KI-Potenzial prüfen Der kostenlose KI-Potenzial-Check

Menge × Minuten pro Vorgang × KI-Anteil ÷ 60 × 12 × Stundensatz

Für jeden Use Case nimmt der Check deine Menge pro Monat oder, wenn du keine angibst, einen typischen Wert für deine Branche und Größe. Minuten pro Vorgang und den Anteil, den die KI übernimmt, setzen wir vorsichtig aus Studien und Herstellerangaben an. Als Stundensatz gelten 45 € Arbeitgeberkosten je Stunde inklusive Nebenkosten, der Durchschnitt aller Betriebe. In kleineren Betrieben und im Handwerk liegt der Wert oft niedriger.

Die Spanne reicht vom vorsichtigen bis zum ambitionierten Ende des gewählten Szenarios (vorsichtig, realistisch oder ambitioniert). Damit kein Use Case unrealistisch groß wird, deckelt der Check die Stunden je Use Case und für die Top-Liste nach Unternehmensgröße. Stundensatz, Szenario und Mengen kannst du im Report ändern.

Das Ergebnis ist der Wert der frei werdenden Arbeitszeit, typisch, vor Lizenz- und Betriebskosten.

Fünf Bereiche mit je bis zu 20 Punkten. Ab 80 Punkten zeigt der Check „KI-bereit“, ab 60 „Gute Basis“, ab 40 „Im Aufbau“, darunter „Am Anfang“.

• Daten: Wie strukturiert deine Daten vorliegen und ob ERP und CRM sie bündeln.
• Systeme: Welche Systeme du nutzt und wie gut sie per Schnittstelle erreichbar sind.
• Prozesse: Wie klar Zeitfresser und Mengen benannt sind und wie digital die Abläufe laufen.
• Team: Wie dein Team KI heute schon nutzt.
• Governance: Ob es freigegebene Tools, Regeln und einen Rahmen für KI gibt.

Die Use Cases sind sortiert nach Wert, Machbarkeit, Aufwand und deinen Angaben. Braucht ein Use Case eine Voraussetzung, die noch fehlt, etwa ein ERP oder digital erfasste Daten, rückt er nach hinten.

Unser Server ruft nur öffentlich zugängliche Seiten deiner Website ab, mit festem Zeitlimit:

• Startseite
• robots.txt und Sitemap
• Impressum
• Karriereseite und höchstens eine Seite eines dort verlinkten Stellenportals
• MX-Einträge der Domain im DNS

Daraus liest er:

• Branche, Geschäftsmodell und Shopsystem für die Vorbelegung
• Firmenname, Rechtsform und Ort aus dem Impressum, die nur du siehst
• Offene Stellen und ihre Titel
• Chat-Widget, Spuren von CRM-Tools und Sprachen der Website
• Produktseiten in der Sitemap und fehlende Übersetzungen
• Microsoft 365 oder Google Workspace aus den MX-Einträgen

An ein KI-Modell von TypeSafe AI schickt unser Server nur Sprache, Titel, Meta-Beschreibung, Überschriften, Menüpunkte und einen kurzen Textauszug deiner Startseite, dazu Stellentitel und Pfade aus der Sitemap. Vorher entfernt er E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Anschriften, den Firmennamen aus dem Impressum, Überschriften und Menüpunkte, die wie ein Personenname aussehen, sowie Sätze mit Funktions- oder Anredewörtern wie Geschäftsführer, Inhaber, Herr, Frau oder Dr., Zitate und Rechtstexte. Andere Namen, die deine Startseite öffentlich nennt, können enthalten bleiben. Das Modell ordnet die Website ein, zum Beispiel nach Branche und Geschäftsmodell, und belegt damit die Fragen vor. Du prüfst und korrigierst die Vorbelegung, bevor gerechnet wird.

Antwortet das KI-Modell nicht, ordnen feste Stichwort-Regeln die Website ein. Alle Zahlen im Ergebnis rechnet der Check mit festen Formeln, nicht das KI-Modell.

