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Prozesskontext verbindet Daten, Regeln, Rollen und Kontrollen – damit KI-Agenten nicht nur handeln, sondern innerhalb definierter Leitplanken handeln.
Unternehmen mit starkem Prozessverständnis erzielen 5-mal häufiger erfolgreiche KI-Ergebnisse
Management Summary
- Prozesswissen entscheidet über den KI-Erfolg: Unternehmen mit ausgeprägtem Prozesskontext berichten laut der von ARIS und The Hackett Group veröffentlichten Studie fünfmal häufiger von sehr erfolgreichen KI-Ergebnissen.[1]
- Zwischen Anspruch und Wirklichkeit klafft eine Lücke: 86 Prozent halten Prozesskontext für eine Voraussetzung zuverlässiger KI-Agenten, aber nur 22 Prozent verfügen über eine umfassende Echtzeitsicht auf End-to-End-Abläufe.[1]
- Der Einstieg sollte fokussiert erfolgen: Finanzprozesse, Beschaffung, IT-Service, Recruiting und Kundenservice bieten klar abgrenzbare Workflows, an denen sich Nutzen und Risiken messen lassen.
- Governance bleibt der Engpass: Nur 18 Prozent verfügen laut Studie über ausgereifte unternehmensweite KI-Governance; fachliche Verantwortung, Freigaben und Eskalationswege müssen deshalb vor dem Skalieren geklärt werden.[1]
- Für das Management zählt der Business Case: Prozessqualität, Durchlaufzeit, Entscheidungsqualität, Compliance und manuelle Aufwände sollten als gemeinsame Zielgrößen von Fachbereichen, IT und Risikomanagement geführt werden.
Agentische KI verspricht mehr als schnellere Routinen: Sie soll eigenständig in Kernprozesse eingreifen. Doch ohne verlässliches Wissen über Abläufe, Regeln, Rollen und Ausnahmen wird aus Autonomie ein kaum kalkulierbares Betriebsrisiko. Eine aktuelle Studie von ARIS und The Hackett Group zeigt, warum Prozesskontext zum Prüfstein für skalierbare Enterprise AI wird – und wo Unternehmen jetzt organisatorisch nachschärfen müssen.[1]
Studie von ARIS und The Hackett Group zeigt wachsende Kluft: KI-Ambitionen von Unternehmen übersteigen operativen Reifegrad
ARIS und The Hackett Group haben neue Forschungsergebnisse veröffentlicht [1]. Demnach erzielen Unternehmen mit einem ausgeprägten Prozesskontext mit fünfmal höherer Wahrscheinlichkeit erfolgreiche KI-Ergebnisse. Laut der »Process Context Study 2026« unter Global-2000-Unternehmen ist ein tiefes Prozessverständnis entscheidend: Es bildet die Basis, um KI-Pilotprojekte sicher in unternehmensweite Agentic AI zu überführen.
Die Ergebnisse zeigen eine erhebliche Lücke zwischen den KI-Ambitionen in den Führungsetagen und dem tatsächlichen operativen Reifegrad. Zwar sind 86 Prozent der weltweiten Führungskräfte überzeugt, dass KI-Agenten ohne fundierten Prozesskontext nicht zuverlässig eingesetzt werden können, jedoch geben nur 22 Prozent an, dass ihr Unternehmen über eine umfassende Echtzeit-Sicht auf die gesamten End-to-End-Prozessabläufe verfügt. Weitere 59 Prozent beschreiben ihre aktuelle Prozessübersicht als über verschiedene Systeme und Fachbereiche hinweg fragmentiert. Hier entsteht dringender Handlungsbedarf, denn 76 Prozent der Befragten halten den Prozesskontext in den nächsten drei Jahren für entscheidend.
