Ihre KI-Strategie ist nur so gut wie der Prozess dahinter

Verantwortliche für Operations und Transformation stehen zunehmend unter Druck, aufzuzeigen, wie KI die Performance steigern, manuelle Arbeit reduzieren und bessere Entscheidungen unterstützen kann. Daher liegt es nahe, bei der Technologie anzusetzen, etwa mit einer Automatisierungsplattform, einem KI-Copiloten oder einer intelligenten Dokumentenlösung. 

Diese Investitionen können Mehrwert schaffen. Doch sie beseitigen nicht die Unsicherheit darüber, wie Arbeit tatsächlich erfolgt. Viele KI-gestützte Transformationsinitiativen geraten bereits vor der Implementierung eines Modells ins Stocken, weil die zugrunde liegenden Prozesse nicht transparent, einheitlich oder ausreichend durch Governance geregelt sind. Was im ersten Moment wie ein KI-Problem aussieht, ist häufig tatsächlich ein Problem mangelnder Prozessreife. 

Process Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen die Prozesse versteht, standardisiert, steuert und pflegt, von denen seine Transformation abhängt. Ein Unternehmen mit hoher Process Readiness verfügt über ausreichende Transparenz darüber, wie Arbeit tatsächlich ausgeführt wird, wo Prozessvarianten bestehen, wer für die Prozesse verantwortlich ist und welche Kontrollen und Systeme ihre Ausführung bestimmen. 

Das bedeutet nicht, dass jeder Prozess im gesamten Unternehmen exakt gleich ausgeführt oder bis ins kleinste Detail dokumentiert sein muss, bevor KI eingesetzt werden kann. Entscheidend ist, dass das Unternehmen die für einen Use Case relevanten Prozesse identifizieren, notwendige Varianten von unkontrollierten Abweichungen unterscheiden und den Kontext für eine verantwortungsvolle Konzeption und Implementierung bereitstellen kann. 

Process Readiness ist damit ein wesentlicher Bestandteil der KI-Bereitschaft. Die Leistungsfähigkeit des Modells ist wichtig, ebenso wie das operative Umfeld, in dem es eingesetzt wird.

Prozesse sind weniger greifbar als Umsatz, Mitarbeiterzahlen oder Systemübersichten. Wie die Arbeit tatsächlich über Abteilungen und Standorte hinweg abläuft, ist häufig über Prozessmodelle, lokale Dateien und Systemkonfigurationen verteilt oder steckt im Wissen der Mitarbeitenden, die mit der Handhabung von Ausnahmen vertraut sind. 

Dadurch entsteht ein Process Visibility Gap – eine Lücke in der Prozesstransparenz. Teams kennen möglicherweise den vorgesehenen Prozess, ohne zu wissen, wie er in der Praxis tatsächlich abläuft. Sie verstehen zwar ihre eigenen Aufgaben, haben aber keinen Einblick in vorgelagerte Abhängigkeiten, nachgelagerte Auswirkungen oder Kontrollen, die über Funktionsgrenzen hinweg gelten. 

KI beseitigt diese Unsicherheit nicht von selbst. Basiert ein Use Case auf einer unvollständigen Prozessbeschreibung, können die Ergebnisse uneinheitliche Eingaben widerspiegeln, Ausnahmen übersehen oder bestehenden Kontrollen widersprechen. Automatisierung kann ein vorhandenes Problem dann beschleunigen, statt es zu lösen. 

Bevor KI einen Prozess zuverlässig unterstützen kann, benötigen Teams ein ausreichend klares Bild der relevanten Abläufe, einschließlich Entscheidungen, Daten, Rollen, Systeme, Kontrollen und Ausnahmen.

Ein lokales Pilotprojekt kann erfolgreich sein, weil das Team sein eigenes Umfeld kennt und Lücken durch Erfahrung ausgleicht. Denselben Use Case über Abteilungen, Standorte oder Geschäftsbereiche hinweg zu skalieren, ist jedoch schwieriger, wenn sich die zugrunde liegenden Prozesse auf bislang unerkannte oder ungesteuerte Weise unterscheiden. 

Teams verwenden möglicherweise unterschiedliche Eingaben, Freigabegrenzen, Systeme, Begriffe oder Ausnahmewege. Bleiben diese Unterschiede unsichtbar, kann eine für einen bestimmten Kontext entwickelte Lösung andernorts zu uneinheitlichen Ergebnissen führen. Die Einschränkung liegt nicht zwangsläufig im Modell. Möglicherweise fehlt dem Unternehmen eine verlässliche Grundlage, um zu entscheiden, was standardisiert werden kann und wo Unterschiede notwendig sind. 

Prozessstandardisierung kann die Skalierung unterstützen, sollte aber keine erzwungene Vereinheitlichung bedeuten. Ziel ist es, wo sinnvoll einen gemeinsamen Prozess zu etablieren, notwendige Varianten zu dokumentieren und Unterschiede so transparent zu machen, dass sie gesteuert werden können. Das schafft eine stabilere Grundlage für KI- und Automatisierungsteams, ohne berechtigte operative Anforderungen außer Acht zu lassen.  

