Wie BOAT-Plattformen KI, Daten und Prozesse intelligent verknüpfen

Unternehmen stehen heute mehr denn je unter digitalem Zugzwang. Märkte verändern sich rasant, Kunden erwarten nahtlose digitale Erlebnisse, und gleichzeitig explodiert die Komplexität in den IT-Landschaften.

KI-Projekte werden gestartet, Datenplattformen aufgebaut, Prozesse teil-automatisiert, doch nicht selten bleibt es bei nicht-zusammenhängenden Einzelmaßnahmen. Genau hier setzen moderne Prozessorchestrierungs- und Automatisierungsplattformen an: Sie verknüpfen KI, Daten und Prozesse intelligent und machen aus vielen Einzellösungen ein schlagkräftiges, vernetztes Betriebssystem für das Unternehmen.

Von Tool-Silos zur integrierten Plattform

In vielen Unternehmen existieren heute parallele Lösungen für Low-Code-Anwendungsentwicklung (LCAP), robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), Business Process Automation (BPA) und Integrationsplattformen (iPaaS). Jede dieser Lösungen adressiert nur einen Teilaspekt: eine Workflow-Strecke hier, ein Integrationsszenario dort, ein KI-Pilotprojekt in einem Fachbereich. Das Ergebnis sind Silos, die nicht nur IT-Landschaften fragmentieren, sondern auch Geschäftsprozesse ausbremsen. Medienbrüche, manuelle Workarounds und redundante Datenbestände sind die Folge. 

Moderne Prozessorchestrierungs- und Automatisierungsplattformen setzen hier an und integrieren diese Einzelfunktionen in einer gemeinsamen Umgebung. Statt für jeden Zweck ein eigenes Tool zu betreiben, bieten sie Orchestrierung, Konnektivität, Low-Code und agentische Automatisierung aus einer Hand. So lassen sich End-to-End-Prozesse modellieren, automatisieren und überwachen, ohne dass Unternehmen aufwändig zwischen verschiedenen Systemen übersetzen müssen.

BOAT: Ein neuer Plattformtyp

Das Analystenhaus Gartner fasst diese technische Entwicklung unter dem Begriff Business Orchestration and Automation Technology (BOAT) zusammen. Gemeint ist eine konsolidierte Softwareplattform, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Abläufe ganzheitlich zu automatisieren: Sie orchestriert Geschäftsprozesse über System- und Abteilungsgrenzen hinweg, stellt Konnektivität zu bestehenden und neuen Anwendungen bereit und bindet KI-gestützte, agentische Funktionen direkt in diese Prozesse ein.

Wichtig ist dabei die Perspektivverschiebung weg von der Automatisierung einzelner Tasks, hin zu einer unternehmensweiten Prozesssicht. Eine solche Plattform steuert komplette Prozessketten und verknüpft dabei Anwendungen, Datenquellen und KI-Services. Sie wird damit zum zentralen Steuerungsinstrument für digitale Abläufe.

Technischer Blick unter die Haube

Eine moderne Prozessorchestrierungs- und Automatisierungsplattform vereint mehrere Schichten. Auf der obersten Ebene stehen grundlegende Komponenten wie Workflow Management, Prozess-Design, unstrukturierte Datenerfassung oder ereignisgesteuerte Architekturen, welche über RPA und API-Integrationen für Menschen, aber auch für Bots, KI-Agenten und Microservices zugänglich und steuerbar sind. 

Dieser Prozessebene gegenüber steht das KI- und Daten-Layer, zu dem fortschrittliche Komponenten wie LLMs, Machine-Learning-Systeme sowie die Entwicklung und Orchestrierung von Agenten gehören können. Sie stellen die „Intelligenz“ bereit, die direkt in die Prozesse eingebettet wird. Die BOAT-Plattform verknüpft beide Ebenen und macht sie zu Teilnehmenden eines gemeinsamen Prozessflusses. Getragen wird all dies von der Infrastruktur-Ebene, welche Elemente wie Plattform-Administration, Analytics, DevOps und IT-Sicherheit umfasst und sicherstellt, dass die gesamte Infrastruktur sicher, zuverlässig und skalierbar betrieben werden kann.

