Künstliche Intelligenz für das Prozessmanagement 2.0

Vor gut zweieinhalb Jahren habe ich hier im Blog über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Prozessmanagement geschrieben. Damals war das Thema noch stark von ersten Pilotprojekten und vorsichtigen Experimenten geprägt. Viele Unternehmen fragten sich: Welche Rolle kann KI überhaupt im Management und in der Automatisierung von Prozessen spielen?

Seitdem hat sich die Landschaft mit enormen Tempo verändert. Mit dem Aufkommen generativer KI, neuen Plattformfunktionen und der Integration von KI in gängige BPM-Tools sind aus Visionen konkrete Anwendungsfälle geworden. Prozesse lassen sich heute nicht nur automatisieren, sondern auch in Echtzeit analysieren, dokumentieren und sogar vorausschauend steuern.

Dieser Beitrag versteht sich als Fortsetzung und Update: Ich nenne ihn „KI im Prozessmanagement 2.0“, weil es nicht mehr nur um die Frage geht, ob KI eingesetzt werden sollte – sondern wie Unternehmen sie wirksam und verantwortungsvoll nutzen können.

Rückblick und Status Quo

In meinem Beitrag aus dem Jahr 2023 lagen die Schwerpunkte vor allem auf den klassischen Anwendungsfeldern: Prozessautomatisierung durch Robotic Process Automation (RPA), erste Experimente mit Machine Learning zur Prognose von Prozesskennzahlen sowie die Idee, Process Mining mit KI anzureichern. Das waren wichtige Grundlagen, die damals vielen Unternehmen halfen, einen ersten Zugang zur Thematik zu finden. Rückblickend lässt sich festhalten:

• Vieles hat sich bestätigt. KI ist inzwischen fester Bestandteil vieler Digitalisierungsprojekte. Vor allem in administrativen Prozessen – von Rechnungsprüfung über Bestellabwicklung bis hin zu Personalprozessen – wurden Effizienzsteigerungen realisiert.
• Die Erwartungen waren teilweise vorsichtig. Vor zweieinhalb Jahren herrschte noch Zurückhaltung: Wird KI wirklich praxisreif sein? Heute zeigt sich, dass selbst mittelständische Unternehmen mit standardisierten Tools erste Ergebnisse erzielen können.
• Die Dynamik wurde an einigen Stellen sogar unterschätzt. Während 2023 noch eher analytische Verfahren im Vordergrund standen, haben sich seither durch generative KI völlig neue Möglichkeiten eröffnet – etwa die automatische Erstellung von Prozessdokumentationen, die Generierung von Prozessmodellen oder intelligente Chatbots für die Prozessberatung.

Damit hat sich der Blickwinkel verschoben: Zu eher technischen Fragen nach Effizienz kommt zunehmend auch eine strategische Komponente. Unternehmen diskutieren heute nicht mehr nur, wie sie Prozesse automatisieren können, sondern auch, wie KI ihre gesamte Prozesslandschaft verändern und zukunftssicher machen kann.

Neue Entwicklungen im Überblick

Seit 2023 hat sich das Einsatzspektrum von KI im Prozessmanagement deutlich erweitert. Aus einzelnen Pilotprojekten sind in der Praxis implementierte und erprobte Lösungen geworden, die heute in vielen Organisationen verfügbar sind. Die folgenden acht Entwicklungen prägen aktuell die Diskussion und den Markt. In meinem Workshop „Good Practices von KI im Tagesgeschäft“ auf dem BigBang KI Festival im September haben einige TeilnehmerInnen bereits ziemlich ausgereifte Anwendungen dazu vorgestellt.

1. Generative KI für Prozessmodellierung und Analyse

Mit dem Aufkommen von ChatGPT & Co. hat sich die Prozessmodellierung grundlegend verändert. Generative KI kann heute aus Textbeschreibungen Prozessmodelle entwerfen, Lücken in Prozessdokumentationen erkennen oder alternative Abläufe vorschlagen. Erste Tools wie beispielsweise Camunda Copilot oder ProcessMaker zeigen, wie KI den Modellierungsaufwand reduziert und Prozessmanager unterstützt.

2. Echtzeit-Process Mining & Monitoring

Während Process Mining lange als retrospektives Analyse-Tool genutzt wurde, ermöglicht KI nun die Echtzeitanalyse. Systeme erkennen sofort Engpässe oder Abweichungen und schlagen Gegenmaßnahmen vor – teilweise sogar automatisiert. Damit wird Prozessmanagement zu einem proaktiven Steuerungsinstrument.

