Ein KI-Workflow ist ein definierter Arbeitsablauf, bei dem KI einen oder mehrere konkrete Schritte übernimmt: Er legt fest, welche Eingaben verwendet werden, was die KI tun darf, wie Ergebnisse geprüft werden und wann Mensch oder klassische Software übernehmen. Unten findest du direkt nutzbare Mini-Workflows mit Beispiel-Prompt, Beispiel-Eingabe, gewünschtem Ausgabeformat und Prüfschritt. Grundregel: einfach vor komplex – nicht jede Aufgabe braucht Automatisierung oder einen Agenten.
Jede Karte lässt sich aufklappen: Ziel, Eingaben, Ablauf, ein kopierbarer Beispiel-Prompt, das gewünschte Ausgabeformat und der Prüfschritt. Die Beispiele sind konstruiert (nicht von BOMOTS getestet) – die Prompts sind aber direkt einsetzbar.
Langes PDF zusammenfassen und Fakten prüfenRechercheWorkflowinterne Daten
Aus einem längeren PDF eine sachliche, belegbare Zusammenfassung erstellen – statt blind zu vertrauen.
Geeignet für: Berichte, Studien, Whitepaper, Verträge, in die du dich schnell einlesen musst.
Was du brauchst
das PDF (oder relevante Kapitel)
eine klare Fragestellung
ein Sprachmodell mit Dokument-Upload
Rollen
KI liest, strukturiert und fasst zusammen, extrahiert Kernaussagen und Fundstellen.
Mensch öffnet die genannten Fundstellen und prüft die zentralen Behauptungen im Original.
Ablauf
Relevante Kapitel/Abschnitte bestimmen
KI erstellt Zusammenfassung nur aus dem Dokument
Zentrale Behauptungen mit Fundstelle extrahieren
Fundstellen im Original prüfen
Finale Zusammenfassung freigeben
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Analysiere das bereitgestellte Dokument.
ZIEL
Ich benötige eine sachliche Zusammenfassung zu: [THEMA].
VORGEHEN
1. Nenne zuerst die relevanten Kapitel/Abschnitte.
2. Fasse ausschließlich Informationen aus dem Dokument zusammen.
3. Trenne klar zwischen Tatsachen, Bewertungen und Schlussfolgerungen.
4. Gib für zentrale Aussagen die Fundstelle an (Seite/Abschnitt), sofern verfügbar.
5. Wenn eine Information nicht im Dokument steht, schreibe ausdrücklich: „Im bereitgestellten Dokument nicht belegt."
AUSGABE
- 5 Kernaussagen (je mit Fundstelle)
- zentrale Zahlen/Daten
- offene Fragen
- mögliche Widersprüche
Beispiel-Eingabe
Thema: Auswirkungen des EU AI Act auf einen kleinen Online-Shop
Zielgruppe: Geschäftsführung ohne juristische Vorkenntnisse
Stützt die genannte Fundstelle die Aussage wirklich?
Ist die Quelle aktuell?
Wurde der Kontext korrekt wiedergegeben?
Stopp-Regel: Wenn zentrale Aussagen keine Fundstelle haben oder das Dokument die Frage nicht abdeckt: nicht als belegt weitergeben.
Datenschutz: Interne PDFs nur an Anbieter geben, deren Datennutzung geklärt ist – sonst lokale KI (Workflow 12).Automatisierbar: teilweise (Zusammenfassung), die Fundstellenprüfung bleibt menschlichAgent nötig: nein
Mensch prüft Namen, Daten und Zusagen und versendet selbst.
Ablauf
Stichpunkte notieren
KI-Entwurf erzeugen
Namen/Daten/Zusagen prüfen
Ton anpassen
Selbst versenden
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Formuliere aus den folgenden Stichpunkten eine E-Mail.
STICHPUNKTE
[HIER EINFÜGEN]
REGELN
- Ton: freundlich und professionell.
- Füge KEINE neuen Fakten, Termine oder Zusagen hinzu, die nicht in den Stichpunkten stehen.
- Halte die Mail kurz (max. ~120 Wörter).
- Gib am Ende eine passende Betreffzeile an.
Beispiel-Eingabe
- Kunde Müller
- Termin Mittwoch verschiebt sich
- Projekt startet zwei Wochen später
- freundlich entschuldigen
- neuen Termin anbieten
Gewünschtes Ausgabeformat
Betreff + höfliche Mail, ohne erfundene Details.
