Zentrale Strategien zur Beseitigung manueller Engpässe im Backoffice

Zentrale Strategien zur Beseitigung manueller Engpässe im Backoffice

Laut einer Studie von FlowForma aus diesem Jahr verlieren Mitarbeitende rund 15 Stunden pro Woche mit administrativer Arbeit von geringem Wert, und nur etwa die Hälfte gibt an, dass der Großteil ihres Arbeitstages in Aufgaben fließt, die für das Unternehmen tatsächlich relevant sind. Finanzteams tippen Zahlen ab, die bereits in einem anderen System vorhanden sind. HR-Mitarbeitende jagen dieselbe Genehmigung durch drei verschiedene Postfächer, bevor jemand sie freigibt. Neu ist das alles nicht unbedingt, aber es lohnt sich zu fragen, warum so vieles davon im Jahr 2026 immer noch passiert, obwohl es die Tools, um das meiste davon zu beheben, schon seit Jahren gibt.

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Dieser Beitrag zeigt, woher die Reibungsverluste in Backoffice-Teams tatsächlich kommen, was die aktuellen Daten darüber sagen, welche Lösungen die Investition wert sind, und stellt einige praktische Schritte vor, die sich auch dann noch bewähren, wenn jemand die Ergebnisse ein paar Monate später überprüft – und nicht nur bei der Pilot-Demo.

Wo die Zeit wirklich bleibt

Fragen Sie eine Finanzleiterin oder einen Finanzleiter, wo die Woche bleibt, und die Antwort ist selten ein einziger großer Systemausfall. Es sind kleinere Dinge.

Ein Workaround, der vor zwei oder drei Jahren während einer Systemmigration eingeführt und nie bereinigt wurde, weil niemand die Zeit oder das Mandat hatte, ihn anzufassen.

Ein Genehmigungsschritt, der existiert, weil vor langer Zeit einmal etwas schiefgelaufen ist – und die danach eingeführte Korrektur wurde nie wieder entfernt, obwohl das ursprüngliche Problem seitdem nicht mehr aufgetreten ist.

Eine Kennzahl, die zwei Abteilungen jeweils selbst in ihren eigenen Tabellen berechnen, woraufhin jemand jeden Monat einen Nachmittag damit verbringt herauszufinden, warum die Summen nicht übereinstimmen.

Was das tatsächlich kostet

EY schätzt, dass Unternehmen durch die Automatisierung dieser Art von repetitiver Backoffice-Arbeit zwischen 20 % und 60 % der grundlegenden Personalkosten für diese Aufgaben einsparen können. Die tatsächliche Zahl hängt allerdings stark davon ab, wie chaotisch der Ausgangsprozess ist und wie viel davon wirklich repetitiv und nicht ermessensbasiert ist.

Die Standardisierung dieses Prozesses über Abteilungen hinweg, bevor überhaupt ein Tool ins Spiel kommt, ist meist der Teil, der übersprungen wird – und genau hier werden in der Regel auch Enterprise-Lösungen wie DXC business process solutions hinzugezogen: weniger als einmalige Lösung, sondern vielmehr, um ein gemeinsames Format für Teams durchzusetzen, die jahrelang stillschweigend ihre eigene Version desselben Workflows betrieben haben.

Das ist kein glamouröser Ausgangspunkt, und er taucht selten als eigener Posten in einer Projekt-Roadmap auf. Ihn zu überspringen ist aber ein wesentlicher Grund dafür, dass so viele Automatisierungsprojekte am Ende genau die Inkonsistenz automatisieren, die sie eigentlich beseitigen sollten.

Was die aktuellen Daten tatsächlich zeigen

Derzeit gibt es viel Lärm darum, was Automatisierung und KI für operative Teams leisten können, und manches davon hält nicht stand, sobald die tatsächlichen Zahlen vorliegen. Laut der jüngsten Prognose von Gartner werden bis 2027 über 40 % aller Agentic-AI-Projekte eingestellt. Die genannten Gründe haben weniger mit der Technologie selbst zu tun als mit unklarem Return on Investment, schwacher Governance in der Frage, wer tatsächlich verantwortlich ist, wenn eine automatisierte Entscheidung schiefgeht, und Altsystemen, die nie dafür ausgelegt waren, einem autonomen Agenten Echtzeitzugriff auf irgendetwas zu gewähren.

Eine viel diskutierte MIT-Studie aus dem vergangenen Jahr ergab, dass 95 % der Pilotprojekte mit generativer KI in Unternehmen keinen messbaren Effekt auf das Ergebnis hatten – eine ziemlich ernüchternde Zahl für alle, denen versprochen wurde, dass KI-Agenten innerhalb weniger Quartale den Großteil der Arbeitslast einer Abteilung übernehmen würden.

Wo die eigentlichen Hindernisse liegen

Was in dieser Diskussion jedoch oft untergeht: Gerade die Backoffice-Automatisierung gehört zu den Bereichen, in denen die Erträge tatsächlich konstant sind – vor allem, weil die zugrunde liegende Arbeit so repetitiv und regelbasiert ist, dass ein Tool sie erledigen kann, ohne ständig korrigiert werden zu müssen.

Budget und Aufmerksamkeit fließen stattdessen meist in Pilotprojekte in Vertrieb und Marketing, unter anderem weil diese sich leichter vorführen lassen und intern mehr Sichtbarkeit erhalten. Die Automatisierung in Finanzen und Betrieb erhält in der Regel weniger Anerkennung, selbst wenn sie der Teil ist, der tatsächlich Ergebnisse liefert. Dieses Muster sollte man im Hinterkopf behalten, bevor man davon ausgeht, dass das auffälligste Tool auf dem Markt auch dasjenige ist, das Priorität verdient.