»Diese Studie deckt eine eindeutige Bereitschaftslücke auf. Während sich KI vom Assistenten zum eigenständigen Akteur wandelt, wird das Schließen dieser Lücke immer entscheidender«, erklärt Rick Gardner, Senior Director, Advisory Market Intelligence bei The Hackett Group. »Unternehmen müssen KI-Agenten das nötige operative Prozessverständnis vermitteln, damit diese nicht nur wissen, was sie tun können, sondern auch, wie diese Arbeit im Unternehmensalltag tatsächlich ausgeführt werden muss.«
Fokus auf Schlüsselprozesse
Prozesskontext vermittelt KI ein tiefes Verständnis für betriebliche Praxis – er verbindet Workflows, Regelwerke, Kontrollen und Systeminteraktionen im gesamten Unternehmen. Anstatt Agentic AI als gigantisches Transformationsprojekt anzugehen, empfehlen die Studienergebnisse, gezielt auf wertschöpfungsintensive Workflows zu setzen, um vom ersten Tag an messbaren Mehrwert zu generieren:
- Finanzplanung, -analyse sowie Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung
- Ausgabenanalysen, Vertragsmanagement und Beschaffungsprozesse
- IT-Service-Desks und automatisiertes Incident-Management
- Recruiting, Onboarding von Mitarbeitenden und Kundenservice
Mehrwert jenseits von Effizienz
Ob im Finanzwesen, im Einkauf, in der IT, der Supply Chain oder im operativen Geschäft: Ein klarer betrieblicher Kontext ermöglicht Unternehmen den Sprung von einfacher Automatisierung zu echten Geschäftserfolgen. Laut Studie zählen zu den wichtigsten Werttreibern durch Prozesskontext:
- Schnellere Abläufe: 78 % berichten von schnellerer Durchlaufzeit und kürzeren Prozesszyklen
- Weniger Routinearbeit: 75 % erzielen eine Reduzierung manueller, repetitiver Aufgaben
- Höhere Qualität: 71 % verzeichnen eine höhere Prozessqualität und -konsistenz
- Bessere Entscheidungen: 69 % treffen qualitativ hochwertigere Entscheidungen in den Kernprozessen
- Stärkere Governance: 67 % stärken Governance, Risikomanagement und Compliance-Einhaltung
Operative Hürden überwinden
Obwohl das Interesse des Managements an Agentic AI groß ist, sorgen organisatorische und strukturelle Hindernisse weiterhin für Reibung. Hohe Kosten, mangelnde Datenqualität und Silodenken machen zusammen über 70 Prozent der Hauptbarrieren bei der Etablierung eines nutzbaren Prozesskontexts aus.
Am größten ist die Lücke im Bereich Governance: Lediglich 34 Prozent der Unternehmen sind zuversichtlich, KI-gestützte Entscheidungen effektiv steuern und kontrollieren zu können. Nur 18 Prozent verfügen heute über ausgereifte, unternehmensweite Rahmenwerke für die KI-Governance. Gleichzeitig liegt die Verantwortung für KI bei 46 Prozent der Unternehmen nach wie vor ausschließlich bei der IT. Das Ergebnis ist Unklarheit in der fachlichen Verantwortung, da in den meisten Organisationen klare Zuständigkeiten für KI-gestützte Entscheidungen fehlen.
»Künstliche Intelligenz wird in rasanter Geschwindigkeit leistungsfähiger, aber reine Leistungsfähigkeit schafft noch keinen Mehrwert«, betont Guillaume Bacuvier, CEO von ARIS. »Der entscheidende Unterschied liegt darin, wie effektiv Unternehmen diese Intelligenz im operativen Geschäft einsetzen. Daten verraten der KI Fakten über Ihr Unternehmen – der Prozesskontext erklärt der KI, wie Ihr Unternehmen funktioniert.«
Bacuvier ergänzt: »In der nächsten Phase von Enterprise AI geht es nicht einfach darum, mehr Agenten einzusetzen. Es geht darum, die richtigen Agenten in den richtigen Prozessen zu platzieren und ihnen das betriebliche Verständnis zu geben, das sie für gute Ergebnisse benötigen. Das agentische Unternehmen entsteht nicht durch eine einzige Riesentransformation – es entwickelt sich Schritt für Schritt, Prozess für Prozess.«
Die gesamte »Hackett Group Process Context Study 2026« in Zusammenarbeit mit ARIS finden Sie hier zum Download und im Anhang.
Tipps für die Praxis
- Mit einem Prozess beginnen: Wählen Sie einen häufigen, messbaren und fachlich verantworteten Ablauf statt eines unternehmensweiten Großprojekts.
- Ist-Prozess sichtbar machen: Erfassen Sie Varianten, Medienbrüche, Ausnahmefälle, Kontrollen und beteiligte Systeme, bevor ein Agent operative Rechte erhält.
- Entscheidungsrechte definieren: Legen Sie fest, was die KI empfehlen, vorbereiten oder autonom ausführen darf und wann ein Mensch übernehmen muss.
- Daten- und Prozessqualität gemeinsam messen: Gute Daten reichen nicht aus, wenn Regeln, Rollen oder Freigaben widersprüchlich sind.
- Governance in den Workflow einbauen: Protokollierung, Freigaben, Zugriffskontrollen, Tests und Eskalation gehören in den Prozess – nicht in ein nachgelagertes Kontrollprojekt.
- Wirkung anhand weniger Kennzahlen steuern: Nutzen Sie beispielsweise Durchlaufzeit, Fehlerquote, manuellen Aufwand, Compliance-Abweichungen und Geschäftswert als gemeinsame Scorecard.
- Skalieren erst nach belastbarem Nachweis: Übertragen Sie einen Agenten nur dann auf weitere Abläufe, wenn Nutzen, Stabilität und Kontrollierbarkeit im Pilotprozess nachvollziehbar belegt sind.
FAQ: Prozesskontext und Agentic AI
- Was bedeutet Prozesskontext?
Prozesskontext beschreibt das strukturierte Wissen darüber, wie Arbeit tatsächlich ausgeführt wird: Dazu gehören Abläufe, Entscheidungsregeln, Rollen, Freigaben, Kontrollen, Ausnahmen, Abhängigkeiten, Systeme und Leistungskennzahlen.[1] - Warum benötigen KI-Agenten mehr Kontext als klassische Assistenzsysteme?