Prüfen (Mensch):
Stimmen Name, Datum und Zusagen exakt?
Wurde nichts hinzuerfunden?
Stopp-Regel: Wenn Name oder Termin unklar sind: nicht senden, sondern nachfragen.
Datenschutz: Keine sensiblen Kundendaten über den Bedarf hinaus einfügen.Automatisierbar: nicht empfohlen für den endgültigen VersandAgent nötig: nein
Meetingnotizen in eine Aufgabenliste umwandelnOfficeWorkflowinterne Daten
Aus ungeordneten Notizen eine klare Aufgabenliste mit Verantwortlichen und Terminen.
Geeignet für: Nachbereitung von Meetings und Calls.
Was du brauchst
die Rohnotizen
ein Sprachmodell
Rollen
KI extrahiert Aufgaben, Verantwortliche und Termine in eine Tabelle.
Mensch ergänzt fehlende Zuständigkeiten und bestätigt Termine.
Ablauf
Notizen einfügen
KI erzeugt Aufgabentabelle
Zuständigkeiten prüfen
Termine bestätigen
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Wandle die folgenden Meetingnotizen in eine Aufgabenliste um.
NOTIZEN
[HIER EINFÜGEN]
AUSGABE ALS TABELLE
Aufgabe | Verantwortlich | Termin | Status | Quelle (Zeile aus den Notizen)
REGELN
- Übernimm Verantwortliche und Termine nur, wenn sie ausdrücklich aus den Notizen hervorgehen.
- Fehlt eine Angabe, schreibe „nicht angegeben" – erfinde nichts.
Beispiel-Eingabe
„...Lisa macht Angebot bis Freitag, Server-Thema noch offen, Tom kümmert sich um Vertrag..."
Gewünschtes Ausgabeformat
Aufgabentabelle mit Spalte „Quelle" und „nicht angegeben" bei Lücken.
Prüfen (Mensch):
Sind Verantwortliche/Termine wirklich genannt worden?
Keine erfundenen Zuständigkeiten?
Stopp-Regel: Bei wichtigen Aufgaben ohne klaren Verantwortlichen: im Team klären, nicht raten.
Datenschutz: Personennamen aus internen Meetings vertraulich behandeln.Automatisierbar: ja, nach stabiler manueller PrüfungAgent nötig: nein
KI extrahiert relevante Aussagen je Quelle und synthetisiert sie.
Mensch wählt die Quellen aus und prüft jede Aussage gegen das Original.
Ablauf
Frage präzise formulieren
Primärquellen selbst finden
KI extrahiert Aussagen je Quelle
Aussagen gegen Original prüfen
Synthese erstellen
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Ich gebe dir mehrere Quellen zu einer Frage.
FRAGE
[HIER EINFÜGEN]
VORGEHEN
1. Extrahiere pro Quelle nur die für die Frage relevanten Aussagen.
2. Kennzeichne jede Aussage mit der Quelle.
3. Markiere Widersprüche zwischen den Quellen.
4. Erst danach: erstelle eine kurze Synthese.
5. Erfinde keine Fakten und keine Quellen. Fehlt etwas, sage es.
AUSGABE
- Aussagen je Quelle
- Widersprüche
- Synthese (max. 200 Wörter)
Beispiel-Eingabe
Frage: Was ändert sich 2026 durch den EU AI Act für GPAI-Anbieter?
Quellen: [EUR-Lex-Link], [Kommissions-FAQ]
Gewünschtes Ausgabeformat
Aussagen je Quelle → Widersprüche → kurze Synthese.
Prüfen (Mensch):
Stützt die Quelle die Aussage (Claim Support)?
Ist die Quelle korrekt und aktuell?
Stopp-Regel: Wird keine belastbare Primärquelle gefunden: nicht veröffentlichen.
Datenschutz: Öffentliche Quellen – keine internen Daten nötig.Automatisierbar: teilweise; die Quellenprüfung bleibt menschlichAgent nötig: eventuell bei komplexer, mehrstufiger Recherche
KI markiert zeitkritische Aussagen und schlägt gezielte Änderungen vor.
Mensch prüft die Quellen und entscheidet über jede Änderung.
Ablauf
Bestehenden Text analysieren
Zeitkritische Aussagen markieren
Primärquellen prüfen
Nur nötige Stellen aktualisieren
Title/Meta/interne Links prüfen
Fachliche QA
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Hier ist ein bestehender Artikel.
