Process Management News Round-Up: April 2025 Edition

In der April-Ausgabe unseres Round-Ups schauen wir uns an, wie generative KI gerade Business Process Management (BPM) verändert – nicht nur theoretisch, sondern mit konkreten Tools, Konzepten und Anwendungsbeispielen. Der Fokus liegt dabei auf Entwicklungen, die jetzt schon greifbar sind – vom Forschungslabor bis in den Arbeitsalltag von Fachabteilungen.

ProcessGPT: Der nächste Schritt in Richtung intelligenter Workflows

Ein besonders spannender Ansatz aus der Forschung ist ProcessGPT – ein generatives KI-Framework, das speziell für BPM entwickelt wurde. Die Grundidee: Ein Modell, das auf großen Mengen an Prozessdaten trainiert wurde, erkennt Muster, schlägt nächste Schritte vor und hilft dabei, Workflows effizienter zu gestalten.

Im Kern geht es um drei Dinge:

• Prozesse direkt aus Sprache erzeugen – ein Workflow wird einfach beschrieben, und das Modell erstellt ein strukturiertes Prozessmodell.
• Kontextabhängige Empfehlungen geben – etwa welche Entscheidung im nächsten Schritt logisch wäre, basierend auf bisherigen Abläufen.
• Repetitive Aufgaben automatisieren – Formulare, Standardanfragen, einfache Prozessschritte.

Das Besondere: ProcessGPT kombiniert moderne Sprachmodelle mit strukturierten Wissensquellen wie Knowledge Graphs und Data Lakes. Damit fließt nicht nur sprachliches, sondern auch fachliches Wissen in die Entscheidungen ein. Und durch Feedback der Nutzer kann das Modell laufend besser werden.

Gerade in Bereichen wie Compliance, Healthcare oder Fraud Detection – wo Prozesse teilweise strukturiert, teilweise flexibel sind – bietet ProcessGPT echte Perspektiven.

SAP Signavio: Text-to-Process-Modelling für alle

SAP hat mit seiner Signavio Suite eine Funktion eingeführt, die das Modellieren von Prozessen deutlich einfacher macht. Statt in BPMN zu zeichnen, reicht jetzt eine Beschreibung in natürlicher Sprache – zum Beispiel: „Nach Vertragsunterschrift richtet HR die Gehaltsabrechnung ein, und IT kümmert sich um die Ausstattung.“ Daraus entsteht automatisch ein Prozessmodell.

Warum das relevant ist:

• Prozesse lassen sich schneller dokumentieren – vor allem, wenn sich Abläufe oft ändern.
• Auch Kolleginnen und Kollegen ohne BPMN-Know-how können mitarbeiten.
• Zwischen Fachabteilung und IT entsteht weniger Reibungsverlust, weil alle dieselbe Grundlage nutzen.

Natürlich sind die Ergebnisse nicht immer perfekt. Komplexe Sonderfälle erfordern nach wie vor Nacharbeit durch erfahrene Modeler. Aber es ist ein Schritt in Richtung kollaboratives und flexibles Process Management – und für SAP-Kunden eine praktische Erweiterung.

Von Sprache zu Modell: Das Text2Workflow-Projekt

Aus der Forschung kommt ein weiteres Projekt, das langfristig Auswirkungen auf No-Code-BPM-Tools haben könnte: Text2Workflow. Ziel ist es, Benchmarks und Trainingsdaten zu schaffen, mit denen große Sprachmodelle lernen können, wie man aus freier Sprache gültige Prozessmodelle erstellt.

Drei Dinge stehen im Mittelpunkt:

• Trainingsdaten, die typische Prozesslogiken abbilden
• Bewertungsmetriken, mit denen sich die Qualität der Modellübersetzung messen lässt
• Tests, ob ein Modell, das z. B. in der Logistik trainiert wurde, auch im Gesundheitswesen funktioniert

Noch steckt alles in der Forschungsphase, aber das Fundament für künftige, dialogbasierte Prozesswerkzeuge ist gelegt. Und das könnte bedeuten: Prozesse bauen per Spracheingabe – ohne technische Hürden.

Fazit: BPM wird konkreter, greifbarer – und intelligenter

Was sich deutlich zeigt: Wir kommen weg von der reinen KI-Euphorie und hin zu fundierten Anwendungen. Die Tools werden praxisnäher. Sie helfen nicht nur beim Automatisieren, sondern auch beim Verstehen, Strukturieren und Optimieren von Prozessen – und machen BPM damit für mehr Menschen zugänglich.

Food for Thought

• Welche eurer Prozesse wären gute Kandidaten für KI-Unterstützung?
• Welche Tools helfen euch, Prozesswissen breiter im Unternehmen zu verankern?
• Seid ihr schon so aufgestellt, dass Feedback aus der Praxis eure Prozesse besser macht?