Bei Safaric Consulting sind wir der Überzeugung, dass Prozessmanagement weit mehr als eine rein dokumentierende Funktion ist. Geschäftsprozessmanagement ist für unsere Kunden der Handels- und Konsumgüterindustrie vielmehr ein zentrales Instrument der Unternehmenssteuerung und ein wichtiger Erfolgsfaktor, um Wettbewerbsvorteile zu erhalten und auszubauen. Das bestätigt beispielsweise auch der BPM Pulse Survey 2026, bei dem 83 Prozent der Befragten Prozessmanagement in ihrem Unternehmen als geschäftskritisch bewerteten.
Aktuell ändern sich sowohl die Geschäftsprozesse als auch die Methoden des Prozessmanagements fundamental. Steigender Kosten- und Effizienzdruck, struktureller Fachkräftemangel, komplexere Prozess- und Systemlandschaften sowie die zunehmende Nutzung Künstlicher Intelligenz sind Einflussfaktoren, die die Geschäftsprozesse grundlegend verändern. Unternehmen müssen ihre Prozesse heute nicht mehr nur dokumentieren und standardisieren, um sie anschließend mithilfe von Software zu digitalisieren. Sie müssen Prozesse auch kontinuierlich analysieren, optimieren und auf neue technologische Möglichkeiten wie KI ausrichten.
Die Chance dabei ist, dass KI gleichzeitig ein mächtiges Tool für Prozessmanager sein kann. Wie weit der Einsatz von KI im Prozessmanagement bereits fortgeschritten ist, zeigt ebenfalls der BPM Pulse Survey 2026: 42 Prozent der befragten Unternehmen nutzen generative KI im Prozessmanagement und 16 Prozent setzen KI-Agenten ein, die Entscheidungen vorbereiten und Prozesse teilweise autonom steuern.
Gerade für Handels- und Konsumgüterunternehmen ergeben sich daraus große Potenziale, insbesondere in den warenwirtschaftlichen Prozessen: Hohe Transaktionsvolumina, komplexe Lieferketten, heterogene Systemlandschaften und viele funktionsübergreifende Prozesse bieten erhebliche Potenziale für eine datenbasierte und KI-gestützte Geschäftsprozessoptimierung.
Prozessmanagement ist mehr als Prozessdokumentation
Die grundsätzlichen Aufgaben und Ziele des Prozessmanagements ändern sich auch durch KI nicht. Das übergeordnete Ziel ist, Geschäftsprozesse so zu gestalten und zu steuern, dass sie messbar zur Erreichung strategischer und operativer Unternehmensziele beitragen. Aus unserer Erfahrung ist es dabei hilfreich, Prozessmanagement als kontinuierlichen Lebenszyklus mit vier Phasen zu verstehen: Geschäftsprozesse werden zunächst (1) entwickelt und (2) dokumentiert, (3) im laufenden Betrieb kontrolliert und analysiert und (4) auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse kontinuierlich optimiert .
Damit unterscheidet sich modernes Prozessmanagement wesentlich von klassischen, punktuellen Optimierungsprojekten. Prozesse verändern sich permanent, z.B. durch neue Geschäftsmodelle, Organisationsstrukturen, IT-Systeme, regulatorische Anforderungen oder technologische Möglichkeiten. Entsprechend müssen Unternehmen aus Handel und Konsumgüterindustrie ihre Prozesse kontinuierlich und iterativ weiterentwickeln.
Künstliche Intelligenz kann grundsätzlich in allen vier Phasen wirken. Dieser Beitrag widmet sich der Prozessdokumentation, bei der wir besonders starke Veränderungen sehen. Wie KI darüber hinaus die Prozesskontrolle und Prozessoptimierung verändert, betrachten wir in einem zweiten Teil dieser Beitragsreihe.
Prozessdokumentation: Von statischen Modellen zu einer dynamischen Wissensbasis
Die Prozessdokumentation bildet die Grundlage für wirksames Prozessmanagement. Sie schafft Transparenz über Abläufe, Verantwortlichkeiten, Schnittstellen und IT-Systeme entlang der Prozessketten. Erst dieses gemeinsame Prozessverständnis ermöglicht es einer Organisation, Optimierungspotenziale zu erkennen und geeignete Ansatzpunkte für Digitalisierung, Automatisierung und KI zu identifizieren.
