{"id":918,"date":"2025-07-15T06:30:41","date_gmt":"2025-07-15T04:30:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kehrwasser.com\/blog\/?p=918"},"modified":"2025-07-14T23:03:18","modified_gmt":"2025-07-14T21:03:18","slug":"effiziente-digitalisierung-unsere-ergebnisse-zur-erreichung-von-90-backendautomatisierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kehrwasser.com\/blog\/2025\/07\/15\/effiziente-digitalisierung-unsere-ergebnisse-zur-erreichung-von-90-backendautomatisierung\/","title":{"rendered":"Effiziente Digitalisierung: Unsere Ergebnisse zur Erreichung von 90% Backendautomatisierung"},"content":{"rendered":"<p>Im Rahmen des Projekts zur Effizienzsteigerung unseres Beratungoverheads untersuchten wir, inwieweit sich die manuellen Arbeitsschritte eines Beratungsunternehmen automatisieren lassen und wie hoch die Effizienzsteierung sein kann. Die Analyse zeigt, dass durch gezielte Automatisierung eine bis zu vierfache Steigerung der operativen Leistung m\u00f6glich ist \u2013 bei gleichbleibender personeller Besetzung. Grundlage dieser Erkenntnis war die systematische Erhebung von Arbeitsabl\u00e4ufen in zehn Beratungsunternehmen sowie die prototypische Umsetzung eines digitalen Workflows. Dieser Bericht dokumentiert das methodische Vorgehen, die beobachteten Effekte und die daraus abgeleiteten Empfehlungen f\u00fcr die Praxis.<\/p>\n<p>Beratungsleistungen, die einst in tagelanger Handarbeit erbracht wurden \u2013 Statusberichte, Projektpl\u00e4ne, KPI-Dashboards oder Rechnungen \u2013 lassen sich zunehmend durch digitale Werkzeuge automatisieren. In einer internen Analyse zeigen wir, wie eine Beratungsorganisation mit rund 90% automatisiertem Backend operiert und dadurch in typischen Projekten eine rund vierfache operative Effizienz erreicht.<\/p>\n<h2>Analyse eines Systemwechsels<\/h2>\n<p>In den vergangenen Jahren wurde ein Gro\u00dfteil unserer Backofficeprozesse systematisch identifiziert, katalogisiert und durch eine Kombination aus Scripting, Machine Learning und Sprachmodellen automatisiert. Dabei wurden klassische Deliverables (Erstellen von Lieferscheine, Statusberichten, Risikoanalysen etc. &#8211; s.u.) durch automatisierte Varianten ersetzt:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Statusberichte<\/strong>: Echtzeitdaten werden direkt aus Projektsystemen gezogen<\/li>\n<li><strong>Projektpl\u00e4ne<\/strong>: Synchronisation mit Ressourcenverwaltung statt Excel-Pflege<\/li>\n<li><strong>Strategie-Folien<\/strong>: generiert aus Simulationen, unterschiedliche Ausg\u00e4nge simulierbar<\/li>\n<li><strong>Risikoanalysen<\/strong>: datengetrieben, aus historischen Mustern extrahiert, auch mittels predictive AI z.B. bei der Aufwandssch\u00e4tzung<\/li>\n<li><strong>Forecasts &#038; Szenarien<\/strong>: auf Knopfdruck modellierbar<\/li>\n<li><strong>Rechnungsstellung<\/strong>: automatisiert bei Meilenstein-Erreichung<\/li>\n<\/ul>\n<p>Alle Prozesse unterliegen dabei einem systemischen Monitoring.<\/p>\n<h2>Beacon: Ein Werkzeug zur Automatisierungsdiagnose<\/h2>\n<p>Zur Messung wurde ein internes Tool entwickelt, das Prozessdurchlaufzeiten analysiert \u2013 vom Trigger (z.\u202fB. Nutzerinteraktion oder Systemereignis) bis zum Sink (z.\u202fB. Datenbankeintrag oder Output). Es protokolliert:<\/p>\n<ul>\n<li>welche Prozesse existieren<\/li>\n<li>welche davon automatisierbar sind<\/li>\n<li>welche bereits automatisiert wurden<\/li>\n<li>ob und wie zuverl\u00e4ssig sie funktionieren<\/li>\n<li>wie lange die Prozesse im Schnitt ben\u00f6tigen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dieses Tool dient nicht nur der internen Prozessoptimierung, sondern wird ab sofort auch in externen Transformationsprojekten zur Diagnostik eingesetzt. Damit k\u00f6nnen Unternehmen erstmals systematisch beurteilen, wie digital ihre operativen Prozesse tats\u00e4chlich sind.