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KI im Prozessmanagement
Wie Künstliche Intelligenz Prozesse optimiert und automatisiert
Künstliche Intelligenz revolutioniert das Prozessmanagement, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisiert, Entscheidungen unterstützt und Prozesse dynamisch an veränderte Bedingungen anpasst – so werden Abläufe schneller, präziser und ressourcenschonender.
Wie verändert Künstliche Intelligenz das Prozessmanagement?
Künstliche Intelligenz macht Prozesse effizienter und flexibler, indem sie manuelle Aufgaben automatisiert, Entscheidungen unterstützt und sich in Echtzeit an veränderte Bedingungen anpasst. Wiederkehrende Tätigkeiten entfallen oder laufen schneller ab, während KI datenbasierte Entscheidungen verbessert. Dadurch werden Prozesse präziser, anpassungsfähiger und ressourcenschonender.
Gleichzeitig erleichtert KI die Arbeit von Prozessmanagement-Expert:innen, indem sie große Datenmengen analysiert, Muster erkennt und Optimierungspotenziale aufzeigt. Fachleute müssen Prozesse nicht mehr ausschließlich manuell modellieren oder verbessern, sondern können auf intelligente Assistenten zurückgreifen, die sie bei Modellierung, Simulation und kontinuierlicher Steuerung unterstützen.
Was steckt hinter Künstlicher Intelligenz?
Drei zentrale Technologien
Generative KI
erzeugt Inhalte automatisch, so wie generierte Prozessmodelle oder standardisierte Antwortschreiben im Kundenservice.
Machine Learning
erkennt Muster und trifft Vorhersagen, etwa wenn eine KI im Rechnungswesen Zahlungseingänge prognostiziert und Mahnläufe steuert.
Natural Language Processing (NLP)
verarbeitet und versteht Sprache. In der Reklamationsbearbeitung kann eine KI eingehende Nachrichten auswerten, relevante Informationen extrahieren und automatisch an die richtige Fachabteilung weiterleiten.
KI in der Prozessmanagement-Praxis
Wo kommt KI im Prozessmanagement zum Einsatz?
KI revolutioniert das Prozessmanagement auf drei Ebenen:
Intelligente Prozesse
KI automatisiert Aufgaben, trifft datenbasierte Entscheidungen und steuert Teilprozesse autonom.
KI Prozessoptimierung
Prozessmanagement-Expert:innen nutzen KI zur Datenerhebung, Modellierung und Analyse. KI erkennt Muster, bewertet Varianten und unterstützt gezielte Verbesserungen.
Intelligenter KVP
KI wertet Prozessdaten kontinuierlich aus, identifiziert Optimierungspotenziale und passt Abläufe dynamisch an – für eine stetige Weiterentwicklung.
Wie werden Prozesse durch KI intelligenter?
Prozesse verändern sich grundlegend, weil KI einzelne Aufgaben automatisiert, Teilprozesse flexibel steuert und ganze Abläufe selbstständig optimiert.
Auf Aufgabenebene übernimmt KI Tätigkeiten, die bisher manuell erledigt wurden – etwa durch Task Automation mit Robotic Process Automation (RPA) oder Intelligent Document Processing (IDP). Generative KI erstellt Berichte, füllt Bestellformulare aus oder formuliert Antwortmails. Machine Learning analysiert Rechnungen, klassifiziert Dokumente und priorisiert Anfragen automatisch, während NLP-Modelle Kundenanfragen verstehen und automatisierte Handlungsempfehlungen generieren.
Auf Teilprozessebene steuert KI Abläufe flexibel. Agentic AI erkennt Abweichungen und passt Entscheidungen an. In der Rechnungsprüfung liest KI Rechnungen aus, gleicht sie mit Bestellungen ab und entscheidet eigenständig über Freigaben oder Rückfragen. Anstatt starren Regeln zu folgen, reagieren Prozesse dynamisch auf Veränderungen.
Damit intelligente Prozessschritte reibungslos ineinandergreifen, braucht es eine durchdachte Orchestrierung. Ein mit BPMN modellierter End-to-End-Prozess steuert die einzelnen Task-Automation- und Teilprozess-Schritte in einer Process Engine. Bei Kreditentscheidungen kann etwa IDP automatisch Kundendaten extrahieren, Machine Learning Bonitätsinformationen analysieren und eine KI-gestützte Entscheidungslogik Kreditlimits dynamisch anpassen.
Effizienter Arbeiten mit KI im Prozessmanagement
Wie unterstützt KI die Arbeit von BPM-Expert:innen bei der Prozessoptimierung?
