KI im Prozessmanagement
Prozesse bilden das Rückgrat jeder Organisation. Sie strukturieren Abläufe, schaffen Standards und ermöglichen Steuerung. Doch unter dem Druck zunehmender digitaler Möglichkeiten, äußerer Einflüsse, Komplexität und begrenzter Ressourcen stößt das klassische Prozessmanagement an Grenzen. Genau hier setzt Künstliche Intelligenz (KI) als Hilfsmittel und potenter Enabler an.
KI im Prozessmanagement bedeutet dabei weit mehr als reines Tooling oder Automatisierung. KI eröffnet neue Möglichkeiten für systemische Ansätze, durchgängige Integration sowie zukünftig verstärkt für intelligente Mustererkennung, prädiktive Simulation, semantische Analyse und potenziell generative Assistenz bei der Prozessmodellierung.
Der Beitrag richtet sich an Fachpersonen im Prozessmanagement, die auf der Suche nach fundierten Einordnungen, konkreten Anknüpfungspunkten und reflektierten Perspektiven sind. Neben technischen Potenzialen geht es vor allem um die Frage, wie KI sinnvoll in bestehende Strukturen, Rollen und Kulturen eingebettet werden kann. Ziel dieses Artikels ist es, eine systematische und praxisnahe Orientierung zu erarbeiten:
- Wo steht KI aktuell im Kontext des Prozessmanagements?
- Welche konkreten und potenziellen Einsatzfelder gibt es?
- Wie lässt sich ein ganzheitlicher, anschlussfähiger Umgang mit der Technologie gestalten?
Eine Prämisse direkt vorweg: KI ist kein Prozessmanager und wird schon allein aufgrund der zutiefst zwischenmenschlichen und kontextlastigen Arbeit auch in naher Zukunft kein Prozessmanager werden. Gleichzeitig ist die KI mehr als nur ein einfaches Werkzeug, weshalb die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und menschlichen Entscheidungsträgern essenziell ist, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Quellen und weiterführendes: Becker et al., 2012; vom Brocke & Rosemann, 2015; Buxmann & Schmidt, 2021; Dumas et al., 2018, 2022, 2023; van der Aalst, 2022
Management Summary
Zentrale Erkenntnisse
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Künstliche Intelligenz kann Prozessmanagement nicht automatisieren oder den menschlichen Einsatz versetzen, aber durch datenbasierte Analysen, simulationsgestützte Entscheidungen und adaptive Optimierung substanziell erweitern.
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Der eigentliche Hebel der KI liegt nicht im Tooling, sondern in der menschlichen Fähigkeit, Technologie, Organisation und Kultur ganzheitlich zusammenzudenken.
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KI wird dort wirksam, wo sie kontextuell eingebettet, auf einer Governance basierend gesteuert und menschenzentriert eingeführt wird.
Empfehlungen
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Strategisch statt punktuell denken: KI muss Teil einer übergreifenden Prozess- und Digitalisierungsstrategie sein und nicht nur als Tool oder Automatisierungselement begriffen werden.
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Rollen und Governance klären: Ohne definierte Verantwortlichkeiten, Datenhoheiten und Entscheidungspfad bleibt jede Integration fragmentiert.
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Change systemisch gestalten: Beteiligung, Reflexion und Kulturentwicklung sind keine „weichen Themen“, sondern Voraussetzung für nachhaltige Wirksamkeit.
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Technologien reflektiert auswählen: Nicht alles was möglich ist, ist sinnvoll und anschlussfähig. Die Tool-Landschaft braucht Klarheit, Passung, Durchgängigkeit und Zukunftsfähigkeit.
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Erkenntnisse gezielt aktivieren und nutzen: KI ermöglicht neue Sichtweisen, doch nur wer fragt, kann auch lernen.
Kurzfazit: KI ist keine Abkürzung. Sie ist ein Ermöglicher für effizientere Prozesse, für smartere Entscheidungen, aber vor allem für reifere Organisationen. Wer KI ganzheitlich denkt, kann nicht nur Wert schaffen, sondern Verantwortung übernehmen und nachhaltig gestalten.
1. KI entlang der klassischen Prozessmanagementphasen
Die Einsatzmöglichkeiten von KI sind mannigfaltig, wodurch sie sich entlang der klassischen Prozessmanagementphasen vielseitig nutzen lassen. Im Folgenden werden die einzelnen Phasen kurz beleuchtet und jeweils mit Praxisbeispielen und aktuellen Entwicklungen ergänzt.
1.1. Phasenbetrachtung
Prozessabgrenzung
Bereits die Abgrenzung von Prozessen kann durch KI unterstützt werden – etwa durch die Analyse unstrukturierter Datenquellen, Stakeholder-Kommunikation oder vorhandener Prozessfragmente. NLP-Modelle ermöglichen es, Themencluster zu erkennen und natürliche Schnittmengen zu identifizieren. So lassen sich Prozesse bspw. datenbasiert abgrenzen, priorisieren und strukturieren – etwa durch Tools wie Celonis Snap. Ebenso ist der Einsatz der gängigen KI-Lösungen wie ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) möglich. Die Grenzen aller „Tools“ liegen jedoch in der Qualität der Eingabedaten und im Verständnis impliziter Organisationslogiken und politischer Zusammenhänge
Kurzfazit: KI kann die Prozessidentifikation beschleunigen, objektivieren und inhaltlich fundieren – vorausgesetzt die Datenlage stimmt.
