Schnittstellen besiegen mit AI Automation: So verhinderst du Datensilos

In fast jedem Unternehmen gibt es das gleiche Problem: Daten sind über verschiedene Systeme verteilt – von Excel-Tabellen über CRM- und ERP-Lösungen bis hin zu E-Mail-Postfächern. Das Ergebnis: Datensilos. Informationen fließen nicht frei, Prozesse bremsen aus und es entstehen Fehler, weil Daten manuell übertragen werden müssen. Doch genau hier setzt AI Automation an: Sie hilft, Schnittstellen intelligent zu überwinden und Informationen dort verfügbar zu machen, wo sie gebraucht werden.

Warum entstehen Datensilos?

Datensilos sind isolierte Informationsbestände, die nicht oder nur schwer mit anderen Systemen geteilt werden können. Typische Ursachen sind:

• Verschiedene Softwarelösungen (CRM, ERP, Buchhaltung, Marketing-Tools etc.)
• Fehlende Schnittstellen oder komplizierte APIs
• Manuelle Prozesse wie Copy & Paste zwischen Systemen
• Abteilungsspezifische Tools, die nicht mit der Gesamt-IT verknüpft sind

Das Ergebnis: Doppelarbeit, Inkonsistenzen, ineffiziente Workflows und oft auch verpasste Chancen, weil wichtige Daten im falschen System liegen.

Wie AI Automation Schnittstellen „überlistet“

Künstliche Intelligenz erweitert klassische Automatisierungstools: Statt nur stumpf Daten von A nach B zu schieben, kann ein KI-gestützter Workflow Daten interpretieren, transformieren und kontextbezogen weiterverarbeiten. Dadurch lassen sich Systeme verbinden, auch wenn sie offiziell nicht direkt kompatibel sind.

Praktische Beispiele

• CRM ↔ ERP: Eine eingehende Bestellung wird automatisch erkannt, Kundendaten abgeglichen und die Rechnung erstellt – auch wenn die Systeme unterschiedliche Datenformate haben.
• E-Mail ↔ Projektmanagement: Eine Anfrage per Mail wird automatisch in Aufgaben umgewandelt, kategorisiert und ins richtige Board (z. B. Trello, Asana) eingetragen.
• Dokumentenverarbeitung: Eingescannte PDFs werden mit KI ausgelesen, strukturiert und in Datenbanken integriert – auch ohne native Schnittstelle.

Tools, die helfen Schnittstellen zu überbrücken

1. Make (ehemals Integromat) mit KI-Modulen

Erlaubt visuelle Workflows und kann Daten mit KI vorverarbeiten, bevor sie weitergeschickt werden.

2. Zapier + OpenAI/Claude

Zapier verbindet tausende Apps. Mit eingebauten KI-Features können unstrukturierte Daten (Texte, Bilder) verarbeitet und sinnvoll weitergeleitet werden.

3. Gumloop

Neues Workflow-Automatisierungstool mit AI Layer, das speziell dafür entwickelt wurde, unverbundene Systeme schnell zu integrieren.

4. Lindy.ai

Erlaubt das Bauen eigener AI Agents („Lindies“), die zwischen Tools vermitteln und individuelle Prozesse automatisieren.

5. Individuelle AI Agents

Mit Plattformen wie ChatGPT Agents oder Claude’s Artifacts lassen sich maßgeschneiderte Mini-Tools erstellen, die Daten aus einem System holen, transformieren und ins nächste System übertragen.

Vorteile von AI Automation gegen Datensilos

• Automatische Datenharmonisierung: Unterschiedliche Formate werden vereinheitlicht.
• Weniger manuelle Arbeit: Copy & Paste gehört der Vergangenheit an.
• Mehr Datenqualität: Konsistenz steigt, Fehler sinken.
• Schnellere Entscheidungen: Alle relevanten Daten sind an einem Ort verfügbar.
• Bessere Zusammenarbeit: Informationen fließen abteilungsübergreifend.

Tipp: Mit kleinen Integrationen starten

Der Schlüssel liegt darin, nicht alles auf einmal zu automatisieren. Beginne mit Prozessen, die besonders fehleranfällig oder zeitintensiv sind:

• Eingangsrechnungen automatisch ins Buchhaltungssystem übertragen
• Leads aus Webformularen automatisch ins CRM schreiben
• Kundensupport-Mails automatisch klassifizieren und weiterleiten

Wenn diese Pilotprozesse funktionieren, können nach und nach weitere Schnittstellen angebunden werden.

Fazit

Schnittstellenprobleme und Datensilos sind kein Schicksal, sondern lassen sich mit moderner AI Automation Schritt für Schritt abbauen. KI hilft nicht nur beim Datentransport, sondern auch bei der Interpretation und Transformation. Dadurch können selbst Systeme, die ursprünglich nicht füreinander gedacht waren, sinnvoll verbunden werden. Das Ergebnis: bessere Datenqualität, weniger manuelle Arbeit und eine agilere Organisation.