Die 5 teuersten Automatisierungsfehler

Ein Handwerksbetrieb investiert 8.000€ in die Automatisierung seiner Lagerverwaltung. Nach 6 Monaten Entwicklung stellt sich heraus:

• Der Prozess war nie das eigentliche Problem
• Die Zeitersparnis ist minimal (30 Min/Woche)
• Das Team nutzt das System nicht, weil es komplizierter ist als vorher
• Die echten Zeitfresser (Angebotserstellung, Kundenkommunikation) bleiben manuell

Ergebnis: 8.000€ und 6 Monate für einen ROI von -70%.

Der Prozess ist wahrscheinlich der FALSCHE, wenn:

• Er weniger als 2 Stunden pro Woche kostet
• Er viele Ausnahmen und Sonderfälle hat
• Die Datenqualität schlecht ist (fehlende Infos, Tippfehler)
• Er stark von menschlichem Urteilsvermögen abhängt
• Niemand im Team den Prozess richtig erklären kann
• "Das haben wir schon immer so gemacht" die Hauptbegründung ist

1. Prozess-Audit durchführen

Bevor Sie einen Euro investieren: Messen Sie eine Woche lang, wohin die Zeit wirklich geht.

2. Die "5x Warum"-Methode

Fragen Sie fünfmal "Warum?", um zum echten Problem vorzudringen:

• Warum wollen wir die Lagerverwaltung automatisieren?
• Weil wir Zeit sparen wollen.
• Warum wollen wir Zeit sparen?
• Weil wir zu wenig Zeit für Kundenbetreuung haben.
• Warum haben wir zu wenig Zeit für Kundenbetreuung?
• Weil Angebote zu lange dauern.

→ Das echte Problem: Angebotserstellung, nicht Lagerverwaltung.

3. Pilot vor Vollausbau

Testen Sie die Automatisierung erst 2 Wochen mit einem Teilprozess, bevor Sie skalieren.

Ein Steuerberater automatisiert seinen Mandantenaufnahme-Prozess – 1:1 wie er bisher war:

• Mandant füllt 3-seitiges PDF aus
• PDF wird per E-Mail geschickt
• Sekretärin tippt Daten ins System
• Automatisierung: OCR liest PDF, tippt automatisch ein

Das Problem: Der Prozess war von Anfang an schlecht. Warum überhaupt ein PDF? Warum nicht direkt ein Online-Formular?

Die Automatisierung kostet 200€/Monat für OCR-Software und produziert 15% Fehler bei der Texterkennung. Ein simples Online-Formular hätte 0€ gekostet und 0% Fehler.

Der Prozess sollte erst OPTIMIERT werden, wenn:

• Er mehr als 5 Schritte hat für eine einfache Aufgabe
• Daten mehrfach eingegeben werden
• Medienbrüche existieren (Papier → Digital → Papier)
• Genehmigungsschleifen unnötig komplex sind
• Workarounds ("Dann machen wir halt...") zum Standard gehören
• Keiner weiß, warum bestimmte Schritte nötig sind

1. Erst optimieren, dann automatisieren

Regel: Jeder Prozess muss erst "lean" sein, bevor er automatisiert wird.

Fragen Sie bei jedem Schritt:

• Ist dieser Schritt wertschöpfend?
• Kann er eliminiert werden?
• Kann er vereinfacht werden?
• Kann er kombiniert werden?

2. Prozess-Mapping mit Post-its

Kleben Sie jeden Schritt auf ein Post-it. Dann entfernen Sie alle, die nicht zwingend nötig sind. Oft bleiben 30-50% übrig.

3. Die "Grüne-Wiese-Frage"

"Wenn wir heute neu anfangen würden, ohne alle bestehenden Systeme – wie würden wir es machen?" Diese ideale Lösung ist Ihr Zielbild.

Ein Restaurant automatisiert seine Reservierungsbestätigungen. Läuft 3 Monate perfekt. Dann:

• Google ändert seine Gmail-API
• Die Automatisierung schlägt fehl
• Keine Fehlermeldung eingerichtet
• 47 Gäste erhalten keine Bestätigung
• 12 davon erscheinen nicht (dachten, Reservierung hat nicht geklappt)
• Umsatzverlust: ~1.800€
• Plus: Negative Bewertungen von frustrierten Gästen

Das Schlimmste: Das hätte mit einer simplen E-Mail-Benachrichtigung bei Fehler verhindert werden können. Kosten: 0€.

Ihre Automatisierung ist anfällig, wenn:

• Keine Benachrichtigung bei Fehlern eingerichtet ist
• Sie nicht wissen, wie viele Durchläufe gestern erfolgreich waren
• Es keine Logging/Protokollierung gibt
• Externe APIs verwendet werden (diese ändern sich)
• Niemand regelmäßig die Automatisierung prüft
• Der Satz "Das lief doch immer" fällt

1. Error-Handler sind Pflicht

Jede Automatisierung braucht:

• Sofortige E-Mail/SMS bei kritischen Fehlern
• Tägliche Zusammenfassung (Erfolge/Fehler)
• Retry-Logik für temporäre Probleme

2. Fail-Safe einbauen

Was passiert, wenn die Automatisierung komplett ausfällt?