Prozessaufnahme und -analyse
In dieser Phase können Methoden wie Process Mining, Task Mining und semantische Logfile-Analyse zum Einsatz kommen. Systeme wie Celonis oder PAFnow können auf Basis von ERP-Daten reale Prozessverläufe rekonstruieren, Schleifen und Abweichungen erkennen oder Bottlenecks extrahieren. Ergänzt durch NLP und Sentimentanalyse können auch qualitative Elemente wie E-Mail-Inhalte, Tickets oder Gesprächsnotizen integriert werden.
Kurzfazit: KI besitzt das Potential klassische Aufnahmeverfahren um objektive, datenbasierte und fortlaufend aktualisierbare Analyseebenen zu bereichern.
Prozesskonzeption und -design
Auch bei der Konzeption neuer Prozesse kann KI unterstützen, indem sie historische Verläufe analysiert, „Best Paths“ identifiziert, alternative Sequenzen vorschlägt und Prozessvarianten modelliert. Tools wie ARIS AI Model Generator oder SAP Signavio Process Intelligence ermöglichen hier simulationsgestützte Designoptionen – und helfen, Prozesse robust und zielgerichtet aufzubauen.
Entscheidend bleibt dabei aber: KI kann Pfade vorschlagen, doch welche davon verfolgt werden, ist keine technische, sondern eine strategische Frage. Es braucht Governance-Rahmen, die solche Entscheidungen strukturieren.
Kurzfazit: KI kann bei der Prozesskonzeption helfen, Klarheit zu schaffen, Varianten sichtbar zu machen und aus Vergangenem zu lernen. Sie ersetzt keine Entscheidungen, schafft aber neue Denk- und Gestaltungsräume.
Prozessmodellierung
In der finalen Phase kommt zunehmend das Potential der generative KI ins Spiel. Erste Lösungen und Ansätze bestehen etwa in automatisierten Modellvorschlägen in BPMN, Konsistenzprüfungen, Abgleich mit Referenzmodellen durch Tools wie BIC Process Design oder Camunda Modeler (mit KI-Modul). Dabei kann KI nicht nur die Modellierung beschleunigen, sondern auch Fehler reduzieren und eine formale Standardisierung unterstützen.
Kurzfazit: KI wird zur strukturierten Assistenz und kann helfen schneller und sicherer zu modellieren sowie typische Stolperfallen zu reduzieren. Die Umsetzbarkeit bleibt jedoch auch in Zukunft eine Frage menschlicher Klarheit.
1.2. Potenziale, Chancen, Hürden und Risiken
Es zeigt sich, dass der Einsatz von KI im Prozessmanagement enorme Potenziale birgt, demgegenüber aber auch weiterhin Hürden und Risiken zu bedenken sind:
Potenziale und Chancen | Hürden und Risiken |
|---|---|
Automatisierung und Effizienzsteigerung: KI-gestützte Werkzeuge können viele Aufgaben übernehmen, die traditionell manuell ausgeführt wurden – etwa Prozessdokumentation, Analyse und Design. Das spart Zeit und reduziert Fehler. | Datensicherheit: Die Verarbeitung sensibler Unternehmensdaten erfordert strikte Einhaltung von Datenschutz und Compliance. |
Datenbasierte Entscheidungsfindung: Predictive Analytics und Process Mining ermöglichen es, Muster und Ineffizienzen zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden oft verborgen bleiben. | Datenqualität und -verfügbarkeit: Ohne strukturierte, vollständige Daten bleibt KI wirkungslos.
Übermäßiges Vertrauen: KI ist ein Werkzeug – keine Entscheidungsinstanz. Der Mensch bleibt in der Verantwortung. |
Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: KI kann kontinuierlich lernen und sich verändernden Rahmenbedingungen anpassen – was zu dynamischeren, resilienteren Prozessen führt. | Komplexität der Implementierung: Bestehende IT-Landschaften und siloartige Strukturen behindern oft eine nahtlose Integration. |
Ressourcenoptimierung: Durch gezielte Prognosen ermöglicht KI eine effizientere Nutzung von Zeit, Budget und Personal. | Akzeptanzprobleme: Mitarbeitende müssen befähigt und eingebunden werden, um Vertrauen in KI-basierte Systeme zu entwickeln. |
Kurzfazit: KI kann das Prozessmanagement spürbar verbessern und dabei helfen, schneller, genauer, vernetzter zu arbeiten. Der Nutzen entfaltet sich jedoch nur, wenn Technik, Daten und Menschen zusammenwirken. Ohne Kontextverständnis, Transparenz und Mitgestaltung bleibt KI nur eine technische Möglichkeit – kein wirksames Werkzeug.
1.3. Aktuelle Entwicklungen, Tools und Ausblick
Die KI-Technologien entwickeln sich ständig und extrem dynamisch weiter, weshalb täglich neue Möglichkeiten und Tools entstehen. Ein paar aktuelle und bereits zuvor genannte Ansätze und Tools sind zusammenfassend folgende:
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Automatisierte Prozessvisualisierung und -modellierung: Tools wie Celonis Snap und SAP Signavio bieten Process-Mining-Funktionen, die aus Rohdaten Prozessflüsse rekonstruieren.