Die Integration von Altsystemen nimmt einen großen Teil der meisten Projektzeitpläne in Anspruch. Fast die Hälfte der in diesem Jahr befragten Unternehmen gab an, dass das eigentliche Hindernis gar nicht das KI-Modell war, sondern der Zustand ihrer eigenen Daten – inkonsistente Formatierung, doppelte Datensätze und Informationen, die zwar technisch irgendwo vorhanden, aber nicht so strukturiert sind, dass ein automatisiertes System sie zuverlässig nutzen kann.

Und nicht wenige Teams automatisieren am Ende einen Prozess, der bereits fehlerhaft war, anstatt ihn zuerst zu reparieren – was Deloittes Trendbericht 2026 als „Workslop“ bezeichnet: mehr Output, aber ohne viel echten Fortschritt dahinter.

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Einige Schritte, die sich vor jedem Kauf lohnen

Den tatsächlichen Prozess abzubilden – und nicht den, der in der vorhandenen Dokumentation beschrieben ist – ist meist der erste Schritt, der übersprungen wird, wenn es schnell gehen muss.

Die dokumentierte Version stimmt selten mit dem überein, was die Leute im Alltag tatsächlich tun, inklusive Workarounds. Wer eine einzelne Transaktion von Anfang bis Ende durchgeht, stellt in der Regel fest, dass sie mehr Systeme berührt, als irgendjemand im Team ursprünglich geschätzt hat.

Überall dort, wo jemand Daten erneut eingibt, die bereits in einem anderen System vorhanden sind, lohnt es sich in der Regel, genau das als Erstes zu beseitigen, bevor irgendetwas drumherum automatisiert wird.

Erst standardisieren, dann automatisieren

Die Standardisierung von Eingabeformaten ist wichtiger, als es in einem Projektplan den Anschein hat – vor allem, weil Automatisierung bestehende Inkonsistenzen eher verstärkt, statt sie zu glätten. Ein Tool, das auf fünf leicht unterschiedlichen Formaten von fünf regionalen Teams aufbaut, bricht meist entweder komplett zusammen oder – leiser und schlimmer – liefert eine Zeit lang falsche Zahlen, bevor es jemandem auffällt.

Das richtige Tool für die richtige Aufgabe

Sobald das geklärt ist, kommt es mehr auf den Zweck des Tools an als auf das Tool selbst. Der Abgleich von Transaktionen und das Ausfüllen von Standardfeldern sind Beispiele für regelbasierte Aufgaben mit hohem Volumen, die RPA nach wie vor kostengünstig bewältigt.

Eine Regel-Engine war nie dafür gedacht, unstrukturiertere Daten wie eingescannte Rechnungen oder uneinheitlich formatierte Verträge zu verarbeiten. Genau hier spielt Document AI von Anbietern wie Hyperscience oder den neueren ABBYY-Lösungen ihre Stärken aus. Alles, was echtes Urteilsvermögen erfordert, bleibt in der Regel am besten bei einem Menschen. Das ist keine Lücke in dem, was noch nicht automatisiert wurde, sondern eine bewusste Entscheidung.

All das beweist nichts, solange es keine Möglichkeit gibt zu sehen, ob es funktioniert. Ein Team muss Durchlaufzeiten und Fehlerquoten regelmäßig überprüfen, statt vor einem Review eine Folie aus dem Gedächtnis zusammenzubauen. Ein Finanzteam mit einem Live-Dashboard, das die Touchless-Processing-Quote verfolgt, kann eine fehlerhafte Regel innerhalb eines Tages erkennen. Werden diese Zahlen nur vierteljährlich überprüft, kann derselbe Fehler wochen- oder monatelang unbemerkt bleiben.

Das Vertrauen des Teams gewinnen

Zahlen kommen hier meist besser an als Ankündigungen. Wenn ein Team klar und einfach sehen kann, wie sich Fehlerquoten oder Bearbeitungszeiten nach einer Änderung verschoben haben, hat das mehr Gewicht als eine E-Mail, die erklärt, warum der neue Prozess eine Verbesserung sein soll.

Die Führungsebene braucht ehrlich gesagt dasselbe. Mit Plectos Executive Dashboard, das Live-Zahlen einbindet, muss niemand mehr in ein Meeting gehen und argumentieren, dass sich die Automatisierung auszahlt – die Daten sind bereits da und aktualisieren sich von selbst.

Ein weiterer Baustein, den man von Anfang an einplanen sollte, ist eine klare Möglichkeit, Ausnahmen zu kennzeichnen. Ohne einen eindeutigen Weg für Fälle, die nicht in den neuen Prozess passen, erfinden die Leute ihre eigenen Umgehungslösungen – und diese werden irgendwann selbst zu einem Durcheinander, das später entwirrt werden muss.

Das Fazit

Theoretisch ist nichts davon kompliziert. Bilden Sie ab, wie die Arbeit tatsächlich abläuft, bereinigen Sie die Inkonsistenzen und automatisieren Sie die Teile, die wirklich repetitiv sind, statt alles auf einmal.

Woran es meistens scheitert, ist die Zeit danach – wenn das Tool live ist und sechs Monate später niemand mehr wirklich prüft, ob es noch das tut, was es tun sollte. Wer dem Team ein Dashboard über eine Lösung wie Plecto vor Augen hält, statt einmal im Quartal einen Bericht zusammenzustellen, erkennt die kleinen Probleme in der Regel, bevor sie zu etwas werden, dessen Behebung deutlich länger dauert. Wenn Ihnen diese Probleme aus Ihrem Team bekannt vorkommen, melden Sie sich noch heute für eine kostenlose Plecto-Demo oder eine zweiwöchige Testversion an.