Wir zeigen in diesem Artikel an einem Beispiel auf, wie man durch Automation und Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) die Arbeit im Providermanagement optimieren und Aufwand reduzieren kann. Verträge bilden die Grundlage für die Beziehung zu externen Dienstleistern – insbesondere im Providermanagement. Die manuelle Verwaltung von Service Level Agreements (SLAs) ist ein Beispiel, das sich durch KI optimieren lässt: SLA-Management ist zeitaufwendig, fehleranfällig und oft wenig skalierbar. Hier kommt die KI ins Spiel. Sie bietet dabei neue Möglichkeiten, repetitive Aufgaben zu automatisieren und damit die Qualität der Vertragsverwaltung zu verbessern.
Herausforderungen im SLA-Management
Die Herausforderung liegt vor allem in der manuellen Erfassung und Auswertung von SLA-Daten in Verträgen. Typische Kennzahlen, wie Vertragsbeginn, Vertragsende, Reaktionszeiten oder Verfügbarkeitsgarantien müssen überprüft und dokumentiert werden. KI kann hier als unterstützendes Werkzeug agieren, das nicht nur Daten aus Verträgen extrahiert, sondern auch Prozesse intelligent steuert.
Dadurch verändert sich auch die Rolle der Mitarbeitenden: Weg von operativer Verwaltung, hin zu strategischer Steuerung. KI übernimmt repetitive Aufgaben, während Menschen sich auf kreative Problemlösung, Kommunikation und strategische Entscheidungen konzentrieren können.
Doch wie genau unterstützt KI im SLA-Management? Und welche konkreten Einsatzszenarien sind bereits heute realisierbar?
Wobei KI im SLA-Management unterstützt
Die Einsatzbereiche von KI im Vertragsmanagement sind vielfältig und reichen weit über die reine Texterkennung hinaus. Moderne KI-Systeme können nicht nur Inhalte analysieren, sondern auch strukturieren und Inhalte in bestehende Systeme integriert werden.
- Automatisierte Erkennung und Extraktion von SLA-relevanten Daten:
KI kann Verträge analysieren und gezielt Kennzahlen wie Reaktionszeit, Verfügbarkeitsgarantie, Vertragsbeginn und -ende extrahieren. - Datenaufbereitung:
Extrahierte Informationen werden strukturiert und für weitere Verarbeitung vorbereitet. - Monitoring und Analyse:
SLA-Kennzahlen können kontinuierlich überwacht und analysiert werden – etwa zur Erkennung von SLA-Verletzungen. - Integration in bestehende Tools:
Über Power Automate lassen sich KI-gestützte Prozesse nahtlos in SharePoint, Teams oder Power BI integrieren.
Dadurch können Einsparpotenziale erschlossen werden: die Automatisierung reduziert den manuellen Aufwand und spart Zeit und Kosten.
Jedoch hängt die Qualität der Ergebnisse stark davon ab, wie Verträge strukturiert sind und von der Qualität der KI-Prompts. Nicht jeder Vertrag ist gleich aufgebaut – und nicht jede KI erkennt komplexe Formulierungen zuverlässig.
Trotz der Herausforderungen bei der Qualität bietet der Einsatz von KI im SLA-Management klare Vorteile: Er ermöglicht eine effizientere und skalierbare Verwaltung von Verträgen. Repetitive Aufgaben wie die Datenerfassung und -pflege werden automatisiert, wodurch Mitarbeitende entlastet werden. Sie gewinnen Zeit für kreative, kommunikative und strategische Tätigkeiten. Ein zentraler Mehrwert liegt dabei in der deutlichen Zeitersparnis.
Zeitersparnis durch KI
Ein zentraler Vorteil von KI im Vertragsmanagement ist die deutliche Zeitersparnis – insbesondere bei wiederkehrenden Aufgaben, die bislang manuell durchgeführt wurden.
- Automatisierter SLA-Abgleich:
Repetitive Aufgaben wie der manuelle Vergleich von tatsächlichen Service-Level-Werten mit den im Vertrag definierten Zielwerten entfallen. - Schnellere Reaktion auf SLA-Verletzungen:
Durch automatisiertes Monitoring können Verstöße frühzeitig erkannt und Maßnahmen eingeleitet werden. - Reduktion typischer Fehlerquellen:
KI kann bei klar strukturierten Daten konsistent arbeiten und typische menschliche Fehler bei der manuellen Datenerfassung vermeiden. Bei komplexen oder unstrukturierten Vertragsinhalten sind manuelle Nachkontrollen weiterhin sinnvoll.
