Dein Team sagt: „Der Prozess läuft doch.“
Und trotzdem dauert alles zu lange.
Anfragen bleiben liegen, Übergaben ziehen sich, Freigaben werden doppelt geprüft, Daten werden von einem Tool ins nächste kopiert. Niemand sieht den gesamten Aufwand, weil die Zeitfresser selten in einem einzelnen großen Problem stecken – sondern in vielen kleinen, wiederkehrenden Schritten.
Genau hier wird KI praktisch: nicht, um sofort den ganzen Prozess zu ersetzen, sondern um systematisch sichtbar zu machen, welche Schritte in Prozess X Zeit fressen, warum sie Zeit fressen und was sich zuerst automatisieren lohnt.
In diesem Modul zeige ich dir, wie du dafür Google Gemini, ChatGPT und Anthropic Claude nutzen kannst – nicht abstrakt, sondern als konkreten Arbeitsprozess für die Praxis. Google beschreibt Gemini als KI-Assistenten für Schreiben, Planen, Recherchieren und Lernen; OpenAI beschreibt ChatGPT als dialogorientiertes System mit kontextbezogenen Antworten und – je nach Tarif/Einstellung – zusätzlichen Tools wie Websuche; Anthropic stellt Claude als Arbeitsumgebung für hilfreiche Gespräche und professionelle Wissensarbeit dar.
Nehmen wir einen typischen Prozess X:
zum Beispiel Leadbearbeitung, Angebotserstellung, Rechnungsfreigabe, Recruiting oder Content-Freigaben.
Auf dem Papier sieht der Ablauf sauber aus:
Eingang → Prüfung → Rückfrage → Bearbeitung → Freigabe → Versand → Dokumentation
In der Realität sieht es eher so aus:
Das Ergebnis: Der Prozess wirkt aktiv, ist aber in Wahrheit voller Mikroverzögerungen.
Viele Unternehmen gehen an das Thema falsch heran.
Sie suchen direkt nach „dem besten KI-Tool“, bevor sie den Prozess überhaupt sauber zerlegt haben. Oder sie automatisieren den lautesten Schmerzpunkt, obwohl die meiste Zeit an ganz anderer Stelle verloren geht.
Typische Fehlansätze sind:
Die Folge: Man bekommt viele Ideen, aber keine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Statt sofort zu automatisieren, gehst du in vier klaren Schritten vor.
Nicht „Angebot erstellen“, sondern:
Erst auf dieser Ebene wird sichtbar, wo Zeit verloren geht.
Für jeden Schritt dokumentierst du:
Die bessere Frage an KI lautet nicht:
„Was kann man automatisieren?“
Sondern:
„Welche Einzelschritte verursachen den größten Zeitverlust – und warum?“
Genau dafür eignen sich Gemini, ChatGPT und Claude sehr gut. Alle drei lassen sich als strukturierte Sparringspartner nutzen, aber mit leicht unterschiedlicher Stärke in der praktischen Anwendung. Google dokumentiert für Gemini unter anderem Chat-Nutzung im Web, Antwortüberprüfung und verbundene Apps; OpenAI beschreibt für ChatGPT die dialogische Nutzung über die Eingabebox sowie je nach Zugriff zusätzliche Werkzeuge; Anthropic stellt Lern- und Arbeitsleitfäden für Claude bereit, um Prompts, Analyse und Arbeitsabläufe zu strukturieren.
Danach priorisierst du nicht nach „cool“, sondern nach:
Zeitverlust × Häufigkeit × Automatisierbarkeit
Das ist die Basis für echte Quick Wins.
Jetzt wird es praktisch.
Die drei Tools solltest du nicht blind gegeneinander antreten lassen, sondern bewusst für unterschiedliche Blickwinkel einsetzen.
Gemini ist sinnvoll, wenn du aus einem unsauberen, realen Prozessinput schnell eine erste Struktur machen willst. Offizielle Hilfeseiten beschreiben die Nutzung im Webchat, Antwortprüfung sowie Funktionen wie Connected Apps und Gems, die je nach Konto zusätzliche Kontexte und Workflows ermöglichen.
Du gibst Gemini zuerst keine „große Strategieaufgabe“, sondern einen rohen Prozessdump:
Dann promptest du zum Beispiel so:
Prompt an Gemini:
„Analysiere den folgenden Prozess. Markiere pro Schritt, ob der Zeitverlust hauptsächlich durch manuelle Dateneingabe, Warten auf Freigaben, unklare Informationen, Medienbrüche oder Abstimmung entsteht. Fasse ähnliche Engpässe zusammen und nenne die drei größten Zeitfresser.“
Als ersten Analyse- und Strukturierungsdurchlauf.
Nicht für die finale Entscheidung, sondern für die schnelle Verdichtung:
„Wo steckt wahrscheinlich die meiste Reibung?“
ChatGPT eignet sich besonders gut, wenn du aus einer Prozessanalyse konkrete Maßnahmen ableiten willst. OpenAI beschreibt ChatGPT als dialogbasiertes System; im Help Center werden außerdem – abhängig von Tarif und Einstellungen – zusätzliche Werkzeuge wie Websuche und vertiefte Recherche genannt.
