Glossar
KI-gestützte Prozessoptimierung: Methodik und Nutzen
KI-gestützte Prozessoptimierung kombiniert klassisches BPM (Ist erfassen, analysieren, Soll definieren) mit generativer KI für Analyse, Maßnahmenableitung und Modellierung. Entscheidend: KI liefert Entwürfe; Menschen behalten Freigabe und Verantwortung.
Typischer Ablauf in vier Phasen
1) Prozess aufnehmen (Dialog, Dokumente, Workshops). 2) Ist-Prozess modellieren und Kennzahlen/Schwachstellen identifizieren – ergänzt durch Process Mining, wo Event-Daten vorliegen. 3) Maßnahmen ableiten (Eliminierung, Automatisierung, Parallelisierung) mit Aufwand/Nutzen. 4) Soll-Prozess modellieren, simulieren und schrittweise einführen.
Stand 2026: von Assistenz zu Orchestrierung
Die BearingPoint BPM Pulse Studie 2026 zeigt: Prozessmanagement ist für 83 % der Unternehmen geschäftskritisch; 42 % nutzen generative KI, 16 % setzen bereits KI-Agenten ein, die Entscheidungen vorbereiten oder Prozesse steuern. Der Engpass liegt weniger bei der Technologie als bei Datenqualität, klaren Zielen und skalierbarer Governance.
Praxis: CT Flow
CT Flow führt Sie vom Process Agent (Erhebung) über BPMN-Visualisierung und Ist/Soll-Vergleich bis zur Prozesssimulation und Maßnahmenliste – in einer durchgängigen Anwendung.
FAQ
- Ersetzt KI den Prozessberater?
- Nein. KI beschleunigt Erhebung, Analyse und Entwurf. Strategie, Change Management und Freigaben bleiben menschliche Kernaufgaben.
- Welche Daten brauche ich?
- Mindestens eine verständliche Prozessbeschreibung. Ideal ergänzt durch Durchlaufzeiten, Medienbrüche und – wo möglich – Event-Logs für Mining.
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Stand: 2026-06-29