Prozessmanagement im Kundenservice ist ein anschauliches Beispiel dafür. In vielen Unternehmen laufen täglich zahlreiche Anfragen über verschiedene Kanäle ein – per E-Mail, Telefon oder Chat. Häufig wird erst im Nachhinein erkannt, dass sich ein bestimmtes Problem häuft, zum Beispiel eine Fehlermeldung nach einem Software-Update oder ein Defekt bei einem Produkt. Mit KI-gestützter Echtzeit-Analyse lassen sich diese Muster deutlich schneller identifizieren. Die KI wertet laufend Ticketdaten und Gesprächsnotizen aus und schlägt Alarm, wenn ungewöhnlich viele Anfragen zu einem Thema eingehen. Prozessverantwortliche können so unmittelbar reagieren und proaktiv Informationen an Kunden verschicken oder den zuständigen Fachbereich informieren.

3. Speech Mining & Dokumentation

KI kann mittlerweile sehr gut gesprochene Sprache direkt in andere Formate übersetzen. Sei es Meetingprotokolle (funktioniert ist Online-Meetings besser, da die KI besser erkennen kann wer was gesagt hat) oder strukturierte Prozessmodelle zu erstellen. Meetings oder Interviews lassen sich dadurch fast automatisch in Prozessdokumentationen überführen. Das spart Zeit und erhöht die Genauigkeit.

4. Large Process Models (LPM)

Analog zu Large Language Models entstehen erste Konzepte sogenannter Large Process Models. Sie kombinieren KI mit prozessspezifischem Wissen und können komplexe Entscheidungsstrukturen abbilden. Noch sind diese Ansätze experimentell, doch sie weisen in die Richtung einer „KI-nativen Prozesslandschaft“.

5. KI-native Plattformen und Integrationen

Immer mehr Anbieter integrieren KI direkt in ihre Workflow-Engines. Microsofts Power Platform bietet beispielsweise KI-gestützte Funktionen von der Modellierung bis zur Prozessausführung. Auch die Papyrus-Consverse Plattform hat KI bereits in die Plattform an verschiedenen Stellen integriert. Das senkt die Einstiegshürden weil keine separaten KI-Lösungen angebunden werden müssen.

6. Hyperautomatisierung

Der Begriff „Hyperautomation“ hat durch KI neuen Schwung bekommen. Gemeint ist die Kombination aus RPA, Process Mining, Low-Code-Plattformen und KI. Statt nur einzelne Aufgaben zu automatisieren, werden ganze Prozessketten intelligent orchestriert. Ziel ist es komplette End-to-End-Prozesse dynamisch zu steuern. Ein großer Vorteil davon ist die hohe Skalierbarkeit.

Ein Beispiel hierfür ist die Rechnungsprüfung. Oft ist dieser Prozess gerade in KMU noch von Handarbeit geprägt: Eingehende Rechnungen müssen manuell mit Bestelldaten abgeglichen werden. Stimmen Beträge, Mengen oder Lieferdaten nicht überein, muss die Buchhaltung den Vorgang prüfen und Rückfragen stellen. Low-Code-Plattformen können Flows erstellen, die eingehende Rechnungen automatisch auslesen und mit den hinterlegten Bestelldaten abgleichen. Bei klaren Übereinstimmungen wird die Rechnung direkt freigegeben, bei Abweichungen erstellt das System einen Hinweis für die Mitarbeitenden. So können die meisten Standardfälle vollautomatisch erledigt werden und die Buchhaltung kann sich auf Sonderfälle konzentrieren.

7. Compliance, GRC und digitale Zwillinge

KI wird zunehmend für Governance, Risk & Compliance (GRC) eingesetzt. Sie erkennt Regelverstöße, erstellt revisionssichere Dokumentationen oder simuliert Prozessvarianten in digitalen Zwillingen. Das eröffnet vor allem in regulierten Branchen (z. B. Finanzwesen, Pharma) große Potenziale. Durch Mustererkennung können beispielsweise auch dolose Handlungen im im Bereich der Beschaffung einfacher erkannt werden.

8. Die neue Rolle des Prozessmanagers

Nicht zuletzt verändert sich durch die zuvor dargestellten Trends auch die Rolle der Prozessmanager selbst. Statt Prozesse nur zu dokumentieren oder zu optimieren, werden sie zu strategischen Gestaltern, die KI gezielt einsetzen, trainieren und überwachen. Das erfordert sowohl technisches Know-how als auch ethische und kommunikative Fähigkeiten. Mit unserem neu überarbeiteten Zertifikatskurse Business Prozess ManagerIn an der OTH Regensburg zielen wir genau auf den Erwerb dieser Kompetenzen ab.

