Optimierung von Geschäftsprozessen
Was sind eigentlich Process Mining und Prozessintelligenz?
Prozessintelligenz und Process Mining sind Technologien, die datengestützte Einblicke in Geschäftsabläufe bieten können. Was sich hinter den Begriffen verbirgt, wo die Unterschiede liegen und welche Rolle dabei Künstliche Intelligenz spielen kann.
KI-gestützte Technologien bergen Potenzial für zahlreiche Branchen und Geschäftsbereiche. Expertenschätzungen zufolge könnte das Bruttoinlandsprodukt Deutschlands bis 2030 durch die Technologie um elf Prozent wachsen. Dabei fällt insbesondere die Automatisierung von Prozessen durch generative KI (kurz: GenAI) ins Gewicht. Eine Studie von IW Consult im Auftrag von Google schätzt, dass jeder Arbeitnehmer in Deutschland jährlich 100 Arbeitsstunden durch generative KI sparen kann. Das Beratungsunternehmen McKinsey kommt zu dem Schluss, dass sich dadurch allein im öffentlichen Dienst die Fachkräftelücke von 550.000 Vollzeitkräften um ein Drittel verkleinern ließe. GenAI kann dort beispielsweise in Form von Chatbots Bürgeranfragen beantworten, Textinhalte wie Broschüren erstellen oder Änderungsanfragen bearbeiten.
Datengestützte Einblicke als Grundlage
Während vor dem Aufkommen von GenAI 20 Prozent der Aufgaben, die komplexes Fachwissen voraussetzen, automatisiert werden konnten, sind es laut McKinsey-Studie mit dieser Form von KI mehr als die Hälfte (55 Prozent). Der Schlüssel, um dieses Potenzial nutzbar zu machen, liegt in der verfügbaren Datenbasis, denn diese bietet den Algorithmen die Grundlage, um Ergebnisse zu generieren. Vor diesem Hintergrund gewinnen zwei Begriffe an Bedeutung, die einander ähnlich sind, sich inhaltlich aber wesentlich unterscheiden: Process Mining und Prozessintelligenz. Bei beiden handelt es sich um Technologien, die datengestützte Einblicke in Geschäftsabläufe bieten. So ermöglichen sie Anwendern ein neues Maß an Transparenz und Visibilität, mithilfe dessen sie fundierte Entscheidungen treffen können. Trotz dieser Gemeinsamkeiten sind Process Mining und Prozessintelligenz keineswegs gleichzusetzen, denn sie benennen unterschiedliche Aspekte der datenbasierten Prozessvisualisierung und -analyse: Process Mining schafft die Voraussetzungen, unter denen Prozessintelligenz überhaupt erst wirksam werden kann.
Process Mining: Röntgengerät für Prozesse
Dem akademischen Kontext entsprungen, hat sich die Process-Mining-Technologie längst ihren Weg in die freie Wirtschaft gebahnt, wo sie sich branchenübergreifend etabliert hat. Laut einer Studie des Analystenhauses Gartner ist der Markt 2023 um 40 Prozent gewachsen und dürfte sich bis 2025 auf 1,5 Milliarden Dollar vergrößern. Process Mining visualisiert Geschäftsprozesse automatisch, was es erleichtert, sie zu analysieren und die Voraussetzung für Verbesserung schafft. Dies verschafft Anwendern eine objektive Sicht darauf, wie Prozesse in der Realität tatsächlich verlaufen – und zwar über verschiedene Systeme, Abteilungen und Standorte hinweg. Um dies zu bewerkstelligen, führt die Technologie Daten aus verschiedenen Quellsystemen zusammen. Das können beispielsweise ERP-, WMS- oder CRM-Systeme sein. Diese Daten reichert sie mit zusätzlichen internen und externen Datenpunkten an, je nach betrachtetem Prozess zum Beispiel Wetterdaten oder Lieferantenbewertungen. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf die betrachteten Geschäftsabläufe und macht Engpässe, Schwachstellen und deren Ursachen sichtbar. Diese Transparenz versetzt Unternehmen in der Lage, zielgerichtete Maßnahmen zu ergreifen, um Prozesse effizienter zu gestalten.
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