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Prozessoptimierung mit KI: Drei Schritte zum Erfolg

Wer Prozesse mit künstlicher Intelligenz (KI) optimiert, verwandelt Pain Points in echte Wettbewerbstreiber. Der Schlüssel: ein klarer Drei-Phasen-Fahrplan – von der Analyse über die Neugestaltung bis zur Umsetzung.

02. Mai 20254 Minuten Lesezeit
Close up fo a person's hand holding an AI bubble in front of a computer
Mit Insights von
Headshot of Sebastian Schweitzer smiling

Sebastian Schweitzer

Principal Data Consultantsebastian.schweitzer@zuehlke.com

Prozesse: echte Hebel für Differenzierung und Wachstum

Wie ein Unternehmen seine Prozesse gestaltet, entscheidet über seine Wettbewerbsfähigkeit. Wer schneller, effizienter und kundenorientierter arbeitet, verschafft sich nachhaltige Vorteile. 

Klassische Methoden wie Digitalisierung und regelbasierte Automatisierung haben in der Vergangenheit viel bewegt. Doch sie stoßen an Grenzen – vor allem in einem Geschäftsumfeld, das immer komplexer und dynamischer wird. 

Genau hier kommt KI-gestützte Prozessoptimierung ins Spiel: Mit Technologien von Machine Learning bis Generativer KI lassen sich riesige Datenmengen analysieren, versteckte Ineffizienzen aufdecken und Abläufe kontinuierlich verbessern – auf einem Niveau, das früher nicht möglich war. 

So geht es nicht nur darum, Prozesse „richtig“ zu machen, sondern mit jedem Durchlauf dazuzulernen – und sie kontinuierlich zu verbessern. Wer früh startet, sichert sich nicht nur Effizienzgewinne, sondern einen strukturellen Vorsprung in einem zunehmend KI-getriebenen Markt. Ein entscheidender Vorsprung für Unternehmen, die schon jetzt starten. 

KI-gestützt statt von Menschenhand gemacht: eine neue Denkweise zu Prozessen

KI verändert Unternehmensprozesse grundlegend – und die Entwicklung nimmt rasant Fahrt auf. Laut Gartner werden bis 2028 KI-Agenten an jeder dritten unternehmerischen Entscheidung beteiligt sein (heute sind es weniger als 1 %). 

Doch statt KI nur punktuell einzusetzen, sollten Unternehmen ihr gesamtes Prozess-Ökosystem neu denken. Die Harvard Business Review bringt es auf den Punkt: „Schlaue Unternehmen sehen in der Einführung von KI einen Anlass, ihre End-to-End-Prozesse grundlegend zu überdenken.“ 

Mit der richtigen Strategie wird KI nicht nur zum Effizienztreiber, sondern zum Motor für neues Arbeiten. Denn KI-gestützte Prozesse lernen mit, passen sich dynamisch an – und steigern nicht nur Effizienz, sondern auch Qualität und Innovationsfähigkeit von Entscheidungen. 

Man operating machine is checking the metal parts before start the yoke machine with digital data display. factory and manufacturing concepts

Im Unterschied zu klassischer Automatisierung ermöglichen KI-gestützte Prozesse: 

  • Intelligente Erweiterung: Prozesse werden adaptiv, vorausschauend und kontextsensibel – statt nur regelbasiert. 
  • Mensch-KI-Synergien: Workflows werden so gestaltet, dass Menschen und KI optimal zusammenarbeiten. 
  • Autonome Agenten: KI-Systeme treffen eigenständig Entscheidungen und handeln weitgehend selbstgesteuert. 

Kurz: KI-gestützte Prozessoptimierung bedeutet nicht, vorhandene Abläufe nur smarter zu machen – sondern sie so neu zu denken, dass menschliche und künstliche Intelligenz gleichberechtigt zusammenspielen. Daraus entstehen Prozesse, die nicht nur schneller, sondern klüger und resilienter sind. – sondern Prozesse von Grund auf neu zu denken, sodass menschliche und künstliche Intelligenz zusammenwirken und sich gegenseitig verstärken.

Die drei Phasen der KI-gestützten Prozessoptimierung

Phase 1: Analyse und Priorisierung 

Am Anfang steht die Analyse: Welche Prozesse bergen das größte Potenzial für KI? 

