KI als Knoten, nicht als Tool daneben
Der häufigste Fehler: KI wird als separates System eingeführt, das Mitarbeitende zusätzlich bedienen müssen. Das Ergebnis ist ein weiterer Medienbruch, kein Effizienzgewinn. Sinnvoller ist es, KI direkt in den Prozessfluss einzubinden — als Service Task, der bei Bedarf automatisch aufgerufen wird.
Ein Sprachmodell, das eine eingehende Anfrage klassifiziert und dem richtigen Team zuweist, muss von der Sachbearbeiterin nicht aktiv genutzt werden. Es passiert im Hintergrund, als Teil des BPMN-Prozesses.
Konkrete Anwendungsfälle
- Dokumentenverarbeitung — Rechnungen, Verträge oder Formulare einlesen, relevante Felder extrahieren und den Prozess mit strukturierten Daten befüllen
- Klassifikation und Routing — Eingehende E-Mails, Tickets oder Anfragen nach Inhalt und Dringlichkeit kategorisieren und dem richtigen Bearbeiter zuweisen
- Entscheidungsvorbereitung — Kontext zusammenfassen und Entscheidungsempfehlungen generieren, damit der Mensch schneller und besser entscheiden kann
- Process Mining — Ausgeführte Prozessinstanzen analysieren, Abweichungen erkennen und Optimierungspotenziale aufdecken
- Anomalieerkennung — Ungewöhnliche Muster in laufenden Prozessen frühzeitig signalisieren, bevor ein SLA verletzt wird
Voraussetzung: saubere Prozesse
KI im Prozess funktioniert nur, wenn der Prozess selbst klar definiert ist. Ohne ein durchgängiges Prozessverständnis — Trigger, Schritte, Übergaben, Ergebnisse — gibt es keinen stabilen Kontext, in den KI eingebettet werden kann. BPM ist keine Alternative zu KI: Es ist die Voraussetzung dafür, dass KI dauerhaft nützlich ist.
Geplante Inhalte auf dieser Seite
- KI als BPMN Service Task: konkrete Implementierung
- Sprachmodelle für Dokumentenverarbeitung (lokal vs. API)
- Process Mining: Eventlogs verstehen und auswerten
- KI-gestützte Entscheidungsvorbereitung in DMN einbauen
- Grenzen von KI im Prozess — wann der Mensch entscheiden muss