Wie KI-gestützte Analysen Prozessentscheidungen unterstützen

Die digitale Transformation hat vieles verändert – unter anderem auch das Bauchgefühl. Früher genügte oft der berühmte „Riecher“ für eine gute Entscheidung. Heute hingegen reicht es nicht mehr, wenn der Chef sagt: „Ich hab da so ein Gefühl …“. In Zeiten von Big Data, Automatisierung und künstlicher Intelligenz braucht es mehr: datenbasierte, fundierte, strategische Entscheidungen.

Genau hier kommen KI-gestützte Analysen ins Spiel. Sie verwandeln Datenmassen in verwertbares Wissen, decken Muster auf, die selbst dem aufmerksamsten Prozessmanager entgehen würden, und liefern Prognosen, die besser sind als jede Kristallkugel. Aber was genau verbirgt sich hinter dem Buzzword-Bingo aus Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Advanced Analytics – und wie hilft all das konkret bei Entscheidungen im Prozessmanagement?

KI, Machine Learning und Advanced Analytics – wer ist hier wer?

Beginnen wir mit einer kleinen Begriffs-Klärung: Künstliche Intelligenz (KI) ist der große, schillernde Oberbegriff. Machine Learning ist ein Teil davon – quasi der fleißige Lehrling, der aus Daten lernt. Und Advanced Analytics? Das ist der Werkzeugkasten, aus dem sich Unternehmen bedienen, um tiefer in ihre Prozesse zu blicken: Prognosemodelle, Entscheidungsbäume, Anomalie-Erkennung – all das fällt darunter.

Damit diese Tools nicht nur Buzzwords bleiben, braucht es eine solide Datenbasis. Die kommt aus ERP-Systemen, CRM-Plattformen, Event Logs, IoT-Geräten oder auch Kundenfeedbacks. Strukturierte Daten (Tabellen, Zahlen) und unstrukturierte Daten (Texte, E-Mails, Bilder) verschmelzen in der Analyse zu einem Gesamtbild, das weit mehr aussagt als jede einzelne Zahl.

Wie verbessert KI die Prozessentscheidung?

Wer glaubt, KI sei nur was für Zukunftslabore, verpasst einen riesigen Hebel für das eigene Unternehmen. KI-gestützte Analysen bringen handfeste strategische Vorteile:

Risiken und Abweichungen frühzeitig erkennen: Muster, die auf Engpässe, Fehler oder Verzögerungen hindeuten, werden automatisch erkannt – bevor der Monatsbericht es tut.
Prognosen zur Prozessperformance erstellen: Wie lange wird die Auftragsabwicklung in Q4 dauern? Welche Ressourcenauslastung ist zu erwarten? Fragen, auf die KI basierte Modelle verlässliche Antworten geben.
„Was-wäre-wenn“-Szenarien simulieren: Was passiert, wenn ein Standort schließt, der Kundenservice automatisiert oder das Lager vergrößert wird? Die Simulation liefert Antworten, ohne dass man gleich alles umbauen muss.
Automatisierung und Reorganisation unterstützen: KI zeigt, wo Prozesse manuell bleiben dürfen – und wo Maschinen besser übernehmen sollten. Wer will schon menschliche Zeit mit „Copy & Paste“ verschwenden?

Was braucht es für den Einsatz von KI-Analysen?

So verlockend die Vorteile auch klingen – ganz ohne Hausaufgaben geht’s nicht. Drei Dinge sind entscheidend:

Datenqualität: Schlechte Daten bringen schlechte Entscheidungen. Punkt. KI ist keine Zauberei – sie braucht valide, vollständige und aktuelle Daten.
Erklärbarkeit der Modelle: Entscheidungen nach dem Motto „Die KI hat gesagt …“ funktionieren nicht. Unternehmen brauchen erklärbare KI (Explainable AI), um Vertrauen zu schaffen und Entscheidungen nachvollziehbar zu machen.
Zusammenarbeit: IT, Fachabteilungen und Data Scientists müssen gemeinsam arbeiten. KI ist kein isoliertes Projekt der IT, sondern ein interdisziplinäres Thema.

Nicht zu vergessen: ethische Fragen. Algorithmen sollen Entscheidungen unterstützen – nicht diskriminieren, voreingenommen sein oder gesetzliche Grenzen überschreiten. Governance und klare Spielregeln sind also Pflicht.

Welche Daten braucht eine KI-gestützte Analyse?

Das Schöne an KI: Sie ist hungrig – je mehr Daten, desto besser. Aber nicht jede Information ist gleich nützlich. Gute Analysen speisen sich typischerweise aus:

Prozessdaten (z. B. Durchlaufzeiten, Aktivitäten, Nutzerinteraktionen)
Systemdaten aus ERP, CRM, Ticketsystemen etc.
Externe Daten wie Marktentwicklungen, Kundenverhalten oder Lieferanteninformationen
Unstrukturierte Daten wie Texte, Kommentare, Bewertungen – oft unterschätzt, aber voller Potenzial

Je besser die Datenlandschaft aufbereitet ist, desto präziser und zuverlässiger werden die KI-gestützten Entscheidungen.

Praxisbeispiele und aktuelle Trends

Produktion & Logistik: Predictive Process Monitoring erkennt, wann Maschinen ausfallen oder Lieferungen sich verzögern – und schlägt Gegenmaßnahmen vor, bevor es teuer wird.
Kundenservice: KI erkennt, welche Anfragen automatisiert beantwortet werden können und welche komplexen Fälle menschliche Beratung brauchen.
Finanzbereich: Frühwarnsysteme erkennen Zahlungsausfälle, Risiken und Optimierungspotenziale – inklusive Empfehlungen für den nächsten Schritt.
Prozessdokumentation: Generative KI beschreibt automatisch Prozesse, erkennt Varianten und liefert sogar Entscheidungsvorlagen – ganz ohne PowerPoint-Marathon.

Besonders spannend: Die Kombination aus KI, Process Mining und DTO. Sie ermöglicht nicht nur das Verstehen und Steuern von Prozessen, sondern auch deren Vorhersage und automatische Verbesserung.

Key Facts

KI-gestützte Analysen liefern echte Wettbewerbsvorteile durch tiefere Einblicke und faktenbasierte Entscheidungen.
Sie ermöglichen Früherkennung, Prognosen und Szenarien, die klassische BI-Tools nicht leisten können.
Der Erfolg hängt von Datenqualität, interdisziplinärer Zusammenarbeit und der Bereitschaft zur Transformation ab.

Fazit

KI-gestützte Analysen sind kein Luxus mehr – sie sind das neue Normal für Unternehmen, die Prozesse nicht nur verwalten, sondern aktiv gestalten wollen. Wer in einem zunehmend dynamischen Marktumfeld bestehen will, muss klüger, schneller und datengetriebener entscheiden.

Denn eines ist klar: Die KI macht keine Pause – warum sollten wir es tun?