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Intelligente Prozessoptimierung: KI kann Engpässe identifizieren, Prognosen erstellen und auf Basis historischer Daten konkrete Verbesserungen vorschlagen.
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Natural Language Processing (NLP): Anforderungsdokumente, E-Mails oder Protokolle können analysiert und in strukturierte Informationen überführt werden.
Ausgewählte Tools:
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Celonis Snap – Echtzeit-Überwachung und Optimierung komplexer Prozesse.
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SAP Signavio – Visualisierung, Analyse und Verbesserungspotenzial in der Prozesslandschaft.
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UiPath, Automation Anywhere – RPA kombiniert mit KI, z. B. zur intelligenten Dokumentenverarbeitung.
Ausblick: KI entwickelt sich zunehmend von einer unterstützenden Technologie hin zu einem strategischen Sparrings-Partner. Es ist eine potentiell wachsende Bedeutung für prädiktive Steuerung, adaptive Prozessführung und erklärbare Entscheidungsfindung (Explainable AI) beobachtbar. Dabei verschiebt sich der Fokus weg von technischer Machbarkeit hin zu verantwortungsvoller Gestaltung: Nur wer KI strategisch einbettet, kann Organisationen nicht nur effizienter, sondern auch lernfähiger machen.
Weiterführendes: Gartner, 2025
2. Integrierter KI-Einsatz jenseits isolierter Tools
Weitergedacht entfaltet Künstliche Intelligenz (KI) ihr volles Potenzial im Prozessmanagement nicht durch punktuelle Automatisierung oder Unterstützung, sondern durch die systemische Verknüpfung bislang getrennter Funktionsbereiche. In diesem Kapitel betrachten wir drei zentrale Schnittstellen, an denen sich ein ganzheitlicher, vernetzt integrierter Einsatz von KI besonders besonders wirksam entfalten kann.
2.1. Schnittstelle Anforderungs- und Prozessmanagement
Bereits im Anforderungsmanagement kann KI substanzielle Mehrwerte generieren – etwa durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP), Clustering und semantischer Analyse. Anforderungsdokumente, Rückmeldungen aus Fachbereichen oder Ticketsysteme werden so nicht nur schneller verarbeitet, sondern auch inhaltlich vorstrukturiert und priorisiert. Dies verbessert die Übergabefähigkeit an das Prozessmanagement erheblich.
Ein praktisches Beispiel: Tools wie IBM Watson oder Bitrix24 können mithilfe semantischer KI, Anforderungen aus E-Mails oder Protokollen automatisch extrahieren, clustern und in einheitliche Templates überführen. Dadurch entstehen nicht nur strukturiertere Datengrundlagen, sondern auch prozessnahe Datenströme, die direkt weiterverarbeitet werden können.
Kurzfazit: KI fungiert hier als Brücke zwischen unstrukturierten Anforderungen und strukturierten Prozessen – und minimiert damit Schnittstellenverluste, Medienbrüche und Interpretationsspielräume.
Quellen und weiterführendes: Kappelman et al., 2019; Dumas et al., 2018; IBM, 2023, 2024; Necula et al., 2024; Sabetzadeh & Arora, 2024; Zhao et al., 2021; Vogelsang & Fischbach, 2024
2.2. Schnittstelle Prozess-, Change- und Projektmanagement
Der zweite Hebel liegt zwischen der Modellierungswelt des Prozessmanagements und der operativen Umsetzung im Rahmen von Projekten oder Change-Vorhaben. Gerade hier ist der Transfer häufig brüchig. Prozesse werden designt, aber nicht anschlussfähig umgesetzt, sei es mangels Ressourcen, Governance oder Kommunikationsstruktur.
Praxisbeispiele lassen sich etwa bei der deutschen Telekom, Siemens oder Lufthansa finden. Beispielhaft kann KI beim schließen folgender Lücken unterstützen:
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Durch Change-Impact-Analysen (z. B. mit Tools wie Kaiya – dem Prosci AI Assistant – oder mit der Action Engine in Celonis EMS),
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durch Risikoprognosen auf Basis vergangener Projektdaten (z. B. in Jira mit Predictive Workload Modulen oder Asana Goals mit KI-Erweiterung),
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oder durch automatisierte Generierung von Zielzuständen, etwa durch simulierten Soll-Ist-Abgleich auf Basis historischer Prozessdaten.
Eine gezielte Verbindung zwischen Technologie und Transformation kann durch dedizierte Change-Enablement-Rollen entstehen, die sowohl technische Realisierbarkeit als auch kulturelle Anschlussfähigkeit orchestrieren.
Besonders spannend: KI kann Prozessveränderungen simulieren, Stakeholder-Feedback analysieren und alternative Umsetzungsstrategien vorschlagen. Sie wird damit nicht nur zum Beschleuniger, sondern zum Übersetzer zwischen Strategie und operativer Veränderung
Kurzfazit: KI kann die Brücke zwischen Prozessmodell und Umsetzung schlagen, jedoch vorausgesetzt, sie wird nicht nur technisch gedacht, sondern gezielt in Change-Logiken, Governance-Strukturen und Verantwortlichkeiten eingebettet.
