Künstliche Intelligenz für das Prozessmanagement 2.0
KI im Prozessmanagement ist von der Vision zum Arbeitsalltag geworden. Vor zweieinhalb Jahren waren viele Unternehmen noch mit Pilotprojekten, Proof-of-Concepts und ersten RPA- oder Machine-Learning-Anwendungen unterwegs. Heute ist KI fester Bestandteil der täglichen Prozessarbeit – von der automatisierten Rechnungsprüfung über Bestell- und Serviceprozesse bis hin zu HR-Workflows. Die Frage lautet deshalb nicht mehr, ob KI eingesetzt werden sollte, sondern wie sie gezielt, skalierbar und verantwortungsvoll im Prozessmanagement genutzt werden kann.
Besonders deutlich wird der Wandel beim Blick auf typische Anwendungsfelder. Was früher als „Zukunftsthema“ galt, ist inzwischen Standard: Dokumente werden automatisch erkannt und verarbeitet, Prozesskennzahlen werden mit Hilfe von KI prognostiziert, Process Mining wird mit intelligenten Auswertungen kombiniert. Generative KI geht noch einen Schritt weiter: Sie unterstützt bei der Erstellung von Prozessdokumentationen, generiert Prozessmodelle aus Textbeschreibungen und dient als Assistent für Prozessverantwortliche, die Varianten, Optimierungen oder Risiken prüfen wollen.
Hinzu kommen neue Werkzeuge, die das Prozessmanagement grundlegend verändern. Generative KI unterstützt bei der Modellierung und Analyse, Echtzeit-Process-Mining erkennt Engpässe, bevor sie eskalieren, und schlägt automatisch Gegenmaßnahmen vor. Speech Mining verwandelt Meetings oder Interviews nahezu direkt in strukturierte Prozessbeschreibungen. Erste Konzepte sogenannter „Large Process Models“ und KI-native Plattformen binden prozessbezogenes Wissen unmittelbar in Workflow-Engines ein. In Kombination mit RPA, Low-Code und Process Mining entsteht so eine Hyperautomatisierung, die ganze End-to-End-Prozessketten steuert – etwa in der Rechnungsprüfung, bei der Standardfälle vollautomatisch bearbeitet werden.
Gleichzeitig wächst der Einfluss von KI in Governance, Risk & Compliance. Systeme überwachen Regelkonformität, simulieren Prozessvarianten in digitalen Zwillingen und helfen dabei, Richtlinien revisionssicher umzusetzen. Gerade in regulierten Branchen eröffnet das neue Spielräume, erhöht aber auch die Anforderungen an Transparenz und Steuerung.
Mit diesen Entwicklungen verändert sich die Rolle der Prozessmanager:innen grundlegend. Sie dokumentieren nicht mehr nur Abläufe, sondern gestalten aktiv eine KI-unterstützte Prozesslandschaft: Sie wählen Plattformen und Tools, definieren Daten- und Governance-Regeln, sorgen für Nachvollziehbarkeit und Akzeptanz im Unternehmen und bringen Fachbereiche, IT und Management an einen Tisch. Dafür braucht es neue Kompetenzen – technisches Verständnis, solides Prozess- und Daten-Know-how, aber auch Kommunikations- und Change-Fähigkeiten.
Auf der anderen Seite werden die Grenzen und Risiken sichtbarer. Ohne saubere Datenbasis bleiben KI-Ergebnisse zufällig, ohne Akzeptanz in der Organisation wird jede Lösung zur Insellösung. Sicherheit, Datenschutz, Wartbarkeit und regulatorische Fragen lassen sich nicht „mitautomatisieren“, sondern müssen von Anfang an mitgedacht werden. KI im Prozessmanagement ist deshalb kein reines IT-Projekt, sondern eine strategische Aufgabe, die Organisation, Kultur und Führung genauso betrifft wie Technologie.
Unterm Strich ist KI im Prozessmanagement kein Hype, der wieder verschwindet, sondern entwickelt sich zum Standardbestandteil moderner Prozesslandschaften. Unternehmen stehen jetzt vor der Aufgabe, Erfahrungen zu sammeln, Kompetenzen aufzubauen und klare Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz zu definieren – damit aus ersten Anwendungen ein tragfähiges „Prozessmanagement 2.0“ wird, das Effizienz, Transparenz und Steuerung gleichermaßen stärkt.