Matthias Terzer

Beratung KI Prozesslösungen

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About Matthias

Ich bin Matthias Terzer und unterstütze Unternehmen dabei, Digitalisierung in messbare Effizienzgewinne zu übersetzen. Mein Fokus liegt auf der Beratung, Konzeption und dem Produktmanagement von KI Prozesslösungen, insbesondere dort, wo Dokumente, Daten und wiederkehrende Entscheidungen den Alltag prägen.
Seit vielen Jahren arbeite ich bei der Kendox AG in unterschiedlichen Rollen von Account Management über Partnermanagement bis hin zu Beratung und Produktmanagement für KI Lösungen. In dieser Zeit habe ich zahlreiche Vorhaben begleitet, bei denen aus Ideen praxistaugliche Anwendungen wurden, zum Beispiel automatische Rechnungskontierung, Dokumententrennung und Datenextraktion, KI gestützte Zusammenfassungen für Reporting, semantische Suche in Altbeständen sowie chatbasierte Produkte.
Mein Weg ist unternehmerisch geprägt. Als selbstständiger Geschäftsführer habe ich ein Handelsgeschäft aufgebaut und zusätzlich ein Internet Startup konzipiert, bei dem Experten ihr Wissen in Live Beratungen monetarisieren konnten. Diese Erfahrung hilft mir bis heute, Business Cases realistisch zu bewerten und Lösungen konsequent auf Nutzen, Aufwand und Umsetzbarkeit auszurichten.
Weitergebildet habe ich mich unter anderem im Bereich Business Analytics mit einem Udacity Nanodegree sowie mit Kursen zu Data Science und Visualisierung. Ich spreche Deutsch, Englisch und Italienisch.
Mich begeistert KI, wenn sie Arbeit vereinfacht, Qualität erhöht und Menschen entlastet. In Projekten lege ich Wert auf klare Kommunikation, Handschlagqualität und Lösungen, die wirklich im Betrieb ankommen. Wenn Sie Prozesse automatisieren, KI sinnvoll integrieren oder ein Produktkonzept schärfen wollen, unterstütze ich gerne in Beratung, Workshops oder Projektbegleitung.

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Wann lohnt sich ein KI-Projekt wirklich? Das Bewertungsrahmen, den ich bei jeder Anfrage anwende

Nicht jede Anfrage, die mit den Worten "Können wir das mit künstlicher Intelligenz lösen?" beginnt, endet mit einem KI-Projekt. Das klingt vielleicht seltsam aus dem Mund von jemandem, der täglich mit KI-Prozesslösungen arbeitet. Aber genau das ist der Punkt: Wer ernsthaft berät, muss auch sagen können, wann sich der Aufwand nicht lohnt.

Ich habe über die Jahre einen Bewertungsrahmen entwickelt, den ich auf jede neue Anfrage anwende. Drei Fragen, in dieser Reihenfolge. Nicht starr wie eine Checkliste, aber konsequent genug, dass ich keine Zeit mit Projekten verschwende, die von Anfang an keine Chance haben, sich zu rechnen.

## Erste Frage: Ist es überhaupt machbar?

Der erste Schritt ist technischer Natur. Bevor ich über Nutzen, Kosten oder Zeitersparnis nachdenke, prüfe ich, ob wir das Vorhaben mit unseren bestehenden Endpunkten lösen können. Gibt es bereits eine Schnittstelle, die wir nutzen können? Oder müssten wir Bestehendes grundlegend umbauen, und wenn ja, wie aufwendig wäre das?

Diese Frage klingt banal, aber sie spart enorm viel Zeit. Ein KI-Projekt, das technisch nicht auf einer soliden Grundlage steht, wird teuer, langsam und frustrierend. Die Machbarkeitsprüfung ist deshalb keine Formalität, sondern die erste echte Hürde, die ein Projekt nehmen muss.

