-Design, erklärt, woraus es besteht, vergleicht verschiedene Umsetzungsmöglichkeiten und zeigt Ihnen, wie Sie erkennen können, ob es tatsächlich funktioniert. Am Ende werden Sie ein solides Grundgerüst haben, um Workflows zu erstellen, die Ihrem Team eine echte Hilfe sind.

Was ist KI-Workflow-Design?

KI-Workflow-Design ist einfach der Prozess der Planung, Erstellung und Pflege automatisierter Prozesse, die künstliche Intelligenz nutzen, um Entscheidungen zu treffen, den Kern einer Situation zu erfassen und während der Ausführung zu lernen. Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie einen digitalen Teamkollegen einstellen, der komplexe Aufgaben bewältigen kann, ohne dass Sie ihm alle fünf Minuten über die Schulter schauen müssen.

Es ist hilfreich zu wissen, wie sich dies von einigen anderen Begriffen unterscheidet, die Sie vielleicht schon gehört haben:

• Traditionelle Workflow-Automatisierung (der alte Weg): Dies ist Ihre grundlegende, regelbasierte Automatisierung. Sie folgt einem starren Skript, wie ein einfaches Makro oder eine Regel in Ihrem Helpdesk. Wenn ein Ticket das Wort „Rückerstattung“ enthält, geht es an die Rechnungsabteilung. Das ist alles. Es ist praktisch für einfache Dinge, aber es kann mit Grauzonen nicht umgehen oder aus neuen Informationen lernen. Sobald etwas Unerwartetes auftaucht, kommt das Ganze zum Stillstand.

• KI-Workflow-Orchestrierung: Dies ist die Gesamtperspektive, die Verwaltung vieler verschiedener KI-Workflows, die im gesamten Unternehmen zusammenarbeiten müssen. Das KI-Workflow-Design ist die grundlegende Arbeit, diese einzelnen intelligenten Workflows überhaupt erst zu erstellen.

Beim modernen KI-Workflow-Design geht es nicht nur darum, Aufgaben abzugeben. Es geht darum, Systeme zu schaffen, die intelligent und flexibel genug sind, um die wunderbar unordentliche Realität des Kundensupports und des täglichen Betriebs zu bewältigen.

Kernkomponenten des modernen KI-Workflow-Designs

Jeder solide KI-Workflow, egal welches Tool Sie verwenden, ist auf drei Hauptsäulen aufgebaut. Wenn Sie diese drei Dinge richtig machen, erhalten Sie ein System, das mit Ihnen arbeitet, nicht gegen Sie.

1. Daten- und Wissensquellen: Woraus die KI lernt

Eine KI ist nur so gut wie die Informationen, aus denen sie lernt. Das Allererste, was Sie tun müssen, ist also herauszufinden, wo das gesamte Wissen Ihres Teams versteckt ist, und es mit der KI zu verbinden. Wenn Sie der KI nicht die richtigen Informationen geben, können Sie nicht wirklich erwarten, dass sie die richtigen Antworten liefert.

Dieses Wissen ist normalerweise überall verstreut, zum Beispiel in:

• Internen Wikis wie Confluence oder geteilten Google Docs

• Öffentlichen Hilfeartikeln

• Chat-Kanälen wie Slack oder Microsoft Teams

• Alten Support-Tickets aus Helpdesks wie Zendesk oder Freshdesk

Und hier stoßen Sie auf das erste Hindernis: All dieses Wissen befindet sich in verschiedenen Apps und Formaten. Viele Tools haben Schwierigkeiten, alles zusammenzuführen, was dazu führen kann, dass Sie versuchen, komplizierte Integrationen zu erstellen, die die Hilfe eines Entwicklers erfordern. Eine Plattform wie eesel AI hingegen ist darauf ausgelegt, sich sofort mit über 100 gängigen Quellen zu verbinden. Sie kann sogar aus der Art und Weise lernen, wie Ihr Team frühere Tickets bearbeitet hat, um von Anfang an Ihre Fachsprache und Ihren Markenton zu übernehmen.

Eine Infografik, die zeigt, wie ein korrektes KI-Workflow-Design Wissen aus verschiedenen Quellen wie Slack, Zendesk und Confluence zentralisiert.

