Zwei Vollzeitkräfte sind nur damit beschäftigt, die Post zu verteilen.
An zwei Standorten landet jeden Morgen die Papierpost auf dem Tisch: Mieterschreiben, Rechnungen, Behördenpost, Versicherungsbriefe. Zwei Sachbearbeiterinnen bearbeiten jeden Brief von Hand: öffnen, stempeln, laufende Nummer auf den Stempel schreiben, scannen, in Excel eintragen, Weiterleitungs-Mail tippen und das Original ablegen.
Stempel und Excel bedeuten doppelte Arbeit, denn jeder Brief wird zweimal erfasst. Die Empfängeradressen werden von Hand getippt, oft an fünf oder mehr Personen. Wer einen alten Vorgang sucht, muss sich durch getrennte Excel-Tabellen wühlen, eine pro Unternehmensgruppe.
In der Urlaubszeit wird es richtig schwierig: Die Vertretung kennt die Zuständigkeiten nicht. Sie filtert die Excel-Tabelle nach dem Absender und rät dann, wer den Brief bekommen soll.
Wir haben zuerst den echten Prozess verstanden, dann die Software gebaut.
Der Start war kein Software-Workshop, sondern ein Vormittag am Postplatz: die echte Morgenroutine, Brief für Brief. Und die Bedingungen des Teams wurden zur Spezifikation: Die E-Mail bleibt vor dem Versand editierbar, die getrennten Register bleiben getrennt, und die Regeln pflegt das Team selbst.
- Prozess-Mapping am Postplatz: Jeder Schritt wurde mit den Menschen dokumentiert, die ihn machen. Auch die Ausnahmen, zum Beispiel Personalpost, die nie geöffnet wird.
- Prototyp innerhalb weniger Tage: Scan hochladen, erkannte Daten sehen, korrigieren, freigeben. Das Feedback kam von echten Briefen, nicht von Folien.
- Bewusst klein starten: Zuerst nur die allgemeine Post. Rechnungen und Freigabe-Prozesse kamen später dazu.
- Go-live erst nach dem Okay vom Team: Nach dem ersten Test schrieb das Team eine Mängelliste. Die wurde zu unseren Abnahmekriterien. Live ging das System erst, als die Sachbearbeiterinnen sagten: Das spart uns wirklich Zeit.
80 Prozent macht der KI-Mitarbeiter. An zwei Stellen entscheidet der Mensch.
Der KI-Mitarbeiter liest Absender, Briefdatum und Inhalt, auch bei Handschrift, und erkennt die Postart: allgemeine Post, Rechnung, Mahnung, förmliche Zustellung oder vertraulich. Die laufende Nummer vergibt er nach einer festen Regel: Jede Gesellschaft gehört zu genau einer Gruppe, und jede Gruppe hat ihren eigenen Nummernkreis. Da wird nichts geraten.
Für den Empfänger macht der KI-Mitarbeiter einen Vorschlag. Der kommt aus Regeln, die das Team selbst pflegt, und aus der Historie ähnlicher Fälle. Die Sachbearbeiterin bestätigt Gesellschaft und Empfänger, die E-Mail öffnet sich als Entwurf und geht über ihr eigenes Outlook raus. Vertrauliche Post wird nur registriert und nie geöffnet.
Schreiben eines Gebäudeversicherers zu einem Wasserschaden, adressiert an eine Holding-Gesellschaft.
Ein Feld ist zur Prüfung markiert: Der Schaden betrifft das Objekt einer Tochtergesellschaft. Genau diese Entscheidung bleibt beim Menschen.
Das war vorher, das ist heute.
So lief der Posteingang vorher, und so läuft er heute mit dem KI-Mitarbeiter. Konservativ gerechnet spart das rund 80 Prozent der Bearbeitungszeit pro Brief.
| Vorher | Heute | |
|---|---|---|
| Schritte pro Brief | 7 Handgriffe | 2 Entscheidungen |
| Protokoll | Stempel und Excel, doppelt | Automatischer Eintrag im Register |
| Alten Vorgang finden | Suchen in Excel-Tabellen | Nummer eingeben, in Sekunden gefunden |
| Urlaubsvertretung | Empfänger raten | Arbeitet mit Regeln und Historie |
| Vertrauliche Post | Absprachesache | Wird registriert, aber nie geöffnet |
* Ausgangslage dokumentiert im Prozess-Mapping an beiden Postplätzen, Juni 2026. Einsparung konservativ gerechnet: 7 Handgriffe mit 3 bis 4 Minuten pro Brief vorher, 2 kurze Bestätigungen mit rund 30 Sekunden heute.
