Thought Leadership
Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an historisch gewachsenen Prozessen. Wer KI skalieren will, muss deshalb seine Process Debt reduzieren.
Ein Unternehmen führt eine KI ein, die eingehende Kundenanfragen automatisch analysieren und beantworten soll. Die Software erkennt Anliegen, erstellt Antwortvorschläge und leitet Tickets weiter. So zumindest der Plan. In der Praxis greifen Mitarbeiter trotzdem regelmäßig ein. Kundendaten fehlen im System. Manche Anfragen werden zusätzlich per E-Mail weitergeleitet, weil sie im offiziellen Prozess nicht vorgesehen sind. Am Ende prüfen Servicekräfte viele Fälle doch wieder manuell.
Die Technologie funktioniert. Der Prozess dahinter nicht.
Dass genau hier für viele Unternehmen ein zentrales Hindernis liegt, zeigen auch aktuelle Untersuchungen: Rund 48 Prozent aller Prozesse erfordern heute weiterhin manuelle oder teilmanuelle Eingriffe. Genauso hoch ist die Anzahl der Workflows, die von Nachbearbeitung oder zusätzlichen Übergaben betroffen sind. Dahinter steht das Konzept der Process Debt – die wachsende Lücke zwischen dem Prozess, der vorgesehen ist, und dem Ablauf, der im Alltag tatsächlich stattfindet.
Was Process Debt von Technical Debt unterscheidet
Im Unterschied zu Technical Debt liegt die Ursache dabei nicht primär in technologischen oder softwareseitigen Einschränkungen. Technical Debt beschreibt vor allem Schwächen in Systemen oder im Code, die durch kurzfristige technische Entscheidungen entstehen und spätere Anpassungen erschweren. Process Debt entsteht dagegen auf operativer Ebene: durch fragmentierte Abläufe, unkontrolliert gewachsene Prozessvarianten, manuelle Eingriffe und unklare Zuständigkeiten zwischen Teams oder Systemen.
Unternehmen stehen heute unter hohem Transformationsdruck. Digitalisierung, Automatisierung und Künstliche Intelligenz verändern Geschäftsmodelle und Abläufe. Viele Organisationen reagieren mit neuen Technologien, setzen sie jedoch häufig auf bestehende Strukturen.
Die Folge: Die bestehenden Prozessprobleme bleiben bestehen oder werden durch neue Technologie sogar verstärkt. Digitale Transformation wird durch gewachsene Prozessstrukturen ausgebremst.
Wie fragmentierte Abläufe entstehen
Process Debt entsteht selten durch eine einzelne Fehlentscheidung. In den meisten Fällen wächst sie über Jahre im Alltag der Organisation. Kleine Anpassungen verändern Prozesse schrittweise: Mitarbeiter umgehen Schritte, um schneller arbeiten zu können, zusätzliche Varianten entstehen, Systemwechsel führen zu manuellen Zwischenlösungen.
So entfernt sich der tatsächliche Ablauf zunehmend vom ursprünglich vorgesehenen Prozess.
Ein typisches Beispiel für Process Debt findet sich im Order-to-Cash-Prozess – also in dem Ablauf vom Kundenauftrag bis zum Zahlungseingang. Eigentlich ist der Prozess einfach: Ein Kunde bestellt ein Produkt. Der Auftrag wird im System erfasst. Die Ware wird geliefert. Danach stellt das Unternehmen eine Rechnung, und der Kunde bezahlt.
In der Realität entstehen jedoch häufig zusätzliche Prozessvarianten und manuelle Zwischenschritte. Ein Vertriebsmitarbeiter gewährt einem Kunden kurzfristig einen Sonderrabatt und trägt ihn manuell ein. Kundendaten liegen teilweise im CRM-System, teilweise im ERP-System. Rechnungen können nicht automatisch verarbeitet werden, weil Bestellnummern fehlen oder Angaben nicht vollständig sind. Freigaben erfolgen teilweise außerhalb des vorgesehenen Workflows per E-Mail, damit Aufträge schneller bearbeitet werden können.
Auch in der Finanzabteilung entstehen dadurch zusätzliche manuelle Tätigkeiten. Rechnungen müssen korrigiert, Ausnahmefälle einzeln geprüft und Zahlungsinformationen zwischen verschiedenen Systemen abgestimmt werden. Lieferanten- oder Kundenrückfragen landen häufig in einzelnen Postfächern statt im zentralen Workflow. Dadurch fehlen Transparenz und einheitliche Bearbeitungsstände.
