Geschäftsprozesse strukturieren: So schaffen Sie Klarheit für KI, Automatisierung & Digitalisierung

„Wir haben zu viele Tools, zu wenig Übersicht – und am Ende weiß niemand, wo welche Daten liegen!“
Dieser Satz fällt nicht nur in jedem zweiten Unternehmen, sondern zeigt auch ein grundlegendes Problem auf. Denn ohne klare Prozesslandkarten sowie eine transparente Daten-IT-System-Zuordnung bleiben Digitalisierung, KI und Automatisierung lediglich leere Buzzwords.

Daher ist die Lösung eine systematische Prozessmodellierung, die nicht nur Abläufe abbildet, sondern auch aufzeigt:

  1. Welche Daten in welchem Prozess entstehen oder genutzt werden,
  2. Welche IT-Anwendungen und IT-Systeme diese Daten verarbeiten und
  3. Wo die Schnittstellen und damit verbundene Reibungspunkte liegen.

Schritt 1: Die Prozesslandschaft aufbauen – so geht’s mit Top-Down-Ansatz und BPMN 2.0!

1. Top-Down-Ansatz: Von der Strategie zu den Subprozessen

Starten Sie mit den Kernprozessen (z. B. Vertrieb, Entwicklung, Produktion, Service) und unterteilen Sie diese in handhabbare Subprozesse (z. B. „Angebotserstellung“, „Auftragsabwicklung“).
Tool-Tipp: Nutzen Sie BPMN 2.0 (z. B. mit Qwiki, Signavio oder aiio) für standardisierte, verständliche Darstellungen.

2. Daten und IT-Systeme integrieren

Ergänzen Sie jeden Subprozess um:

  1. Input-Daten (z. B. Kundendaten aus CRM),
  2. Verarbeitende Systeme (z. B. SAP, Excel, spezielle Tools),
  3. Verantwortliche und Mitwirkende,
  4. Output-Daten (z. B. Rechnungen, Berichte).

Beispiel:
Bei der Angebotserstellung zeigt die Turtle-Methode: Kundendaten kommen aus dem (CRM) Salesforce, werden in Excel bearbeitet und als PDF-Angebot ausgegeben. So erkennen Sie sofort, wo Datenflüsse stocken.

3. Verantwortlichkeiten klären

Wer ist Prozessowner? Wer pflegt die Daten? Wer ist für die IT-Systeme zuständig?
Regel: „Ein Prozess, ein Verantwortlicher!“

Schritt 2: Datenflüsse sichtbar machen – Dark Data vermeiden und Schnittstellen optimieren

1. Datenquellen identifizieren

Wo entstehen Daten? (ERP, CRM, E-Mails, manuelle Listen?)
Achtung: „Dark Data“ (z. B. lokale Excel-Dateien) sind der Feind der Transparenz!

2. Schnittstellen analysieren – hier liegen 80% der Fehler

Frage: Wo werden Daten manuell übertragen?
Lösung:
1. Prozess erst strukturieren
2. Dann automatisieren (z.B. mit UiPath oder Power Automate)

3. Datenqualität sicherstellen

Regeln definieren:
„Jeder Datensatz hat einen Verantwortlichen.“
„Daten werden nur in einem Leading System gepflegt.“

Tool-Tipp: Collibra oder Alation für DatenGovernance.

Schritt 3: Von der Theorie zur Praxis – Umsetzungstipps

1. Pilotprozess auswählen

Starten Sie mit einem kritischen, aber überschaubaren Prozess (z. B. „Reklamationsbearbeitung“).

2. Werkzeuge nutzen

Prozessmodellierung: Signavio, Miro
Dokumentation: Confluence, Notion
Automatisierung: Microsoft Power Automate, UiPath

3. Kontinuierlich verbessern

Prozess-KPIs einführen (z. B. Durchlaufzeit, Fehlerquote).
Regelmäßige Reviews: „Was läuft gut? Wo hakt es noch?“

Fazit: Struktur ist kein Selbstzweck – sie ist der Schlüssel zur Digitalisierung

Erst wenn Prozesse, Daten und IT-Systeme transparent verzahnt sind, können Unternehmen:
✅ KI sinnvoll einsetzen (weil die Datenbasis stimmt),
✅ Kosten sparen (durch weniger manuelle Arbeit),
✅ Schneller reagieren (weil Abläufe klar sind).

Ihr nächster Schritt?

Nehmen Sie zunächst einen Pilotprozess unter die Lupe, zum Beispiel die Reklamationsbearbeitung, und modellieren Sie ihn mit der . Vergessen Sie dabei jedoch nicht, zu berücksichtigen. Anschließend optimieren Sie den Prozess Schritt für Schritt – und skalieren Sie ihn zum Abschluss! Auf diese Weise wächst Ihre , indem Sie nach und nach alle für Ihr Unternehmen wichtigen Prozesse erfassen.

 

Bildnachweis: (C) generated by KI Agentin Sophie für Glöckner&Schuhwerk GmbH