Statistiken, Studien und Herstellerangaben, aus denen wir Minuten pro Vorgang, den Anteil, den die KI übernimmt, und Stundensätze vorsichtig ansetzen:

• Arbeitskosten je geleistete Stunde, Deutschland: Destatis, Pressemitteilung Nr. 148 vom April 2026 (2026)
• Arbeitskosten je geleistete Stunde nach Wirtschaftsabschnitt: Destatis, Pressemitteilung Nr. 148 vom April 2026 (2026)
• Arbeitskosten je geleistete Stunde nach Unternehmensgröße: Destatis, Fachserie 16 Heft 1, Arbeitskostenerhebung 2020 (2022)
• Unternehmen mit KI-Nutzung (ab 10 Beschäftigte): Destatis, Unternehmen mit Nutzung von KI nach Beschäftigtengrößenklassen (2025)
• Unternehmen mit KI-Nutzung und Gründe dagegen: Destatis, Pressemitteilung Nr. 444/2024 (2024)
• Unternehmen mit KI-Nutzung in der EU: Eurostat, Use of artificial intelligence in enterprises (2025)
• Unternehmen ab 20 Beschäftigte mit KI-Nutzung: Bitkom, Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI (2026)
• Unternehmen ab 20 Beschäftigte mit KI-Nutzung: Bitkom, Durchbruch bei Künstlicher Intelligenz (2025)
• KI-Assistenz für Service-Mitarbeitende im Chat: Brynjolfsson, Li, Raymond: Generative AI at Work (2025)
• Schreibaufgaben mit Sprachmodell: Noy & Zhang, Science (über MIT News) (2023)
• Wissensarbeit von Beratern mit GPT-4: Dell'Acqua et al.: Navigating the Jagged Technological Frontier (2023)
• Zeitersparnis durch KI-Chatbots, alle Bürotätigkeiten: Humlum & Vestergaard: Large Language Models, Small Labor Market Effects (2025)
• Zeitersparnis durch generative KI, selbst angegeben: St. Louis Fed: The Impact of Generative AI on Work Productivity (2025)
• Microsoft 365 Copilot, Zeitersparnis pro Tag: UK GDS: Microsoft 365 Copilot Experiment, Cross-Government Findings (2025)
• Microsoft 365 Copilot, Zeitersparnis je Aufgabe: UK Department for Business and Trade: M365 Copilot evaluation (2025)
• Copilot im Labor: Microsoft Research: AI and Productivity Report, 1st ed. (2023)
• E-Mail-Arbeit mit generativer KI, Feldexperiment: Dillon et al.: Shifting Work Patterns with Generative AI (2025)
• KI-Assistent im Kundenservice, Herstellerangabe: Klarna, Pressemitteilung (2024)
• Chatbot-Lösungsquote nach Anliegen: Gartner, Pressemitteilung vom 15.06.2023 (über Digit.fyi) (2023)
• Lösungsquote eines KI-Agenten im Support: Intercom, Fallstudie auf claude.com (2025)
• Zeitersparnis durch KI, Beschäftigte in Deutschland: Indeed-Umfrage, berichtet von DER BETRIEB (2025)
• Bearbeitungszeit je Eingangsrechnung im Mittelstand: IW Consult: Wenn sich Digitalisierung rechnet (2025)
• Bearbeitungszeit je Rechnung: Mittelstand-Digital Wertnetzwerke, ZUGFeRD (2012)
• Kosten und Durchlaufzeit je Rechnung: Ardent Partners: State of ePayables 2024 (Bottomline) (2024)
• Manuelle Auftragserfassung: Hobson & Company, zitiert von TradeCentric
• EDI gegenüber Papier: Kostenunterschied je Beleg: GS1 Austria, Broschüre Order2Cash (2011)
• Auftragserfassung aus E-Mail: Lleverage, Blog (2025)
• Bearbeitungszeit je Anruf im Callcenter: SQM Group: Call Center Industry Operational Benchmarking Data (2021)
• Bearbeitungszeit nach Kanal: Gladly, CX Performance Indicator Benchmarks
• Personalzeit je Terminbuchung: Accenture-Bericht, zitiert von JBJS OrthoBuzz (2014)
• Minuten je Produktbeschreibung: Pleasepoint, Success Story
• Kosten je Retourenartikel: Universität Bamberg, Forschungsgruppe Retourenmanagement (2019)
• Kosten je Retourensendung: FashionUnited, Bericht zur Bamberger Studie (2019)
• Interne Bearbeitungskosten je Retoure: EHI, Versand-, Verpackungs- und Retourenmanagement im E-Commerce (über VerkehrsRundschau) (2025)
• Minuten je Dokument bei Klassifizierung: KI-Syndikat, Use-Case-Seiten (2026)
• Lieferschein-Erfassung: imagetotable.ai, Leitfaden (2026)
• Lesezeit je Lebenslauf: StepStone Österreich und MindTake (2018)
• Erste Sichtung einer Bewerbung: Kienbaum/Staufenbiel Jobtrends 2017 (über Haufe) (2017)
• Besprechungslast in Deutschland: HR WORKS / bilendi, Umfrage (2025)
• Anteil der Arbeitszeit für Informationssuche: KMWorld / Feldman (IDC)
• Aufwand für den monatlichen Management-Report: WHU Controller Panel mit ICV: Management Reporting in turbulenten Zeiten (2022)