Die Folgen zeigen sich später im Prozess: Rechnungen werden verspätet verschickt, Zahlungen gehen später ein, und die Finanzabteilung muss viele Fälle manuell nachbearbeiten.
Warum digitale Prozesse trotzdem manuell bleiben
Besonders deutlich zeigt sich Process Debt auch im IT-Service. Mitarbeiter melden ein Problem – etwa weil eine Software nicht funktioniert. Dafür gibt es normalerweise ein Ticketsystem. Der Ablauf ist klar: Ticket erstellen, Problem bearbeiten, Ticket schließen.
In vielen Organisationen wurde dieser Prozess jedoch mehrfach verändert. Ein neues Ticketsystem wird eingeführt, später eine andere Serviceplattform. Gleichzeitig ändern sich Zuständigkeiten oder Teams werden neu organisiert.
Dadurch entstehen Brüche im Ablauf. Tickets werden aus einem System in ein anderes kopiert. Zusätzliche Informationen schicken Mitarbeiter per E-Mail. Der Bearbeitungsstatus wird teilweise manuell nachgetragen.
Der offizielle Prozess ist zwar vollständig digital. Der tatsächliche Ablauf besteht jedoch wieder aus vielen manuellen Zwischenschritten. Gerade solche Brüche im Prozess werden sichtbar, wenn Unternehmen versuchen, Abläufe stärker zu automatisieren oder mit KI zu unterstützen. Werden bestehende Prozessvarianten, manuelle Workarounds oder voneinander abweichende Regeln nicht vorher reduziert, verstärkt KI die operative Komplexität häufig zusätzlich. Systeme können nur dann zuverlässig arbeiten, wenn Prozesse klar strukturiert und konsistent umgesetzt werden.
Process Debt reduzieren statt nur Symptome beheben
Process Debt zeigt sich häufig in bestimmten Mustern: hohe Nachbearbeitungsquoten, Engpässe in einzelnen Prozessschritten, stark schwankende Durchlaufzeiten oder viele manuelle Tätigkeiten. Auch eine geringe Automatisierung oder zahlreiche Prozessvarianten können darauf hinweisen, dass sich Prozesse im Laufe der Zeit vom ursprünglichen Design entfernt haben.
Im Alltag wird das besonders deutlich, wenn Abläufe nur deshalb stabil funktionieren, weil erfahrene Mitarbeiter regelmäßig eingreifen – etwa indem sie Daten korrigieren, Vorgänge manuell weiterleiten oder Fehler zwischen Systemen ausgleichen.
Um diese Abhängigkeit von individuellem Erfahrungswissen zu reduzieren, müssen Unternehmen zunächst verstehen, wie ihre Prozesse tatsächlich ablaufen.
Methoden wie Process Mining oder Task Mining machen reale Prozesspfade auf Basis von Systemdaten sichtbar und schaffen damit eine wichtige Grundlage für Transformations- und Automatisierungsprojekte. Denn dadurch lässt sich erkennen, an welchen Stellen Abläufe unnötig komplex geworden sind oder vom ursprünglich definierten Prozess abweichen.
Auf dieser Grundlage können Prozesse gezielt vereinfacht werden. Häufig bedeutet das, Varianten zu reduzieren und klare Standards festzulegen. Ebenso wichtig ist es, historisch gewachsene Kontroll- oder Freigabeschritte zu überprüfen und gegebenenfalls zu entfernen. Auch die bessere Integration von Systemen kann helfen, Medienbrüche zu vermeiden und manuelle Datentransfers zu reduzieren.
Da Process Debt aus gewachsenen Strukturen entsteht, lässt sie sich zwar reduzieren, aber nie vollständig vermeiden. Organisationen verändern sich ständig – durch neue Systeme, organisatorische Anpassungen oder zusätzliche Anforderungen. Mit jeder Veränderung entstehen neue Varianten und damit auch neue Komplexität. Deshalb wird Prozessmanagement zunehmend zu einer dauerhaften Managementaufgabe.
Die Grundlage für Agentic AI
Das wird besonders relevant, wenn Unternehmen neben klassischer Automatisierung zunehmend auf Agentic AI setzen. KI-Agenten können Prozesse nur dann zuverlässig orchestrieren und Entscheidungen treffen, wenn Abläufe konsistent definiert, Daten strukturiert verfügbar und Verantwortlichkeiten klar abgegrenzt sind. Unternehmen, die ihre Prozesse regelmäßig analysieren und vereinfachen, schaffen damit die Grundlage dafür, dass Digitalisierung, Automatisierung und auch der Einsatz von KI ihr Potenzial tatsächlich entfalten können.
