Der öffentliche Dienst zählt zu den größten Arbeitgebern Deutschlands. Bei einer durchschnittlichen Krankheitsquote von 5,7 Prozent – übrigens über dem Branchendurchschnitt – bedeutet das für Personalabteilungen: Tausende Krankmeldungen müssen täglich verarbeitet werden.

Ein Prozess, der simpel klingt, aber enormen Verwaltungsaufwand verursacht. Die gute Nachricht: Dieser Prozess lässt sich weitgehend automatisieren – mit Open-Source-Technologie und lokaler KI.

Das Problem: Sieben Minuten pro Dokument

Der typische Ablauf bei der Verarbeitung einer Krankmeldung:

Krankmeldung öffnen und lesen
Vollständigkeit prüfen: Name, Zeitraum, Arzt vorhanden?
HR-System öffnen
Mitarbeiter suchen
Art der Meldung eingeben (Erstmeldung oder Verlängerung?)
Bei Erstmeldung: Neuen Vorgang anlegen
Bei Verlängerung: Bestehenden Vorgang aktualisieren
Dokument archivieren
Nächster Vorgang…

Durchschnittliche Bearbeitungszeit: 7 Minuten pro Krankmeldung.

Die Rechnung für eine mittlere Behörde

Kennzahl	Berechnung
Beschäftigte	5.000
Krankenstand (5,7%)	~285 Meldungen/Tag
Zeit pro Meldung	7 Minuten
Gesamtzeit täglich	33 Stunden
Zeitaufwand jährlich	~8.000 Stunden

Bei einem kalkulatorischen Stundensatz von 35 Euro (inkl. Arbeitgeberanteil) entspricht das Personalkosten von über 280.000 Euro jährlich – nur für die Übertragung von Krankmeldungen ins System.

Die Lösung: KI liest, prüft und überträgt automatisch

Moderne Automatisierungslösungen können diesen Prozess auf einen Bruchteil des Aufwands reduzieren. Der Ablauf:

Schritt 1: Dokumentenanalyse

Die Krankmeldung geht ein – als Scan, PDF oder Foto. Ein KI-System analysiert das Dokument, erkennt die relevanten Felder und extrahiert automatisch:

Name und Personalnummer
Zeitraum der Arbeitsunfähigkeit
Art der Meldung (Erst- oder Folgebescheinigung)
Ausstellende Praxis

Schritt 2: Intelligente Klassifizierung

Das System erkennt selbstständig, ob es sich um eine Erstmeldung oder Verlängerung handelt. Je nach Typ werden unterschiedliche Workflows ausgelöst.

Schritt 3: Automatische Datenübertragung

Die extrahierten Daten werden direkt ins HR-System übertragen – sei es SAP, DATEV oder eine andere Lösung. Der Software-Roboter navigiert durch die Eingabemasken, genau wie ein Mensch es tun würde. Nur schneller und ohne Tippfehler.

Schritt 4: Archivierung und Protokollierung

Das Originaldokument wird automatisch im korrekten Ordner abgelegt. Jeder Verarbeitungsschritt wird protokolliert – vollständige Nachvollziehbarkeit für Prüfungen und Audits.

Schritt 5: Ausnahmebehandlung

Nur wenn das System unsicher ist – bei unleserlicher Schrift, fehlenden Daten oder ungewöhnlichen Konstellationen – erfolgt eine manuelle Prüfung. Erfahrungsgemäß betrifft das etwa 15% der Fälle.

Das Ergebnis: Von 7 Minuten auf 1 Minute

Kennzahl	Vorher	Nachher
Zeit pro Krankmeldung	7 Minuten	1 Minute
Automatisierungsgrad	0%	85%
Fehlerquote Datenübertragung	3-5%	< 0,5%
Jährliche Ersparnis	–	~7.000 Stunden

Der eigentliche Gewinn geht über die Zeitersparnis hinaus: Mitarbeitende in der Personalabteilung können sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren – Personalentwicklung, Recruiting, Mitarbeitergespräche statt repetitiver Dateneingabe.

Warum Open Source und lokale KI?

