Beitrag von Sebastian Dahm, Co-CEO Rinascai, welchen wir mit freundlicher Genehmigung publizieren.
Praxisfall 3 von 4 der Serie «Was kostet Ihre KI, und was bringt sie?». Bisher erschienen: der Auftakt mit dem Fahrplan, Praxisfall 1 zu FRITZ! und Praxisfall 2 zur Priorisierung. Im nächsten Beitrag: «Wer entscheidet, was die KI darf?»
Ein Onlinehändler mit drei Mitarbeitenden, 2’500 bis 3’000 Artikeln und vielen Lieferanten. Die Rechnungsprüfung frass die Abende. Fünf Tage später prüfte ein Agent die Rechnungen, und ein Mensch gab frei.
Samedo, ein Online-Sanitätshaus aus Deutschland, verkauft Rollatoren, Inkontinenzprodukte und Ersatzteile über einen Shopify-Shop direkt an Endkundinnen und Endkunden. Das Unternehmen hat drei Mitarbeitende, 2’500 bis 3’000 Artikel und 60 bis 90 Bestellungen am Tag. Die Ware kommt von vielen Lieferanten, und jede Lieferantenrechnung wurde von Hand geprüft: Stimmt der Preis mit dem vereinbarten Einkaufspreis überein? Ist die Rechnung dem richtigen Beleg zugeordnet? Stimmt der Steuersatz? Erst danach ging der Stapel an die Buchhaltung.
Heute übernimmt das ein KI-Agent: ein Programm, das eine Aufgabe in mehreren Schritten selbständig abarbeitet und das Ergebnis einem Menschen vorlegt.
Der Prozess vor dem Agenten
Die Rechnungen treffen als PDF oder als E-Rechnung in einem eigenen Postfach ein. Für jede Position schlug jemand den Artikel im Shop nach, über EAN oder Herstellernummer, verglich den Rechnungspreis mit dem hinterlegten Einkaufspreis und notierte Abweichungen. Bei mehreren Lieferanten und Staffelpreisen dauerte das pro Rechnung Minuten, über den Monat Stunden. Belege zuordnen und Steuersätze prüfen kam noch dazu.
Im Workshop zu den Anwendungsfällen mit dem Samedo-Team standen sechs Kandidaten auf der Liste, vom Preismodell für Marktplätze bis zur Einkaufsprognose. Nach dem Raster aus Praxisfall 2 lag die Rechnungsprüfung vorn: hoher Nutzen, kleiner Aufwand, überschaubare Daten aus Postfach und Shop, keine Personendaten. Das Erfolgskriterium wurde vor dem Start schriftlich festgehalten: Am fünften Tag muss der Agent einen Stapel echter Rechnungen prüfen und für jede Abweichung den Grund nennen.
Die fünf Tage im Einzelnen
Tag 1: Prozessaufnahme. Wir sassen neben der Person, die die Rechnungen prüft, und liessen sie laut denken. Woran erkennt sie den Lieferanten? Wann ist eine Abweichung ein Fehler, wann ein Mengenrabatt? Programmiert wurde dabei nichts: Die Anwenderin hat den Ablauf einmal am Bildschirm vorgeführt und kommentiert, und wir haben das aufgezeichnet. Der Desktop-Agent, also der Agent auf dem Arbeitsrechner (Claude Desktop), hat die Aufzeichnung in eine wiederverwendbare Arbeitsanweisung übersetzt, einen «Skill», nach dem der Agent seither jeden Stapel prüft. Am selben Tag wurde ein Firmenkonto für die KI-Plattform eingerichtet. Bis dahin hatte jeder mit einem privaten Zugang gearbeitet.
Tag 2 und 3: Version 1 in der Testphase. Der Agent lief als Desktop-Agent auf dem Rechner der Anwenderin, mit Zugriff auf das Postfach und lesendem Zugriff auf den Shop. Er liest die Rechnung, findet den Artikel, vergleicht den Preis und schreibt eine Liste: neun von zehn stimmen, eine weicht ab, mit Angabe des Grundes. Zwanzig echte Rechnungen aus dem Vormonat waren das Testmaterial.
Tag 4: Sonderfälle regeln. Die Fälle, die den Agenten irritierten, waren dieselben, die auch Menschen irritieren: Teillieferungen, Staffelpreise, eine Rechnung über zwei Bestellungen. Für jeden dieser Fälle bekam die Arbeitsanweisung eine Regel oder die Anweisung, den Fall an einen Menschen zu geben.
Tag 5: Übergabe. Die Anwenderin prüfte den Stapel des Tages mit dem Agenten, die Geschäftsführung nahm das Ergebnis gegen das Erfolgskriterium ab. Seitdem prüft der Agent, und ein Mensch entscheidet über jede Abweichung.
Was es kostet und was es bringt
Die Kalkulation passt auf eine halbe Seite. Die Annahmen stammen aus dem Workshop und sind gerundet.