Ein Assistenzsystem liefert meist Vorschläge, die ein Mensch bewertet. Ein Agent kann dagegen Aktionen anstoßen oder ausführen. Dafür muss er nicht nur Daten kennen, sondern auch Grenzen, Zuständigkeiten, Ausnahmen und Eskalationswege verstehen.[1] - Was sagt die Studie über die Einsatzbereitschaft der Unternehmen?
86 Prozent der Befragten halten Prozesskontext für notwendig, um Agenten zuverlässig einzusetzen. Gleichzeitig berichten nur 22 Prozent von vollständiger Echtzeitsicht auf End-to-End-Prozesse; 59 Prozent bezeichnen ihre Sicht als fragmentiert.[1] - Wie belastbar ist die Aussage vom fünffach höheren KI-Erfolg?
Sie beruht auf den Selbstauskünften von mehr als 200 Führungskräften aus Global-2000-Unternehmen. Die Studie zeigt damit einen deutlichen Zusammenhang, belegt aber allein keine Ursache-Wirkungs-Beziehung.[1] - Welche Prozesse eignen sich für den Einstieg?
Geeignet sind klar abgrenzbare, häufig ausgeführte und messbare Workflows. Genannt werden unter anderem Finanzplanung, Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung, Beschaffung, IT-Service-Desk, Incident-Management, Recruiting, Onboarding und Kundenservice.[1] - Welche Vorteile werden mit starkem Prozesskontext verbunden?
Die Befragten nennen schnellere Durchlaufzeiten, weniger manuelle Routinearbeit, höhere Prozessqualität, bessere Entscheidungen sowie stärkere Governance und Compliance. Diese Werte sind berichtete Studienergebnisse und sollten im eigenen Unternehmen mit Ausgangswerten überprüft werden.[1] - Wo liegen die größten Hürden?
Hohe Kosten, unzureichende Datenqualität und organisatorische Silos zählen laut Studie zu den wichtigsten Hindernissen. Hinzu kommen unklare fachliche Zuständigkeiten und noch wenig ausgereifte Governance-Strukturen.[1] - Wie sollte die Verantwortung zwischen Fachbereich und IT verteilt sein?
Der Fachbereich sollte Prozessziel, Regeln, Ausnahmen und Entscheidungsgrenzen verantworten. Die IT verantwortet Plattform, Integration, Identitäten, Sicherheit und Betrieb. Risiko-, Datenschutz- und Compliance-Funktionen sollten Kontrollanforderungen verbindlich einbringen. - Welche Kennzahlen sind für einen Pilotversuch sinnvoll?
Eine ausgewogene Messung kombiniert Geschäftswert und Kontrolle: etwa Durchlaufzeit, Fallkosten, Fehler- und Nacharbeitsquote, Automatisierungsgrad, Eskalationen, Regelverstöße, Nutzerakzeptanz und realisierten finanziellen Nutzen. - Wie lässt sich Agentic AI kontrolliert skalieren?
Beginnen Sie mit einem dokumentierten Prozess, begrenzten Rechten und klaren Human-in-the-Loop-Punkten. Skalieren Sie erst, wenn Ergebnisqualität, Protokollierung, Sicherheit, Ausnahmebehandlung und wirtschaftlicher Nutzen im laufenden Betrieb nachvollziehbar sind. Die 2026 Technology Key Issues Study von The Hackett Group unterstreicht ebenfalls, dass führende Unternehmen Workflows neu gestalten, um KI über Pilotprojekte hinaus auszubauen.[2]
Quellen
[1] ARIS/The Hackett Group: »The Process Context Study 2026« (PDF), https://aris.com/wp-content/uploads/2026/09/The-Process-Context-Study-2026-The-Hackett-Group_ARIS.pdf
[2] The Hackett Group: »2026 Technology Key Issues«, https://www.thehackettgroup.com/insights/2026-technology-key-issues-2601/
Über die Process Context Study 2026
Für die »Process Context Study 2026« befragte The Hackett Group in Kooperation mit ARIS mehr als 200 Führungskräfte aus Global-2000-Unternehmen. Die Studie untersucht die Rolle des Prozesskontexts als Fundament für KI-Einsatzbereitschaft, Governance und messbaren Geschäftsnutzen auf Unternehmensebene. Neben einer unternehmensweiten Benchmark liefert sie Einblicke in die Bereiche Finanzen und Controlling, Beschaffung, IT, Supply Chain, Business Operations sowie Human Resources. Dabei beleuchtet sie, wo Unternehmen die größten Chancen für KI-Agenten sehen, welchen Kontext diese Agenten benötigen und welche Risiken ein KI-Einsatz ohne ausreichendes Prozessverständnis birgt.
Management Summary, FAQ und Bild wurden mit Hilfe von KI erstellt
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