Kommerzielle RPA-Plattformen bieten ähnliche Funktionen – allerdings mit erheblichen Nachteilen:

Das Problem proprietärer Lösungen

Hohe Lizenzkosten: Große RPA-Anbieter rechnen pro Bot und Nutzer ab. Bei umfangreicheren Installationen schnell sechsstellige Jahreskosten.
Vendor Lock-in: Einmal implementiert, ist der Wechsel aufwändig und teuer.
Cloud-Abhängigkeit: Viele Features setzen Cloud-Dienste voraus – mit Datenfluss in die USA.

Der Open-Source-Ansatz

n8n als Automatisierungsplattform

n8n ist eine Open-Source-Workflow-Engine. Keine Lizenzkosten, voller Zugriff auf den Quellcode, Betrieb auf eigenen Servern oder bei einem deutschen Hosting-Anbieter.

Lokale KI-Modelle für die Dokumentenanalyse

Für die Texterkennung und Datenextraktion kommen selbst gehostete Sprachmodelle zum Einsatz – etwa Mistral oder Llama. Die Verarbeitung erfolgt vollständig auf Ihrer Infrastruktur:

Kein Dokument verlässt Ihre Server
Keine API-Calls an OpenAI, Google oder Microsoft
Keine laufenden Token-Kosten

DSGVO-Konformität by Design

Krankmeldungen enthalten sensible Gesundheitsdaten – besonders schützenswerte Informationen nach DSGVO. Mit einer selbst gehosteten Lösung:

Keine Datenübertragung an Dritte
Volle Kontrolle über Speicherung und Löschfristen
Lückenloser Audit-Trail für jede Verarbeitung

Voraussetzungen für die Umsetzung

Technische Anforderungen

Zugang zum HR-System (über API oder UI-Automatisierung)
Server für n8n und das KI-Modell (kann ein virtueller Server sein)
Definierter Eingangskanal für Krankmeldungen (E-Mail-Postfach, Scan-Ordner oder Upload-Portal)

Organisatorische Anforderungen

Dokumentierter Prozess: Welche Schritte, welche Ausnahmen?
Abstimmung mit IT-Sicherheit und Datenschutzbeauftragten
Testphase mit realen (anonymisierten) Dokumenten

Typischer Projektverlauf

Phase	Zeitraum	Inhalt
Analyse	Woche 1-2	Prozessaufnahme, Anforderungsdefinition
Entwicklung	Woche 3-4	Workflow-Entwicklung, KI-Training
Test	Woche 5-6	Pilotbetrieb mit Echtdaten, Feintuning
Rollout	Ab Woche 7	Produktivbetrieb, Monitoring

Das Potenzial nutzen: Erste Schritte

Die Automatisierung von Krankmeldungen ist ein idealer Einstieg in die Prozessautomatisierung:

Überschaubarer Scope: Ein klar definierter, repetitiver Prozess
Schneller ROI: Die Investition amortisiert sich oft binnen weniger Monate
Geringes Risiko: Im Parallelbetrieb testbar, jederzeit abschaltbar
Multiplikatoreffekt: Die gewonnenen Erfahrungen lassen sich auf weitere Prozesse übertragen

Denn die Krankmeldung ist nur der Anfang. Die gleiche Technologie automatisiert auch:

Urlaubsanträge
Reisekostenabrechnungen
Bescheinigungen und Formulare
Eingangsrechnungen

Jeder dieser Prozesse folgt dem gleichen Prinzip: Dokument analysieren, Daten extrahieren, in Zielsystem übertragen, archivieren.

Fazit: Ein Quick Win mit strategischer Bedeutung

Die Automatisierung von Krankmeldungen löst ein konkretes, alltägliches Problem. Die Technologie ist erprobt, der Prozess klar strukturiert, der Return on Investment schnell messbar.

Gleichzeitig ist es ein Einstieg in die digitale Souveränität: Mit Open Source und lokaler KI behalten Verwaltungen die volle Kontrolle – über ihre Daten, ihre Kosten und die Weiterentwicklung ihrer Systeme.

Sie möchten wissen, ob die Automatisierung von Krankmeldungen auch in Ihrer Organisation umsetzbar ist? Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch – wir analysieren Ihren Prozess und zeigen Ihnen die Möglichkeiten.