Ein Prozessdiagramm ist noch kein Kontext für die KI

Ein Prozessdiagramm im Modellierungswerkzeug ist zunächst eine Zeichnung: Kästchen, Rauten, Pfeile. Ein Mensch erfasst diese Anordnung mit einem Blick – ein Sprachmodell arbeitet mit Text und muss die Struktur aus einer Bilddatei erst rekonstruieren. Die Prozessbeschreibung ist deshalb kein Zertifizierungsartefakt, sondern der erste und wichtigste Baustein des späteren KI-Kontexts.

Am eindeutigsten zeigt sich der Nutzen sauberer Notation bei DMN, der Decision Model and Notation: Wo sich eine Entscheidung als Tabelle mit klaren Regeln formulieren lässt, wird kein Sprachmodell eingesetzt – die Tabelle ist billiger, schneller, reproduzierbar und im Audit in Sekunden erklärt. Ein KI-Schritt lohnt sich erst dort, wo Sprachverständnis oder kontextuelle Wertung gefragt sind: Die Risikoklasse eines Vorhabens aus einer Freitextbeschreibung herzuleiten, ist ein KI-Schritt; aus der Risikoklasse die Freigabestufe zu bestimmen, ist eine Tabelle. Diese Grenze bewusst zu ziehen, ist eine der wenigen Lehren, die sich unmittelbar in Kosten übersetzt.

Die Kehrseite: Selbst saubere Notation schützt nicht vor Modellierungsfehlern, die eine Automatisierung teuer machen. In der EPK etwa darf ein Konnektor nach einem Ereignis keine Entscheidung treffen, weil ein Ereignis ein passiver Zustand ist – nur eine Funktion trägt Entscheidungskompetenz. Wird das verletzt, verschweigt das Modell, wer eine Gabelung tatsächlich verantwortet, und genau dort muss später ein Prüfschritt implementiert werden, den niemand vorgesehen hat. Zwei aktuelle Untersuchungen zeigen zudem, dass Sprachmodelle bei einfachen und mittelkomplexen Prozessen bereits brauchbare BPMN-Entwürfe liefern, bei hoher Komplexität aber deutlich streuen – der fachliche Review bleibt unverzichtbar.

→ Mehr zum Buch und zum Kapitel „Den Prozess beschreiben: Notationen”