AUFGABE
1. Liste alle zeitkritischen oder potenziell veralteten Aussagen auf (Zahlen, Preise, Rechtsstand, Produktnamen).
2. Markiere, welche Aussagen gegen eine Primärquelle geprüft werden müssen.
3. Schlage NUR für belegbar veraltete Stellen eine konkrete Neuformulierung vor.
4. Ändere den restlichen Text nicht.
Gib eine Liste: Fundstelle → Problem → Vorschlag → benötigte Quelle.
Beispiel-Eingabe
[Artikeltext einfügen]
Gewünschtes Ausgabeformat
Änderungsliste (Fundstelle → Problem → Vorschlag → Quelle), kein neu generierter Artikel.
Prüfen (Mensch):
Ist die neue Aussage durch eine Primärquelle gedeckt?
Blieb der Rest unverändert?
Stopp-Regel: Keine Änderung ohne belegende Quelle übernehmen.
Produktbeschreibung aus verifizierten DatenE-CommerceWorkflowöffentliche Daten
Aus strukturierten Produktdaten einen Text erstellen – ohne erfundene Eigenschaften.
Geeignet für: Shops, Produktfeeds, Kataloge.
Was du brauchst
strukturierte Produktdaten (Felder/Werte)
ein Sprachmodell
Rollen
KI formuliert einen Beschreibungsentwurf aus den Feldern.
Mensch gleicht jede Eigenschaft mit den Originaldaten ab und gibt frei.
Ablauf
Originaldaten bereitstellen
KI erstellt Entwurf
Faktenabgleich gegen Eingabefelder
Mensch prüft
Publikation
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Erstelle eine Produktbeschreibung ausschließlich aus den folgenden Daten.
PRODUKTDATEN
[FELD: WERT je Zeile]
REGELN
- Verwende NUR Eigenschaften, die in den Daten stehen.
- Erfinde keine Materialien, Maße, Zertifikate oder Vorteile.
- Wenn ein wichtiges Feld fehlt, liste es unter „Fehlende Angaben" auf.
- Stil: sachlich, gut lesbar, ~80 Wörter.
Beispiel-Eingabe
Name: Thermoflasche 0,5 l
Material: Edelstahl
Farbe: mattschwarz
Hält warm: 12 h
Gewünschtes Ausgabeformat
Beschreibung nur aus den Feldern + Liste „Fehlende Angaben".
Prüfen (Mensch):
Kommt jede genannte Eigenschaft in den Daten vor?
Stopp-Regel: Fehlt ein beworbenes Merkmal in den Daten: nicht ergänzen.
Stopp-Regel: Zahlung, Kündigung, Beschwerde oder rechtliche Fragen nicht automatisch final beantworten.
Datenschutz: Reale Kundendaten schützen; für Tests anonymisieren. Datenfluss zum Anbieter klären.Automatisierbar: Klassifikation ja; finale Antwort nur mit FreigabeAgent nötig: eventuell (Routing + Toolzugriff), nur mit Approval
KI beschreibt Auffälligkeiten und schlägt Auswertungen vor.
Mensch prüft Zahlen mit Tabellenfunktion/Python/Rechner.
Ablauf
Daten bereitstellen
KI beschreibt Struktur & Auffälligkeiten
Berechnungen deterministisch prüfen
Ergebnis interpretieren
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Analysiere die folgende Tabelle.
DATEN
[CSV EINFÜGEN]
AUFGABE
1. Beschreibe Spalten und Datentypen.
2. Nenne Auffälligkeiten, Ausreißer und fehlende Werte.
3. Schlage sinnvolle Auswertungen vor.
4. Für jede Zahl, die du nennst, gib die Rechenformel an, damit ich sie nachprüfen kann.
Rate keine Werte – markiere fehlende Daten als „fehlt".
Codefehler analysieren und mit Tests behebenCodingWorkflowöffentliche Daten
Einen Bug verstehen und mit minimalem, getestetem Patch beheben.
Geeignet für: Entwicklung, Wartung, Code-Reviews.
Was du brauchst
Bugbeschreibung + Reproduktion
relevante Dateien
Testumgebung
Rollen
KI analysiert die Ursache und schlägt einen minimalen Patch vor.
Mensch führt Tests aus und reviewt den Code.
Ablauf
Bug reproduzieren
Kontext/Dateien bereitstellen
KI erklärt Ursache + minimaler Patch
Tests ausführen
Code Review
Erst dann mergen/deployen
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Hier ist ein Bug.