Rein über die Stunden gerechnet, mit Vollkosten von 40 Euro je Stunde, stehen rund 9’000 Euro gesparter Arbeitszeit im Jahr gegen rund 1’200 Dollar Lizenz- und Modellkosten. Rechnerisch ist dieser Betrag nach rund sieben Wochen eingespielt. Für ein Schweizer KMU mit angenommenen Vollkosten von CHF 55 je Stunde wären dieselben 220 Stunden rund CHF 12’000 im Jahr wert. Der grössere Hebel liegt darin, was mit der gewonnenen Zeit geschieht: Sie fliesst in Kundenservice, Sortimentspflege und die Steuerung der Abschriften, also in Arbeit, die Umsatz bringt. Was Samedo jeden Monat notiert: geprüfte Rechnungen, gefundene Abweichungen, gesparte Stunden. Das ist der Wirkungsreport in seiner kleinsten Form.
So ist der Agent gebaut
Drei Leitplanken sichern den Aufbau ab. 1. Der Agent hat auf den Shop nur Leserechte und ändert weder Preise noch Bestände. 2. Er löst keine Zahlung aus und bucht nichts, jede Abweichung landet bei einem Menschen. 3. Er arbeitet mit Lieferanten- und Preisdaten, die in der Datenampel gelb sind: erlaubt im Firmenkonto mit Vertrag, ohne Personendaten.
Samedo sitzt in Deutschland, der Fall lässt sich in der Schweiz eins zu eins nachbauen. Weil keine Personendaten im Spiel sind, entscheidet weniger das Datenschutzgesetz als der Vertrag mit dem Anbieter der KI-Plattform: Speicherort der Daten, keine Nutzung der Eingaben zum Training, klare Zugriffsrechte.
In der Einteilung der Fraunhofer-Institute IAO und IAIS (Studie «AI Agents: Concepts, Classification and Use Cases», Juni 2026) ist das ein Agent der Stufe «Mensch in der Schleife» mit lesendem Zugriff: Er bereitet vor, ein Mensch entscheidet. Diese Stufe empfiehlt die Studie für den Einstieg. Höhere Autonomie folgt erst, wenn die Fehlerfälle bekannt und die Freigaben dokumentiert sind. Gartner erwartet, dass über 40 Prozent der Agenten-Projekte bis Ende 2027 abgebrochen werden (Pressemitteilung, Juni 2025). Die meisten davon, so unsere Erfahrung, sind zu gross gestartet.
Ausbaustufe: vom Arbeitsplatz auf den Server
Version 1 lief in der Testphase bewusst auf dem Rechner der Anwenderin: Sie sieht jeden Schritt, korrigiert die Arbeitsanweisung und baut Vertrauen auf. Erst in Stufe 2 läuft der Agent auf dem Server, startet jeden Morgen automatisch, legt die Liste ab und meldet sich nur bei Abweichungen. Danach folgen die nächsten Fälle aus dem Workshop, der Abgleich von Auftragsbestätigungen mit Bestellungen und die Rechnungsprüfung gegen den Wareneingang, und zuletzt die Übergabe an die Buchhaltungssoftware. Mit Stufe 2 wechselt der Agent im Fahrplan der Serie von der «Umsetzung» in den «Betrieb». Darüber berichten wir an dieser Stelle, sobald die Stufe läuft.
Wer entscheidet, was ein solcher Agent darf, und wie ein KMU das mit wenig Aufwand regelt, zeigt der letzte Praxisfall der Serie.
Für Mitglieder: fünf Tage Klarheit, kostenlos
Während der Serie begleiten wir fünf Mitgliedsunternehmen je fünf Tage lang, ohne Honorar und ohne Folgeverpflichtung. Zu diesem Praxisfall heisst das: ein Inventar der tatsächlich genutzten KI-Werkzeuge, eine Datenampel für Ihr Unternehmen und eine Einordnung nach Datenschutzgesetz, Obligationenrecht und, bei Geschäft in der EU, EU-KI-Verordnung, dazu ein Handlungsplan für die Geschäftsleitung. Die Ergebnisse gehören Ihnen. Mit Ihrer Zustimmung berichten wir im Blog des Verbands über Ihren Fall.
So bewerben Sie sich: Beschreiben Sie uns in drei Sätzen, wo Ihr Unternehmen steht. Wir vergeben die freien Plätze in der Reihenfolge der Eingänge.
Jetzt bewerben → sebastian.dahm@rinascai.com, Betreff «Fünf Tage Klarheit»
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Über Rinascai
Rinascai ist Ihr KI-Business-Partner für Handel und Konsumgüter. Wir kennen das Geschäft unserer Kunden, rechnen den Nutzen vor und bauen und betreiben die Lösungen. Das Team mit Sitz in Steinhausen ZG, Zürich und Karlsruhe begleitet seit über zehn Jahren Handels- und Konsumgüterunternehmen, vom Familienbetrieb bis zum Konzern, und arbeitet modellunabhängig, unter anderem mit den Plattformen von Anthropic, OpenAI, Google (Gemini) und Microsoft (Copilot). Unser Vorgehen hat fünf Schritte: Klarheit, Fokus, Fundament, Umsetzung und Betrieb, auf Wunsch mit einem externen AI Officer. Rinascai ist Dienstleistungspartner von HANDELSVERBAND.swiss.
Kontakt: Sebastian Dahm, Co-CEO, sebastian.dahm@rinascai.com, rinascai.com