Dabei sind zwei Ebenen zu betrachten: der detaillierte Einzelprozess und die übergreifende Prozesslandschaft. KI kann auf beiden Ebenen unterstützen, indem sie bspw. Experteninterviews zur Prozessaufnahme transkribiert und automatisiert in BPMN-Diagramme übersetzt oder indem sie dokumentierte Einzelprozesse zu einer übergreifenden Prozesslandschaft zusammenführt.
In der Praxis sind Prozessmodelle und Prozessdokumentationen häufig projektbezogen entstanden, uneinheitlich strukturiert und über verschiedene Tools (z.B. BPMN vs. Miro vs. PowerPoint) verteilt. Zudem liegt relevantes Prozesswissen häufig dezentral in einzelnen Fachbereichen, während bestehende abteilungsübergreifende Prozessmodelle nur unregelmäßig aktualisiert werden. Dadurch entsteht eine Lücke zwischen dokumentierten Prozessen und der operativen Realität.
KI kann helfen, vorhandene Prozessdokumentationen systematisch zu konsolidieren, nach einheitlichen Vorgaben zu strukturieren und bereichsübergreifend verfügbar zu machen. In der Vergangenheit war dies bereits möglich, aber erforderte hohe manuelle Aufwände von Prozessmanagern und Prozessexperten der Fachbereiche. Aus unserer Erfahrung wurden diese Aufwände fast immer vermieden und auf die lange Bank geschoben. Mit KI kann nun mit geringem menschlichen Input aus einzelnen Dokumentationen eine integrierte und kontinuierlich nutzbare Prozesslandschaft entstehen.
KI verändert die Arbeit von Prozessmanagern
KI erleichtert nicht nur die klassischen Methoden, indem sie die Handlungen des Prozessmanagers unterstützt, sondern sie bietet auch einen komplett neuen Zugang, um einen Überblick über bestehende Prozesse zu erhalten. Dabei spielen insb. Process Mining und Process Intelligence eine wichtige Rolle.
Entsprechende Funktionalitäten haben bereits Einzug in etablierte Prozessmanagement-Plattformen gehalten. Beispielsweise unterstützt der AI-Assisted Process Modeler von SAP Signavio die Erstellung von BPMN-Modellen auf Basis natürlichsprachlicher Beschreibungen oder Abbildungen. Auch ARIS und ADONIS bieten KI-gestützte Funktionen, die auf Basis von Interviews, bestehender Arbeitsanweisungen oder Bildern Prozessdokumentationen erzeugen. UiPath wiederum nutzt Task Mining, um digitale Arbeitsabläufe anhand aufgezeichneter Nutzerinteraktionen zu analysieren und zu visualisieren.
In Verbindung mit diesen Technologien entsteht eine dynamischere Sicht auf die Organisation. Statt einer überwiegend statischen Dokumentation kann eine datenbasierte Abbildung der tatsächlichen Prozesslandschaft entstehen, bei der dokumentierte Prozesse mit realen Ausführungsvarianten verglichen und Veränderungen schneller erkannt werden. Perspektivisch kann sich daraus ein digitaler Zwilling entwickeln, der Abläufe, Systeme, Rollen und Abhängigkeiten miteinander verbindet.
Prozessdokumentation wird zur Grundlage erfolgreicher KI-Transformation
Gute Prozessdokumentation verliert durch Künstliche Intelligenz nicht an Bedeutung. Ganz im Gegenteil: Sie wird zu einer wesentlichen Voraussetzung dafür, Prozesse gezielt zu digitalisieren und sinnvolle KI-Anwendungsfälle mit messbarem Nutzen zu erkennen. Für Handels- und Konsumgüterunternehmen eröffnet sich damit die Chance, operative Komplexität systematisch zu reduzieren, Ineffizienzen frühzeitig zu erkennen und Verbesserungen zielgerichtet mit KI umzusetzen.