Daten als Brücke zwischen Legacy und moderner KI-Welt

Den Kern dieser Plattformen bildet der intelligente Umgang mit Daten. Moderne Architekturen orientieren sich an Data-Fabric-Ansätzen, um Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und im Prozesskontext nutzbar zu machen. Diese virtuelle Zugriffsschicht belässt die Informationen in den Quellsystemen, verknüpft sie aber logisch miteinander und orchestriert sie über rollenbasierte Zugriffskontrollen. Statt Datensilos in einzelnen Systemen entsteht ein vernetzter Datenraum, auf den Prozesse und KI-Modelle konsistent zugreifen können.

Dadurch lassen sich bestehende ERP- und Legacy-Landschaften modernisieren, ohne sie sofort ablösen zu müssen. Die Plattform fungiert als Klammer über alten und neuen Systemen, verbindet Datenströme, orchestriert Prozessschritte und eröffnet den Weg für moderne, KI-gestützte Use Cases. KI-Anwendungen werden zuverlässiger, weil sie auf besser strukturierte und angereicherte Daten zugreifen. Prozesse reagieren damit nicht nur schneller, sondern auch „klüger“ auf neue Informationen.

Digitalisierung wird so zu einem evolutionären statt zu einem rein disruptiven Kraftakt: Unternehmen können schrittweise vorgehen, geschäftskritische Prozesse priorisieren und Automatisierung iterativ ausbauen, ohne ihre operative Stabilität zu gefährden.

KI-Agenten im Prozess statt KI als Insellösung

Den eigentlichen Mehrwert entfalten Prozessorchestrierungs- und Automatisierungsplattformen, wenn KI nicht isoliert, sondern direkt in die Prozesslogik eingebettet wird. KI-Agenten übernehmen etwa die Vorqualifizierung von Anfragen, schlagen das beste Vorgehen („Next Best Action“) vor, klassifizieren Dokumente, extrahieren relevante Inhalte oder fassen unstrukturierte Informationen zusammen. 

Entscheidend ist: Sie laufen nicht als losgelöste Chatbots oder Einzel-Use-Cases, sondern als Teil eines gesteuerten, regelbasierten Prozesses, in dem menschliche Entscheidungen, Business-Regeln und KI-Empfehlungen zusammenwirken – als Kombination aus deterministischen Abläufen (z. B. Compliance-Regeln, Genehmigungs-Hierarchien) und adaptiven, lernenden Komponenten.

Anwendungsbeispiele finden sich in verschiedensten Geschäftsbereichen:

• Kundenservice: Eingehende Anfragen werden automatisch zusammengefasst, klassifiziert und an die richtigen Teams weitergeleitet. KI-Agenten lesen Anhänge aus, reichern Vorgänge mit relevanten Kundendaten aus CRM und ERP an und schlagen passende Antwortentwürfe oder Lösungsschritte vor. Die Plattform steuert zudem Eskalationen und überwacht Fristen.

• Finance & Compliance: KI-Agenten prüfen Rechnungen, Investitions- oder Finanzierungs-Anfragen vor, extrahieren die relevanten Daten und gleichen sie mit internen Richtlinien und externen Vorgaben ab. Auffällige Fälle werden markiert, etablierte Freigabe- und Compliance- Prozesse bleiben bestehen, laufen aber deutlich schneller.
  
• Supply Chain & Beschaffung: Angebote, Lieferantendaten und Prognosen zu Nachfrage und Lieferfähigkeit werden automatisiert ausgewertet. KI-Agenten bewerten Risiken, gleichen Informationen mit Verträgen und externen Quellen ab und stoßen bei Abweichungen definierte Maßnahmen an – etwa Alternativvorschläge, Zusatzprüfungen oder Eskalationen. 

