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Best 4 Automatisierung AI tools for No-Code & Low-Code

Popular Automatisierung AI tools in No-Code & Low-Code include TestSprite, AITable.ai, doubleo und Docket, helping you work more efficiently.

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About Automatisierung

KI-Automatisierungstools sind eine Klasse von No-Code- und Low-Code-Plattformen, die entwickelt wurden, um verschiedene Anwendungen zu verbinden und komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren. Diese Tools verwenden Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und KI-Modelle, um Aktionssequenzen zu erstellen, die basierend auf bestimmten Auslösern automatisch ausgeführt werden. Sie ermöglichen es Benutzern, anspruchsvolle Prozessautomatisierungen ohne Programmieraufwand zu erstellen und alles von einfachen Datenübertragungen bis hin zu komplizierten, mehrstufigen Betriebsabläufen zu bewältigen. Dieser Ansatz reduziert den manuellen Aufwand erheblich und minimiert das Potenzial für menschliche Fehler in repetitiven Geschäftsprozessen.

Kernfunktionen

  • Visueller Workflow-Builder: Eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche zum Entwerfen, Visualisieren und Verwalten von Automatisierungssequenzen (Workflows).
  • Umfangreiche App-Integration: Eine große Bibliothek vorgefertigter Konnektoren, die eine nahtlose Integration mit Tausenden von beliebten SaaS-Anwendungen und -Diensten ermöglichen.
  • KI-gestützte Aktionen: Die Fähigkeit, KI-Modelle für Aufgaben wie Textanalyse, Datenextraktion, Entscheidungsfindung und Inhaltserstellung innerhalb eines Workflows zu integrieren.
  • Bedingte Logik und Verzweigung: Werkzeuge zur Erstellung dynamischer Workflows mit mehreren Pfaden (Zweigen), die basierend auf spezifischen Bedingungen und Dateneingaben ausgeführt werden.
  • Echtzeit-Überwachung und Protokollierung: Dashboards und Protokolle zur Verfolgung der Workflow-Ausführung, zur Identifizierung von Fehlern und zum Debuggen der Automatisierungsleistung.

Anwendungsfälle

KI-Automatisierungstools werden in verschiedenen Abteilungen weit verbreitet eingesetzt. Marketingteams nutzen sie zur Automatisierung von Lead-Nurturing-Kampagnen und Social-Media-Management. Vertriebsabteilungen verlassen sich auf sie, um Daten zwischen CRMs und anderen Tools zu synchronisieren, Leads weiterzuleiten und Nachfassaktionen zu automatisieren. Personalabteilungen automatisieren die Onboarding- und Offboarding-Prozesse von Mitarbeitern, während Finanzteams sie für die Rechnungsverarbeitung und Berichterstellung verwenden.

Wie man wählt

Bei der Auswahl eines KI-Automatisierungstools bewerten Sie zunächst dessen Integrationsbibliothek, um sicherzustellen, dass es die für Ihr Unternehmen kritischen Anwendungen unterstützt. Berücksichtigen Sie die Komplexität der Workflows, die Sie erstellen müssen; einige Tools eignen sich hervorragend für einfache lineare Aufgaben, während andere komplexe Verzweigungslogik unterstützen. Bewerten Sie die KI-Fähigkeiten der Plattform und ob sie Ihren Anforderungen entsprechen, wie z. B. Daten-Parsing oder Stimmungsanalyse. Analysieren Sie schließlich das Preismodell, das oft auf der Anzahl der pro Monat ausgeführten Aufgaben oder Operationen basiert, um sicherzustellen, dass es Ihrem Nutzungsvolumen entspricht.

Automatisierung use cases

1

Automatisierte Triage von Kundensupport-Tickets

Ein Kundensupport-Manager eines E-Commerce-Unternehmens verwendet ein KI-Automatisierungstool, um eingehende Support-E-Mails zu verwalten. Der Workflow wird ausgelöst, sobald eine neue E-Mail im Support-Posteingang eintrifft. Ein KI-Modell analysiert den Inhalt der E-Mail, um deren Kategorie (z. B. „Rechnungsanfrage“, „Rücksendeantrag“, „Technisches Problem“) und Stimmung (z. B. „Dringend“, „Neutral“) zu bestimmen. Basierend auf dieser Analyse fügt der Workflow automatisch ein entsprechendes Tag in der Helpdesk-Software (wie Zendesk) hinzu, weist es dem entsprechenden Support-Mitarbeiter oder der Abteilung zu und sendet eine automatische Antwort an den Kunden, die den Empfang bestätigt. Dieser Prozess reduziert die manuelle Sortierzeit um über 90 % und stellt sicher, dass dringende Probleme sofort priorisiert werden.

