Ohne Transparenz keine KI

Globale KI-Ausgaben steigen bis 2030 auf 79 Milliarden US-Dollar. Doch mangelnde Transparenz lassen die meisten Vorhaben scheitern. [...]

Laut Analysten von Forrester wächst die globale KI-Branche bis 2030 jährlich um fast 40 Prozent. Das Marktvolumen für KI-Tools könnte dann 79 Milliarden US-Dollar erreichen – ein klares Zeichen für die strategische Bedeutung der Technologie in der digitalen Transformation. Unternehmen weltweit investieren massiv, Vorstände diskutieren über neue Geschäftsmodelle und Fachabteilungen hoffen auf Automatisierung, Effizienzsteigerung und Wettbewerbsvorteile.

Doch die Realität sieht oft anders aus. Eine aktuelle MIT-Studie zeigt: Rund 95 Prozent aller Pilotprojekte mit generativer KI scheitern. Der Grund liegt selten in der Technologie selbst, sondern fast immer darin, dass die KI nur mit einem Teil der relevanten Daten arbeitet und damit wichtige Zusammenhänge fehlen.

Wer KI erfolgreich einsetzen will, braucht Transparenz über Abläufe. Die liefert ProcessMining.

Process Mining: Transparenz in den eigenen Abläufen schaffen

Quelldaten aus dem Quellsystem zeigen den Status eines Prozesses und geben Auskunftdarüber, was gerade passiert oder passiert ist. Sie sind mit einer Momentaufnahmevergleichbar. Aus diesem Rohstoff lassen sich mithilfe von Process Mining Prozessdatenherausfiltern. Prozessdaten zeigen den Ablauf, also die Reihenfolge und Zusammenhänge der Schritte, die zu einem bestimmten Zustand geführt haben. Kurz gesagt: Quelldaten zeigen das „Was“, Prozessdaten das „Wie“.

Process Mining analysiert dafür reale Prozesse auf Basis von Event-Logs, also digitalenSpuren, die in IT-Systemen entstehen, und erstellt daraus einen digitalen Zwilling des tatsächlichen Prozessgeschehens. So können Unternehmen auf einen Blick erkennen, wo Prozesse ins Stocken geraten, Engpässe auftreten oder Abweichungen entstehen. 

Das Zusammenspiel von Prozess- und Quelldaten liefert ein vollständiges Bild der Realität, auf dessen Basis KI-Agenten fundierte Entscheidungen treffen können. Ein KI-Agent, derversteht, wie Dinge geschehen, trifft deutlich bessere Entscheidungen als einer, der nur weiß, dass sie geschehen. 

Eine Plattform, auf der Quell- und Prozessdaten nebeneinander verfügbar sind und auf der KI-Agenten trainiert werden können, ermöglicht deshalb wesentlich leistungsfähigere KI-Modelle. Process Mining macht damit den entscheidenden Unterschied für den erfolgreichenEinsatz von KI.

Von Process Mining zu Process Intelligence: KI-gestützte Prozessoptimierung in Echtzeit

Ursprünglich wurde Process Mining vor allem genutzt, um vergangene Abläufe zuanalysieren und daraus Verbesserungen für die Zukunft abzuleiten. Heute wollenUnternehmen jedoch in der Lage sein, in Echtzeit auf Probleme zu reagieren. Hier setzt die nächste Entwicklungsstufe an: Process Intelligence. 

Sie kombiniert die Detailtiefe von Process Mining mit strategischen Erkenntnissen ausBusiness Intelligence sowie den Möglichkeiten KI-gestützter Analysen und Prognosen. KI entfaltet ihr Potenzial dabei auf zwei Ebenen: Einerseits verbessern automatisierteMustererkennung und Prognosen die Analyse kontinuierlich und andererseits unterstützt KI die Entwicklung neuer KPIs und generiert automatisch Code, der die Umsetzung von Optimierungsmaßnahmen beschleunigt.