Ein Prozess-Repository kann die Transparenz verbessern. Doch Dokumentation allein schafft noch keine Business Process Maturity. Process Readiness hängt auch davon ab, ob Prozesswissen aktuell, zugänglich und klaren Verantwortlichen zugeordnet ist und der operativen Realität entspricht. 

Vier Dimensionen bieten einen praxisnahen Rahmen, um diese Grundlage zu bewerten: 

• Transparenz. Kann das Unternehmen nachvollziehen, wie kritische Abläufe konzipiert sind und tatsächlich ausgeführt werden, einschließlich der relevanten Systeme, Rollen, Kontrollen, Übergaben und Ausnahmen? 

• Konsistenz. Sind wichtige Prozesse über Teams und Standorte hinweg ausreichend standardisiert und sind notwendige Varianten dokumentiert und nachvollziehbar? 

• Governance. Sind Verantwortlichkeiten für Ownership, Überprüfung, Freigabe, Kontrolle und Änderungen klar genug geregelt, um Process Governance und eine verantwortungsvolle Einführung von KI zu unterstützen? 

• Aktualität. Wird das Prozesswissen überprüft, wenn sich operative Abläufe ändern, und kann das Unternehmen sicherstellen, dass dokumentierte Prozesse weiterhin dem Arbeitsalltag entsprechen? 

Schwächen in jeder dieser Dimensionen können die Transformation gefährden. Mangelnde Visibility erschwert die Definition eines Use Cases. Ungesteuerte Abweichungen behindern die Skalierung. Unklare Governance schafft Unsicherheit bei Entscheidungen und Kontrollen. Veraltetes Prozesswissen führt dazu, dass Teams Lösungen für ein Unternehmen entwickeln, das so nicht mehr existiert. 

Beginnen Sie mit einem geschäftskritischen Prozess, der mit einem geplanten KI- oder Automatisierungs-Use-Case verknüpft ist. Fragen Sie nicht nur, ob eine Dokumentation vorhanden ist, sondern prüfen Sie, ob sie eine verlässliche Handlungsgrundlage bietet. 

Fünf Fragen helfen bei der Bewertung: 

• Können Teams erklären, wie der Prozess über Abteilungen und Standorte hinweg funktioniert? Achten Sie auf Unterschiede zwischen dem definierten Prozess und der tatsächlichen Ausführung im Arbeitsalltag. 

• Sind Prozessvarianten dokumentiert und werden sie gezielt gesteuert? Ermitteln Sie, welche Unterschiede erforderlich sind und welche auf ungesteuerte Inkonsistenzen hindeuten. 

• Kann das Transformationsteam die beteiligten Systeme, Rollen, Kontrollen, Daten und Ausnahmen identifizieren? Diese Zusammenhänge beeinflussen, ob der geplante Use Case zuverlässig funktionieren kann. 

• Sind die Verantwortlichkeiten klar geregelt? Ein benannter Process Owner sollte dafür verantwortlich sein, das Prozesswissen zu überprüfen und zu aktualisieren, wenn sich das Unternehmen verändert. 

• Kann das Unternehmen sein Prozesswissen anhand operativer Nachweise validieren? Nutzen Sie das Feedback von Mitarbeitenden, Systemnachweise oder Prozessdaten, um zu prüfen, ob die dokumentierte Sicht weiterhin der Realität entspricht. 

Das Ziel ist nicht, vor Beginn ein perfektes Prozessmodell zu erstellen. Vielmehr geht es darum, Annahmen frühzeitig offenzulegen, bevor ein Pilotprojekt nicht skaliert, Kontrollanforderungen zu spät erkannt werden oder Teams feststellen, dass sie mit unterschiedlichen Versionen desselben Prozesses gearbeitet haben.  

Machen Sie zunächst einen kritischen Prozess von Anfang bis Ende transparent. Bringen Sie alle Beteiligten zusammen, die für den Prozess verantwortlich sind, ihn ausführen, steuern oder unterstützen. Gleichen Sie den dokumentierten Prozess mit der operativen Realität ab und identifizieren Sie Unterschiede zwischen Teams, Standorten, Systemen oder Kontrollanforderungen. 

Entscheiden Sie anschließend, welche Elemente standardisiert werden sollten und welche Varianten bestehen bleiben müssen. Legen Sie die Verantwortung für das Prozesswissen fest, definieren Sie, wie Änderungen überprüft werden, und machen Sie die daraus entstehende Prozesssicht für alle zugänglich, die mit ihr arbeiten. So schaffen Sie eine solide Grundlage für Process Governance, Compliance-Aktivitäten, Automatisierung und KI-gestützte Use Cases. 

Process Readiness ist keine zusätzliche Hürde auf dem Weg zur Einführung von KI. Sie hilft Teams zu verstehen, wo KI Mehrwert schaffen kann, welche Voraussetzungen zuerst geklärt werden müssen und was erforderlich ist, damit ein erfolgreicher Use Case über das ursprüngliche Team hinaus ausgeweitet werden kann.