Quellen und weiterführendes: vom Brocke et al., 2021; Prosci, 2023
2.3. Integrierte Betrachtung im Systemkontext
Wirklich transformativ wird KI im Prozessmanagement allerdings erst, wenn sie nicht nur punktuell in Silos wirkt, sondern systemisch gedacht und übergreifend integriert wird – als Verbindung zwischen Anforderungen, Prozessen, Umsetzung und strategischen Zielen. Genau hier liegt das eigentliche Potenzial: Nicht in der Automatisierung einzelner Abläufe, sondern in der Durchgängigkeit über Disziplinen, Ebenen und Denkweisen hinweg.
Damit dies gelingt, braucht es jedoch drei Voraussetzungen:
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Strukturelle Voraussetzungen: stabile Datenflüsse, definierte Schnittstellen und ein gemeinsames Zielsystem,
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Kulturelle Voraussetzungen: Offenheit für Interdisziplinarität, iterative Entwicklung und kritisches Denken,
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Prozessuale Voraussetzungen: verbindliche Governance, klare Rollen und Verantwortlichkeiten über Bereichsgrenzen hinweg.
Praxisbeispiele zeigen, dass Unternehmen wie Bosch oder SAP erste Erfolge mit integrierten KI-Plattformen wie Celonis EMS oder dem Microsoft Process Advisor erzielen. Dort werden z. B. Prozessdaten, Nutzerfeedback und Systemmetriken gezielt miteinander verknüpft, um Anomalien zu erkennen, Change-Impulse abzuleiten und Prozesse kontinuierlich zu verbessern. KI wird so zum Katalysator für datenbasierte Steuerung und organisationales Lernen.
Zentral dabei ist die Frage: Wer moderiert diese Integration? Rollen wie der AI Product Owner* – eine hybride Rolle zwischen Business, Data und Prozess – oder Data Governance Leads – mit Verantwortung für die Datenstrategie – können diese Brückenfunktion übernehmen. Noch fehlen dafür jedoch häufig konkrete Rollendefinitionen und Erfahrungswerte – aber erste Pilotprojekte zeigen: Ohne koordinierende Instanz gelingt kein übergreifender KI-Einsatz.
Kurzfazit: Der wirkliche Hebel liegt nicht in der Toolnutzung, sondern im vernetzten Denken. KI wird erst dann zum Transformationsmotor, wenn sie zwischen Bereichen vermittelt, kulturelle Lernprozesse anstößt und von einer übergreifenden Governance getragen wird – strategisch, technisch und menschlich zugleich.
Der „AI Product Owner“ übernimmt dabei eine moderierende Brückenfunktion an der Schnittstelle von Fachbereich, IT und Datenmanagement. Die Aufgabe dieser hybriden Rolle besteht darin, technologische, prozessuale und strategische Anforderungen zu synchronisieren und kontinuierlich in produktive Umsetzung zu überführen. Erste Anwendung findet sich z. B. in KI-Projekten bei Bosch oder SAP.
Quellen und weiterführendes: Celonis, 2023; Microsoft, 2023; IT-Administrator, 2023; Board of Innovation, 2024; Home – Data Science PM , 2024; Scrum, 2025; Gartner, 2024
3. KI zwischen Realität und Vision
Nach der Betrachtung konkreter Phasen und Schnittstellen stellt sich die Frage, wie nah Anspruch und Wirklichkeit aktuell beieinanderliegen. Während die technologischen Möglichkeiten rasant voranschreiten, ist zu beobachten, dass die tatsächliche Umsetzung in der Breite häufig hinter dem Potenzial zurückbleibt. Ziel dieses Kapitels ist es, das Spannungsfeld zwischen Machbarkeit und Wirksamkeit differenziert zu beleuchten – und daraus konkrete Handlungs- und Denkanstöße abzuleiten.
3.1. Realer Anwendungsbezug: Was heute schon geht
Es stellt sich die Frage, was sich jenseits der Vision und dem theoretischen Potential praktisch umsetzen lässt. Der aktuelle Stand zeigt, dass praxiserprobte Einsatzszenarien existieren und diese bereits Mehrwert stiften (sofern belegt und mit gesundem Menschenverstand bewertet).
Beispiele:
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Process Mining ist vielerorts produktiv im Einsatz, etwa zur Identifikation von Engpässen oder zur Validierung von Soll-Ist-Abweichungen. So konnte die Deutsche Telekom mit Hilfe von Celonis ihre Purchase-to-Pay-Prozesse signifikant beschleunigen.
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Anomalieerkennung wird z. B. im BMW-Werk Regensburg im Rahmen des Projekts GenAI4Q genutzt, um in der Produktionsüberwachung individuelle Qualitätsprüfungen zu ermöglichen und potenzielle Abweichungen frühzeitig zu erkennen.
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Simulationswerkzeuge auf Basis von Process Mining und intelligenten Automatisierungen schafft ERGO die die Durchlaufzeiten, Automatisierungsraten und Kundenzufriedenheit signifikant zu verbessern.
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NLP-basierte Tools wie in Bitrix24 unterstützen bei der Anforderungsanalyse, indem sie aus Textdaten strukturierte Prozessinformationen ableiten (laut Anbieterangabe). Die Nutzung von Language Models (LLMs) tauchen hierzu zunehmend im Diskurs auf.
