Woran erkenne ich gute Beratung für Automatisierung?

Der Markt für KI-Beratung wächst gerade ungefähr so schnell wie die Zahl der Menschen, die sich auf LinkedIn plötzlich „AI Expert" nennen.

Das macht die Auswahl nicht unbedingt leichter.

Zertifikate können hilfreich sein.

Eine schöne Website auch.

Beides sagt allerdings noch nicht besonders viel darüber aus, ob jemand einen Unternehmensprozess versteht und eine Lösung bauen kann, die nach sechs Monaten noch funktioniert.

Ich würde deshalb andere Fragen stellen.

1. Fragt die Person nach dem Prozess oder redet sie sofort über Tools?

Für mich wäre das der erste Test.

Wenn ich sage:

„Unsere Angebotserstellung dauert zu lange."

und die Antwort lautet sofort:

„Das bauen wir mit n8n und GPT."

wäre ich vorsichtig.

Vielleicht ist n8n tatsächlich richtig.

Vielleicht braucht es überhaupt keine KI.

Vielleicht kann das vorhandene ERP die Aufgabe schon.

Vielleicht ist der Prozess schlicht unnötig kompliziert.

Jemand, der zuerst verstehen möchte, wie der Ablauf heute funktioniert, wer beteiligt ist, welche Systeme genutzt werden, wo Zeit verloren geht und warum, hat zumindest eine bessere Ausgangslage.

2. Ist klar, was am Ende funktionieren soll?

„Wir machen Ihr Unternehmen KI-ready" wäre mir zu wenig.

Ich möchte wissen:

Was genau wird gebaut? Was kann das System nach dem Projekt? Was kann es ausdrücklich nicht? Welche Fälle laufen automatisch? Welche Fälle bleiben beim Menschen? Und woran erkennen wir, dass das Projekt erfolgreich ist?

Je konkreter das vorher beschrieben werden kann, desto weniger Überraschungen gibt es später.

3. Kann jemand erklären, was mit meinen Daten passiert?

Diese Frage würde ich immer stellen.

Nicht:

„Ist das DSGVO-konform?"

Darauf lautet die Antwort erstaunlicherweise fast immer „Ja".

Interessanter sind Fragen wie:

Welche Daten verlassen unser Unternehmen? Welche Anbieter bekommen sie? Wo werden sie gespeichert? Wie lange? Welche Verträge gibt es? Wer hat Zugriff? Kann der Datenfluss einmal verständlich gezeigt werden?

Wenn darauf niemand eine klare Antwort geben kann, würde ich bei sensiblen Daten nicht weiterbauen.

4. Gehört die Lösung anschließend dem Kunden?

Das finde ich extrem wichtig.

Kann das Unternehmen die Workflows sehen? Gibt es Dokumentation? Können Daten exportiert werden? Wird eigener Code übergeben? Was passiert, wenn man sich in einem Jahr trennt?

Eine gute Zusammenarbeit darf gerne lange dauern.

Aber sie sollte lange dauern, weil beide Seiten zufrieden sind.

Nicht weil der Kunde technisch nicht mehr wegkommt.

5. Wer kümmert sich nach dem Go-live?

Eine Automatisierung ist kein Küchenmixer.

Einmal hinstellen und für zehn Jahre vergessen funktioniert selten.

Schnittstellen ändern sich. Programme bekommen Updates. Geschäftsprozesse verändern sich. Fehler entstehen.

Deshalb möchte ich vorher wissen:

Wer merkt, wenn etwas nicht funktioniert? Gibt es Monitoring? Wer bekommt Fehlermeldungen? Wer behebt das Problem? Welche laufenden Kosten entstehen? Und wie schnell wird bei einem kritischen Fehler reagiert?

Gerade dieser Teil wird in schönen Demos gerne vergessen.

6. Wie wird der Nutzen gemessen?

„Damit sparen Sie enorm viel Zeit" reicht mir nicht.

Wie viel Zeit benötigt der Prozess heute? Wie häufig läuft er? Welcher Anteil soll automatisiert werden? Was kostet die Lösung? Welche Annahmen stecken in der Rechnung? Und messen wir später tatsächlich nach?

Wenn jemand verspricht, dass sich ein Projekt garantiert in drei Monaten amortisiert, ohne den Prozess überhaupt gesehen zu haben, würde ich zumindest eine Augenbraue heben.

7. Kann jemand auch sagen: Das lohnt sich nicht?

Vielleicht mein Lieblingskriterium.

Nicht jeder Prozess braucht KI.

Nicht jede Automatisierung lohnt sich.

Nicht jedes Unternehmen braucht gerade Beratung.

Manchmal gibt es einen viel einfacheren Weg.

Ich finde, gute Unterstützung erkennt man auch daran, dass jemand bereit ist zu sagen:

„Das würde ich so nicht bauen."

Denn die Aufgabe sollte nicht sein, möglichst viel Technologie zu verkaufen.

Die Aufgabe sollte sein, ein Problem sinnvoll zu lösen.

Und was ist mit dem Preis?

Natürlich spielt der Preis eine Rolle.

Aber ich würde weder behaupten, Festpreis sei grundsätzlich besser, noch dass ein Tagessatz automatisch unseriös ist.

Bei einem klar abgegrenzten Projekt kann ein Festpreis wunderbar funktionieren.

Bei einem Vorhaben mit vielen unbekannten technischen Abhängigkeiten kann ein flexibleres Modell sinnvoller sein.

Entscheidend ist Transparenz.

Was ist enthalten? Was nicht? Wann entstehen zusätzliche Kosten? Welche Ergebnisse werden geliefert? Was passiert, wenn sich der Umfang verändert?

Ein Angebot, das diese Fragen beantwortet, ist mir lieber als eine besonders niedrige Zahl auf Seite eins.

Mein Fazit

Ich würde Unterstützung bei KI und Automatisierung nicht nach den meisten Zertifikaten, dem schicksten Tech-Stack oder dem größten Versprechen auswählen.

Sondern danach, ob jemand:

• den Prozess versteht,
• vernünftig erklären kann,
• Risiken offen anspricht,
• messbare Ziele vereinbart,
• eine Lösung übergeben kann,
• und im Zweifel auch einmal sagt:

Das brauchen Sie nicht.

Das klingt weniger spektakulär.

Aber genau so jemanden würde ich selbst engagieren.

Und ja, diese Fragen darfst du mir genauso stellen. Mir ist lieber, wir stellen vor einem Projekt fest, dass sich etwas nicht lohnt, als hinterher eine Automatisierung zu haben, die zwar beeindruckend aussieht, aber niemand braucht. So läuft eine Zusammenarbeit mit mir ab.

Wenn du weiterdenken willst

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Monika Egglseder

Ich beschäftige mich mit Prozessen, Digitalisierung und Business Automation für kleine und mittlere Unternehmen. Dabei interessiert mich weniger, was technisch alles möglich ist, sondern was im Arbeitsalltag tatsächlich etwas besser macht.

Prozesse. Einfach. Machen.