Diese Kriterien helfen, Prozesse mit dem höchsten Optimierungspotenzial zu identifizieren: 

  • Hoher manueller Aufwand 
  • Engpässe oder Verzögerungen 
  • Häufige Fehler oder Medienbrüche 
  • Wiederholende Aufgaben 
  • Budgetineffizienz 
  • Viele Beteiligte 
  • Hoher Frust bei Mitarbeitenden 

Diese Prozesse werden dann hinsichtlich zwei Kriterien bewertet: 

  • AI-ffizienzpotenzial: Wie stark verbessern sich Wirtschaftlichkeit, Nutzererlebnis und strategische Passung? 
  • Umsetzbarkeit: Wie aufwändig ist die Umsetzung technisch, organisatorisch und finanziell? 

Nach Bewertung lassen sich die Prozesse in einer sogenannten „AI-ffizienz-Matrix“ verorten – einem zweidimensionalen Raster aus Wirkungspotenzial und Umsetzbarkeit. So erkennen Sie nicht nur Ihre Quick Wins, sondern auch die Prozesse mit strukturellem Hebel für echte Transformation. inklusive Identifikation der „Prime Mover“ – Prozesse mit besonders hohem Hebel und geringer Umsetzungsbarriere. 

Phase 2: Prozessneugestaltung 

Identifizierte Potenziale werden jetzt konkret: Ziel ist es, nicht nur Symptome zu behandeln, sondern die strukturellen Ursachen von Ineffizienzen zu verstehen und Prozesse so zu gestalten, dass sie von Beginn an KI-geeignet sind. Die vier Schritte im Überblick:

  • Schritt 1: Ist-Zustand erfassen & Pain Points identifizieren

    Entwickeln Sie ein gemeinsames Verständnis für den aktuellen Prozess. Das bedeutet: 

    • Prozessziele, Erfolgsmetriken und Verantwortlichkeiten klären 
    • Bestehende Workflows, Schwachstellen und Einschränkungen erfassen 
    • Die aktuelle User Journey vollständig abbilden 
  • Schritt 2: Perspektiven einholen & Ursachen analysieren

    Es reicht nicht, Probleme zu benennen – man muss ihre Wurzeln verstehen. Dazu gehört: 

    • Hypothesen zu den Ursachen aufstellen 
    • Diese mit zentralen Stakeholdern validieren 
    • Häufigkeit und Schwere der Ursachen quantifizieren 

    Diese Ursachen lassen sich meist vier strukturellen Ebenen zuordnen – und genau hier liegt der Schlüssel für nachhaltige Veränderung: 

    1. Aufbau & Ablauf 
    2. Systeme & Tools 
    3. Kompetenzen & Wissen 
    4. Kultur & Organisation 
  • Schritt 3: Lösungsansätze entwickeln & Optionen strukturieren

    Mit dem richtigen Problemverständnis im Gepäck beginnt die Entwicklung konkreter Lösungen: 

    • Ursachen clustern und priorisieren 
    • Veränderbare Strukturelemente identifizieren 
    • Ideation-Workshops durchführen, um mögliche Lösungspfade aufzuzeigen 
  • Schritt 4: Lösungen bewerten & priorisieren

    Nun gilt es, Klarheit über Machbarkeit und Wirkung zu gewinnen: 

    • Lösungsideen entlang der identifizierten Pain Points clustern und bewerten 
    • Mit dem DFV-Framework prüfen: Wie wünschenswert (Desirability), machbar (Feasibility) und wirtschaftlich tragfähig (Viability) sind sie? 
    • Auf Basis dieser Erkenntnisse eine eine klare Vision für den zukünftigen Zielprozess entwickeln 

Phase 3: Umsetzung und kontinuierliche Optimierung 

Identifizierte Chancen und neu gestaltete Prozesse entfalten ihren Wert nur, wenn sie konsequent umgesetzt werden – und sich langfristig weiterentwickeln. Der Schlüssel liegt in einem strukturierten Roll-out, kombiniert mit agilem Vorgehen und einem durchdachten Change-Management. 

