Two for One: Hybrid Intelligence im Business Process Management

Von Vertrauen zur Umsetzung – Warum Hybrid Intelligence klare Use Cases braucht

Willkommen zurück bei Two-for-One, unserem Newsletter-Format, in dem wir ein aktuelles Thema aufgreifen und direkt zwei konkrete, praxisnahe Lösungen liefern. In einer früheren Ausgabe ging’s darum, wie man Vertrauen in Hybrid Intelligence aufbaut – also in Systeme, die menschliche Expertise mit AI-getriebener Analyse kombinieren. Diesmal gehen wir einen Schritt weiter: Wie lässt sich dieses Vertrauen im Alltag wirklich nutzen, speziell im Business Process Management (BPM)?

Viele Unternehmen haben beim Thema Vertrauen schon gut vorgelegt – mit erklärbarer AI und soliden Governance-Strukturen. Doch jetzt steht die nächste Herausforderung an: Wie lässt sich Hybrid Intelligence in Prozesse integrieren, ohne dass Reibung, Unsicherheit oder neue Komplexität entstehen?

Die Herausforderung: Ein vertrauenswürdiges System, das kaum genutzt wird

Vertrauen ist ein wichtiger erster Schritt. Aber Vertrauen allein schafft noch keinen Mehrwert. In vielen BPM-Szenarien herrscht nach wie vor Unklarheit: Wo hört die Verantwortung der AI auf? Wo beginnt die des Menschen? Wer entscheidet was – und wann sollte man AI-Insights ernst nehmen, hinterfragen oder einfach ignorieren?

Ein Beispiel: Im Procurement-Prozess erkennt die AI Auffälligkeiten bei Lieferantenpreisen. Aber wer handelt dann konkret? Wenn hier keine klaren Verantwortlichkeiten definiert sind, verschwinden AI-Insights oft einfach in der Versenkung – nicht, weil sie schlecht wären, sondern weil keiner weiß, was damit tun.

Diese Grauzonen bremsen nicht nur das Vertrauen, sondern auch Innovation und Impact – selbst wenn die Technologie funktioniert und die Daten stimmen.

Zwei konkrete Ansätze, um Hybrid Intelligence in BPM wirklich zu nutzen

Hybrid Roles klar definieren: Wer macht was im Prozess?

Worum geht’s?
Damit Hybrid Intelligence im BPM funktioniert, müssen Organisationen sauber trennen: Welche Tasks übernimmt die AI – z.B. datenintensive Analysen –, und wo braucht es menschliches Urteil, etwa bei ethischen Fragen oder in der Kommunikation mit Stakeholdern?

Was bringt’s?

• Weniger Unsicherheit bei Entscheidungen
• Keine doppelten oder widersprüchlichen Aktionen
• Bessere Nachvollziehbarkeit, Compliance und Verantwortlichkeit

Langfristiger Blick:
Klare Rollenverteilung schafft die Grundlage für ein skalierbares BPM-Setup mit Hybrid Intelligence. So entsteht ein strukturiertes Miteinander von Mensch und Maschine – ohne Micromanagement und ohne die Agilität zu verlieren. Ergebnis: Prozesse, die verlässlicher, effizienter und besser steuerbar sind.

AI als Frühwarnsystem im Prozess verankern

Worum geht’s?
Statt menschliches Urteil zu ersetzen, sollte AI als Predictive Layer mitlaufen – also als System, das Abweichungen, Ineffizienzen oder Risiken erkennt, bevor sie eskalieren. Die menschliche Rolle liegt darin, diese Signale zu bewerten, einzuordnen und zu handeln.

Was bringt’s?

• Probleme werden früh erkannt, bevor sie teuer werden
• Schnelle Reaktionen ohne permanente Kontrolle
• AI erkennt Muster, Menschen liefern den Kontext

Langfristiger Blick:
Wenn AI als Frühwarnsystem funktioniert, geht’s nicht nur um Anomalien – sondern um echte Resilienz im Betrieb. Durch kontinuierliches Feedback lernt das System mit und passt sich den realen Business-Anforderungen immer besser an.

Food for Thought

Wie bei jeder Transformation wirft auch Hybrid Intelligence im BPM eine Reihe wichtiger Fragen auf:

• Delegation: Nach welchen Prinzipien entscheiden wir, was AI übernimmt – und was nicht?
• Signal Fatigue: Wie verhindern wir, dass AI-Warnungen zur Dauerbeschallung werden und niemand mehr hinhört?
• Einbindung der Operativen: Wie holen wir die Leute aus dem Tagesgeschäft ins Boot, um hybride Prozesse mitzugestalten?

Fazit: Vom Vertrauen zur Transformation

Vertrauen in Hybrid Intelligence ist nötig – aber nicht genug. Der wahre Mehrwert entsteht erst, wenn daraus eine strukturierte Zusammenarbeit zwischen Mensch und AI entsteht, direkt im Prozess verankert.

Unternehmen, die von der Konzeptphase in die Umsetzung gehen – mit klar definierten Rollen und einem smarten Monitoring-System – gewinnen nicht nur an Effizienz. Sie legen auch den Grundstein für eine digitale, zukunftsfähige Organisation.

Neugierig geworden?
Sprich uns an – wir schauen gemeinsam, wie Deine Prozesse fit für Hybrid Intelligence werden.

Was ist Hybrid Intelligence im Business Process Management?

Hybrid Intelligence im BPM bezeichnet die strategische Zusammenarbeit zwischen menschlichen Entscheidern und AI-Systemen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Menschen bringen Urteilsvermögen, ethisches Verständnis und Kontext ein; AI liefert Geschwindigkeit, Analyse und Mustererkennung.

Wie lassen sich hybride Rollen im BPM definieren?

Hybride Rollen werden definiert, indem einzelne Prozessaufgaben entweder AI oder menschlicher Verantwortung zugeordnet werden – abhängig von Faktoren wie Komplexität, Häufigkeit und ethischen Anforderungen. Eine klare Rollenverteilung steigert Effizienz und Vertrauen.

Warum sollte AI als Frühwarnsystem im BPM eingesetzt werden?

AI kann Datenströme in Echtzeit überwachen und frühzeitig Anomalien oder Risikosignale erkennen. In Kombination mit menschlicher Bewertung lassen sich so Eskalationen vermeiden und Prozesse reaktionsfähiger gestalten.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Anwendung von Hybrid Intelligence in realen Prozessen?

Zu den größten Herausforderungen gehören unklare Entscheidungsgrenzen, Widerstände bei Nutzer*innen und überfordernde Alert-Systeme. Diese lassen sich durch Training, Feedback-Loops und passende Governance-Strukturen abfedern.

Kann Hybrid Intelligence bei der Compliance helfen?

Ja. Hybride Systeme, die transparente AI-Insights mit menschlicher Kontrolle kombinieren, können Audit-Trails verbessern, regulatorische Anforderungen besser erfüllen und die Gesamt-Compliance im BPM stärken.