Salesforce im Club – Episode 2
- 17. Juni
- 3 Min. Lesezeit
Prompt statt Lieferschein abtippen
Und wöchentlich grüßt der Bestellvorgang
Nach einem erfolgreichen Wochenende sieht unser Kühlhaus meistens genauso aus, wie man es sich wünscht: ziemlich leer. Also wird montags bestellt, dienstags kommissioniert und mittwochs geliefert. Ein ganz normaler Prozess.
Der unangenehme Teil beginnt allerdings erst danach.
Denn sobald die Ware ankommt, startet die klassische Zettelwirtschaft.
Lieferschein prüfen. Positionen kontrollieren. Mengen vergleichen. Preise prüfen. Anschließend alles manuell im System erfassen. Nichts davon ist besonders kompliziert.
Aber genau diese Aufgaben kosten Woche für Woche Zeit, sorgen für Fehler und machen ehrlich gesagt auch wenig Spaß.
Irgendwann habe ich mich deshalb gefragt:
Warum sollte überhaupt noch ein Mensch Daten aus einem PDF abtippen?
Die Antwort war erstaunlich einfach: Gar nicht.
Unser Lieferant schickt uns den Lieferschein ohnehin vorab per E-Mail als PDF.
Darin steht bereits alles, was wir brauchen: Artikelnummern, Mengen, Gebindegrößen, Einkaufspreise und Bestellnummern. Eigentlich also alles, um daraus automatisch einen Wareneingang zu erzeugen.
Warum die Plattform hier plötzlich so stark wird:
Die E-Mails landen ohnehin schon in Salesforce. Über Email-to-Case werden sie automatisch dem richtigen Lieferanten zugeordnet und inklusive Anhang gespeichert. Die Daten sind also bereits dort, wo wir sie benötigen. An dieser Stelle wäre es doch eigentlich schade, wenn man immer noch jemanden PDFs abtippen lässt.
Also kommt AI ins Spiel.
Ein Prompt liest den Lieferschein, versteht dessen Inhalt und wandelt die Informationen in eine strukturierte Form um. Anschließend übernimmt Salesforce den Rest. Für jede Position wird anhand der Artikelnummer der passende Artikel gefunden und automatisch ein Wareneingang erzeugt.
Mengen, Preise, Lieferdatum und Bestellnummer werden direkt übernommen und der Bestand erhöht sich automatisch. Technisch betrachtet ist die Lösung sogar erstaunlich unspektakulär. Ein Prompt Template und eine kleine Apex Action sind über einen Flow miteinander verbunden.
Fertig.
Und genau das liebe ich mittlerweile an der Plattform.
Die einzelnen Bausteine existieren bereits. Man muss sie nur sinnvoll miteinander verbinden.
Die Daten waren bereits da. AI musste sie nur noch verstehen.
AI ersetzt nicht sofort den Menschen
Aktuell lösen wir den Prozess noch bewusst manuell aus. Sobald ein neuer Lieferschein eingeht, kann das Ergebnis geprüft und bestätigt werden. Das war für uns ein wichtiger Schritt.
Denn wir versuchen AI nicht sofort vollständig zu automatisieren. Wir bringen sie lieber schrittweise in bestehende Prozesse.
Erst beobachten. Dann verbessern. Vertrauen aufbauen. Und erst danach automatisieren. Nach einigen Monaten Nutzung ist dieses Vertrauen inzwischen groß genug, dass wir den nächsten Schritt gehen werden. Künftig soll der gesamte Prozess automatisch starten, sobald ein neuer Lieferschein eingeht.
Erst beobachten. Dann verbessern. Vertrauen aufbauen. Erst danach automatisieren.
Der eigentliche Gewinn ist nicht die Zeit
Der eigentliche Mehrwert liegt dabei übrigens gar nicht in der eingesparten Zeit.
Er liegt in der Qualität der Daten. Preisanpassungen werden automatisch erkannt. Relevante Änderungen schicken wir direkt nach Slack.
Neue Artikel können schneller angelegt werden und bei der Wareneingangskontrolle müssen Bestände häufig nur noch bestätigt werden.
Trotzdem lässt sich der Nutzen natürlich auch messen:
Drei Stunden im Monat sind für einen Club sicherlich kein revolutionärer Wert.
Aber genau diese kleinen Verbesserungen machen am Ende den Unterschied.
AI muss nicht immer GLEICH spektakulär sein, SONDERN WERTSTIFTEND
Manchmal reicht es schon, wenn niemand mehr einen Lieferschein abtippen muss.
Und genau das gefällt mir an unserem Projekt mittlerweile so sehr. Wir suchen gar nicht nach den großen Showcases. Wir suchen nach den langweiligen Aufgaben, die niemand gerne macht und lassen sie von AI übernehmen.
Und vielleicht ist das die schönste Erkenntnis: Ein Club ist am Ende auch nur ein ganz normales Unternehmen, nur mit besserer Musik und späteren Arbeitszeiten. Genau deshalb finden sich hier dieselben kleinen Optimierungspotenziale wie vermutlich in fast jedem anderen Unternehmen auch.