## Zweite Frage: Löst es ein echtes Problem für den Kunden?

Die Kundenperspektive ist für mich der wichtigste Teil der Bewertung. Ein Projekt kann technisch machbar sein und trotzdem keinen Sinn machen, wenn es am eigentlichen Problem vorbeigeht.

Ich frage mich konkret: Wo steckt heute der größte manuelle Aufwand? Und ich meine das ernst mit "manuell", denn manuell ist nicht immer gleichbedeutend mit analog. Auch ein Prozess, bei dem sich jemand durch hunderte digitale Dokumente klicken muss, ist manuell, weil er Zeit, Konzentration und Arbeitskraft kostet. Wenn man diesen Aufwand automatisieren kann, steigt der Nutzen für den Kunden spürbar.

Aber das Gegenteil gilt genauso. Wenn ein Unternehmen insgesamt eine halbe Stunde pro Woche für einen bestimmten Vorgang aufwendet, dann ist ein großes KI-Projekt dafür schlicht überdimensioniert. In solchen Fällen empfehle ich lieber ein kleineres, spezialisiertes Werkzeug, das genau diese Aufgabe übernimmt. Manchmal genügt auch schon ein einfacher digitaler Prozess, ohne jede Form von maschineller Intelligenz.

### Ein konkretes Beispiel: Die Spesenabrechnung

Wir hatten eine Anfrage, bei der ein Kunde seine Spesenbelege automatisiert auslesen und kategorisieren lassen wollte. Die Idee war, mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu erkennen, ob eine Position privater Natur ist oder geschäftlich relevant, und die Abrechnung entsprechend zu verarbeiten.

Technisch war das lösbar. Aber dann haben wir uns die Nutzungszahlen angesehen. Das gesamte Unternehmen, also alle Mitarbeitenden, die Spesenabrechnungen einreichen, verbrachte zusammengenommen gerade einmal eine Stunde pro Woche damit. Eine Stunde pro Woche für das gesamte Unternehmen.

In diesem Moment war die Antwort klar. Ein vollständiges KI-Projekt aufzusetzen, mit allem, was dazugehört, kostet Ressourcen, Zeit und Geld. Das stand in keinem vernünftigen Verhältnis zum möglichen Nutzen. Wir haben dem Kunden stattdessen empfohlen, den Prozess schlicht zu digitalisieren. Kein großes Projekt, keine aufwendige Automatisierung, nur ein sauberer digitaler Ablauf. Der Kunde muss sich zwar noch durchklicken, aber zumindest läuft alles in einem strukturierten, digitalen Prozess ab. Das reicht in diesem Fall vollkommen aus.

Dieses Beispiel steht für mich stellvertretend dafür, wie wichtig es ist, den tatsächlichen Aufwand auf Kundenseite zu kennen, bevor man eine Empfehlung ausspricht. Wer zu schnell "Ja" zu einem KI-Projekt sagt, tut dem Kunden keinen Gefallen.

## Dritte Frage: Wie hoch ist der Automatisierungsgrad, und rechtfertigt er den Aufwand?

Wenn Machbarkeit und Kundensicht positiv bewertet sind, komme ich zur dritten Frage. Wie viel des Prozesses kann tatsächlich automatisiert werden, und reicht das, um den Aufwand für ein IT-Projekt zu rechtfertigen?

Als grobe Orientierung gilt bei mir: Ein KI-Projekt macht dann wirklich Sinn, wenn es mindestens 80 Prozent eines Prozesses automatisiert, und zwar mit hoher Präzision. Das bedeutet aus Kundensicht, dass vier Fünftel der bisherigen Arbeitszeit für diesen Vorgang schlicht wegfallen. Die verbleibenden 20 Prozent, also die Ausnahmen, Grenzfälle oder Prüfschritte, die noch menschliches Urteil brauchen, bleiben vorerst bestehen. Aber diese Restmenge wird mit der Zeit kleiner, je nach Modell und je nach Konfiguration des Prozesses.