2. Die Logik-Engine: Das Gehirn der Operation

Dies ist das Herzstück Ihres Workflows, wo die KI Informationen aufnimmt und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist. Es ist kein einfacher Ein/Aus-Schalter; es ist eine intelligente Engine, die Sie richtig einrichten müssen.

Diese Engine besteht aus einigen Schlüsselteilen:

• KI-Modelle: Dies sind die Großen Sprachmodelle (LLMs), die hinter den Kulissen arbeiten und es der KI ermöglichen, zu verstehen, was die Leute tatsächlich sagen.

• Prompts & Persona: Sie müssen der KI ihre Anweisungen geben. Das bedeutet, ihr zu sagen, welchen Ton und welche Persönlichkeit sie haben soll, damit ihre Antworten so klingen, als kämen sie von Ihrem Unternehmen.

• Bedingte Logik: Hier legen Sie die Grundregeln fest. Sie müssen glasklar sein, wann die KI eingreifen soll und, ebenso wichtig, wann sie sich zurückziehen und das Problem an einen Menschen weitergeben soll. Sie könnten zum Beispiel wollen, dass sie alle „Wie-mache-ich“-Fragen bearbeitet, aber jedes Ticket mit dem Wort „rechtlich“ sofort an Ihr Compliance-Team weiterleitet.

Einige Systeme bieten Ihnen vorgefertigte Automatisierungsregeln, die Sie nicht wirklich ändern können, aber echte Kontrolle entsteht durch die Möglichkeit, Dinge anzupassen. Mit eesel AI erhalten Sie eine vollständige Workflow-Engine, mit der Sie die Persona der KI mit einem einfachen Editor gestalten können. Dann können Sie sehr spezifische Regeln festlegen, um genau zu entscheiden, welche Tickets die KI bearbeiten soll, was Ihnen totale Kontrolle und Sorgenfreiheit gibt.

3. Integrationen und Aktionen: Wo die Arbeit erledigt wird

Sobald die KI eine Entscheidung trifft, muss sie in der Lage sein, etwas zu tun. Hier kommen Aktionen ins Spiel, die einen intelligenten Gedanken in ein echtes, hilfreiches Ergebnis umwandeln.

Typische Aktionen könnten sein:

• Die direkte Beantwortung einer Kundenfrage.

• Das Markieren oder Sortieren eines Support-Tickets in die richtige Kategorie.

• Das spontane Nachschlagen von Informationen, wie das Überprüfen eines Bestellstatus in Shopify.

• Die Weiterleitung eines schwierigen Problems an die richtige Person oder das richtige Team.

Ein KI-Workflow ist letztendlich nur so leistungsfähig wie die Aktionen, die er ausführen kann. Viele Tools sind darauf beschränkt, nur Textantworten zu senden. Plattformen wie eesel AI ermöglichen es Ihnen, benutzerdefinierte Aktionen einzurichten, die Ticketdetails aktualisieren, Echtzeitdaten aus anderen Systemen abrufen und Aufgaben reibungslos an die richtige Person übergeben können, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

Ein Screenshot der eesel AI-Plattform, der die Aktionen und Anpassungsoptionen zeigt, die in einem KI-Workflow-Design verfügbar sind.

Gängige Implementierungsansätze

Sobald Sie die grundlegenden Teile verstanden haben, ist die nächste große Entscheidung, wie Sie Ihre Workflows erstellen. Es gibt zwei Hauptwege, die Sie einschlagen können, und sie haben ziemlich unterschiedliche Kosten in Bezug auf Zeit, Geld und Kopfschmerzen.

Der DIY-Ansatz (Do-it-yourself)

Dieser Weg beinhaltet das Zusammenflicken verschiedener Allzweck-Tools, wie die Verknüpfung von Zapier oder Make mit einem KI-Dienst wie OpenAIs API. Sie bauen Ihren Workflow im Grunde von Grund auf mit separaten Teilen auf.

• Der Vorteil: Es ist sehr flexibel. Sie können so gut wie jede App verbinden, die eine API hat.

• Der Nachteil: Diese Flexibilität hat ihren Preis. Solche Setups können schnell kompliziert und anfällig werden, und Sie benötigen jemanden mit technischen Fähigkeiten, um sie zu erstellen und zu reparieren. Wenn ein Tool in der Kette ein Problem hat, kann das Ganze zusammenbrechen. Die Kosten sind ebenfalls unübersichtlich, da Sie oft für jede Aktion bei verschiedenen Tools bezahlen, und es gibt keine eingebauten Sicherheitsnetze wie eine Möglichkeit, Dinge zuerst auszuprobieren.

