Wie Process Mining den KI-Einsatz effizienter macht

In Unternehmen fehlt KI-Anwendungen oft der Kontext, um Prozesse zu verstehen. Wie Process Mining und Prozessintelligenz hier zum verbindenden Element werden, erklärt Rudy Kuhn, Lead Transformation Evangelist bei Celonis, in einem Gastbeitrag.

Von Rudy Kuhn 

KI braucht Daten und Kontext, um valide Ergebnisse zu liefern. In Unternehmen fehlt den Anwendungen jedoch oft der Zugriff darauf. Das Zusammenspiel von Process Mining und Prozessintelligenz befähigt KI, Geschäftsprozesse zu verstehen – und Verbesserungen vorzuschlagen.

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Für irreführende Angaben über ihren angeblichen Einsatz zu Marketingzwecken hat sich mittlerweile sogar der Begriff „KI-Washing“ etabliert. Dabei ist das Potenzial von KI tatsächlich immens – vor allem mit Blick auf die Prozessoptimierung.

In diesem Zusammenhang sind zwei Begriffe wichtig, die oft gleichgesetzt werden: Prozessintelligenz und Process Mining. Beide Technologien geben Anwendern datengestützte Einblicke in Unternehmensprozesse. Diese Transparenz macht es einfacher, fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Kontext der datenbasierten Prozessoptimierung beschreiben sie jedoch unterschiedliche Aspekte: Process Mining schafft die Voraussetzungen, unter denen Prozessintelligenz überhaupt erst wirksam werden kann.

Process Mining: Röntgengerät für Prozesse

Die Process-Mining-Technologie ermöglicht eine objektive Sicht darauf, wie Prozesse über Systeme und Abteilungen hinweg tatsächlich ablaufen. Dafür visualisiert sie Geschäftsprozesse automatisch, erleichtert so ihre Analyse und ermöglicht Optimierung. Dies gelingt, indem sie Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen zusammenführt, z. B. ERP, WMS oder CRM, und sie mit zusätzlichen internen und externen Daten anreichert. Schwachstellen und Engpässe werden auf diese Weise sichtbar. So können Teams effiziente Gegenmaßnahmen ergreifen und Mehrwerte realisieren.

Prozessintelligenz: Daten mit Wissen verknüpfen

Process-Intelligence-Lösungen gehen einen Schritt weiter: Sie nutzen die Ergebnisse, die Process Mining liefert, und verknüpfen sie mit Wissen und Erkenntnissen aus bisherigen Projekten sowie mit KI. Sie verwenden dabei integrierte KI- und Machine-Learning-Funktionalitäten. Darüber hinaus agieren sie als “Enabler” für KI-Tools anderer Anbieter: Indem sie diese mit Daten und Prozesswissen versorgen, machen sie ihren Einsatz im Geschäftskontext oft überhaupt erst sinnvoll möglich. Prozessintelligenz fungiert dabei quasi als gemeinsame Sprache, die alle Teile und Ebenen eines Unternehmens miteinander verbindet.

Ein solches verbindendes Element fehlt KI-Anwendungen im Arbeitsumfeld bislang oft. Während diese Anwendungen im privaten Gebrauch auf Informationen aus Online-Portalen wie Wikipedia, Firmen-Websites oder Nachrichtenseiten zurückgreifen, stehen KI-Anwendungen in Unternehmen oft einer Vielzahl von Systemen gegenüber, deren Daten sie nicht ohne weiteres nutzen können. Prozessintelligenz ist hier der Schlüssel: Auf Basis der datengestützten Einblicke durch Process Mining versorgt sie die KI mit dem Wissen, das diese benötigt, um korrekte Ergebnisse zu liefern.

Das lässt sich damit vergleichen, ein Large Language Model (LLM) dazu aufzufordern, einen Taschenrechner zu nutzen, um eine Rechenaufgabe zu lösen. LLMs berechnen Wahrscheinlichkeiten, um zu Ergebnissen zu kommen. Selbst vermeintlich einfache Aufgaben lösen sie aber falsch, wenn ihnen die richtigen Daten und das einschlägige Prozesswissen fehlen. Mit dem Taschenrechner wird ein LLM immer korrekte Ergebnisse ausweisen. Denn dann steht neben den relevanten Daten auch das Wissen zu ihrer Verarbeitung zur Verfügung.

Bei der Optimierung von Unternehmensprozessen verhält sich Prozessintelligenz wie der Taschenrechner im Beispiel. Sie verschafft der KI den Kontext, den sie braucht, um korrekte, relevante und hilfreiche Ergebnisse zu liefern. Process Mining wiederum versorgt Prozessintelligenz mit den nötigen Daten, um das Kontextwissen bereitstellen zu können. Erst dieses Zusammenspiel befähigt KI-Anwendungen, Geschäftsprozesse zu verstehen und genaue, aktuelle Empfehlungen für Prozessverbesserungen vorschlagen zu können. Wie eine gemeinsame Sprache für Geschäftsprozesse schafft diese Kombination ein Umfeld, in dem KI und Automatisierung effektiv eingesetzt werden können. So bieten die Technologien einen Mehrwert für Unternehmen und ermöglichen Anwendungen, die über den Vorwurf des KI-Washings erhaben sind.

Über Celonis

Seit 2011 unterstützt Celonis Tausende der weltweit größten Unternehmen dabei, ihre Liquidität zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu steigern und gleichzeitig CO2-Emissionen zu reduzieren. Die Process-Intelligence-Plattform von Celonis verbindet branchenführende Process-Mining-Technologie mit künstlicher Intelligenz und liefert Unternehmen einen digitalen Zwilling ihrer End-to-End-Prozesse. Damit gewinnen erstmals alle Beschäftigten eines Unternehmens eine einheitliche Sichtweise auf die Geschäftsabläufe, einen Überblick über die verborgenen Potenziale und die Möglichkeit, diese zu realisieren. Celonis hat seinen Hauptsitz in München, Deutschland, und in New York City, USA,a und verfügt über mehr als 20 Niederlassungen weltweit.