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Die Forscher Grohs et al. (2023) untersuchten etwa, wie LLMs in der Lage sind, unstrukturierte Texte – etwa Anforderungsdokumente oder Protokolle – automatisiert in strukturierte Prozessmodelle zu überführen. Pilotanwendungen finden sich etwa im Projektmanagement oder der internen Auditierung. Quelle: Grohs et al. (2023)
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Im Rahmen des Forschungsprojekts „ProcessGPT“ zeigten die Forscher Beheshti et al. (2023), etwa, wie LLMs gezielt in der Prozessanalyse und Entscheidungsfindung eingesetzt werden können. Die KI generierte dabei alternative Prozesspfade, analysierte Abweichungen und unterstützte durch simulationsbasierte Vorschläge. Erste Anwendungen sind in serviceintensiven Prozessen wie Kundenservice oder Rechnungsbearbeitung erprobt. Quelle: Beheshti et al. (2023)
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Die Praxisbeispiel zeigen: KI muss nicht gleich ganzheitlich integriert sein, um wirksam zu werden. Auch punktuelle oder modulare Einsätze bieten konkrete Vorteile, sofern sie sinnvoll orchestriert sind und in ein klares Zielsystem eingebettet werden. Entscheidend ist nicht immer die technologische Tiefe, sondern die organisatorische Anschlussfähigkeit und der Nutzen im konkreten Fall.
Kurzfazit: KI ist bereits heute wirksam einsetzbar – punktuell, modular und mit klarem Nutzen – sofern die organisatorischen Voraussetzungen stimmen.
Weiterführendes: Deloitte: State of Generative AI in the Enterprise – Q4 2024
3.2. Reflexion des ganzheitlich integrierten KI-Einsatzes
Die Idee einer durchgängigen KI-Integration vom Anforderungsmanagement bis zum Change Management klingt verlockend und ist technisch zunehmend machbar, bleibt für den Moment jedoch Theorie. In der Praxis scheitert sie häufig an historisch gewachsenen Strukturen, der strukturellen Fragmentierung, fehlender Durchgängigkeit oder unklaren Verantwortlichkeiten. Aktuelle Studien wie Deloitte (2024) zeigen: Nur 17 % der Unternehmen verfügen über eine übergreifende KI-Governance, wodurch KI meist als punktuelle Lösung in Silos verbleibt. Ähnliche Aussagen finden sich u.a. auch in OECD Berichten, in denen es heißt, dass weniger als ein Drittel der Unternehmen über eine ganzheitliche KI-Governance verfügen, was den strategischen Einsatz signifikant erschwert.
Kritisch betrachtet zeigt sich darüber hinaus, dass sich der Mehrwert nicht allein aus der technologischen Betrachtung oder der reinen Toolnutzung ergibt, sondern aus der Fähigkeit, KI in übergreifende Steuerungs- und Lernprozesse einzubetten. Ohne Governance, Datenstrategie und klare Rollendefinitionen bleibt der „Systemkontext“ daher oft eine Illusion.
Kurzfazit: Eine integrierte KI bringt nur dann echten Mehrwert, wenn sie bewusst in Steuerungsprozesse, Rollenverständnis und Strategie eingebettet wird.
Quellen und weiterführendes: Buxmann & Schmidt, 2021; Dumas et al., 2018; Board of Innovation, 2024; Deloitte, 2024; OECD, 2023
3.3. Reflexion aus systemischer Perspektive
Der systemische Blick offenbart zudem, dass der Einsatz von KI nicht nur Prozesse verändert, sondern auch Machtverhältnisse, Entscheidungslogiken und die Rolle von Fachlichkeit einer Veränderung unterläuft. Fragen nach Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung nehmen daher zu und gewinnen an Bedeutung.
Darüber hinaus ermöglichen KI-basierte Analyse- und Visualisierungswerkzeuge eine neue Qualität im Umgang mit Daten und Informationen, indem systemische Zusammenhänge sichtbar und verständlich werden. Ebenso wird es durch den Einsatz von KI zunehmend leichter Aspekte wie die Nachhaltigkeit, Durchgängigkeit, infrastrukturelle Abhängigkeiten oder implizite Einflussfaktoren sonstiger Art sichtbar, verwertbar und bewertbar zu machen.
Voraussetzung dafür ist allerdings eine gezielte Zuarbeit und die Fähigkeit übergreifend zu denken! Daten müssen strukturiert, Kontexte klar beschrieben und Zielsysteme definiert sein. Auf dieser Basis bedarf es dann der bewussten Entscheidung, ob und wie diese erweiterten Informationen und ggf. resultierende Erkenntnisse genutzt werden sollen sowie damit einhergehend das klare (kulturelle) Kommittent.
Weiterführend stellt sich auch die Frage, wie KI langfristig zur organisationalen Lernfähigkeit beitragen kann. Wird sie als Enabler genutzt oder als neues Steuerungsinstrument, welches alte Denk- und Handlungsmuster nur „effizienter“ macht?
Entscheidend bleibt, dass Organisationen bereit sind sich durch den Einsatz von KI auch kulturell zu transformieren. Ein reflektierter KI-Einsatz braucht mehr als reines Tooling und Technikverständnis, es erfordert Organisationsentwicklung, Führungsbereitschaft und kritische Selbstbeobachtung. Dabei geht es nicht nur um organisatorische Veränderungen, sondern auch um emotionale Beweglichkeit: Die Fähigkeit, Unsicherheit auszuhalten, Verantwortung anzunehmen und neue Formen von Zusammenarbeit zu wagen.