BESCHREIBUNG
[Symptom + wie reproduzierbar]
RELEVANTER CODE
[Dateien/Ausschnitte]
AUFGABE
1. Erkläre die wahrscheinliche Ursache.
2. Schlage den kleinstmöglichen Patch vor (keine unnötigen Umbauten).
3. Nenne Tests, die den Fix absichern (inkl. Randfälle).
4. Weise auf mögliche Nebenwirkungen hin.
Ursache + minimaler Patch + Testfälle + Hinweis auf Nebenwirkungen.
Prüfen (Mensch):
Bestehen neue UND bestehende Tests?
Security/Nebenwirkungen geprüft?
Stopp-Regel: Wenn Tests fehlschlagen: nicht deployen.
Datenschutz: Keinen geheimen/Kunden-Code an ungeklärte Anbieter geben.Automatisierbar: teilweise (Analyse/Tests); Review bleibt menschlichAgent nötig: eventuell (Coding-Agent mit Testlauf), mit Review
Ein passendes, rechtlich sauberes Beitragsbild statt eines beliebigen KI-Bilds.
Geeignet für: Blog, Magazin, Social-Beiträge.
Was du brauchst
den Artikel/die Kernaussage
ein Bildmodell
Rollen
KI leitet ein visuelles Konzept ab und erzeugt das Bild.
Mensch prüft Aussage, Marke, Rechte und Format.
Ablauf
Kernaussage extrahieren
Visuelles Konzept festlegen
Bildprompt formulieren
Bild erzeugen
Inhalt/Marke/Rechte prüfen
Ins Webformat bringen
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Ich schreibe einen Artikel über: [THEMA].
1. Nenne die zentrale Bildaussage in einem Satz.
2. Schlage 3 sachliche Bildkonzepte vor (kein Text im Bild, keine Roboter/Gehirne).
3. Formuliere für das beste Konzept einen konkreten Bildprompt (Motiv, Stil, Bildausschnitt, Stimmung, Farbwelt).
Beispiel-Eingabe
Thema: Lokale KI im Mittelstand
Gewünschtes Ausgabeformat
Bildaussage + 3 Konzepte + fertiger Bildprompt.
Prüfen (Mensch):
Passt das Bild zur Aussage?
Marken-/Bildrechte geklärt?
Kein ungewollter Text im Bild?
Stopp-Regel: Bei unklaren Rechten oder irreführendem Motiv: nicht veröffentlichen.
Datenschutz: Keine realen Personen ohne Einwilligung abbilden.Automatisierbar: teilweise; die Rechte-/Markenprüfung bleibt menschlichAgent nötig: nein
Mensch prüft Fakten und finalisiert Visualisierung.
Ablauf
Zielgruppe bestimmen
Storyline ableiten
Folienstruktur erstellen
Faktenprüfung
Visualisierung
Finale Folien
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Erstelle aus dem folgenden Dokument eine Foliengliederung.
DOKUMENT
[EINFÜGEN]
ZIELGRUPPE
[z. B. Geschäftsführung, 10 Minuten]
AUSGABE
- Kernbotschaft in 1 Satz
- 6–8 Folien: je Titel + 3 Stichpunkte + Hinweis auf Beleg/Fundstelle
- markiere Aussagen, die vor der Präsentation geprüft werden müssen.
Erfinde keine Zahlen.
Beispiel-Eingabe
[Quartalsbericht] → Zielgruppe: Geschäftsführung
Gewünschtes Ausgabeformat
Kernbotschaft + 6–8 Folien mit Belegen + Prüfmarkierungen.
Prüfen (Mensch):
Sind alle Zahlen aus dem Dokument belegt?
Stopp-Regel: Ungeprüfte Zahlen nicht in die Präsentation übernehmen.
Datenschutz: Interne Dokumente nur an geklärte Anbieter; sonst lokal.Automatisierbar: teilweise (Gliederung); Faktenprüfung menschlichAgent nötig: nein
Mensch entscheidet vorab über die Datenfreigabe und prüft das Ergebnis.
Ablauf
Daten klassifizieren
Prüfen, ob Cloud erlaubt ist
Falls nein: lokale KI nutzen
Analyse durchführen
Menschliche Prüfung
Beispiel-Prompt (konstruiert, toolneutral)
Fasse das folgende interne Dokument zusammen.
DOKUMENT
[LOKAL EINFÜGEN]
REGELN
- Nur Informationen aus dem Dokument verwenden.