Diese 80-Prozent-Marke ist allerdings keine festgeschriebene Regel. Sie ist eine Faustregel, die ich aus der Erfahrung mit mehreren Projekten abgeleitet habe, aber sie muss immer im Verhältnis zum konkreten Kontext bewertet werden.

### Wenn 40 Prozent schon viel wert sind

Stellen wir uns vor, ein Prozess bindet heute sechs Mitarbeitende je sechs Stunden pro Woche. Das ist erheblicher Aufwand. Wenn ich diesen Prozess zu 40 Prozent automatisieren kann, klingt das zunächst nach wenig. Aber 40 Prozent mal sechs Mitarbeitende, über Wochen und Monate gerechnet, das ist eine enorme Einsparung. In einem solchen Szenario wäre ein KI-Projekt auch mit einem deutlich niedrigeren Automatisierungsgrad bereits erfolgreich.

Die entscheidende Frage ist deshalb nicht, ob man die 80 Prozent erreicht, sondern ob der erzielbare Automatisierungsgrad im Verhältnis zum Aufwand des Projekts steht. Und dieser Aufwand ist nicht gering. Ein IT-Projekt aufzusetzen kostet Zeit, Geld und Aufmerksamkeit. Deshalb lohnt es sich, Prozess für Prozess vorzugehen und immer dort anzufangen, wo der größte Schmerz sitzt.

## Was dieser Rahmen in der Praxis bedeutet

Ich fasse die drei Fragen noch einmal zusammen, nicht als Checkliste, sondern als Denkweise:

- Ist das Projekt technisch umsetzbar, ohne unverhältnismäßig viel Aufwand für den Umbau bestehender Systeme zu verursachen?
- Hat der Kunde ein echtes Problem, das ausreichend Zeit kostet, damit sich eine Automatisierung lohnt?
- Kann der Prozess in einem Maß automatisiert werden, das den Aufwand für ein IT-Projekt rechtfertigt, immer relativ zum tatsächlichen Einsparpotenzial?

Wenn alle drei Fragen mit "Ja" beantwortet werden können, dann starten wir. Wenn nicht, dann suchen wir gemeinsam nach einer einfacheren Lösung, einem kleineren Werkzeug, einem digitalen Prozess, oder wir empfehlen dem Kunden, das Thema vorerst zurückzustellen.

Denn ein gutes KI-Projekt ist kein Selbstzweck. Es ist eine Investition, die sich rechnen muss, in echten Stunden, die echte Menschen nicht mehr aufwenden müssen. Alles andere ist nur Technik um der Technik willen, und damit helfe ich niemandem weiter.

Wie ein KI-Chatbot eine juristische Abteilung von tausenden Dokumenten befreit hat

Stell dir vor, dein Job verlangt von dir, den Inhalt tausender Dokumente zu kennen. Nicht irgendwelcher Dokumente, sondern Gesetze und Verordnungen, kantonale Regelungen, Bundesrecht, laufend aktualisiert, laufend ergänzt. Das war die Ausgangslage in der juristischen Abteilung, mit der wir bei Kendox konfrontiert wurden. Und es war genau die Art von Problem, bei dem ich gemerkt habe, wie viel KI in der Praxis wirklich leisten kann, wenn man sie richtig einsetzt.

Das Problem: Wissen, das sich in Dokumenten versteckt

In einer juristischen Abteilung ist Wissen selten in einem einzigen Kopf. Es steckt in Dokumenten. Hunderte, manchmal tausende davon. Wer eine konkrete Frage hat, muss zuerst das richtige Dokument finden, dann die relevante Stelle darin lokalisieren und schliesslich beurteilen, ob dieser Abschnitt tatsächlich auf die eigene Situation zutrifft.

Das klingt nach einem lösbaren Problem. Aber in der Realität kostet dieser Prozess enorm viel Zeit. Wer täglich mit Gesetzen und Verordnungen arbeitet, weiss, wie schnell man in diesem Dokumentenwirrwarr die Orientierung verliert. Die Mitarbeitenden suchten manuell, Dokument für Dokument, Seite für Seite.