Du gibst ChatGPT idealerweise bereits eine strukturierte Tabelle, zum Beispiel:
|
Schritt |
Rolle |
Bearbeitungszeit |
Wartezeit |
Häufigkeit |
Fehlerquote |
Standardisierbar? |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Anfrage sichten |
Vertrieb |
8 Min |
0 |
40/Woche |
niedrig |
ja |
|
Daten nachfragen |
Vertrieb |
6 Min |
24 h |
25/Woche |
mittel |
teilweise |
|
Freigabe einholen |
Sales Lead |
4 Min |
18 h |
18/Woche |
niedrig |
ja |
|
CRM-Dokumentation |
Vertrieb |
7 Min |
0 |
40/Woche |
mittel |
ja |
Dann promptest du zum Beispiel so:
Prompt an ChatGPT:
„Bewerte diese Prozessschritte nach Zeitverlust, Häufigkeit und Automatisierbarkeit. Erstelle eine Prioritätenliste mit Quick Wins, mittelfristigen Automatisierungen und Schritten, die vorerst manuell bleiben sollten. Begründe jede Empfehlung.“
Als Entscheidungs- und Maßnahmen-Workbench.
Also für die Frage:
„Was automatisieren wir zuerst – und wie?“
Claude ist besonders hilfreich, wenn du nicht nur oberflächliche Zeitfresser finden willst, sondern die Denkfehler im Prozessdesign verstehen möchtest. Anthropic stellt dazu Lernmaterialien und praxisnahe Leitfäden bereit, um Claude für professionelle Workflows einzusetzen.
Du gibst Claude den Prozess plus Kontext:
Dann promptest du zum Beispiel so:
Prompt an Claude:
„Untersuche diesen Prozess nicht nur auf Zeitfresser, sondern auf strukturelle Ursachen von Verzögerungen. Zeige, welche Schritte unnötige Rückfragen erzeugen, wo Rollen unklar sind, welche Freigaben nur scheinbar notwendig sind und welche Automatisierungen Risiken erzeugen würden.“
Als Qualitäts- und Tiefenprüfung.
Also für die Frage:
„Wo würden wir mit einer vorschnellen Automatisierung den falschen Schritt beschleunigen?“
Die sinnvollste Nutzung ist oft diese Reihenfolge:
Du lässt den unstrukturierten Prozess vorsortieren und Engpässe clustern.
Du verwandelst diese Erkenntnisse in eine belastbare Roadmap.
Du prüfst, ob die geplanten Automatisierungen fachlich und organisatorisch wirklich tragfähig sind.
So bekommst du keine hübsche KI-Antwort, sondern eine bessere Entscheidungsgrundlage.
Ein B2B-Unternehmen möchte seinen Angebotsprozess beschleunigen.
Die offizielle Wahrnehmung:
„Die Angebotserstellung dauert halt.“
Die echte Ursache:
nicht ein Schritt, sondern sechs kleine Reibungsverluste.
Mit Gemini wird sichtbar:
Die größten Muster sind fehlende Eingangsdaten, doppelte Dateneingabe und Wartezeiten bei Freigaben.
Mit ChatGPT entsteht daraus eine Priorisierung:
Mit Claude wird dann klar:
Die Technik-Rückfragen sind nicht nur ein Zeitproblem, sondern ein Standardisierungsproblem, weil Produktwissen nicht sauber strukturiert vorliegt. Außerdem sind manche Freigaben historisch gewachsen und fachlich gar nicht mehr nötig.
Das Ergebnis ist meist nicht „100 % automatisch“, sondern 30 bis 50 % weniger Reibung in den relevantesten Schritten. Ob das erreichbar ist, hängt natürlich stark von Datenqualität, Prozessdisziplin und Systemlandschaft ab; die Priorisierungsmethode erhöht aber die Chance, zuerst an den richtigen Stellen anzusetzen. Diese Einordnung ist eine Praxisableitung aus den oben beschriebenen Produkt- und Nutzungsmöglichkeiten der drei Systeme.
Wenn du das morgen in deinem Unternehmen testen willst, geh so vor:
Nicht den größten, sondern einen häufigen Prozess mit klaren Übergaben.
Keine Oberbegriffe. Nur konkrete Aktivitäten.
Rolle, Bearbeitungszeit, Wartezeit, Häufigkeit, Standardisierbarkeit.
Nicht zehn. Nur die drei Schritte mit dem größten Hebel.
Kein Mammutprojekt. Ein klar abgegrenzter Teilprozess reicht.
Wer Prozesse nicht auf Zeitfresser untersucht, automatisiert oft das Falsche.
Dann wird nicht der Engpass entfernt, sondern nur ein einzelner Arbeitsschritt schneller gemacht, während der eigentliche Verlust weiter in Wartezeiten, Rückfragen und Medienbrüchen steckt.
Genau deshalb ist diese Art der KI-Nutzung strategisch relevant:
Der Wettbewerbsvorteil liegt nicht darin, dass du „auch KI nutzt“.
Er liegt darin, dass du besser entscheidest, was zuerst verändert werden muss.
Wenn du herausfinden willst, welche Schritte in Prozess X wirklich Zeit fressen, brauchst du keine perfekte Transformation von Tag eins an.
Du brauchst zuerst Transparenz.
Google Gemini, ChatGPT und Anthropic Claude können dir dabei jeweils auf unterschiedliche Weise helfen:
Die eigentliche Stärke entsteht aber erst im Zusammenspiel:
erst clustern, dann priorisieren, dann absichern.
So wird aus KI kein Spielzeug, sondern ein Werkzeug für bessere Prozesse.
Wenn du KI nicht nur verstehen, sondern strukturiert in deinem Unternehmen einsetzen willst, dann:
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