• Gibt es einen manuellen Fallback?
• Wer ist verantwortlich?
• Wie schnell kann umgeschaltet werden?

3. Monitoring-Routine etablieren

Mindestens wöchentlich:

• Dashboard prüfen (Erfolgsrate, Durchlaufzeit)
• Fehler-Log durchsehen
• Auffälligkeiten untersuchen

4. Test-Alarm einrichten

Schicken Sie sich selbst einmal pro Woche einen Test-Alarm. So wissen Sie, dass die Benachrichtigung noch funktioniert.

Ein Malermeister investiert in ein automatisiertes Angebotstool. Die Kalkulation:

• 15 Minuten statt 2 Stunden pro Angebot
• ROI: fantastisch

Die Realität nach 6 Monaten:

• Der Senior-Geselle nutzt es nicht ("Das rechnet falsch")
• Er erstellt Angebote weiter in Excel
• Der Azubi nutzt es, aber fragt nicht nach (Angst vor Kritik)
• Der Chef sieht nur die Zahlen und denkt, alles läuft
• Ergebnis: 50% der Angebote laufen am System vorbei

Warum? Der Senior-Geselle wurde nie gefragt, nie geschult, nie eingebunden. Er sieht das Tool als Bedrohung, nicht als Hilfe.

Das Team wird nicht mitgenommen, wenn:

• Automatisierung "von oben" verordnet wird
• Keine Schulung stattfindet ("Ist ja selbsterklärend")
• Feedback ignoriert wird ("Gewöhn dich dran")
• Die Automatisierung Arbeit überwacht statt erleichtert
• Mitarbeiter Workarounds entwickeln
• Der Satz "Früher war es besser" fällt

1. Frühzeitig einbinden

• Prozess-Analyse gemeinsam mit dem Team machen
• Fragen: "Was nervt euch am meisten?"
• Die Idee muss (teilweise) vom Team kommen

2. Richtig kommunizieren

FALSCH: "Wir automatisieren die Angebotserstellung, um Kosten zu sparen."

RICHTIG: "Ihr sollt weniger Zeit mit Papierkram verbringen und mehr mit dem, was ihr gut könnt."

3. Echte Schulung

• Nicht nur "Hier ist das Tool, viel Erfolg"
• Hands-on Training mit echten Fällen
• Zeit für Fragen und Übung
• Ansprechpartner für die ersten Wochen

4. Quick Wins zeigen

Die erste Automatisierung sollte das Team SPÜRBAR entlasten. "Seht ihr, 2 Stunden gespart – diese Woche könnt ihr früher Feierabend machen."

5. Feedback ernst nehmen

Wenn jemand sagt "Das funktioniert nicht richtig" – untersuchen Sie es. Oft haben die Praktiker recht.

Eine Zahnarztpraxis automatisiert erfolgreich ihre Terminerinnerungen. Der Chef ist begeistert und startet gleichzeitig:

• Recall-System für Vorsorge
• Digitale Patientenaufnahme
• Automatische Rechnungsstellung
• WhatsApp-Integration
• Online-Terminbuchung

6 Monate später:

• 2 von 5 Projekten laufen instabil
• 1 Projekt wurde abgebrochen
• Das Team ist frustriert und überlastet
• Der IT-Dienstleister ist genervt
• Niemand hat mehr Überblick

Das Problem: Jedes Projekt für sich wäre machbar gewesen. Alle zusammen waren zu viel.

Sie machen zu viel auf einmal, wenn:

• Mehr als 2 Automatisierungsprojekte parallel laufen
• Niemand mehr weiß, was gerade Status ist
• Die gleichen Personen an allen Projekten arbeiten
• Es keine Zeit gibt, abgeschlossene Projekte zu stabilisieren
• Neue Projekte gestartet werden, bevor alte fertig sind
• "Wir sind fast fertig" seit Monaten gesagt wird

1. Die 1-2-3-Regel

• 1 Projekt in aktiver Entwicklung
• 2 Projekte in der Stabilisierungsphase (frisch live)
• 3 Projekte in der Planung (Warteschlange)

Erst wenn ein Projekt aus Phase 2 in den "stabilen Betrieb" übergeht, rückt das nächste nach.

2. Stabilisierungszeit einplanen

Nach Go-Live: Mindestens 4 Wochen nur beobachten und optimieren. Keine neuen Projekte in dieser Zeit starten.

3. Ressourcen realistisch planen

Frage: Wer kümmert sich um die Automatisierung, wenn etwas schiefgeht?

• Wenn die Antwort "Ich, nebenbei" ist: Nur 1 Projekt gleichzeitig
• Wenn Sie einen dedizierten Verantwortlichen haben: Maximal 2 Projekte

4. Roadmap mit Puffern

Planen Sie Projekte mit 50% Puffer. Automatisierung dauert immer länger als gedacht.

5. Erfolg feiern, dann weitermachen

Nach jedem abgeschlossenen Projekt:

• Team-Meeting
• Erfolge dokumentieren
• Lessons Learned sammeln
• DANN erst nächstes Projekt