KI & Automatisierung
In vielen Unternehmen passiert jeden Montag dasselbe. Der Projektleiter öffnet drei verschiedene Tools, kopiert Daten in eine PowerPoint, schreibt einen kurzen Kommentar dazu und schickt das Ergebnis an die Geschäftsführung. Das dauert zwei Stunden. Und nächste Woche fängt alles von vorne an.
Das eigentliche Problem dabei ist nicht der Aufwand. Es ist die Tatsache, dass dieser Bericht immer zu spät kommt, nie vollständig ist und von der Qualität der manuellen Arbeit abhängt.
Dabei wären alle Informationen längst vorhanden. Sie liegen nur in verschiedenen Systemen und niemand bringt sie automatisch zusammen.
Die Idee ist einfach: Projektdaten liegen in der Regel in mehreren Quellen gleichzeitig. Aufgaben und Fortschritt in einem Projektmanagement Tool, Kosten in einer Tabelle, Risiken in einem weiteren Dokument. Kein System hat das vollständige Bild.
Genau hier setzt dieser Workflow an. Er holt die Daten automatisch aus allen drei Quellen, verarbeitet sie mit KI und erstellt daraus einen strukturierten Statusbericht direkt in Confluence, ohne manuelle Eingriffe.
Für die Umsetzung wurden vier zentrale Bausteine kombiniert:
Ein Projektmanagement Tool für Aufgaben und Fortschritt, eine Datenbank für die Kostenübersicht, eine Tabellenkalkulation für das Risikoregister und ein Wiki System für die automatische Ausgabe des Berichts.
Als konkrete Tools kamen dabei zum Einsatz:
Jira für Tasks, Epics, Status und Deadlines, NocoDB für die Projektkosten nach Kategorie, Google Sheets für das Risikoregister und Confluence als Ausgabe für den fertigen Bericht.
Die gesamte Orchestrierung erfolgt über n8n, ein KI Modell übernimmt die Analyse und Aufbereitung der Inhalte.
Der Workflow startet automatisch nach einem definierten Zeitplan, täglich oder wöchentlich, je nach Bedarf.
Im ersten Schritt werden parallel alle drei Datenquellen abgefragt. Aus Jira kommen alle Tasks mit Status, Verantwortlichen und Deadlines. Aus NocoDB kommt die aktuelle Kostenübersicht nach Kategorie. Aus Google Sheets kommt das Risikoregister mit Wahrscheinlichkeit, Impact und Gegenmaßnahmen.
Alle Daten werden in n8n zusammengeführt und gemeinsam an einen KI Agenten übergeben. Dieser analysiert die Informationen, berechnet Kennzahlen wie den Budgetverbrauch oder überfällige Tasks, bewertet den Gesamtstatus und formuliert konkrete Handlungsempfehlungen für die Geschäftsführung.
Das Ergebnis wird als strukturierter HTML Bericht ausgegeben und automatisch als neue Seite in Confluence erstellt.
Der Workflow wurde vollständig in n8n abgebildet. Jede Datenquelle hat einen eigenen Node der die Daten abruft und auf die relevanten Felder reduziert. Ein Aggregations Node fasst alle Daten zu einem einzigen strukturierten Input zusammen bevor sie an den KI Agenten übergeben werden.
Der KI Agent arbeitet mit einem klar definierten Prompt der sicherstellt, dass der Output immer dieselbe Struktur hat. Das Ergebnis ist ein Bericht der ohne Nachbearbeitung direkt lesbar ist.
Über die Confluence REST API wird automatisch eine neue Wiki Seite erstellt und mit dem generierten Bericht befüllt.
Der fertige Statusbericht für die Geschäftsführung enthält eine Executive Summary mit einem Ampelstatus, eine Aufgabenübersicht gruppiert nach Epics mit Kennzeichnung überfälliger Tasks, eine Budgetübersicht mit Gesamtverbrauch und Risikomarkierungen, eine Risikoübersicht mit kritischen Risiken hervorgehoben, sowie die drei wichtigsten Handlungsempfehlungen für die Geschäftsführung.
Das eigentliche Problem in Projekten ist selten fehlendes Wissen. Es ist fehlende Verfügbarkeit und fehlende Struktur.
Die Daten sind da. Sie sind nur verteilt, veraltet oder schwer zugänglich. Wer als Entscheider den aktuellen Projektstatus wissen will, muss heute noch nachfragen. Mit diesem Workflow ist der Bericht einfach da, automatisch, strukturiert und jederzeit aktuell.
Durch die Automatisierung ergeben sich mehrere direkte Vorteile. Manuelle Berichtserstellung entfällt vollständig. Der Bericht ist immer aktuell und basiert auf echten Daten. Die Geschäftsführung hat jederzeit einen klaren Überblick ohne nachfragen zu müssen. Und das Team kann sich auf die eigentliche Projektarbeit konzentrieren statt auf Reporting.
Mit einer Kombination aus drei Datenquellen, einem automatisierten Workflow und KI gestützter Analyse entsteht ein Statusbericht der früher Stunden gekostet hat, vollautomatisch in wenigen Minuten.
Der entscheidende Punkt ist dabei nicht die Technologie selbst, sondern die Art wie sie eingesetzt wird. Wenn Daten automatisch zusammengeführt und aufbereitet werden, entsteht Transparenz ohne Aufwand.
Projektdaten sind in jedem Unternehmen vorhanden. Die Frage ist nicht ob sie existieren. Die Frage ist ob sie genutzt werden können um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Dieses Beispiel zeigt wie aus verteilten Rohdaten ein klarer, strukturierter CEO Bericht wird, vollautomatisch und ohne manuelle Arbeit.
Viele Unternehmen kämpfen mit genau diesen Problemen und das oft ohne es bewusst zu erkennen.
Gemeinsam lässt sich schnell herausfinden, wo Automatisierung und KI konkret Mehrwert schaffen können.