Hieraus ergibt es sich eine deutliche Zeitersparnis und Produktivitätssteigerung – vorausgesetzt die Prozesse sind sauber aufgesetzt und die Datenqualität passt. Die Effizienzgewinne entstehen durch die Integration von KI in automatisierte Workflows, die beispielsweise mit Power Automate umgesetzt werden. So lässt sich der gesamte Ablauf – vom Hochladen eines Vertrags bis zur automatisierten Auswertung – nachvollziehbar und skalierbar gestalten.
Prozessskizze: KI-gestützter SLA-Prüfungs-Workflow
Ein beispielhafter KI-gestützter Workflow im SLA-Management mit Power Automate könnte wie folgt aussehen:
- Vertragsablage:
Ein neuer Vertrag wird in SharePoint abgelegt. - KI-Analyse:
Über Power Automate wird ein Prompt an ein Large Language Model (LLM) gesendet - Datenerkennung:
Die SLA-relevanten Kennzahlen werden aus dem Vertrag extrahiert. - Datenablage:
Die extrahierten SLA-Daten werden automatisch in einer SharePoint-Liste gespeichert. - Anschließend folgt die Weiterverarbeitung, wie z.B.:
- Benachrichtigung: Bei SLA-Verletzungen erfolgt eine automatische Benachrichtigung via Teams oder E-Mail.
- Analyse & Reporting: SLA-Daten können in Power BI visualisiert und in Form von Dashboards oder automatisierten Berichten aufbereitet und verteilt werden.
Abbildung 1: Beispielhafte Automatisierung mit KI-Analyse
Die Abbildung zeigt den strukturierten Ablauf dieses KI-gestützten Prozesses innerhalb der Microsoft-Cloud-Umgebung (Microsoft 365). Als Basis dienen integrierte Microsoft-Werkzeuge wie das Workflow- und Automatisierungstool Power Automate, das Collaboration-Tool SharePoint, sowie die Kommunikationslösung Microsoft Teams. Die Abfragen (Prompts), die im 2. Schritt an die KI bzw. das Large Language Model (LLM) gestellt werden, sind strukturiert aufgebaut. KI-Chats hingegen sind dialogorientiert und in natürlicher Sprache verfasst.
Doch wie unterschneidet sich dieser Workflow-Ansatz im Vergleich zu alternativen Prozessansätzen?
Alternative Prozess-Lösungen im Vergleich
Natürlich gibt es auch andere Ansätze für das SLA-Management – mit jeweils eigenen Vor- und Nachteilen:
- Manuelle Prozesse: Sie sind flexibel, aber zeitintensiv und fehleranfällig.
- Klassische Workflows: Sie bieten gewisse Automatisierung, stoßen aber bei komplexen Vertragsstrukturen schnell an ihre Grenzen.
- KI-Einzelabfragen: Sie zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:
- Dialogorientierte Prompt-Abfragen in natürlicher Sprache
- Keine technische Formatierung notwendig
- Kontextsensitive Antworten, die sich flexibel an unterschiedliche Vertragsstrukturen anpassen
Diese Einzelabfragen sind besonders hilfreich für ad-hoc-Analysen, während KI-gestützte Workflow, wie oben aufgezeigt, ideal für skalierbare Prozesse sind.
Die Wahl der richtigen Lösung hängt stark vom Anwendungsfall ab – und davon, wie viel Automatisierung tatsächlich gewünscht oder möglich ist.
Fazit
Ein vollautomatisierter, intelligenter SLA-Management-Prozess ist heute keine Zukunftsvision mehr. Dank KI müssen SLA-Kennzahlen nicht mehr an festen Stellen im Dokument stehen – die KI erkennt sie kontextbasiert. Damit entfällt die Notwendigkeit statischer Masken oder einheitlicher Dokumentenformate.
KI steht für Effizienz: Sie ermöglicht nicht nur Automatisierung, sondern auch Prognosen, Empfehlungen und kontinuierliche Verbesserung. Im Providermanagement bedeutet das eine Transformation – weg von operativer Verwaltung, hin zu direkter Dienstleistersteuerung und Beziehungsmanagement. Lesen Sie hierzu auch unseren Blogartikel KI-Unterstützung im Providermanagement nutzen.
Der Einsatz von Copilot und Power Automate im oben dargestellten Beispiel zeigt: KI kann mehr als nur unterstützen – sie kann Prozesse grundlegend verändern.
