Prozessautomatisierung im KI-Zeitalter

Inhalt

1. Vom Auftrag zum ProzessLeser:innen lernen die fünf Grundbegriffe Aufgabe, Schritt, Prozess, Prozesslauf und Variation kennen, den Unterschied zwischen expliziten und impliziten Prozessen und warum implizites Wissen einer KI nicht zugänglich ist. Dazu die Begriffsfamilie BPM/BPA/RPA/Hyperautomation/APA sowie die zwei Leitbeispiele des Buchs: Projektantrag bis Freigabe und specify-system.
2. Den Prozess beschreiben: NotationenLeser:innen lernen, warum ein Prozessdiagramm erst in textueller Form zum KI-Kontext wird, und erhalten einen Überblick über BPMN, EPK, DMN als Grenzlinie zwischen Tabellenlogik und KI-Einsatz sowie CMMN für Fallarbeit mit variabler Reihenfolge.
3. Verschwendung erkennen: Lean und WertstromanalyseLeser:innen lernen, dass Automatisierung ein Verstärker und kein Korrektiv ist, wie sich die sieben TIMWOOD-Verschwendungsarten in Wissensarbeit übersetzen und wie eine Wertstromanalyse am Leitbeispiel zeigt, dass organisatorische Eingriffe oft mehr bringen als Automatisierung.
4. Fähigkeit messen: Six Sigma und DMAICLeser:innen lernen die Six-Sigma-Begriffe CTQ, Einheit, Fehlermöglichkeit und Defekt kennen, den DMAIC-Zyklus sowie die Grenze der Methode bei generativen KI-Schritten: Nur die Attributseite (DPMO, Defekte je Einheit) überträgt sich, nicht der klassische Prozessfähigkeitsindex.
5. Den gelebten Prozess erheben: Process MiningLeser:innen lernen, dass Process Mining den gelebten statt den dokumentierten Ablauf aus IT-Ereignisprotokollen rekonstruiert, dass Conformance Checking Abweichungen zwischen Soll und Ist aufdeckt und dass sich der Process-Mining-Markt zuletzt stark konsolidiert hat.
6. Die vier WissensschichtenLeser:innen lernen die vier Schichten dokumentierten Prozesswissens kennen — Prozessbeschreibung, Arbeitsanweisung, Template, Richtlinien/Gesetze — und warum selbst ein zertifiziertes Kompetenz-Rahmenwerk keine dieser Schichten ersetzt, weil es Fähigkeiten statt Abläufe beschreibt.
7. Der Kontext-OrdnerLeser:innen lernen, dass der Kontext-Ordner die Auswahlentscheidung für einen einzelnen Prozessschritt ist, nicht die gesamte Dokumentation, und dass Studien zu „Lost in the Middle“ belegen, dass zu viel Kontext die Antwortqualität einer KI messbar verschlechtert.
8. Operative Daten anbindenLeser:innen lernen, dass viele Prozessschritte zusätzlich zu Dokumenten operative Systemdaten brauchen, dass das Model Context Protocol (MCP) solche Daten kontrolliert über einen Werkzeugkatalog bereitstellt und welche Sicherheitsrisiken (Tool Poisoning, Prompt Injection) dabei zu beachten sind.
9. Die fünf Bausteine eines KI-SchrittsLeser:innen lernen, dass ein KI-Prozessschritt aus fünf Bausteinen besteht — Input, Kontext, operative Daten, Prompt, Output —, von denen vier bereits im Unternehmen vorhanden sind, und üben an einem Hands-on-Beispiel, Fehler korrekt zwischen Prompt und Arbeitsanweisung zu verorten.
10. Welche Schritte sich eignenLeser:innen lernen vier Eignungskriterien für KI-Prozessschritte — dokumentiert, abgegrenzt, prüfbar, wissensintensiv —, von denen nur Prüfbarkeit ein echtes Ausschlusskriterium ist, und wie sich Kandidaten am Leitbeispiel priorisieren lassen.
11. Agentische SchritteLeser:innen lernen einen agentischen Schritt über drei Eigenschaften kennen — Werkzeugzugriff, Beobachtung, selbstbestimmte Reihenfolge — sowie die Regel, dass Agenten empirisch schlechter abschneiden, je mehr Entscheidungsspielraum sie erhalten.
12. Der Mensch im Prozess: die drei KontrollmusterLeser:innen lernen drei Kontrollmuster kennen — Einzelfallprüfung, Stichprobenprüfung, Prozessüberwachung — und den Automatisierungsbias: Menschliche Prüfer kontrollieren gute Automaten nachweislich schlechter als schlechte.
13. Der Pilot: bewusst manuellLeser:innen lernen, warum der erste Praxistest bewusst ohne Werkzeug läuft, den vierstufigen Pilotzyklus sowie sieben konkrete Abbruchkriterien, die vor dem ersten Fall feststehen müssen.
14. Lohnt es sich? Die Rechnung vor der AutomatisierungLeser:innen lernen eine Wirtschaftlichkeitsrechnung mit vier Zahlen je Prozessschritt — manuelle Zeit, KI-Zeit, Tokenkosten, Prüfaufwand — und dass über den gesamten Lebenszyklus die menschliche Prüfung meist alle anderen Kostenposten dominiert.
15. Das Werkzeug bauen: Low-Code oder KI-gestützte EntwicklungLeser:innen lernen, dass die Werkzeugwahl mit dem erwarteten Jahresnutzen des Prozesses beginnt, nicht mit einem Plattformvergleich, und lernen drei Low-Code-Kategorien sowie fünf Kriterien für Eigenentwicklung kennen.
16. Betrieb: Überwachen statt AusführenLeser:innen lernen fünf tragende Betriebskennzahlen sowie das Phänomen der „stillen Schrumpfung“ kennen — ein sinkender automatisierter Pfadanteil, der unbemerkt bleiben kann, während Durchsatz und Beanstandungsquote unauffällig wirken.
17. Governance und RechtsrahmenLeser:innen lernen den aktuellen Rechtsrahmen (EU AI Act mit verschobenen Hochrisiko-Fristen) und einen dreistufigen Klassifikationsweg kennen sowie, warum die Freigabe eines automatisierten Schritts strukturell beim Fachprozessverantwortlichen liegt.
18. Das neue Rollenbild: Arbeiten am Prozess statt im ProzessLeser:innen lernen drei neue Kernaufgaben kennen — Kontextpflege, Prozessüberwachung, Prompt-Weiterentwicklung — sowie den empirischen Befund, dass erfahrene Beschäftigte von KI-Automatisierung geringer profitieren als Berufseinsteiger.
19. Die acht SchritteLeser:innen lernen den achtstufigen, wiederkehrenden Umsetzungszyklus des Buchs kennen, seine nicht verhandelbare Reihenfolge (Prüfmechanismen vor Pilot) sowie die Grenzen einfacher Faustregeln für die Schrittgröße.
20. Reifegrad und FahrplanLeser:innen lernen ein fünfstufiges Reifegradmodell für KI-gestützte Prozessautomatisierung sowie einen 90-Tage-Einstiegsrahmen kennen und warum gerade der zweite automatisierte Prozess zeigt, was organisatorisch tragfähig ist.
21. Anhang A: Ist mein Prozess automatisierungsreif?Eine Kurz-Checkliste, mit der sich je Prozessschritt prüfen lässt, ob er automatisierungsreif ist: die vier Kriterien dokumentiert, abgegrenzt, prüfbar, wissensintensiv plus die Wirtschaftlichkeitsschwelle aus Kapitel 14.
22. Anhang B: Muster-Ordnerstruktur für einen KI-ProzessEine vollständige Muster-Ordnerstruktur für einen KI-gestützten Prozess, mit vier Ebenen (Prozess, Schritt, Kontext, Fall) und Konventionen wie Schicht-Präfixen und der Trennung von Kontext und Ergebnis.
23. Anhang C: Leitfragen für die Prompt-EntwicklungLeitfragen für die Entwicklung eines Prompts, gegliedert nach Rolle, Aufgabe, Regeln und Ausgabeformat, ergänzt um Iterationsfragen für das Nachschärfen anhand geprüfter Altfälle.