Skalierung und Wiederverwendbarkeit 

Neben Effizienzgewinnen, etwa kürzeren Durchlaufzeiten, weniger manuellen Tätigkeiten und geringerer Fehleranfälligkeit, rückt zunehmend auch die Skalierbarkeit in den Fokus: Automatisierung soll nicht nur einen Prozess beschleunigen, sondern sich über Bereiche und Standorte hinweg ausrollen lassen – auf Basis klar definierter Ziele, etwa der Entlastung der Mitarbeitenden, Kostenreduktion oder besserer Servicequalität. 

Prozessorchestrierungs- und Automatisierungsplattformen unterstützen dies, indem sie Wiederverwendbarkeit fördern: Einmal definierte Prozess-Bausteine, Integrationen oder KI-Services (z.B. für Dokumentenklassifizierung, Datenextraktion oder Risiko-Checks) können in unterschiedlichen Szenarien erneut genutzt und angepasst werden. 

Fachbereiche können diese Bausteine gemeinsam mit der IT konfigurieren und weiterentwickeln, eingebettet in eine klare Governance mit Rollen- und Rechtemodellen, Private-AI-Instanzen sowie Audit- und Compliance-Funktionen. So lassen sich KI-gestützte Prozesse kontrollieren und entlang der vereinbarten Zielgrößen skalieren.

Organisatorische Erfolgsfaktoren: Ethik, Akzeptanz und Wertbeitrag

Die Technologie allein garantiert noch keinen nachhaltigen Automatisierungserfolg. Unternehmen sollten deshalb von Beginn an klare Rahmenbedingungen schaffen: Dazu gehören KI-Ethik-Richtlinien, die Transparenz, Fairness und Datenschutz – insbesondere im Hinblick auf DSGVO – in automatisierten Entscheidungsprozessen gewährleisten. Ebenso wichtig ist ein begleitendes Change Management, das Mitarbeiter aktiv einbindet, Ängste vor Automatisierung abbaut und durch gezielte Qualifizierung die Akzeptenz fördert. 

Schließlich muss der Return on Investment (ROI) im Blick bleiben – sei es durch messbare Effizienzsteigerungen, reduzierte Prozesskosten oder schnellere Time-to-Market. Eine integrierte BOAT-Plattform liefert hierfür nicht nur die technische Basis, sondern auch die Transparenz und Steuerungsmöglichkeiten, um Automatisierungsvorhaben iterativ, kontrolliert und wirtschaftlich erfolgreich zu skalieren.

Ohne intelligente Verknüpfung kein echter KI-Erfolg

Technologie allein reicht nicht aus. Unternehmen, die das Potenzial von KI nutzen wollen, müssen klären, welche Prozesse wirklich geschäftskritisch sind, wo die größten Pain Points liegen und wie KI, Daten und Prozesse auf Plattform-Ebene zusammenspielen sollen. Prozessorchestrierungs- und Automatisierungsplattformen – und in diesem Kontext die neuen BOAT-Plattformen – liefern dafür die technologische Grundlage. Sie verbinden eine heterogene IT-Historie mit einer adaptiven, KI-gestützten Prozesslandschaft der Zukunft und machen aus vielen Insellösungen eine skalierbare, messbare Unternehmens-Automatisierung.

Ausblick: Von der Automatisierung zur Hyperautomation

Der nächste Schritt nach der integrierten Prozessorchestrierung ist die Hyperautomation – die nahtlose Kombination von KI, Process Mining, RPA und Low-Code-Plattformen, um nicht nur einzelne Prozesse, sondern ganze Betriebsabläufe kontinuierlich zu optimieren. Entscheidend wird dabei sein, wie Unternehmen ihre Mitarbeiter in den Wandel einbinden und durch klare Governance-Regeln sowohl Effizienz als auch Compliance sicherstellen. Nur so wird aus technologischem Potenzial nachhaltiger Geschäftserfolg.