Auf Ebene einzelner Prozesse kann KI die alltägliche Arbeit von Prozessmanagern deutlich erleichtern. Ihr größtes Potenzial liegt jedoch darin, bisher verteiltes Prozesswissen zusammenzuführen und daraus eine integrierte, kontinuierlich aktualisierbare Prozesslandschaft zu entwickeln. Dafür braucht es weiterhin einheitliche Standards und Artefakte, klare Verantwortlichkeiten und befähigte Mitarbeiter. Dazu gehören insbesondere:
- einheitliche Modellierungssprachen und Notationen (z.B. BPMN 2.0),
- belastbare funktionale und End-to-End-Prozessmodelle,
- klare Rollen und Verantwortlichkeiten,
- verbindliche Vorgaben für Freigabe, Aktualisierung und Pflege.
KI kann diese Rahmenbedingungen effizienter anwenden und ihre Einhaltung überprüfen. Die Standards selbst sowie die fachliche Verantwortung müssen jedoch weiterhin durch das Prozessmanagement vorgegeben werden.
Über den Autor: Daniel Wolf, Junior Partner bei Safaric Consulting
Daniel ist Junior Partner bei Safaric Consulting und berät seit über elf Jahren Handels- und Konsumgüterunternehmen bei großen Digitalisierungs- und Transformationsprojekten. Sein Fokus und seine Expertise liegen insbesondere in den Bereichen Prozessmanagement, Category Management sowie Einkauf und Aktionsmanagement. Zuvor war er als Senior Consultant im Bereich Digital Retail & Consumer Products bei Capgemini Consulting tätig.
Häufig gestellte Fragen
Künstliche Intelligenz kann bestehende Dokumente, Arbeitsanweisungen, Interviews oder Systeminformationen auswerten und daraus Prozessbeschreibungen oder erste Prozessmodelle erstellen. Darüber hinaus unterstützt KI dabei, Inkonsistenzen zu erkennen, Prozesswissen leichter zugänglich zu machen und die Aktualisierung bestehender Prozessmodelle zu vereinfachen. Die fachliche Prüfung und Freigabe durch Prozessverantwortliche bleibt dabei unverzichtbar.
Eine belastbare Prozessdokumentation schafft Transparenz über Abläufe, Rollen, Verantwortlichkeiten, Schnittstellen, Daten und IT-Systeme. Damit bildet sie die Grundlage, um geeignete KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, Automatisierungspotenziale fundiert zu bewerten und technologische Lösungen gezielt in Geschäftsprozesse zu integrieren. Ohne klar dokumentierte und standardisierte Prozesse besteht die Gefahr, dass die Digitalisierung und Automatisierung scheitern.
Handels- und Konsumgüterunternehmen sollten als ersten Schritt ihren Prozessmanagern KI-Modelle für die alltägliche Arbeit zur Verfügung stellen (z.B. Microsoft Copilot), um die Arbeit der Prozessmanager effizienter zu machen. Als zweiter Schritt ist zu prüfen, ob ausreichend Standards und Methoden für das unternehmensweite Prozessmodell definiert sind, um in der Prozessdokumentation umfassend KI einzusetzen. Im dritten Schritt ist zu entscheiden, ob man spezialisierte KI-Modelle / Funktionalitäten einkauft. In der Regel sollte man sich an den Funktionalitäten der bereits eingesetzten Prozessmanagementtools orientieren.
KI-gestütztes Prozessmanagement hilft Handels- und Konsumgüterunternehmen, komplexe End-to-End-Prozesse transparenter zu gestalten, Ineffizienzen schneller zu erkennen und Prozesswissen effizienter bereitzustellen. Insbesondere bei hohen Transaktionsvolumina, komplexen Lieferketten und heterogenen Systemlandschaften können Unternehmen dadurch Abläufe gezielter optimieren, Schnittstellen verbessern und operative Komplexität reduzieren. Zusätzlich erhöht der Einsatz von KI Effizienz und Effektivität im Prozessmanagement.