Das Kernproblem war nicht fehlendes Wissen, sondern fehlender Zugang. Die Informationen waren vorhanden. Sie waren nur nicht abrufbar, ohne erheblichen Aufwand zu betreiben.

Die Lösung: Ein Chatbereich mit tausenden Dokumenten im Hintergrund

Wir haben einen Chatbereich entwickelt, in dem die Mitarbeitenden ihre Fragen in klarer, natürlicher Sprache formulieren können. Keine speziellen Suchbefehle, keine Fachsyntax, einfach eine direkte Frage, so wie man sie einem Kollegen stellen würde.

Im Hintergrund durchsucht die Lösung mehrere tausend Dokumente gleichzeitig und liefert eine Antwort, die auf den tatsächlich relevanten Quellen basiert. Was dabei entscheidend ist: Wir zeigen die Quelldokumente direkt an. Die Mitarbeitenden sehen nicht nur eine Antwort, sie sehen, aus welchem Gesetz oder welcher Verordnung diese Antwort stammt.

Das ist kein kleines Detail. In der juristischen Arbeit zählt nicht nur das Ergebnis, sondern auch die Nachvollziehbarkeit. Wer eine rechtliche Entscheidung trifft, braucht die Grundlage, nicht nur die Zusammenfassung. Genau deshalb haben wir die Quelldokumente in den Vordergrund gestellt, anstatt sie zu verstecken.

Was sich dadurch konkret verändert hat

Der unmittelbarste Effekt war Zeit. Die manuelle Suche nach der richtigen Verordnung, durch Dokument nach Dokument, entfällt. Was früher Minuten oder in komplexeren Fällen deutlich länger gedauert hat, passiert jetzt in Sekunden.

Das klingt nach einem technischen Effizienzgewinn. Aber wenn man täglich viele solche Suchanfragen hat, summiert sich das zu einem erheblichen Zeitblock, der jetzt für die eigentliche juristische Arbeit zur Verfügung steht, nicht für das Suchen, sondern für das Denken und Entscheiden.

Es verändert auch, wie Mitarbeitende mit dem Wissen interagieren. Wenn der Zugang so einfach ist, dass man einfach eine Frage stellen kann, dann stellt man auch öfter Fragen. Man überprüft mehr. Man ist weniger geneigt, auf eine Antwort zu vertrauen, die man irgendwann mal irgendwo gelesen hat, weil es zu aufwendig wäre, sie nochmal zu verifizieren. Die Qualität der Grundlage steigt, weil die Hürde zur Nutzung der Grundlage sinkt.

Was dieses Projekt mir gezeigt hat

Ich habe in meiner Arbeit als Produkt-Manager gelernt, dass KI-Lösungen dann wirklich funktionieren, wenn sie ein konkretes, nachvollziehbares Problem lösen. Nicht wenn sie beeindruckend klingen, nicht wenn sie das neueste Modell nutzen, sondern wenn jemand am Ende des Tages sagen kann: Das hat meinen Arbeitsalltag spürbar verändert.

Bei diesem Projekt war genau das der Fall. Die juristische Abteilung hatte ein echtes Problem mit echter Wirkung auf ihre tägliche Arbeit. Und die Lösung war nicht komplex um der Komplexität willen. Ein Chatbereich, tausende Dokumente, klare Quellenangaben. Das war es.

Was mich dabei am meisten beeindruckt hat, ist nicht die Technologie selbst. Es ist die Tatsache, dass Wissen, das die ganze Zeit vorhanden war, plötzlich zugänglich wurde. Die Verordnungen und Gesetze haben sich nicht verändert. Der Zugang hat sich verändert. Und genau das hat den Unterschied gemacht.

Das ist für mich der eigentliche Mehrwert von KI-Prozesslösungen in Unternehmen: nicht Wissen ersetzen, sondern Wissen nutzbar machen. Wer versteht, wie dieses Prinzip in der eigenen Organisation angewendet werden kann, hat bereits den wichtigsten Schritt getan.