Artikel zu diesem Buch

• Die teuerste Frage in der KI-Automatisierung ist die nach dem Werkzeug
• Ein Prozessdiagramm ist noch kein Kontext für die KI
• 13 Prozent Flussgrad: Warum Automatisierung Verschwendung nur schneller macht
• 3,9 statt 6 Sigma: Wie zuverlässig muss ein Prozess sein, bevor eine KI ihn übernimmt?
• Was Ihre IT-Systeme über den Prozess wissen — und Ihr Handbuch nicht
• Zertifiziert und trotzdem blind: Warum ein Rahmenwerk noch kein KI-Kontext ist
• Warum ein überladener Kontext-Ordner Ihre KI schlechter macht als gar keiner
• Der Sachbearbeiter war nie wegen seines Wissens unersetzlich — sondern wegen seines Zugriffs
• Ein Prompt allein ist noch kein Prozessschritt: die fünf Bausteine, die zählen
• Der lauteste Prozessschritt ist selten der, der sich lohnt
• Freiheit ist keine Eigenschaft, die man einem Agenten schenkt
• Je besser die KI, desto schlechter die Kontrolle: das Automatisierungsbias-Paradox
• Warum der erste Schritt zur KI-Automatisierung keine Software ist
• Die 20-Minuten-Rechnung, die über jede KI-Automatisierung entscheidet
• Plattform oder Code: Warum bei der Werkzeug-Entscheidung die falsche Frage zuerst kommt
• Wie ein automatisierter Prozess leise schlechter wird, ohne dass es jemand merkt
• Der teuerste Governance-Fehler ist nicht die fehlende Regel
• Warum die Automatisierung ausgerechnet Ihre erfahrensten Leute am wenigsten begünstigt
• Acht Schritte, ein Zyklus: der Bauplan für den ersten KI-Prozess
• Der zweite automatisierte Prozess ist wichtiger als der erste
• Vier Kriterien, ein Ausschlussgrund: der Schnelltest für Prozessschritte
• Der Verzeichnisbaum, der einen KI-Prozess trägt: eine Vorlage zum Nachbauen
• Rolle, Aufgabe, Regeln, Format: die vier Fragenblöcke für jeden Prompt

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