  • Schritt 5: Umsetzung vorbereiten – mit Blueprint und Roll-out-Plan

    Übersetzen Sie Ihre Vision in eine umsetzbare Roadmap: 

    • Funktionale und nicht-funktionale Anforderungen klar dokumentieren – aus Sicht von Nutzer:innen und Technik 
    • Architektur-Blueprint für Daten-, Anwendungs- und Technologieebene entwickeln 
    • Roll-out-Plan mit Etappenzielen aufsetzen – inklusive Change-Management, Schulung und Governance 
  • Schritt 6: Realisierung & Change aktiv vorantreiben

    Mit Plan und Struktur geht es in die Umsetzung. So bringen Sie Ihre Lösung erfolgreich ins Ziel: 

    • Schnell Mehrwert generieren: Features und Verbesserungen iterativ und inkrementell ausrollen 
    • Wandel begleiten: Change-Plan mit Kommunikation, gezieltem Training und aktiver Einbindung der Mitarbeitenden umsetzen 
    • Adoption fördern: Früh Feedback einholen, Support sicherstellen und neues Verhalten stabilisieren 

Warum ist KI-unterstützte Prozessoptimierung so vielversprechend?

Der große Vorteil: KI wird nicht bloß als technisches Add-on verstanden, sondern als Hebel für durchgängige Wertschöpfung – von der Strategie bis zur operativen Umsetzung. Sie entfaltet dort Wirkung, wo andere Optimierungsansätze oft an ihre Grenzen stoßen., sondern verbessert reale Kernprozesse – mit messbarem Impact. 

Das Besondere daran: 

  • Flexibel und skalierbar – funktioniert auf jedem Reifegradniveau, schafft ab dem ersten Tag Mehrwert und lässt sich zukunftssicher ausbauen 
  • Ganzheitlich gedacht – optimiert nicht nur Einzelschritte, sondern gesamte Wertschöpfungsketten entlang Ihrer strategischen Ziele 
  • Wachstumsbeschleuniger – bringt Ihre KI-Strategie vom Konzept in die Umsetzung und hilft, Innovationsstau und Kostendruck aktiv zu lösen 
  • Vernetzt statt isoliert – schafft Synergien zwischen Mensch, Technologie und Organisation – für Prozesse, die mitdenken und mitwachsen

Drei nächste Schritte für Entscheider:innen

  • Vision & Scope definieren

    In einem fokussierten Workshop stimmen Sie Ihr Führungsteam auf eine gemeinsame Ambition ein: 

    • Klare, strategische Ziele für KI formulieren
    • Unternehmensbereiche mit hohem Impact identifizieren
    • Umfang und Fokus der Transformation abstecken 

    Ergebnis: Eine einheitliche Vision auf Führungsebene und ein klar fokussierter, klar umrissener Rahmen für AI-Initiativen. 

  • Prozesse analysieren

    Schaffen Sie Transparenz über Ihre Abläufe und identifizieren Sie Quick Wins: 

    • Manuelle, ineffiziente oder ressourcenintensive Prozesse sichtbar machen
    • Relevanz und Hebel für KI-Einsatz bewerten
    • Business Cases mit konkretem wirtschaftlichem Potenzial erarbeiten

    Ergebnis: Ein realistischer Fahrplan für Ihre Transformation – klar strukturiert und am Unternehmen ausgerichtet. 

  • Pilotprozess neu denken

    Starten Sie mit einem konkreten Prozess und zeigen Sie, was KI leisten kann: 

    • Prozesse intelligent und adaptiv redesignen
    • Ursachen nachhaltig beheben statt Symptome kurieren
    • Zielbild entwickeln, das Vertrauen schafft und intern überzeugt 

    Ergebnis: Ein umsetzungsbereiter Blueprint für KI-gestützte Prozessoptimierung. 

Das Ergebnis: ein validierter Pilotprozess, der zeigt, wie KI echten Mehrwert schafft – und als Referenzmodell für die Skalierung auf andere Geschäftsbereiche dient. So wird aus einer Initiative echte Transformation. für KI-gestützte Prozessoptimierung – bereit für den Roll-out. 

Wie Zühlke Sie bei Ihrer KI-Transformation unterstützt

Bei Zühlke arbeiten wir branchenübergreifend mit Unternehmen zusammen, um geschäftskritische Prozesse tiefgreifend zu analysieren, neu zu gestalten und umzusetzen – immer mit Blick auf individuelle operative und strategische Ziele. 

Ob Sie Ihre Effizienz steigern, Ihre Agilität erhöhen oder skalierbar wachsen möchten – wir helfen Ihnen dabei, das volle Potenzial von KI zu entfalten. Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie Sie KI in einen echten Wettbewerbsvorteil verwandeln. 

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