Wie baut man so einen KI-Mitarbeiter technisch?
Das Wissen aus diesem Projekt zum Mitnehmen, egal ob ihr mit uns baut oder selbst:
Lesen: Vision-Modelle statt klassischem OCR
Klassisches OCR liefert nur rohen Text und scheitert an Handschrift und schiefen Scans. Moderne Vision-Modelle wie Mistral OCR, GPT von OpenAI oder Claude von Anthropic verstehen das ganze Dokument: Briefkopf, Layout, Stempel, Handschrift. Auch Azure AI Document Intelligence ist eine solide Wahl, wenn alles bei Microsoft bleiben soll.
Extraktion: jedes Feld mit Beleg
Absender, Datum und Postart werden als einzelne Felder extrahiert, jedes mit Fundstelle im Dokument. Ist sich das Modell bei einem Feld unsicher, wird es markiert und ein Mensch entscheidet. Nichts wird still abgelegt.
Nummern und Routing: feste Regeln
Die laufende Nummer kommt aus einer festen Regel, nicht aus der KI: Gesellschaft bestimmt Gruppe, Gruppe bestimmt Nummernkreis. Das Routing kombiniert Regeln, die das Team selbst pflegt, mit der Historie ähnlicher Fälle.
Anbindung: die bestehenden Systeme bleiben
Der KI-Mitarbeiter hängt über die Microsoft-Graph-Schnittstelle an Outlook, SharePoint und der Ablage. Es gibt keine neue Plattform und keinen Systemwechsel. Der Versand läuft über das persönliche Outlook-Konto der Sachbearbeiterin.
UX: die Oberfläche entscheidet über die Akzeptanz
Ein Prüf-Screen zeigt den Scan links und die erkannten Felder rechts. Die E-Mail öffnet sich als editierbarer Entwurf, nichts geht ungesehen raus. Und die Zuordnungsregeln haben eine eigene Ansicht, in der das Team sie selbst ändert. Genau diese drei Dinge haben aus Skepsis Zustimmung gemacht.
Was kostet das im Vergleich?
Superkind rechnet pro Use Case ab. Der Preis wächst mit dem Volumen, nicht mit dem Personalbestand. Hier die ehrliche Gegenüberstellung:
| Vollzeit-Sachbearbeitung | Scan-Dienstleister | Superkind KI-Mitarbeiter | |
|---|---|---|---|
| Kosten | 55.000 bis 75.000 € pro Jahr | 0,40 bis 1,50 € pro Beleg | Preis pro Use Case, ein Bruchteil einer Vollzeitstelle |
| Was ist enthalten | Der komplette Prozess, von Hand | Nur das Digitalisieren | Lesen, Nummerieren, Routing, E-Mail und Ablage |
| Skaliert mit | Mehr Personal | Belegmenge | Volumen, ohne neue Stellen |
| Ausnahmen | Mensch macht alles | Bleiben liegen | Gehen markiert an einen Menschen |
| Einführung | Rekrutierung und Einarbeitung | Vertragsabschluss | 2 bis 3 Wochen bis zur ersten produktiven Version |
Der ehrliche Vergleich sind die vollen Kosten des manuellen Eingangs: die tägliche Routine, das Suchen und das Risiko in der Urlaubszeit.
Was wir aus diesem Projekt gelernt haben.
Das Schwierige ist nicht, Dokumente zu lesen. Das können die Modelle inzwischen gut. Das Schwierige ist der Respekt vor der Struktur drumherum: Register, die getrennt bleiben müssen. Nummern, auf die sich die Buchhaltung verlässt. Post, die nie geöffnet werden darf. Wer diese Struktur plattmacht, wird vom Team abgelehnt. Zu Recht.
Das wertvollste Dokument im ganzen Projekt war die Mängelliste nach dem ersten Test. Ein Team, das sich die Mühe macht, zwölf genaue Mängel aufzuschreiben, will das System wirklich nutzen. Man muss die zwölf Punkte nur ernst nehmen.
Wofür es sich nicht eignet: Wenn nur eine Handvoll Briefe pro Woche ankommt, ist der Posteingang nicht euer Engpass. Ohne Scanner und Postfach fehlt der digitale Anker. Und wenn niemand die Zuordnungsregeln verantwortet, sollte das zuerst geklärt werden.