2

Intelligente Weiterleitung und Anreicherung von Vertriebs-Leads

Ein Vertriebsoperationsmanager implementiert einen Automatisierungsworkflow für neue Leads aus dem Kontaktformular seiner Website. Wenn ein Formular abgeschickt wird, erfasst das Tool die E-Mail-Adresse des Leads. Anschließend verwendet es einen Anreicherungsdienst (wie Clearbit), um zusätzliche Informationen wie Unternehmensgröße und Branche zu finden. Als Nächstes leitet eine KI-gestützte bedingte Logik den Lead basierend auf Gebiet und Branchenspezialisierung an den richtigen Vertriebsmitarbeiter weiter. Schließlich erstellt der Workflow einen neuen Deal im CRM (wie Salesforce), weist ihn dem Vertriebsmitarbeiter zu und sendet eine Benachrichtigung an einen dedizierten Slack-Kanal. Dies stellt sicher, dass Leads innerhalb von Minuten, nicht Stunden, bearbeitet und dem am besten geeigneten Teammitglied zugewiesen werden.

3

Automatisierte Kuratierung und Planung von Social-Media-Inhalten

Ein Content-Marketer richtet eine Automatisierung ein, um seine Social-Media-Präsenz zu optimieren. Der Workflow überwacht mehrere RSS-Feeds mit Branchennachrichten. Wenn ein neuer Artikel veröffentlicht wird, generiert die KI-Komponente des Tools eine prägnante Zusammenfassung und schlägt drei relevante Hashtags vor. Der Marketer erhält dann eine Benachrichtigung in Slack mit dem vorgeschlagenen Beitrag zur Genehmigung. Sobald dieser mit einem einzigen Klick genehmigt ist, plant die Automatisierung die Veröffentlichung des Beitrags auf LinkedIn, Twitter und Facebook zu optimalen Zeiten. Dieses System verwandelt stundenlange tägliche manuelle Arbeit in wenige Minuten Überprüfung und stellt einen konsistenten und relevanten Inhaltsfluss für sein Publikum sicher.

4

Automatisierte Rechnungsverarbeitung und Dateneingabe

Ein Sachbearbeiter für Kreditorenbuchhaltung in einem kleinen Unternehmen verwendet ein Automatisierungstool zur Verarbeitung von Lieferantenrechnungen. Der Workflow startet, wenn eine neue Rechnungs-PDF in einem bestimmten E-Mail-Posteingang eingeht. Das Tool verwendet KI-gestützte optische Zeichenerkennung (OCR), um wichtige Informationen wie Rechnungsnummer, Datum, Lieferantenname und Gesamtbetrag zu extrahieren. Anschließend validiert es diese Daten mit bestehenden Bestellungen in ihrer Buchhaltungssoftware (wie QuickBooks). Wenn alles übereinstimmt, erstellt es einen Zahlungseintrag und archiviert die PDF in einem dafür vorgesehenen Cloud-Speicherordner. Bei einer Abweichung wird die Rechnung markiert und der Sachbearbeiter zur manuellen Überprüfung benachrichtigt. Dies automatisiert eine mühsame Dateneingabeaufgabe und reduziert Fehler und Zahlungsverzögerungen.

5

Optimierung des HR-Mitarbeiter-Onboardings

Ein HR-Manager verwendet eine Automatisierungsplattform, um ein konsistentes Onboarding-Erlebnis für neue Mitarbeiter zu schaffen. Wenn ein Kandidat im Bewerber-Tracking-System (ATS) als „Eingestellt“ markiert wird, wird ein Workflow ausgelöst. Dieser führt automatisch folgende Schritte aus: 1) Erstellt Benutzerkonten in Google Workspace, Slack und Asana. 2) Meldet den neuen Mitarbeiter im Lohnabrechnungssystem des Unternehmens an. 3) Sendet eine Willkommens-E-Mail mit Informationen zum ersten Tag und den erforderlichen Unterlagen. 4) Plant eine Reihe von Orientierungsmeetings in ihrem Kalender. 5) Weist dem neuen Mitarbeiter und seinem Vorgesetzten in Asana eine Aufgabenliste für das „Onboarding am ersten Tag“ zu. Dies stellt sicher, dass keine Schritte übersehen werden und ermöglicht es dem HR-Team, sich auf den menschlichen Aspekt des Onboardings anstatt auf administrative Aufgaben zu konzentrieren.

6

Synchronisierung von Kundendaten über mehrere Plattformen hinweg

Ein Spezialist für Marketing-Operationen muss sicherstellen, dass die Kundendaten in seinem CRM (Salesforce), seiner E-Mail-Marketing-Plattform (Mailchimp) und seinem Kundensupport-Tool (Intercom) konsistent sind. Er erstellt eine Automatisierung, die ausgelöst wird, sobald die Kontaktdaten in Salesforce aktualisiert werden. Der Workflow findet dann automatisch den entsprechenden Benutzer in Mailchimp und Intercom und aktualisiert dessen Informationen wie Name, E-Mail oder Abonnementstatus. Wenn ein Benutzer sich in Mailchimp abmeldet, aktualisiert die Automatisierung ein benutzerdefiniertes Feld in Salesforce, um dies widerzuspiegeln und versehentliche Marketing-E-Mails zu verhindern. Dies schafft eine einzige Wahrheitsquelle für Kundendaten und stellt die Einhaltung der Kommunikationspräferenzen sicher.

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Automatisierung FAQ

Was sind KI-Automatisierungstools?

