Jedes KI-Projekt, das ich abgelehnt habe, begann gleich: Ein Kunde wollte „KI hinzufügen“ — zu einem Prozess, den noch niemand wirklich abgebildet hatte. Process Mining ist der unspektakuläre Schritt davor — und der Unterschied zwischen der Automatisierung eines echten Engpasses und der schnelleren Automatisierung des Falschen.
Process Mining bedeutet, mit Ihren eigenen Systemprotokollen — Zeitstempeln, Übergaben, Freigaben — zu sehen, wie Arbeit tatsächlich durch Ihr Unternehmen fließt, nicht wie es das Organigramm vorsieht. Die meisten Unternehmen sind von der Lücke zwischen beidem überrascht.
Die drei Fragen, die Process Mining beantwortet
In der Praxis sind das drei Fragen, die mit Daten statt mit Meinungen beantwortet werden:
Wo wartet Arbeit tatsächlich, und wie lange?
Welche Schritte werden am häufigsten wiederholt oder rückgängig gemacht?
Welche Übergaben zwischen Menschen oder Systemen verursachen die größten Verzögerungen?
Erst dann ist die Frage sinnvoll, wo KI hingehört
Erst wenn diese Fragen echte Antworten haben, ist es sinnvoll zu fragen, wo KI hingehört. Ein KI-Tool, das auf einen noch gar nicht gefundenen Engpass angewendet wird, beseitigt den Engpass nicht — es erledigt nur die falsche Arbeit schneller. Das ist oft schlimmer als nichts zu tun, weil der falsche Prozess dann schwerer zu erkennen und noch schwerer rückgängig zu machen ist.
Deshalb beginnt auch jedes KI-Readiness-Audit, das ich durchführe, genau hier — nicht mit einer Tool-Diskussion. Eine KI-Investition lässt sich nicht gegen einen Engpass priorisieren, den man noch nicht gemessen hat.
Wenn Sie nicht sicher sind, wo Ihr eigener Engpass tatsächlich liegt, ist genau dafür der Quick Scan da.