Kurzfazit: KI macht systemische Zusammenhänge sicht- und gestaltbar – aber nur, wenn Organisationen nicht nur Prozesse verändern, sondern auch sich selbst. Technische Möglichkeiten allein reichen nicht: Es braucht Bereitschaft zur kulturellen Öffnung, zur Reflexion und zur Verantwortung.
4. Zusammenfassung und vertiefende Perspektiven
Nachdem zuvor die funktionalen Potenziale von KI im Prozessmanagement sowie deren systemische Integration in Anforderungs-, Prozess- und Projektlandschaften aufgezeigt wurden, rückt nun der übergeordnete Blick in den Fokus: Wie lässt sich der Einsatz von KI strategisch bewerten, reflektieren und gezielt weiterentwickeln?
Dieses Kapitel führt zentrale Erkenntnisse zusammen und erweitert sie um drei Perspektiven:
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eine qualitative Einschätzung der Skalierbarkeit und Zukunftsfähigkeit von KI im organisationalen Kontext,
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eine quantitative Bewertung am Beispiel realer Business-Cases und Studienergebnisse,
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sowie eine systemische Tiefenschärfung, die zukünftige Handlungsfelder identifiziert und konkrete Empfehlungen ableitet.
Ziel ist es, über die operative Ebene hinauszugehen – hin zu einem reflektierten, verantwortungsvollen und zukunftsgerichteten Umgang mit KI im Prozessmanagement.
4.1. Qualitative Einschätzung: Skalierbarkeit und Zukunftsfähigkeit
Wie sich wiederholt zeigt, hängt die Skalierbarkeit des KI-Einsatzes stark von der Fähigkeit des Unternehmens, dessen kultureller Einstellung gegenüber KI und davon ab, Daten zu standardisieren und die richtigen KI-Tools auszuwählen – nicht nur für den spezifischen Use Case, sondern auch für unternehmensweite Anwendungen. Um Automatisierungspotenziale in verschiedenen Geschäftsbereichen nutzbar zu machen ist zudem eine plattformübergreifende Integration entscheidend. Auch der WEF AI Adoption Index (2024) zeigt: Der langfristige Erfolg hängt weniger von der Technologie als von Leadership, Governance und kultureller Reife ab.
Zwei zentrale Elemente sind daher:
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Befähigung und Schulung: Grundlage der Skalierbarkeit ist die kontinuierliche Befähigung der Mitarbeitenden. Invest in Schulung, Change Management und nutzerzentrierte Einführung sind obligatorisch.
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Zukunftsfähigkeit: Der KI-Einsatz muss kontinuierlich weiterentwickelt werden, um mit der wachsenden Komplexität von Geschäftsprozessen Schritt zu halten. Die Fähigkeit zur Auseinandersetzung mit und Anpassung bzw. Aktualisierung von KI-Systemen wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.
Voraussetzung dafür sind:
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eine stabile, konsistente und kohärente Daten- und IT-Infrastruktur (im Bestfall inkl. automatisierten Schnittstellen),
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ein durchgängiges Zielsystem inkl. Prozessen über Fachbereiche hinweg,
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eine Kultur, die Lernen, Fehlerakzeptanz und Weiterentwicklung ermöglicht und fördert.
Kurzfazit: Die Skalierbarkeit des KI-Einsatzes hängt nicht primär von der Technologie ab – sondern von der Fähigkeit zur Integration: in Rollen, in Prozesse und in Denkweisen. Die Fähigkeit zur Skalierung ist dabei zudem eng mit organisationaler Lernfähigkeit verknüpft, denn nur wer kontinuierlich aus Erfolgen wie Fehlern lernt, kann KI wirklich strategisch verankern. Zum Zwecke der Reflexion können etwa folgende Fragen gestellt werden: Wie anschlussfähig ist die KI an bestehende Rollen, Prozesse und Strategien? Und wie offen sind Organisationen, das eigene Prozessverständnis neu zu denken?
Quellen und weiterführendes: McKinsey, 2023; Capgemini, 2023; BCG, 2022; WEF AI Adoption Index (2024)
4.2. Business Use Cases und quantitative Bewertung
Leider finden sich wenige klar quantitativ belegbare Business Cases, jedoch hingegen diverse qualitative Use Cases. Ein konkreter Business Use Case für den Einsatz von KI im Prozessmanagement findet sich bei Siemens im Bereich Bestandsmanagement. In Zusammenarbeit mit Celonis wurde dort ein datenbasiertes Optimierungsprojekt durchgeführt, bei dem Engpässe früher erkannt, Lieferzeiten reduziert und operative Entscheidungsprozesse beschleunigt wurden. Mithilfe von Process Mining konnten unter anderem Bestandsrisiken identifiziert, Lieferengpässe simuliert und die Supply-Chain-Performance signifikant verbessert werden.
