Welche Tools nutzt ein Digitalisierungsmanager täglich?
Ein Digitalisierungsmanager arbeitet täglich mit etwa fünf bis sieben Kernwerkzeugen, die sich in drei Kategorien einteilen lassen: Prozess-Werkzeuge, KI-Werkzeuge und Automatisierungs-Werkzeuge. Dieser Artikel zeigt dir nicht nur die Namen, sondern die konkreten Situationen, in denen du sie nutzt.
In meinen Kursen frage ich oft, welches Bild die Teilnehmer vom Beruf haben. Die meisten sehen einen Menschen an einem Monitor voller Programmcode. Das stimmt fast nie. Der reale Alltag ist viel näher an grafischen Werkzeugen, Prompts, Dokumenten und Dashboards. Dieser Artikel erspart dir die übliche Liste mit Software-Logos und zeigt stattdessen, wann du was wirklich anfasst.
Prozess-Werkzeuge für die Analyse
Am Anfang jedes Projekts steht die Prozessanalyse. Du sitzt mit einer Fachabteilung zusammen und dokumentierst, wie ein Ablauf heute funktioniert. Das Standardwerkzeug für die Darstellung ist BPMN, Business Process Model and Notation. Es gibt mehrere kostenfreie Werkzeuge, in denen du BPMN zeichnen kannst. Typische Szenario: Du sitzt mit einem Buchhalter zusammen, der dir erklärt, wie eine Eingangsrechnung heute durch sein Unternehmen wandert. Du zeichnest mit, zeigst das Ergebnis am Monitor und fragst nach jedem Schritt “Stimmt das so”. Das ergibt nach einer Stunde eine saubere Ist-Aufnahme.
Das zweite wichtige Werkzeug ist eine Whiteboard-Software wie Miro, Mural oder Conceptboard. Hier entwerfen Teams gemeinsam, probieren Varianten aus und sammeln Post-its. Whiteboards sind weicher als BPMN, sie dienen dem Denken vor der Dokumentation.
Ein drittes Werkzeug aus dieser Kategorie ist eine einfache Tabellenkalkulation. Excel oder Google Sheets. Du erfasst damit Kennzahlen wie Durchlaufzeiten, Fehlerraten und Mengengerüste. Auch wenn es unspektakulär klingt: In meiner Beratungspraxis erlebe ich jede Woche, dass Excel der direkteste Weg zum Verständnis eines Prozesses bleibt.
KI-Werkzeuge als Teil des Alltags
Der Digitalisierungsmanager arbeitet täglich mit Large Language Models. Die beiden häufigsten sind ChatGPT und Claude. Sie werden nicht für Spielereien benutzt, sondern für echte Aufgaben wie Dokumentenauswertung, E-Mail-Klassifikation, Zusammenfassung von Besprechungen, das Entwerfen von Prompts und das Erzeugen von Testdaten.
Ein typisches Szenario: Ein Versicherungsmitarbeiter bekommt täglich hundert E-Mails von Kunden, die er manuell in sechs Kategorien sortiert. Du setzt dich mit ihm zusammen, schreibst zusammen einen Prompt, probierst ihn an zwanzig Beispielen aus und siehst, dass die KI in 92 Prozent der Fälle richtig zuordnet. Die Arbeit dauert zwei Stunden. Die Einführung der neuen Lösung dauert dann drei Wochen, weil die Randfälle nachgezogen werden müssen. Genau so sieht der Alltag aus.
Ein zweites KI-Werkzeug ist ein Tool zur Dokumentenverarbeitung. In vielen Projekten geht es darum, Rechnungen, Verträge oder Lieferscheine automatisch auszuwerten. Werkzeuge wie Azure Document Intelligence oder AWS Textract lesen strukturierte Daten aus PDFs heraus. Diese Werkzeuge konfigurierst du, aber du programmierst sie nicht.
Laut Bitkom-Studie 2025 setzen bereits über vierzig Prozent der Unternehmen KI-Tools in mindestens einem Prozess ein. Die meisten davon durch Digitalisierungsmanager, die eben diese Tools konfigurieren und einführen.
Automatisierungs-Werkzeuge im Aufbau
Die Umsetzung der meisten Automatisierungen läuft über No-Code- oder Low-Code-Plattformen. Die drei häufigsten im Mittelstand sind n8n, Make (früher Integromat) und Microsoft Power Automate. Im Konzernumfeld kommen oft UiPath und Camunda dazu. Alle diese Werkzeuge folgen demselben Prinzip: Du verbindest grafisch Bausteine zu einem Workflow.
Ein konkretes Beispiel: Eine Eingangsrechnung kommt als E-Mail-Anhang, wird per OCR gelesen, die Rechnungsdaten landen in der Buchhaltungssoftware, der Rechnungsprüfer bekommt eine Aufgabe im Ticketsystem und nach der Freigabe wird ein Zahllauf angestoßen. Der gesamte Ablauf ist in einem No-Code-Tool zusammengeklickt. Du musst keinen Code schreiben, aber du musst verstehen, wann die einzelnen Bausteine schiefgehen können.
