Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen längst angekommen. Mitarbeitende erstellen Texte, analysieren Informationen oder lassen sich bei Entscheidungen unterstützen. Gleichzeitig entstehen Anwendungen, die komplexere Aufgaben übernehmen und als AI Agents in Unternehmensprozesse eingebunden werden.
Doch wirksame Enterprise AI braucht mehr als leistungsfähige Modelle und große Datenmengen. Sie muss verstehen, wie ein Unternehmen tatsächlich arbeitet.
Sie muss erkennen, welche Schritte in einem Prozess bereits erfolgt sind, wo Abhängigkeiten bestehen und welche Auswirkungen bestimmte Abläufe auf Kosten, Qualität oder Durchlaufzeiten haben. Genau diesen Kontext schaffen Process Mining und Process Intelligence. Sehen Sie sich unsere neueste Innovation an: Process.Science Intelligence.
Die meisten Unternehmen verfügen über umfangreiche Daten in ERP-, CRM-, Produktions-, Einkaufs- oder Service-Systemen. Diese Systeme speichern jedoch zunächst einzelne Ereignisse: Eine Bestellung wird angelegt, ein Auftrag freigegeben, eine Rechnung gebucht oder ein Ticket weitergeleitet.
Erst wenn diese Ereignisse zeitlich und fachlich miteinander verbunden werden, wird der tatsächliche Prozess sichtbar.
Eine KI benötigt daher mehr als den Zugriff auf Tabellen oder Dokumente. Sie muss verstehen, welche Aktivitäten stattgefunden haben, wo Wartezeiten entstehen, welche Prozessvarianten auftreten und wie sich ein Vorgang im Vergleich zu ähnlichen Fällen entwickelt.
Ohne diesen Zusammenhang kann KI Informationen verarbeiten. Den operativen Zustand und die Zusammenhänge eines Prozesses versteht sie jedoch nur eingeschränkt.
Process Mining rekonstruiert reale Unternehmensprozesse anhand digitaler Ereignisdaten. Dafür werden Informationen aus den operativen Systemen in einem Eventlog zusammengeführt.
Ein Eventlog verbindet einen konkreten Vorgang mit den zugehörigen Aktivitäten und Zeitpunkten. Ergänzend können Informationen wie Bearbeiter, Lieferant, Produkt, Organisationseinheit oder Auftragswert einbezogen werden.
So wird sichtbar, wie Arbeit im Unternehmen wirklich abläuft: Welche Wege nehmen die Vorgänge? Wo entstehen Schleifen oder lange Wartezeiten? Welche Varianten verursachen besonders viel Nacharbeit? An welchen Stellen wird vom vorgesehenen Ablauf abgewichen?
Process Mining schafft damit eine belastbare Grundlage für Prozessverbesserungen. Process Intelligence geht noch einen Schritt weiter.
Wir bei Process.Science verstehen Process Intelligence als Verbindung zwischen Prozessdaten, Analyseergebnissen, Kennzahlen, Geschäftsregeln und künstlicher Intelligenz. Sie sorgt dafür, dass KI einzelne Informationen nicht isoliert betrachtet, sondern in den gesamten Prozess einordnen kann.
Für Fachbereiche zählt nicht, wie leistungsfähig ein KI-Modell theoretisch ist. Entscheidend ist der konkrete Nutzen im Arbeitsalltag.
Process Intelligence hilft dabei, Risiken früher zu erkennen, Ursachen zu verstehen und Verbesserungsmaßnahmen gezielter auszuwählen. Historische Prozessmuster zeigen beispielsweise, welche Abläufe häufig zu Verzögerungen, Nacharbeit oder Regelverstößen führen.
Gleichzeitig werden nicht nur Symptome, sondern auch ihre Ursachen sichtbar. Eine lange durchschnittliche Durchlaufzeit erklärt noch nicht, warum ein Prozess schlecht funktioniert. Process Mining zeigt, welche Aktivitäten, Übergänge und Varianten dazu beitragen. KI kann diese Ergebnisse einordnen, verständlich erklären und relevante Auffälligkeiten priorisieren.
So lassen sich Maßnahmen nach ihrem erwarteten geschäftlichen Nutzen bewerten. Nach der Umsetzung kann geprüft werden, ob Durchlaufzeiten tatsächlich gesunken sind, weniger Nacharbeit entsteht oder Vorgaben häufiger eingehalten werden.
KI wird damit nicht zum Selbstzweck. Ihr Beitrag lässt sich anhand konkreter Prozesskennzahlen und Geschäftsergebnisse messen.
AI Agents können den Prozesskontext mit den Ergebnissen aus dem Process Mining verbinden. Dadurch sind sie in der Lage, relevante Auffälligkeiten zu erkennen, daraus konkrete Insights abzuleiten und diese nach ihrer Bedeutung für den Fachbereich zu priorisieren.
Dabei betrachten sie nicht nur einzelne Kennzahlen. Sie beziehen den tatsächlichen Prozessverlauf, betroffene Vorgänge, Abweichungen, Wartezeiten und weitere geschäftliche Auswirkungen ein. So können sie den potenziellen Business Impact eines Insights bewerten und die Auswahl geeigneter Verbesserungsmaßnahmen unterstützen.
Process.Science schafft dafür die technische und fachliche Grundlage. Kundeneigene AI Agents können an unsere Lösung angebunden werden und auf strukturierte Prozessinformationen sowie belastbare Analyseergebnisse zugreifen.
Die zugrunde liegende Analyse bleibt nachvollziehbar: Process-Mining-Verfahren berechnen Kennzahlen und Zusammenhänge. Der AI Agent verdichtet die Ergebnisse, generiert Insights, priorisiert Handlungsfelder und unterstützt bei der Bewertung des erwarteten geschäftlichen Mehrwerts.
Die Qualität der Ergebnisse hängt entscheidend von der Qualität des Eventlogs ab. Deshalb verbindet Process.Science die Datenaufbereitung direkt mit der Prozessanalyse.
Mit unserem Data Preparation Tool werden Informationen aus den relevanten Quellsystemen strukturiert und in einen belastbaren Prozesskontext überführt. Das hochwertige Eventlog bildet anschließend die Grundlage für Process-Mining-Analysen in Power BI.
Fachbereiche können damit Prozessvarianten, Engpässe, Wartezeiten, Nacharbeit und Abweichungen in einer vertrauten Analyseumgebung untersuchen. Eine vollständig neue Plattform ist dafür nicht zwingend erforderlich.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur: Wo können wir KI einsetzen?
Sondern:
Process.Science ist beim KI-Summit Hamburg 2026 als Startup auf der Mini-Messe vertreten. Wir freuen uns auf den Austausch, wie sich vorhandene Unternehmensdaten in belastbare Process Intelligence und messbaren geschäftlichen Mehrwert übersetzen lassen.
Der KI-Summit findet am Dienstag, 8. September 2026 in der Handelskammer Hamburg, Adolphsplatz 1, 20457 Hamburg ab 15 Uhr statt.