• Für wen es geeignet ist: Technisch versierte Teams mit unkomplizierten Anforderungen oder solche, die eine vollständig benutzerdefinierte, einmalige Integration benötigen und die Leute haben, um sie am Laufen zu halten.

Der Ansatz mit einer spezialisierten Plattform

Die andere Möglichkeit ist, ein All-in-One-Tool zu verwenden, das speziell für eine Aufgabe wie Kundensupport oder interne IT entwickelt wurde.

• Der Vorteil: Es ist so viel einfacher und schneller. Sie können oft in Minuten statt Monaten einsatzbereit sein. Diese Plattformen sind mit Blick auf Sicherheit und Schutz für ihr spezifisches Feld entwickelt, haben vorhersehbare Preise und erfordern keinen Entwickler, um die Kernfunktionen zum Laufen zu bringen.

• Der Nachteil: Sie könnten an Grenzen stoßen, wenn Sie sich mit einer wirklich obskuren, nicht unterstützten App verbinden müssen.

• Für wen es geeignet ist: Die meisten Support-, IT- und Ops-Teams, die einfach eine leistungsstarke, zuverlässige Lösung wollen, die ohne viel Aufhebens funktioniert.

Genau hier kommt eesel AI ins Spiel. Es ist ein perfektes Beispiel für den Ansatz mit einer spezialisierten Plattform für Support und internes Wissen. Es hat Ein-Klick-Installationen für alle großen Helpdesks, Sie können alles selbst in Betrieb nehmen, und es hat wichtige Funktionen wie einen Simulationsmodus, den Sie in der DIY-Welt einfach nicht finden werden.

Ein kurzer Vergleich der Ansätze

Merkmal	DIY-Ansatz (z.B. Zapier + OpenAI)	Spezialisierte Plattform (z.B. eesel AI)
Einrichtungszeit	Tage bis Wochen; erfordert technisches Know-how.	Minuten; Sie können alles selbst erledigen.
Wartung	Hoch; Verbindungen können abbrechen und erfordern ständige Überwachung.	Gering; die Plattform wird für Sie verwaltet und aktualisiert.
Kontrolle	Detailliert, aber die Konfiguration kann Kopfschmerzen bereiten.	Detailliert und einfach zu bedienen über eine Workflow-Engine.
Sicherheit & Tests	Keine; Sie müssen live an echten Kunden testen.	Ein leistungsstarker Simulationsmodus zum Testen an vergangenen Daten.
Kostenmodell	Unvorhersehbar; Bezahlung pro Aktion über mehrere Tools hinweg.	Klar und vorhersehbar; basierend auf Nutzungsstufen.
Fachwissen	Allgemein; Sie müssen ihr alles beibringen.	Integriert; sie versteht bereits Konzepte wie Tickets und Agenten.

Erfolgsmessung und Vermeidung häufiger Fallstricke

Den Workflow zu entwerfen ist nur die erste Hälfte. Um sicherzustellen, dass Sie tatsächlich etwas davon haben, müssen Sie im Auge behalten, wie er sich entwickelt, und einige häufige Fehler vermeiden, die Ihre Bemühungen zunichtemachen können.

Häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten:

1. Versuchen, alles auf einmal zu automatisieren: Es ist verlockend, vom ersten Tag an groß einzusteigen, aber das führt fast immer zu einer schlechten Erfahrung für Kunden und Kopfschmerzen für Ihr Team. Der Trick ist, klein anzufangen. Wählen Sie eine Art von Frage mit hohem Volumen und geringem Aufwand und bauen Sie von dort aus auf.

2. Vergessen, einen Menschen im Prozess zu behalten: KI kann und sollte nicht alles erledigen. Ein gutes KI-Workflow-Design hat klare und einfache Wege, um schwierige oder sensible Probleme an einen menschlichen Agenten weiterzugeben.

3. Starten ohne zu testen: Eine ungetestete KI auf Ihre Kunden loszulassen, ist ein riesiges Risiko. Wenn sie anfängt, falsche, unhilfreiche oder einfach nur seltsame Antworten zu geben, können Sie den Ruf Ihres Unternehmens im Handumdrehen schädigen.