Auch wenn Siemens keine konkreten ROI-Zahlen veröffentlicht, erlauben Studien großer Beratungshäuser eine grobe Quantifizierung typischer Effekte im Bereich der Prozessoptimierung durch KI:
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ROI-Berechnung (hypothetisch und stark vereinfacht): Studien von McKinsey (2023) und Capgemini (2023) zeigen, dass durch KI-gestützte Prozessoptimierung Effizienzsteigerungen von 20–30 % realistisch sind. Angenommen, ein Unternehmen verarbeitet jährlich 100.000 Bestellvorgänge mit durchschnittlich 5 Stunden Aufwand bei einem Stundensatz von 50 €, ergibt sich bei 30 % Effizienzsteigerung ein Einsparpotenzial von 750.000 € jährlich.
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Vermeidung von Lieferengpässen: Durch proaktive Erkennung potenzieller Versorgungsengpässe lassen sich weitere indirekte Kosten einsparen – z. B. durch geringere Lagerbestände oder reduzierte Produktionsausfälle.
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Effekt auf Kundenzufriedenheit: Verbesserte Lieferzeiten und verlässliche Prozesse tragen nachweislich zur Reduktion von Reklamationen und zu einem besseren Kundenerlebnis bei – ein schwer monetarisierbarer, aber strategisch wichtiger Effekt.
Fazit: Der Einsatz von KI im Prozessmanagement schafft nicht nur punktuelle Entlastung, sondern kann – bei klarer Zieldefinition, systemischer Integration und kultureller Anschlussfähigkeit – substanzielle wirtschaftliche und qualitative Mehrwerte erzielen. Entscheidend ist dabei weniger das einzelne Tool, sondern die intelligente Verknüpfung von Daten, Prozessen und Entscheidungslogiken.
Quellen und weiterführendes: Celonis, 2023; McKinsey, 2023; Capgemini, 2023
4.3. Mögliche weiterführende Vertiefungsperspektiven
Wenn Sie nun einen systemischen Blick auf die Zukunft des KI-gestützten Prozessmanagements einnehmen möchten, empfehlen sich einige weiterführende Vertiefungen. Nachfolgend sieben Perspektiven, die aus der bisherigen Analyse abgeleitet wurden:
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Wertschöpfung neu denken: KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch die Grundlogik von Organisationen. Sie stellt infrage, wie Wertschöpfung entsteht – und eröffnet die Möglichkeit, Geschäftsmodelle neu zu definieren.
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Wirksamkeit ganzheitlich messen: Klassische KPIs greifen häufig zu kurz. Zukünftig braucht es Indikatoren, die sowohl Effizienz als auch Lernfähigkeit, Anpassungsbereitschaft und Innovationskraft abbilden.
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Technologielandschaften reflektieren: Tools sollten nicht nach Trend, sondern nach strategischem Fit, Reifegrad und Integrationsfähigkeit ausgewählt werden. Dabei gilt es, einen Überblick zu bewahren – und dennoch gezielt zu fokussieren.
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Verantwortungsvoll gestalten: Datensicherheit, Fairness und Transparenz sind keine Nebenschauplätze, sondern integraler Bestandteil jedes KI-Einsatzes. Nur wer ethische Fragen ernst nimmt, schafft nachhaltiges Vertrauen.
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Anpassung ermöglichen: Skalierbarkeit braucht nicht nur IT-Infrastruktur, sondern lernfähige Strukturen, klare Verantwortlichkeiten und die Fähigkeit, mit Unsicherheit konstruktiv umzugehen.
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Akzeptanz fördern: Veränderung gelingt nur mit Beteiligung. Vertrauen entsteht durch Partizipation, Kommunikation und eine klare Vision. Menschen müssen erleben, dass sie mitgestalten dürfen – und nicht ersetzt werden.
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Change systemisch denken: KI ist kein Tool, das man einführt. Sie verändert Denk- und Handlungsmuster. Change Management muss daher mehr sein als Begleitung – es wird zur Ermöglichung einer neuen Haltung.
Die nachfolgende Handlungstabelle übersetzt diese Perspektiven in konkrete Empfehlungen – mit Fokus auf Umsetzbarkeit, Beteiligung und Verantwortungsübernahme.
Kurzfazit: Wer KI im Prozessmanagement wirksam nutzen möchte, muss über Technik hinaus denken. Es braucht einen systemischen Zugang, der kulturelle, strukturelle und strategische Fragen gleichermaßen adressiert – und der bereit ist, Organisation nicht nur effizienter, sondern reifer zu machen.
Persönlicher Ausblick & Handlungsimpulse: Prozesse bleiben menschengemacht
Was also tun – jenseits der Theorie? Die folgenden Gedanken verstehen sich als Einladung zum Handeln:
Bei aller Technologiefaszination, allem Potenzial und aller Systematik – Prozesse sind und bleiben für Menschen gemacht. Auch der intelligenteste KI-Einsatz wird nie ersetzen können, was gutes Prozessmanagement im Kern ausmacht: Verstehen, Verknüpfen, Vermitteln. Prozesse dienen der Wertschöpfung, aber sie leben von Beteiligung, Kontextkompetenz und kritischem Denken.
KI kann diese Arbeit unterstützen – durch bessere Daten, durch Mustererkennung, durch neue Perspektiven. Aber der eigentliche Mehrwert entsteht dort, wo Menschen mit dieser Technologie verantwortungsvoll und reflektiert umgehen.
Das bedeutet in der Praxis:
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KI braucht Rahmen und Haltung, nicht nur Algorithmen.
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KI braucht Menschen, die ihre Wirkung verstehen und mitdenken.