KI erleichtert die Arbeit von Prozessmanager:innen in allen Phasen der Prozessoptimierung:
- In der Planung unterstützt ein BPMN-Copilot das Modellieren komplexer Abläufe. Process Mining hilft, Prozessdaten effizient zu kuratieren, Muster zu erkennen und Durchlaufzeiten zu analysieren. Prozessberater:innen nutzen Generative KI, um Schwachstellenanalysen durchzuführen, Workshop-Agenden zu erstellen oder Optimierungsmaßnahmen vorzuschlagen.
- In der Realisierung übernimmt KI technische Aufgaben. Automatisierte Tests simulieren Szenarien, um neue Prozesse zu prüfen. Generative KI erstellt Organisationsanweisungen und strukturierte Prozessdokumentationen aus vorhandenen Modellen. Software-Entwickler:innen profitieren von KI-gestütztem Code-Testing und automatisierten Fehleranalysen.
- In der Einführung generiert KI E-Learning-Kurse, interaktive Tutorials und Chatbot-gestützte Schulungen, die Mitarbeitende schneller mit neuen Abläufen vertraut machen.
Warum wird der KVP durch KI effizienter?
Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP) lebt davon, dass Mitarbeitende Abläufe hinterfragen, Schwachstellen erkennen und Verbesserungen umsetzen.
KI analysiert dabei große Datenmengen und liefert gezielte Vorschläge. Machine Learning erkennt Bearbeitungszeiten, wiederkehrende Fehler und Engpässe, die sonst manuell aufwendig identifiziert werden müssten.
Dadurch können KVP-Teams und Prozessverantwortliche schneller fundierte Entscheidungen treffen, statt sich auf Vermutungen oder manuelle Analysen zu verlassen.
Zukünftig könnte sich der KVP zunehmend autonom weiterentwickeln. KI testet Optimierungsvorschläge eigenständig und bewertet die Ergebnisse. Automatisierte Prozessvergleiche analysieren zwei Varianten parallel, um datenbasiert die effizientere auszuwählen. Autonome Prozessautomatisierung geht noch weiter: KI-gestützte Systeme erkennen Abweichungen, passen Abläufe eigenständig an und messen die Auswirkungen. Digital Twins simulieren alternative Szenarien, um Optimierungsmöglichkeiten verlässlich zu bewerten.
Prozesse mit KI automatisieren
Welche Prozesse lassen sich mit KI intelligent automatisieren?
Die Automatisierung von Geschäftsprozessen hat sich durch KI weiterentwickelt. Während früher deterministische Abläufe wie Rechnungsverarbeitung automatisiert wurden, erlaubt KI heute auch die Steuerung komplexer, nicht-deterministischer Prozesse. AI Agents treffen dabei flexible Entscheidungen.
Im Vertrieb kann KI etwa Angebote individuell auf Kundendaten zuschneiden, indem sie Preise, Lieferzeiten und Lagerbestände analysiert. Kombinierte Prozesse aus strukturierten und unstrukturierten Abläufen ermöglichen noch größere Flexibilität: Während Standardprozesse festen Regeln folgen, optimiert KI dynamisch Prioritäten, Prozesspfade und Workflows.
Wie wird die Integration von KI in Prozessen zu einem reibungslosen Kundenerlebnis?
Damit KI ihr volles Potenzial entfalten kann, müssen KI-gestützte Aufgaben und Teilprozesse orchestriert werden – sowohl deterministische Abläufe als auch flexible, nicht-deterministische Entscheidungen.
Ein Beispiel aus der Versicherungsbranche zeigt, wie KI verschiedene Prozessschritte intelligent kombiniert: IDP analysiert eingereichte Schadensbilder, Computer Vision bewertet die Schadenhöhe, Machine Learning vergleicht Fälle und schlägt eine Regulierung vor, während NLP-Systeme die Kundenkommunikation übernehmen. Autonome Prozessautomatisierung entscheidet, ob eine Auszahlung direkt erfolgt oder eine manuelle Prüfung notwendig ist.
Damit diese spezialisierten KI-Technologien in einem End-to-End-Prozess nahtlos zusammenarbeiten, braucht es eine leistungsfähige Automatisierungsplattformen wie BOAT und Automation Fabric. Nur so gelingt es, nicht nur einzelne Prozessschritte zu automatisieren, sondern das gesamte Kundenerlebnis zu optimieren.
In welchen Bereichen des Prozessmanagements ist KI sinnvoll?
Umfrage: KI im Prozessmanagement
Künstliche Intelligenz (KI) hält zunehmend Einzug in das Prozessmanagement.
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Geschäftsprozesse mit KI-Unterstützung modellieren
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