Woran Sie erkennen, dass es funktioniert:

Sie müssen die richtigen Kennzahlen verfolgen. Konzentrieren Sie sich auf Ihre Automatisierungsrate (der Prozentsatz der Tickets, die ohne einen Menschen gelöst werden), die Kundenzufriedenheitswerte (CSAT) für von der KI bearbeitete Tickets, wie schnell Sie zum ersten Mal antworten und Ihre Gesamtkosten pro gelöstem Ticket.

Hier kann Ihnen die richtige Plattform viel Ärger ersparen. Im Gegensatz zu Tools, bei denen Sie von Anfang an alles auf eine Karte setzen müssen, ist eesel AI darauf ausgelegt, dass Sie langsam anfangen und alles mit Zuversicht testen können. Der Simulationsmodus lässt Sie genau sehen, wie die KI bei Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets abgeschnitten hätte. Dies gibt Ihnen eine wirklich gute Vorstellung von Ihren potenziellen Lösungsraten, bevor Sie sie für einen einzigen Live-Kunden einschalten. Es eliminiert vollständig das Risiko, eine KI zu starten, die noch nicht bereit ist.

Ein Screenshot, der den Simulationsmodus in eesel AI zeigt, eine Schlüsselfunktion zum Testen eines KI-Workflow-Designs vor dem Live-Start.

Die Kosten von KI-Workflow-Tools verstehen

Die Preise für diese Tools können sehr unterschiedlich sein, und es ist leicht, von überraschenden Kosten getroffen zu werden, wenn man nicht aufpasst.

• Preisgestaltung für zusammensetzbare Tools (z.B. Zapier, OpenAI): Bei der DIY-Methode jonglieren Sie normalerweise mit mehreren verschiedenen Rechnungen. Zapier hat seine Nutzungsstufen, und OpenAI berechnet Ihnen sowohl die Informationen, die Sie senden, als auch die Antworten, die Sie erhalten. Dies kann zu überraschend hohen und unvorhersehbaren Kosten führen, besonders wenn viel los ist.

• Preisgestaltung für spezialisierte Plattformen (eesel AI): Die Preisgestaltung von eesel AI ist viel unkomplizierter. Es gibt keine Gebühren pro Lösung, sodass Ihre Rechnung nicht in die Höhe schnellt, nur weil die KI einen guten Monat hatte. Die Pläne basieren auf einer vorhersehbaren Anzahl von monatlichen KI-Interaktionen, und alle Haupt-Tools (AI Agent, Copilot, Triage und Chatbot) sind enthalten. Sie können einen flexiblen monatlichen Plan wählen, den Sie jederzeit kündigen können, oder einen Rabatt für eine jährliche Zahlung erhalten, was ein großer Unterschied zu Wettbewerbern ist, die oft versuchen, Sie an lange Verträge zu binden.

Ein Screenshot der öffentlichen Preisseite von eesel AI, der die transparente Kostenstruktur einer spezialisierten Plattform für KI-Workflow-Design hervorhebt.

Abschließende Gedanken zum KI-Workflow-Design

Ein gutes KI-Workflow-Design ist mehr als nur einen Schalter umzulegen, um die Automatisierung zu starten. Es ist ein durchdachter Prozess, der das Verständnis der grundlegenden Teile, eine bewusste Entscheidung über die Erstellung und einen soliden Plan für Tests und Messungen erfordert. Das Ziel ist nicht nur, lästige Aufgaben loszuwerden, sondern intelligente Systeme zu schaffen, die Ihr Team entlasten, es besser in seiner Arbeit machen und letztendlich Ihren Kunden eine bessere Erfahrung bieten. Mit dem richtigen Ansatz und den richtigen Werkzeugen kann jedes Team aufhören, nur einfachen Regeln zu folgen, und anfangen, das wahre Potenzial von KI zu nutzen.

Ihr intelligenter Workflow beginnt hier

Bereit, einen KI-Workflow zu entwerfen, der tatsächlich funktioniert, ohne die übliche Komplexität und das Risiko? eesel AI bietet eine einfache, vollständig kontrollierbare Plattform, die Sie in Minuten statt Monaten live schalten können. Sie können sogar ihre Leistung an Ihren eigenen Daten ohne Risiko simulieren, um zu sehen, wie viel Zeit Sie sparen könnten.

Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion oder buchen Sie eine Demo, um es in Aktion zu sehen.