<\/p>\n<h2>Technologischer Unterbau<\/h2>\n<p>Die eingesetzte Technologie umfasst mehrere Schichten. Im Zentrum steht eine eigene Skripting-Engine zur Prozessverarbeitung. F\u00fcr Mustererkennung in historischen Datenbest\u00e4nden kommen klassische Machine-Learning-Modelle zum Einsatz. Sprachmodelle (LLMs) erg\u00e4nzen das Setup, vor allem bei textlastigen Aufgaben wie der automatisierten Erstellung von Entscheidungsvorlagen, der Extraktion von Aussagen aus Dokumenten oder dem Erkennen und Bewerten von Feedback z.B. im Change Management bei der Einf\u00fchrung neuer Technologie, als Mittel um die Akzeptanz der neuen L\u00f6sung im Unternehmen zu messen.<\/p>\n<p>Die Kombination dieser Technologien erlaubt es, repetitive Arbeitsschritte nicht nur zu beschleunigen, sondern vollst\u00e4ndig zu eliminieren. Fehlerquellen durch manuelle Interaktion werden dabei deutlich reduziert.<\/p>\n<h2>Auswirkungen auf Effizienz und Organisation<\/h2>\n<p>Die quantitativen Auswirkungen sind erheblich: In Projekten mit \u00e4hnlichem Umfang konnten bei nahezu identischem Scope die Bearbeitungszeiten um den Faktor 3 bis 5 reduziert werden. Der Schl\u00fcssel liegt dabei nicht in der Einzelbeschleunigung, sondern in der Eliminierung ganzer und mehrerer Arbeitsschritte.<\/p>\n<p>Die qualitative Wirkung betrifft vor allem die Arbeitskultur. Berater und Analysten arbeiten nicht mehr in permanenten Abstimmungs- und Reportingzyklen, sondern fokussieren sich auf Modellierung, Bewertung und Entscheidungsfindung. Die Automatisierung verschiebt die Wertsch\u00f6pfung von administrativen zu gestalterischen T\u00e4tigkeiten.<\/p>\n<h2>Ver\u00e4nderte Skaleneffekte<\/h2>\n<p>Ein hoher Automatisierungsgrad ver\u00e4ndert nicht nur die interne Arbeitsteilung, sondern auch die betriebswirtschaftliche Struktur von Beratung. Wo fr\u00fcher jeder neue Auftrag neue Personalkapazit\u00e4ten erforderte, entstehen heute skalierende Systeme. Die operative Marge verbessert sich \u2013 gleichzeitig sinken die Einstiegskosten f\u00fcr Kunden.<\/p>\n<p>Dieser Wandel wirkt sich letztlich auch auf das Marktdesign aus: Kleinere Beratungseinheiten mit technologischer Spezialisierung sind in der Lage, komplexe Projekte zu \u00fcbernehmen, f\u00fcr die fr\u00fcher ganze Gro\u00dforganisationen notwendig waren.<\/p>\n<h2>Fazit<\/h2>\n<p>Die konsequente Digitalisierung interner Prozesse ver\u00e4ndert die Beratungsarbeit tiefgreifend. Automatisierung ist kein erg\u00e4nzendes Werkzeug, sondern ein struktureller Hebel, der Geschwindigkeit, Pr\u00e4zision und Skalierbarkeit zugleich erm\u00f6glicht. Beratungen, die sich darauf ausrichten, agieren effizienter, transparenter und in k\u00fcrzeren Zyklen \u2013 mit sp\u00fcrbarem Nutzen f\u00fcr Mitarbeiter, Kunden und Projekt\u00f6konomie.<\/p>\n<hr \/>\n<h2>Quellen<\/h2>\n<ol>\n<li>McKinsey Global Institute: <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/mgi\/overview\/2017-in-review\/automation-and-the-future-of-work\">Harnessing Automation for a Future That Works<\/a>\u00b9<\/li>\n<li>Gartner: <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2020-10-19-gartner-identifies-the-top-strategic-technology-trends-for-2021\">Top Strategic Technology Trends for 2021: Hyperautomation<\/a>\u00b2<\/li>\n<li>Statistisches Bundesamt (Destatis): <a href=\"https:\/\/www.destatis.de\/DE\/Themen\/Wirtschaft\/Volkswirtschaftliche-Gesamtrechnungen\/_inhalt.html\">Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen 2023<\/a>\u00b3<\/li>\n<li>William J. Baumol: <em>The Cost Disease<\/em>, Yale University Press 2012\u2074<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im Rahmen des Projekts zur Effizienzsteigerung unseres Beratungoverheads untersuchten wir, inwieweit sich die manuellen Arbeitsschritte eines Beratungsunternehmen automatisieren lassen und wie hoch die Effizienzsteierung sein kann. Die Analyse zeigt, dass durch gezielte Automatisierung eine bis zu vierfache Steigerung der operativen Leistung m\u00f6glich ist \u2013 bei gleichbleibender personeller Besetzung. 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