| Kategorie | Typische Werkzeuge | Wann einsetzen |
|---|---|---|
| Prozessmodellierung | BPMN-Tools, Miro, Excel | Analyse, Ist-Aufnahme, Konzeption |
| Large Language Models | ChatGPT, Claude | Dokumentenauswertung, Klassifikation, Textarbeit |
| Dokumenten-KI | Azure Document Intelligence, AWS Textract | Rechnungen, Verträge, strukturierte PDFs |
| No-Code-Automation | n8n, Make, Power Automate | Workflow-Aufbau, Systemintegration |
| Konzern-RPA | UiPath, Automation Anywhere | Große RPA-Projekte im Konzern |
| Projekt-Management | Jira, Asana, Trello | Aufgaben, Sprints, Übersicht |
| Kommunikation | Teams, Slack, E-Mail | Tägliche Abstimmung, Workshops |
| Wissensmanagement | Confluence, Notion | Dokumentation, Prozess-Handbuch |
Werkzeuge für saubere Dokumentation
Ein großer Teil deiner Arbeit landet in Dokumentationen. Andere Menschen müssen den Prozess verstehen, auch wenn du nicht mehr da bist. Die häufigsten Werkzeuge dafür sind Confluence (Atlassian), Notion oder SharePoint. Du schreibst Prozess-Beschreibungen, legst Screenshots dazu, verlinkst die BPMN-Diagramme und dokumentierst bekannte Fehlerquellen.
Dokumentation ist ein Skill, der in Stellenanzeigen selten genannt wird, aber im Alltag zentral ist. In meinen Kursen sehe ich oft, dass Teilnehmer dafür keine Geduld mitbringen und die Dokumentation auf den letzten Tag schieben. Das funktioniert nicht, weil du dann Details vergisst. Mehr zum Alltag liest du im Beitrag zum Tagesablauf eines Digitalisierungsmanagers.
Werkzeuge für die Kommunikation mit Auftraggebern
Die meisten Projekte werden in Teams oder Slack koordiniert, Termine in Outlook oder Google Calendar, Meetings in Microsoft Teams oder Zoom. Das ist Standard-Büro-Software und nichts Besonderes. Wichtiger ist, dass du klare Meeting-Einladungen mit Zielen schreibst, saubere Protokolle verschickst und erreichbar bleibst, auch wenn es unbequem ist.
Ein Werkzeug, das oft unterschätzt wird, ist eine gute Präsentationssoftware. PowerPoint oder Google Slides. Du brauchst sie nicht für Grafik-Wettbewerbe, sondern um einem Geschäftsführer in sieben Minuten zu erklären, warum ein Projekt weiterlaufen soll. Wer hier schnell eine klare Folie zusammenstellen kann, wird gehört. Wer vier Wochen braucht, wird nicht gehört.
Werkzeuge in der Weiterbildung
Eine gute Weiterbildung zum Digitalisierungsmanager deckt alle drei Kategorien ab. In vier Monaten Vollzeit mit 720 Unterrichtseinheiten üben Teilnehmer BPMN in einem Standardtool, arbeiten hands-on mit n8n oder Power Automate, bauen mindestens einen Chatbot oder Klassifikator mit ChatGPT oder Claude und erstellen ein Abschlussprojekt, das mehrere Werkzeuge verbindet.
Ziel ist nicht, jedes einzelne Tool bis ins Detail zu beherrschen. Ziel ist, die Logik hinter den Werkzeugkategorien zu verstehen, damit du dich in jedes konkrete Tool in zwei bis drei Wochen einarbeiten kannst, wenn ein Arbeitgeber es einsetzt. Mehr zu den Inhalten liest du in Welche Inhalte hat der Digitalisierungsmanager Kurs. Wenn du wissen willst, was Digitalisierungsmanager NICHT machen, hilft dir der Artikel Was Digitalisierungsmanager nicht machen.
Häufige Fragen zu Tools und Werkzeugen
Muss ich vor der Weiterbildung schon Tools kennen? Nein. Die meisten Werkzeuge sind No-Code und in zwei bis drei Tagen erlernbar. Wichtiger als Vorwissen ist die Bereitschaft, während der Weiterbildung hands-on zu arbeiten und Übungen nicht nur zu lesen.
Welches Tool sollte ich zuerst lernen, wenn ich mich vorbereiten will? Ein einfaches BPMN-Tool wie bpmn.io (im Browser, kostenlos). Spiele ein bis zwei eigene Alltags-Prozesse durch, zum Beispiel deine Morgenroutine oder wie du eine Rechnung bezahlst. Das gibt dir ein erstes Gefühl für das Denken in Prozessen.
Brauche ich Python als Digitalisierungsmanager? Nein, nicht zwingend. Die meisten Aufgaben laufen über grafische Werkzeuge. Wer Python mag, hat einen Vorteil bei komplexeren Automatisierungen, aber es ist keine Pflicht und kein Prüfungsinhalt der gängigen Weiterbildungen.
Welche KI-Tools werden in Unternehmen am häufigsten eingesetzt? ChatGPT und Claude sind in den meisten Unternehmen inzwischen verfügbar, teilweise über eigene Enterprise-Zugänge. Microsoft Copilot ist in Firmen mit Microsoft-365-Umfeld verbreitet. Im Hintergrund laufen oft Azure Document Intelligence oder vergleichbare Dienste für die Dokumentenverarbeitung.
Wie oft wechseln die Tools? Die Grundlogik bleibt stabil, einzelne Produkte wechseln alle zwei bis drei Jahre. Wer die Kategorien versteht (Prozessmodellierung, LLM, No-Code, Dokumenten-KI), wechselt problemlos mit.
Über den Autor
Dr. Jens Aichinger ist Gründer von SkillSprinters, einem DEKRA-zertifizierten Bildungsträger für KI- und Digitalisierungs-Weiterbildungen. Promovierter Naturwissenschaftler, seit über zehn Jahren in Bildung und Digitalisierung, aktiver Kursleiter und Berater für Quereinsteiger. Mehr über den Autor.
Zuletzt geprüft am 13. April 2026 von Dr. Jens Aichinger.
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