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KI braucht Organisationen, die Veränderung nicht nur ertragen, sondern gestalten wollen.
Wenn das gelingt, kann KI nicht nur Prozesse verändern – sondern auch das Denken über Prozesse. Und genau darin liegt das größte Potenzial. Um diese Haltung in die Praxis zu überführen, braucht es bewusst gestaltete Schritte. Die nachfolgenden Handlungsempfehlungen verbinden Technik, Kultur und Struktur – und richten sich an Entscheider, Fachverantwortliche und Organisationsentwickler gleichermaßen.
Handlungsfelder | Herausforderung | Handlungsempfehlung |
|---|---|---|
Wertschöpfung neu denken | KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Grundlogiken der Leistungserbringung – doch viele Organisationen bleiben im Denken alter Geschäftsmodelle verhaftet. | Etablieren Sie partizipative Strategieformate (z. B. systemische Szenarien, Zukunftswerkstätten), um gemeinsam mit Fachbereichen, IT und Kunden neue Wertschöpfungsmuster zu entwickeln. Nutzen Sie dafür auch KI-basierte Trendanalysen oder Business Model Canvas mit KI-Simulation. |
Wirksamkeit ganzheitlich messen | Bestehende KPIs messen vor allem Effizienz, nicht aber Lernfähigkeit oder Innovationskraft. | Nutzen Sie strategische KPI-Frameworks (z. B. OKR mit KPI-Mapping in Power BI oder Tableau), ergänzt durch qualitative Metriken wie Innovationsdynamik oder Lernfähigkeit. Kollaborative Tools wie Lucidspark oder Confluence helfen dabei, Erkenntnisse teambasiert zu reflektieren und festzuhalten. |
Technologielandschaften reflektieren | Tool-Auswahl erfolgt oft unsystematisch – entlang von Hypes, ohne echte Integration in Prozesse oder Strategie. | Entwickeln Sie eine strukturierte KI-Toollandkarte inkl. Bewertungskriterien wie Integrationsgrad, Use-Case-Fit und Nutzerfreundlichkeit. Führen Sie vor jeder Einführung eine strukturierte Fit-Gap-Analyse durch. |
Verantwortungsvoll gestalten | Datenschutz, Fairness und Nachvollziehbarkeit werden zu selten aktiv gestaltet – mit Reputations- und Compliance-Risiken. | Definieren Sie klare Ethikleitlinien und Verantwortlichkeiten. Richten Sie interdisziplinäre „AI-Ethik-Boards“ ein, die Projekte auf Fairness, Transparenz und Governance prüfen – z. B. mit Hilfe von XAI-Prüfroutinen oder externen Audits. |
Anpassung ermöglichen | Viele Organisationen scheitern nicht an der Technologie, sondern an ihrer eigenen Veränderungsfähigkeit. | Bauen Sie gezielt adaptive Strukturen auf – etwa durch agile Prozessmodelle, lernende Teams und dezentrale Verantwortung. Schaffen Sie geschützte Experimentierräume, in denen neue KI-Ansätze iterativ erprobt werden können. |
Akzeptanz fördern | KI wird oft als Black Box wahrgenommen – mit Unsicherheit und Widerstand als Folge. | Setzen Sie auf transparente Kommunikation, nutzerzentrierte Schulungen und iterative Pilotierung. Binden Sie Mitarbeitende frühzeitig ein – etwa durch Co-Creation-Workshops oder gemeinsame Ergebnisreviews. |
Change systemisch denken | KI wird zu oft als Technikprojekt gedacht – statt als kultureller Transformationsimpuls | Integrieren Sie Change Management von Anfang an als Teil der KI-Strategie. Entwickeln Sie Narrative, die den Wandel rahmen, und ermöglichen Sie Selbstreflexion auf allen Ebenen – z. B. durch kollegiale Fallberatung, Dialogformate oder systemische Reviews. |
Systemisches Nachwort
Der systemische Nutzen von KI entsteht nicht durch Algorithmen – sondern durch Menschen, die bereit sind, ihr Denken zu verändern. In diesem Sinne ist KI nicht nur Werkzeug – sondern auch Spiegel: für unsere Organisationskultur, unsere Werte und unser Verständnis von Verantwortung.
Wenn es gelingt, diese Fragen mitzudenken, wird KI nicht nur zur Effizienzmaschine – sondern zum Motor echter organisationaler Reife oder:
„The machine does not isolate man from the great problems of nature but plunges him more deeply into them.“ — Antoine de Saint-Exupéry, The Little Prince
Quellen
– Stand Juni 2025 –
· Becker, J., Kugeler, M. & Rosemann, M. (2012). Prozessmanagement: Ein Leitfaden zur prozessorientierten Organisationsgestaltung. 7. Aufl., Springer-Verlag, Berlin Heidelberg.
· Beheshti, A. et al. (2023). ProcessGPT: Transforming Business Process Management with Generative Artificial Intelligence. arXiv. ProcessGPT: Transforming Business Process Management with…
· BMW Group Werk Regensburg (2024). Qualitätsbooster durch KI – Projekt GenAI4Q. Verfügbar unter: http://www.bmwgroup-werke.com/regensburg/de/aktuelles/pm_250428_qualitaetsboosterkuenstlicheintelligenz.html
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AutorIn
Michael Furkel
Berater bei GPI Consulting GmbH
