Die meisten Listen mit KI-Anwendungsfällen sind Wunschzettel. Diese nicht. Jeden der folgenden acht Fälle haben wir in unserem eigenen Microsoft-365-Tenant gebaut oder bis zum fertigen Bauplan durchgeplant. Mit gemessenen Kosten, Testfällen und den Stellen, an denen es gehakt hat. Sechs davon sind gebaut oder zumindest im Kern getestet, zwei sind als Bauplan fertig. Das steht jeweils dabei.
Das Wichtigste in Kürze
- Alle acht Use Cases folgen demselben Muster: klarer Auslöser, KI nur für Unstrukturiertes, feste Regeln für alles, was stimmen muss, und ein Mensch, der freigibt.
- KI-Automatisierung kostet pro Ereignis, nicht pro Nutzer. Gemessen: rund 3 Copilot Credits je sortierter Mail, 16 bis 26 Credits je Frage an einen Analyse-Agenten.
- Alle Fälle lassen sich mit Copilot Studio oder n8n ohne eigene Entwicklungsabteilung umsetzen.
Das Muster hinter allen acht
So unterschiedlich die Fälle sind, sie folgen demselben Aufbau:
- Ein klarer Auslöser: eine Mail, eine Datei in einem Ordner, ein Foto im Chat.
- KI nur für das Unstrukturierte: lesen, einordnen, entwerfen.
- Regeln für alles, was stimmen muss: Preise, Zuordnungen, Status. Das rechnet ein Script, keine KI.
- Ein Mensch entscheidet: Freigabe, Bestätigung oder Prüfung, bevor etwas nach außen geht.
Wer diese Trennung einhält, bekommt Automatisierungen, die man testen und erklären kann. Wer sie weglässt, bekommt Demos.
Die acht Use Cases
1. Angebote aus E-Mails und Meeting-Transkripten
Anfrage weiterleiten, die KI erkennt Leistungen und Mengen, ein Excel-Script rechnet die Preise, Sie geben per Klick frei, Word und PDF kommen zurück. Stand: gebaut, die Einstiegsvariante läuft. Zum Beitrag: Angebote aus E-Mails automatisch erstellen
2. Rechnungseingang und Kontoabgleich
PDF-Rechnungen aus dem Postfach auslesen, Kontoauszug als CSV ablegen, Zahlungen per Punktesystem zuordnen. E-Rechnungen soll ein Script direkt aus dem XML lesen. Stand: Abgleich-Script mit 97 Prüfungen getestet. Zum Beitrag: Rechnungseingang automatisieren
3. Posteingang sortieren
Jede Mail landet automatisch in Produktnews, Anfragen, Projektupdates, Rechnungen oder bleibt im Posteingang. Gemessen: rund 3 Copilot Credits je Mail, deshalb steht eine Outlook-Regel davor. Stand: getestet. Zum Beitrag: Posteingang mit KI sortieren
4. Lieferzeiten und Preise aus Produktnews
Herstellernews als Text, PDF oder Link werden je Produkt in eine Liste geschrieben. Ein Agent beantwortet Fragen wie „Wie haben sich die Lieferzeiten von Hersteller X entwickelt?“. Stand: getestet, in Copilot Studio und n8n. Zum Beitrag: Lieferzeiten mit KI auswerten
5. Wissensagent für Firmendokumente
Ein Agent in Teams antwortet nur aus Ihren SharePoint-Dokumenten, mit Quelle. Geprüft mit einem festen Set an Testfragen, inklusive Versionskonflikt und gescanntem PDF. Stand: getestet. Zum Beitrag: Wissensagent auf SharePoint
6. Visitenkarten direkt ins CRM
Foto in den Teams-Chat, der Agent liest die Daten, Sie bestätigen, der Kontakt steht im CRM. Stand: gebaut. Zum Beitrag: Visitenkarten-Scanner in Teams
7. Aufgaben und Projektwissen aus Meetings
Transkripte werden regelmäßig ausgewertet, jede erkannte Aufgabe braucht ein wörtliches Zitat als Beleg. Aufgaben gehen nach Planner, Wissen in eine SharePoint-Liste. Stand: als Bauplan fertig. Zum Beitrag: Aufgaben aus Meetings erfassen
8. Antwortentwürfe für Reparaturanfragen
Für Handwerk und Dienstleister: Schadensmeldungen von Hausverwaltungen werden ausgelesen, Notfälle markiert, ein Antwortentwurf mit den richtigen Rückfragen liegt in Outlook. Stand: als Bauplan fertig. Zum Beitrag: Reparaturanfragen mit KI beantworten
Was kostet KI-Automatisierung?
KI-Automatisierung wird nicht pro Nutzer teuer, sondern pro Ereignis. Ein Workflow, der bei jeder Mail startet, rechnet jede Mail ab. Unsere Messwerte aus Copilot Studio:
- Mail sortieren: rund 3 Credits je Mail
- Produktnews mit PDF auslesen: 5 bis 17 Credits je Mail
- Frage an einen Analyse-Agenten: 16 bis 26 Credits
In n8n mit Claude Sonnet lagen dieselben Schritte bei Bruchteilen eines US-Cents bis knapp 2 US-Cent Modellkosten, dafür betreiben Sie die Instanz selbst. Die günstigste Stufe ist immer die ohne KI: Eine Outlook-Regel kostet nichts.
Copilot Studio oder n8n?
Beides hat seinen Platz. Copilot Studio passt, wenn Sie in Microsoft 365 arbeiten, die Daten im Tenant bleiben sollen und Ihre Leute Teams ohnehin offen haben. n8n passt, wenn Sie eine eigene Instanz betreiben, das Sprachmodell frei wählen wollen und Kosten pro Lauf drücken müssen. Viele unserer Use Cases gibt es deshalb in beiden Varianten.
Wer das bei Ihnen baut
Alle acht Fälle sind so gewählt, dass sie ohne Entwicklungsabteilung umsetzbar sind. Genau das trainieren wir in der Weiterbildung zum KI-Projektkoordinator (m/w/d): Teilnehmende suchen sich einen Use Case aus ihrem Unternehmen, analysieren den Prozess, bauen den Workflow und führen ihn ein. Die Weiterbildung läuft berufsbegleitend über acht Monate und ist AZAV-zugelassen. Damit ist sie über das Qualifizierungschancengesetz (§ 82 SGB III) förderfähig: Je nach Betriebsgröße kann die Agentur für Arbeit bis zu 100 % der Lehrgangskosten übernehmen und einen Zuschuss zum Arbeitsentgelt zahlen. Die Details stehen unter Geförderte Weiterbildung.
Häufige Fragen
Welcher KI-Use-Case eignet sich für den Anfang? Der Posteingang-Sortierer. Er ist klein, schnell messbar und Grundlage für die Workflows dahinter.
Brauche ich Programmierkenntnisse? Nein. Die Workflows entstehen in grafischen Editoren. Wo ein Script nötig ist, etwa für Preise oder den Kontoabgleich, lernen Sie, es mit KI zu erstellen und zu testen.
Was ist mit Datenschutz? In Copilot Studio bleiben die Daten in Ihrer Microsoft-365-Umgebung. Bei externen Sprachmodellen braucht es einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung. Welche Daten in welches Werkzeug dürfen, gehört vor dem Start geklärt.
Sie wollen wissen, welcher dieser Fälle in Ihrem Unternehmen am meisten bringt? Buchen Sie ein 15-minütiges Erstgespräch.