- Kennzeichne unklare oder widersprüchliche Stellen.
- Gib zu jeder Kernaussage die Fundstelle an.
(Dieser Prompt ist für ein lokal laufendes Modell gedacht.)
Beispiel-Eingabe
[Vertragsentwurf – bleibt auf dem eigenen Gerät]
Gewünschtes Ausgabeformat
Lokale Zusammenfassung mit Fundstellen, ohne Cloud-Übertragung.
Prüfen (Mensch):
Blieb das Dokument tatsächlich lokal?
Sind die Kernaussagen korrekt belegt?
Stopp-Regel: Wenn die Datenklassifikation Cloud verbietet: kein Cloud-Modell verwenden.
Datenschutz: Kernziel: Daten verlassen das Gerät/Netz nicht. Aber lokal ≠ automatisch sicher – Zugriffe und Updates prüfen.Automatisierbar: möglich innerhalb der lokalen UmgebungAgent nötig: nein
Beginne mit der einfachsten Lösung, die das Problem zuverlässig löst: klassische Software → ein KI-Schritt → fester Workflow → Automatisierung → Agent. Nur komplexer werden, wenn daraus ein messbarer Vorteil entsteht.
0
Keine KI – klassische Software reicht (z. B. Prozentrechnung).
1
Einzelner KI-Schritt – Input → KI → Mensch prüft (z. B. E-Mail umformulieren).
2
Strukturierter Workflow – mehrere KI-Schritte mit Prüfung (z. B. Recherche → Entwurf).
3
KI + deterministische Werkzeuge – KI extrahiert, Code validiert, Mensch prüft Ausnahmen.
Agentischer Workflow – das System entscheidet über die nächsten Schritte. Nur bei wirklich variablen Abläufen.
Workflow, Automatisierung, Agent und einzelner Prompt
Vier Ebenen – nicht dasselbe
Begriff
Was es bedeutet
Einzelner Prompt
ein KI-Schritt, ein Ergebnis – reicht für viele einfache Aufgaben.
Workflow
ein definierter Ablauf mehrerer Schritte inkl. Prüfung; kann vollständig manuell sein.
Automatisierung
führt Schritte automatisch aus (Trigger, Datenübergabe, Aktion) – oft zusätzlich zum Workflow.
Agent
das KI-System entscheidet dynamisch über Schritte und Werkzeuge (KI-Agenten).
Ein KI-Workflow muss nicht automatisiert sein, und ein Agent ist nicht automatisch die bessere Version eines Workflows. Ein fester Ablauf ist häufig zuverlässiger, günstiger und leichter prüfbar.
Welche Aufgabe braucht wie viel?
Praxis-Matrix: Aufwand nach Aufgabe
Aufgabe
Einfachster sinnvoller Ansatz
KI-Schritt
Prüfung
Agent nötig?
E-Mail umformulieren
einzelner Prompt
Textentwurf
Fakten/Ton
nein
PDF recherchieren
strukturierter Workflow
Extraktion/Synthese
Quellen
meist nein
Komplexe Webrecherche
mehrstufig
suchen/bewerten
Quellen
eventuell
Supportticket
Routing
Klassifikation/Entwurf
Eskalation
eventuell
Bugfix
tool-gestützter Workflow
Analyse/Code
Tests/Review
eventuell
Häufige Workflow-Muster
Ein verbreitetes Engineering-Modell (u. a. von Anthropic beschrieben) unterscheidet zusammensetzbare Muster – nützlich, aber keine Pflichtarchitektur. Nicht jeden einfachen Ablauf damit aufblähen:
Zusammensetzbare Workflow-Muster
Muster
Idee
Beispiel
Prompt Chaining
Output von Schritt A wird Input von Schritt B
Recherche → Gliederung → Entwurf → QA
Routing
Anfrage einordnen und an den passenden Ablauf geben
Support: Rechnung / Technik / Kündigung
Parallelisierung
unabhängige Teilaufgaben gleichzeitig
drei Quellen getrennt prüfen, dann zusammenführen
Orchestrator-Worker
eine Instanz zerlegt in Teilaufgaben
große Recherche in Teilfragen aufteilen
Evaluator-Optimizer
Ergebnis anhand Kriterien bewerten und verbessern
Entwurf → Qualitätscheck → gezielte Überarbeitung
Erst stabilisieren, dann automatisieren
Ein Workflow, der einmal funktioniert, ist nicht automatisch produktionsreif. Bewährte Reihenfolge: manuell testen → Prompts verbessern → Fehlerfälle finden → Prüfschritte definieren → erst dann automatisieren. Vor dem Produktivbetrieb Fehlerfälle, Berechtigungen, Datenfluss, Logging, Kosten, Wiederholungen (Idempotenz) und ein Testset mit Grenz- und Fehlfällen klären. Nach dem Livegang weiter beobachten – reale Zuverlässigkeit zeigt sich erst im Betrieb (NIST AI RMF: fortlaufendes Monitoring). Kosten überschlagen: KI-Kostenrechner.
