Kap. 12 bündelt Erfolgsfaktoren und Stolpersteine derAutomatisierung mit KI – und erklärt, warum technologische Exzellenz ohneorganisatorische Verankerung selten trägt. Kernthese: 90 % Genauigkeit reichen in kritischenERP-nahen Prozessen nicht; die verbleibenden 10 % blockieren End-to-End-Flüsse, wenn es anValidierung, Orchestrierung und Fallbacks (Humanin-the-Loop) fehlt. Erfolgreichist, wer Technologien durchgängig verknüpft(IDP/OCR, RPA, ERP,APIs/EDA, Governance) und mit klaren Rollen, Feedback-Schleifen undResilienzmustern betreibt. Nachhaltiger Wandel entsteht durch Sinnklarheit (Excellence stattPerfektion), plattformfreie Kanalskalierung (E-Mail, PDF, Chat, Portal, EDI), realistischeErwartungssteuerung an probabilistische LLMs sowie Change-Management: Stakeholder-Buy-in, AI Literacy, interdisziplinäre Teams und früheEinbindung der Fachbereiche. Typische Hürden sind Datenqualität und-sicherheit, Akzeptanzängste, Ausnahmeprozesse und Ökosystem-Lock-ins; siewerden durch iterativeDatenbereitstellung, HITL-Lernen, verbindlicheVerantwortungen und Priorisierung der Mainstream-Fälle adressiert. Die Lessons Learned: Ohne Champions, Verbindlichkeiten undIntegrationsoffenheit scheitern Projekte – oft weniger an KI als am fehlendenprozessualen Rahmen. Für Steuerung und Skalierung definiert das Kapitel Messgrößen: Automatisierungsgrad/No-Touch-Quote, Erkennungs-, Extraktions-,Semantik-Verwertungs- und Transformationsgüte, Aufwertungsrate sowiePlattformfrei-Quote/Kanalbreite; ergänzt um Monitoring, ML-Ops undkontinuierliche Optimierung. Ergebnis: Wirksame Automatisierung entsteht imZusammenspiel von Mensch,Organisation und messbarer Exzellenz.