KI-Automatisierungstools sind No-Code- oder Low-Code-Softwareplattformen, die es Benutzern ermöglichen, verschiedene Anwendungen und Dienste zu verbinden, um Aufgaben und Prozesse zu automatisieren. Im Gegensatz zu einfachen Automatisierungstools, die starren „Wenn-dies-dann-das“-Regeln folgen, integrieren KI-Automatisierungstools künstliche Intelligenz, um komplexere Szenarien zu bewältigen. Dazu gehört das Verstehen unstrukturierter Daten (wie Text aus einer E-Mail), das Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage erlernter Muster und die dynamischere Interaktion mit verschiedenen Softwaresystemen. Sie fungieren im Wesentlichen als digitale Arbeitskräfte, die mehrstufige Arbeitsabläufe über Ihren gesamten Technologie-Stack hinweg ausführen können.

Wie unterscheiden sich KI-Automatisierungstools von traditioneller RPA (Robotic Process Automation)?

Der Hauptunterschied liegt in ihrem Ansatz und ihrer Intelligenz. Traditionelle RPA ahmt typischerweise menschliche Aktionen auf einer Benutzeroberfläche (UI) nach, wie das Klicken von Schaltflächen und das Ausfüllen von Formularen in älteren Desktop-Anwendungen. Sie eignet sich am besten für strukturierte, repetitive Aufgaben. KI-Automatisierungstools hingegen arbeiten hauptsächlich über APIs und verbinden cloudbasierte Anwendungen direkt. Dies macht sie robuster und weniger anfällig für Störungen, wenn sich eine UI ändert. Darüber hinaus integrieren sie KI, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen, was die Automatisierung von kognitiveren und variableren Prozessen ermöglicht, die über den Rahmen der traditionellen RPA hinausgehen.

Was ist der Unterschied zwischen Automatisierungs- und allgemeinen No-Code-Plattformen?

Obwohl es Überschneidungen gibt, ist der Hauptfokus unterschiedlich. „No-Code“ ist eine breite Kategorie für die Erstellung ganzer Anwendungen (wie Websites, mobile Apps oder interne Tools), ohne Code zu schreiben. Das Endprodukt ist oft eine eigenständige Anwendung. „Automatisierungs“-Plattformen sind eine spezifische Untergruppe von No-Code/Low-Code-Tools, die sich darauf konzentrieren, *bestehende* Anwendungen zu verbinden, um Prozesse *zwischen* ihnen zu automatisieren. Ihr Ziel ist es nicht, eine neue App von Grund auf zu erstellen, sondern effiziente, automatisierte Arbeitsabläufe zu schaffen, die Ihren aktuellen Software-Stack nahtlos zusammenarbeiten lassen.

Welche Fähigkeiten werden benötigt, um KI-Automatisierungstools zu verwenden?

Sie benötigen keine Programmierkenntnisse, um KI-Automatisierungstools zu verwenden. Die wichtigsten Fähigkeiten sind:

  • Logisches Denken: Die Fähigkeit, einen Geschäftsprozess in eine Abfolge von Schritten zu zerlegen, einschließlich Auslösern, Aktionen und Bedingungen.
  • Prozessabbildung: Das Verständnis, wie Daten zwischen verschiedenen Anwendungen in Ihren aktuellen Arbeitsabläufen fließen.
  • Problemlösung: Die Fähigkeit, Engpässe und repetitive Aufgaben in Ihrer täglichen Arbeit zu identifizieren, die gute Kandidaten für die Automatisierung sind.
  • Vertrautheit mit Apps: Die Grundlagen der Anwendungen zu kennen, die Sie verbinden möchten (z. B. Ihr CRM, Projektmanagement-Tool oder E-Mail-Marketing-Software), ist sehr vorteilhaft.
Wie wähle ich das richtige KI-Automatisierungstool aus?

Um das richtige Tool auszuwählen, berücksichtigen Sie diese Faktoren:

  • App-Konnektoren: Integriert sich die Plattform mit den spezifischen Apps, die Sie täglich verwenden (z. B. Salesforce, Slack, Google Sheets, Shopify)? Überprüfen Sie zuerst deren Integrationsbibliothek.
  • Aufgabenvolumen und Preisgestaltung: Schätzen Sie, wie viele automatisierte Aufgaben oder Operationen Sie pro Monat ausführen werden. Die Preisgestaltung ist oft nach diesem Volumen gestaffelt, also schätzen Sie Ihre Nutzung, um einen kostengünstigen Plan zu finden.
  • Workflow-Komplexität: Benötigen Sie einfache, zweistufige Automatisierungen oder komplexe Workflows mit mehreren Verzweigungen, bedingter Logik und Verzögerungen? Stellen Sie sicher, dass der Builder des Tools die erforderliche Komplexität bewältigen kann.
  • KI-Fähigkeiten: Wenn Sie spezifische KI-Funktionen wie das Parsen von Text aus Dokumenten oder die Analyse von Stimmungen benötigen, überprüfen Sie, ob das Tool diese Funktionen nativ oder über eine Integration anbietet.