Große Sprachmodelle wie GPT-4, Claude oder Mistral haben enormes Potenzial – aber echte Effizienz entsteht erst durch Integration in Workflows und Systeme.
Ein LLM, das nur chattet, ist nett.
Ein LLM, das arbeitet, verändert dein Unternehmen.
In diesem Teil erfährst du:
- Welche Workflows sinnvoll automatisierbar sind
- Wie du LLMs mit Tools wie n8n oder Make verbindest
- Was du bei Sicherheit, Skalierung und Modellwahl beachten solltest
- Warum Automatisierung mit LLMs kein Selbstzweck ist – sondern ein Baustein für echte Produktivität
Warum LLMs automatisieren?
LLMs liefern nicht nur Antworten – sie können:
- Daten auswerten
- Entscheidungen vorbereiten
- Prozesse anstoßen oder lenken
- Inhalte generieren und transformieren
Richtig eingesetzt werden sie zu Agenten in deinem System – nicht nur zu Assistenten.
Werkzeuge für LLM-gestützte Automatisierung
No-Code / Low-Code Workflows
| Tool | Beschreibung |
|---|---|
| n8n | Open Source, lokal hostbar, viele KI-Integrationen |
| Make | Cloud-basiert, visuell stark |
| Zapier | Einsteigerfreundlich, begrenzt anpassbar |
| LangChain / Flowise | Speziell für LLM-Agents, technisch anspruchsvoller |
| Autogen Studio / CrewAI | Multi-Agent-Systeme mit Rollenverteilung |
→ Empfehlung: n8n für produktionsnahe Workflows mit Datenschutz-Fokus
Beispiel-Workflows
1. E-Mail-Analyse & Priorisierung
- Eingehende E-Mails → Klassifikation durch LLM
- Erkennung von Wichtigkeit, Sprache, Anliegen
- Automatische Zuweisung an Team / CRM-System
2. Protokoll → To-Do-Liste
- Teams- oder Zoom-Protokoll hochladen
- LLM extrahiert Aufgaben, Deadlines, Zuständigkeiten
- Übergabe an Notion, Trello, ClickUp o. ä.
3. Berichtszusammenfassung + Versand
- PDF / Docx-Bericht analysieren
- Kernaussagen generieren
- Formatieren + versenden an Empfängerliste
4. Produktanfragen → semantisches Matching
- Kunde stellt freie Frage
- RAG + LLM generieren passende Produktvorschläge
- Vorschau + PDF + CRM-Eintrag vollautomatisch
Architektur: Wie sieht ein robuster LLM-Workflow aus?
Trigger (z. B. neue E-Mail)
↓
Parser / Extractor
↓
Optional: Vektorsuche / Datenbankabfrage
↓
Prompt-Engine (systematischer Prompt mit Kontext)
↓
LLM-Ausgabe
↓
Postprocessing (Filter, Format, Verzweigung)
↓
Output / Aktion (Speichern, Senden, Weitergeben)
→ Bei sensiblen Daten: lokale Vektorsuche + internes LLM-Modell (z. B. über Datista® Architekturberatung)
Sicherheit & Datenschutz
| Aspekt | Empfehlung |
|---|---|
| Datenverarbeitung | Lokal verarbeiten, wenn möglich |
| Logs | sensibel behandeln oder maskieren |
| Modelle | DSGVO-konform wählen (z. B. über Azure OpenAI) |
| Monitoring | regelmäßig Logs & Fehlerraten prüfen |
Besonders bei medizinischen, juristischen oder HR-Workflows ist Transparenz entscheidend.
Von Task zu Agent: Wann lohnt sich ein LLM-Agent?
Ein LLM-Agent:
- kennt seinen Kontext (Rolle, Ziel, Tools)
- arbeitet mit anderen Agenten zusammen
- entscheidet, wann welcher Schritt notwendig ist
Beispiel: Ein Finanz-Agent, der Rechnungen liest, sortiert, plausibilisiert und Rückfragen vorbereitet.
Frameworks wie CrewAI, LangGraph oder Autogen helfen beim Aufbau – aber Agentensysteme brauchen klare Grenzen und Tests.
Praxisbeispiel: Interner Wissensagent
Ziel:
Ein interner Chatbot beantwortet Fragen zur IT-Sicherheit, den eigenen Produkten und Prozessen.
Setup:
- Inhalte werden regelmäßig gechunkt + vektorisiert
- n8n ruft bei Anfrage passende Chunks ab
- LLM (z. B. Mixtral via Ollama) beantwortet auf Deutsch oder Englisch
- Feedback des Users wird gespeichert
- Reports werden regelmäßig an Admin-Team gesendet
→ Betrieb auf eigener Infrastruktur, entwickelt mit externer Beratung
→ Datenschutzkonform, wartbar, erweiterbar – z. B. durch datensouveräne Lösungen von Datista®
Stolperfallen vermeiden
| Risiko | Gegenmaßnahme |
|---|---|
| Token-Limits überschreiten | Chunking & Kontextbegrenzung |
| „Dead Prompts“ | Systematische Prompttests |
| Langsame Antworten | Modellwahl + asynchrone Verarbeitung |
| Halluzinationen | Klarer Kontext + Feedbackloop |
| „Over-Engineering“ | MVP starten, modular ausbauen |
Fazit & Ausblick
Automatisierte LLM-Systeme sind keine Spielerei – sie bieten echten Effizienzgewinn, wenn sie:
- mit klaren Zielen konzipiert wurden
- auf zuverlässige Modelle und Infrastruktur setzen
- datensouverän und modular gebaut sind
In Teil 15 geht es weiter mit einem Deep Dive:
Agenten verstehen – wie LLMs als aktive Entscheidungsträger im System agieren können.
FAQ – Häufige Fragen
Kann ich das ohne Entwicklerteam umsetzen?
Ja, mit Tools wie n8n ist vieles möglich – aber für komplexe Szenarien brauchst du technisches Know-how oder externe Unterstützung (z. B. durch spezialisierte KI-Berater wie Datista®).
Welche LLMs eignen sich für Automation?
Open-Source-Modelle (Mixtral, Yi, LLaMA) sind ideal für einfache Workflows. Bei sehr komplexen Aufgaben lohnt sich GPT-4 oder Claude 3 Opus – per API.
Wie erkenne ich, ob sich eine LLM-Automation lohnt?
Stelle dir diese Fragen:
- Passieren immer wieder die gleichen Aufgaben?
- Werden Informationen aus Texten verarbeitet?
- Ist menschliche Interpretation nötig, aber repetitiv?
→ Wenn ja: Ja.