Chancen und Herausforderungen

Die Beispiele zeigen, dass KI im Prozessmanagement längst kein abstraktes Zukunftsthema mehr ist. Einfach einzusetzende Tools ermöglichen Lösungen, die zeitnah Vorteile bieten. Trotzdem gilt: Je intensiver Unternehmen KI einsetzen, desto wichtiger wird es, sich Nutzen und Grenzen bewusst zu werden und diese nüchtern abzuwägen. Chancen ergeben sich vor allem in drei Bereichen:

• Effizienzsteigerung: Routineaufgaben wie Dokumentation, Rechnungsprüfung oder Monitoring lassen sich schneller und mit weniger Ressourcen erledigen. Mitarbeitende gewinnen Zeit für anspruchsvollere Tätigkeiten.
• Transparenz und Steuerung: Prozesse werden durch KI sichtbarer. Anomalien oder Engpässe treten früher zutage, Entscheidungen können faktenbasiert und in Echtzeit getroffen werden.
• Innovation und Wettbewerbsfähigkeit: Unternehmen, die KI gezielt einsetzen, erschließen neue Geschäftsmodelle – etwa durch datengetriebene Services oder proaktive Kundenkommunikation. KI wird so zum Treiber der digitalen Transformation, nicht nur zum Werkzeug der Kostenoptimierung.

Auf der anderen Seite ist es aber auch wichtig, sich den Herausforderungen bewusst zu sein, um eine nachhaltig funktionierende und akzeptierte Lösung einzuführen:

• Datenqualität und Datenzugang: KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Unvollständige oder fehlerhafte Prozessdaten führen zu falschen Empfehlungen.
• Akzeptanz im Unternehmen: Viele Mitarbeitende sehen KI zunächst mit Skepsis. Die Sorge dahinter sind der Verlust von Arbeitsplätzen oder fehlende Transparenz darüber wie der Vorschlag zustande kommt. Ohne gezielte Kommunikation und Schulung entsteht Widerstand.
• Implementierungsaufwand: Auch wenn viele Anwendungen niederschwellig starten, braucht es dennoch Schnittstellen, Training und Governance. Besonders in komplexen Prozesslandschaften ist die Einführung kein Selbstläufer.
• Sicherheit: Viele KI-Anwendungen arbeiten mit sensiblen Daten. Ohne professionelle Unterstützung besteht das Risiko, Informationen ungewollt preiszugeben oder Lösungen zu entwickeln, die schwer zu warten sind, wenn der ursprüngliche Entwickler das Unternehmen verlässt. Deshalb sollten Datenschutz, Zugriffsrechte und Wartbarkeit von Anfang an mitgedacht werden – am besten auf Basis klarer Regeln und dokumentierter Standards.
• Regulatorische und ethische Fragen: KI bringt neue Risiken mit sich, etwa durch mögliche Diskriminierung in Entscheidungsprozessen (welche Trainingsdaten wurden verwendet?) oder durch fehlende Nachvollziehbarkeit. Unternehmen müssen hier Verantwortlichkeiten klären und klare Leitlinien etablieren.

Die Balance zwischen diesen Chancen und Herausforderungen entscheidet letztlich darüber, ob KI im Prozessmanagement als kurzfristiger Trend oder als nachhaltiger Erfolgsfaktor wirkt. Wichtig ist, das Thema nicht als reines IT-Projekt zu betrachten, sondern als strategische Aufgabe, die Technologie, Organisation und Menschen gleichermaßen einbindet.

Fazit

Der Beitrag hat gezeigt: aus Pilotprojekten in den letzten Jahren sind praxistaugliche Anwendungen geworden, die Prozesse transparenter, schneller und intelligenter machen. Und schon kleine, gezielt eingesetzte Lösungen können spürbaren Mehrwert bringen.

Der Blick nach vorn zeigt jedoch: KI wird zunehmend zum Standardbestandteil moderner Prozessmanagement-Systeme. Generative Modelle, Echtzeitanalysen und automatisierte Optimierung werden in den kommenden Jahren weiter an Bedeutung gewinnen. Damit verschiebt sich die Rolle des Prozessmanagements. Und zwar weg von der reinen Effizienzsteigerung, hin zu einem strategischen Instrument für Innovation und Unternehmenssteuerung.

Unternehmen müssen nun Erfahrungen zu sammeln, Kompetenzen aufbauen und klare Leitlinien für den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI entwickeln. So lässt sich die „Prozessmanagement 2.0-Welt“ nicht nur technologisch, sondern auch organisatorisch erfolgreich umsetzen.