So werden aus reinen Datenflüssen handlungsrelevante Erkenntnisse, die direkt in Maßnahmen umgesetzt werden können. Echtzeitanalysen machen wiederkehrende, zeitintensive oder manuelle Aufgaben sichtbar und ermöglichen deren zuverlässigeAutomatisierung. Process Intelligence schafft somit die Grundlage dafür, dass KI-Investitionen ihr volles Potenzial entfalten können und Unternehmen sich nachhaltigeWettbewerbsvorteile sichern.

Branchenübergreifende Anwendungsfelder und messbare Effekte

Die Schaffung von Transparenz und Prozessklarheit ist in konkreten Branchenanwendungen von Nutzen:

Produktion: Durchgehende Transparenz entlang der gesamten Lieferkette macht Störungen und Engpässe frühzeitig erkennbar. Intelligente Prozessanalysen in Kombination mit automatisierten Workflows sorgen dafür, dass Gegenmaßnahmen direkt ausgelöst werden können. Das reduziert Stillstandzeiten, erhöht die Planungssicherheit und ermöglicht eine flexible, reaktionsschnelle Produktion – wodurch zugleich die Kundenzufriedenheit gesteigert wird.

Finanzwesen: KI-gestützte Prüfverfahren beschleunigen Compliance-Prozesse und senken das Fehlerrisiko. Echtzeitanalysen und zentrale Steuerung minimieren die Kosten manueller Kontrollen, steigern die Effizienz in der Rechnungsprüfung und ermöglichen eine lückenlose Nachverfolgung von Buchungs- und Zahlungsprozessen, was sich ebenfalls direkt auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.

Versicherungen: Standardisierte, konsistente Datenmodelle bilden die Basis für eine beschleunigte und transparente Schadensbearbeitung. Automatisierte Entscheidungsprozesse und ein konsolidierter Datenbestand verringern Doppelarbeit, senken Fehlerhäufigkeit und verbessern die Kommunikation mit Kund:innen spürbar.

Handel: Ganzheitliches Monitoring und tiefgehende Analyse sämtlicher Kundenprozesse ermöglichen personalisierte Angebote in Echtzeit. Optimierte Omnichannel-Prozesse, dynamische Segmentierung und automatisierte Marketing-Workflows steigern messbar die Kundenzufriedenheit und verbessern nachhaltig die Customer Experience.

Diese Beispiele zeigen: Der Erfolg von KI hängt nicht allein von den eingesetzten KI-Tools ab, sondern davon, ob Digitalisierung messbar gestaltet wird. Erst wenn Effekte in harten Kennzahlen wie Durchlaufzeiten, Fehlerraten, Liquidität oder Kundenzufriedenheit sichtbar werden, lassen sich Fortschritte objektiv bewerten.

Transparente Prozesse, kontinuierliches Monitoring und die konsequente Nachverfolgung von Verbesserungen sind entscheidend für eine steuerbare digitale Transformation. Mithilfe von Process Intelligence können Unternehmen ihre KI-Investitionen optimal nutzen und sich dauerhafte Wettbewerbsvorteile sichern.

Grundlagen schaffen, KI nutzen

Künstliche Intelligenz ist ein strategisches Muss – doch erst Transparenz ermöglicht ihrvolles Potenzial. Process Mining schafft diese Transparenz, indem es Unternehmensabläufelückenlos sichtbar macht. Auf dieser Basis können KI-Agenten fundierte Entscheidungentreffen.

Process Intelligence geht noch einen Schritt weiter: Sie erweitert die Transparenz um Analyse- und Optimierungsfähigkeiten, sodass sich Prozesse automatisiert verbessern lassen.

Unternehmen, die diesen Hebel nutzen, erzielen messbare Ergebnisse, steigern den Wert ihrerKI-Investitionen und sichern sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Wer dagegen auf Prozess-Transparenz verzichtet, verschenkt nicht nur Chancen, sondern riskiert teure Fehler.

*Der Autor Constantin Wehmschulte ist Geschäftsführer bei MEHRWERK.