Kein Tool-Zwang
Brauche ich n8n, Make oder Zapier? Nein – KI-Workflows können vollständig manuell im Browser laufen (Dokument, KI-Chat, Copy/Paste). Automatisierungsplattformen werden erst nötig, wenn Schritte technisch verbunden oder automatisch ausgelöst werden sollen.
Ein definierter Arbeitsablauf, bei dem KI einen oder mehrere Schritte übernimmt. Er legt fest, welche Eingaben verwendet werden, was die KI tun darf, wie geprüft wird und wann Mensch oder klassische Software übernehmen. Ein Workflow kann vollständig manuell sein.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Workflow und Automatisierung?
Der Workflow beschreibt den Ablauf; die Automatisierung führt Schritte automatisch aus (Trigger, Datenübergabe, Aktion). Ein Workflow kann manuell bleiben – Automatisierung kommt optional dazu.
Was ist der Unterschied zwischen Workflow und KI-Agent?
Bei einem Workflow ist der Ablauf weitgehend festgelegt. Ein Agent entscheidet dynamisch über die nächsten Schritte und Werkzeuge. Ein Agent ist nicht automatisch besser – oft ist ein fester Workflow zuverlässiger und günstiger.
Kann ein Workflow nur aus einem Prompt bestehen?
Ja. Für viele einfache Aufgaben genügt ein einzelner, gut formulierter Prompt mit anschließender menschlicher Prüfung. Nicht jede Aufgabe muss in mehrere Schritte zerlegt werden.
Brauche ich für einen KI-Workflow mehrere Tools?
Nein. Viele Workflows funktionieren mit Browser, Dokument und einem Sprachmodell. Weitere Tools kommen nur dazu, wenn sie einen konkreten Schritt zuverlässiger machen.
Brauche ich n8n, Make oder Zapier?
Nein. KI-Workflows können vollständig manuell laufen. Automatisierungsplattformen sind erst nötig, wenn Schritte technisch verbunden oder automatisch ausgelöst werden sollen. BOMOTS bevorzugt keine bestimmte Plattform.
Welcher KI-Workflow eignet sich für Einsteiger?
Zum Beispiel „E-Mail aus Stichpunkten“ oder „Meetingnotizen in eine Aufgabenliste“ – ein bis wenige Schritte, kein Programmieren, klarer Prüfschritt.
Wie prüfe ich KI-Ergebnisse?
Nach Risiko: Fakten gegen Primärquellen, Berechnungen mit klassischer Software/Tests, Namen und Termine gegen den Input. Was deterministisch prüfbar ist, sollte nicht ein zweites Modell „nach Gefühl“ bewerten.
Was sollte ich nicht automatisieren?
Endgültige Freigaben bei irreversiblen oder sensiblen Aktionen (Zahlungen, Kündigungen, rechtliche Auskünfte, Versand an Kunden) sowie Schritte, deren Fehler teuer sind – hier bleibt ein menschlicher Checkpoint.
Kann ich KI-Workflows mit sensiblen Daten nutzen?
Nur nach Klärung des Datenflusses. Sende nur die für den Schritt nötigen Daten, kläre die Datennutzung des Anbieters oder nutze lokale KI. Lokal ist aber nicht automatisch sicher.
Wann lohnt sich ein Agent?
Wenn der Ablauf wirklich variabel ist und sich nicht sinnvoll fest verdrahten lässt. Für klar vorgegebene Schritte ist ein fester Workflow meist die bessere Wahl.
Wie messe ich, ob mein Workflow funktioniert?
Mit einem Erfolgskriterium je Aufgabe (z. B. Anteil belegter Aussagen, korrekte Kategorie, bestandene Tests, keine erfundenen Termine) und einem kleinen Testset aus normalen, Grenz- und Fehlerfällen – regelmäßig, nicht nur einmal.