Process Management News Round-Up: November 2025 Edition

Willkommen zur aktuellen Ausgabe des Noreja News Round-Up – Deinem monatlichen Überblick über die wichtigsten Entwicklungen, die die Trends im Business Process Management 2025 prägen.

Zum Jahresende hin stechen drei Entwicklungen besonders hervor – nicht als isolierte Innovationen, sondern als Zeichen für die Reifung eines ganzen Fachgebiets:

• Der neue Magic Quadrant von Gartner für Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT) definiert den Automatisierungsmarkt neu und erkennt die Konvergenz von Prozessorchestrierung, Integration und KI als einheitlichen Markt an.

• Ein Forschungserfolg im Bereich Diffusion Denoising Trace Recovery (DDTR) zeigt, wie Künstliche Intelligenz aus unsicheren, verrauschten Daten wieder verlässliche Prozessspuren rekonstruieren kann – und bringt Process Mining näher an die Möglichkeiten generativer KI heran.

• Ein neues Framework für Process Hypothesis Testing (PHT) der RWTH Aachen und des MIT bringt statistische Strenge in den Prozessvergleich – und macht aus einem bisher oft intuitiv gesteuerten Ansatz eine messbare Wissenschaft.

Diese Fortschritte markieren gemeinsam einen grundlegenden Wendepunkt: Business Process Management entwickelt sich weiter – weg von Automatisierung als bloßem Effizienzhebel hin zu Orchestrierung für bessere Erkenntnisse und nachvollziehbare Verantwortung.

Die Zeit von „einfach automatisieren“ endet – jetzt beginnt das Zeitalter von: „intelligent automatisieren – und beweisen, dass es funktioniert.“

Eine neue Marktdefinition: Gartner veröffentlicht ersten BOAT Magic Quadrant

Ende Oktober 2025 hat Gartner® seinen ersten Magic Quadrant™ für Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT) veröffentlicht – ein Meilenstein für den Markt rund um Prozessautomatisierung. Der Bericht macht offiziell, was Praktiker:innen seit Jahren beobachten: Automation, Orchestration, Integration und KI sind keine separaten Disziplinen mehr, sondern Teil eines gemeinsamen, unternehmensweiten Automatisierungsgeflechts.

Warum Gartners BOAT relevant ist

Laut Gartner kombinieren BOAT-Plattformen „Process Orchestration, Connectivity und Agent-basierte Funktionen, um unternehmensweite Automation zu ermöglichen.“
Allein diese Definition zeigt, wie sich die Bewertung von Technologie-Investitionen künftig verändern wird.

Anstatt Einzellösungen zu kaufen – einen Anbieter für Low-Code, einen anderen für Robotic Process Automation (RPA) und noch einen weiteren für Integration – zeichnet Gartner eine Zukunft, in der Automation durchgängig über Daten, Menschen und Systeme hinweg orchestriert wird.

Für Business- und IT-Verantwortliche hat das weitreichende Konsequenzen:

• Ein neues Wettbewerbsmaß: Erfolg wird daran gemessen, wie gut funktionsübergreifende Prozessflüsse gesteuert werden – nicht mehr an der Optimierung einzelner Tasks.
• Mehr Fokus auf Governance und Transparenz: Die Orchestration-Layer müssen Einblick in alle Automatisierungsebenen ermöglichen.
• Engere Verbindung von Daten und Prozessen: Prozessautomatisierung funktioniert nur mit konsistenter, integrierter Datenverfügbarkeit.

Appian unter den Leaders

Unter den bewerteten Anbietern wurde Appian als Leader eingestuft – eine Bestätigung für die strategische Ausrichtung, Prozessorchestrierung, KI und Data Fabric in einer einzigen Plattform zu vereinen. Das Unternehmen versteht sich selbst als „The Process Company“ und legt den Fokus auf End-to-End-Transparenz und messbaren Business Impact.

Doch Appians Platzierung ist nur ein Teil des größeren Bildes. Die Einführung der BOAT-Kategorie durch Gartner unterstreicht einen Markt im Wandel: weg von fragmentierter Automation hin zu kohärenter Orchestrierung – vergleichbar mit der Rolle, die ERP-Systeme vor rund zwanzig Jahren für Business-Anwendungen gespielt haben.

Warum das relevant ist

Der BOAT Magic Quadrant ist mehr als ein Anbieter-Ranking – er verändert grundlegend, wie Unternehmen über Automation nachdenken sollten.
In den nächsten Jahren ist mit einer klaren Konvergenz zu rechnen: Process Mining, Orchestration, KI-Agenten und Integration rücken unter einer gemeinsamen strategischen Zielsetzung zusammen.

Wenn KI aufräumt: Wie DDTR verrauschte Prozesslogs lesbar macht

Aus der Forschung kommt ein echter Gamechanger: Ein Team um Maximilian Matyash, Avigdor Gal (Technion) und Arik Senderovich (York University) hat mit Diffusion Denoising Trace Recovery (DDTR) eine Methode vorgestellt, um unklare Prozessdaten wieder zuverlässig rekonstruieren zu können.

Die Herausforderung: Unsichere Daten im Process Mining

Im klassischen Process Mining geht man von sauberen Logs aus – klaren, gestempelten Events. Aber mit IoT-Sensoren, Computer Vision oder ML-basierten Klassifikationen ist das längst nicht mehr Standard. Moderne Systeme liefern oft nur Wahrscheinlichkeiten: „80 % Aktivität A“, „15 % B“. Die Folge: Lärm. Und der führt zu schlechten Modellen, falschen Insights und teuren Fehlentscheidungen.

Die Innovation: Denoising durch Diffusion

DDTR übernimmt ein Prinzip aus der Bildgenerierung (man denke an DALL·E oder Stable Diffusion): Verrauschte Spuren werden wie unscharfe Fotos behandelt – über mehrere KI-gesteuerte Schritte entsteht wieder ein klares Bild. Technisch basiert das auf Diffusion Denoising Probabilistic Models (DDPMs).

DDTR kombiniert dabei zwei Ansätze:

• Model-free Recovery – das System lernt direkt aus den verrauschten Daten
• Model-based Recovery – zusätzliche Orientierung durch bekannte Prozessmodelle wie Petri-Netze

Das Ergebnis: 5–25 % höhere Genauigkeit als bisherige Verfahren – gerade bei stark verrauschten Daten.

Warum das relevant ist

DDTR adressiert ein oft unterschätztes Problem im Process Mining: Datenqualität. In einer Welt voller nicht-klassischer Sensoren könnte DDTR zur Standard-Vorverarbeitung für KI-gestützte Prozessanalysen werden.

Für die Praxis heißt das:

• Denoising sollte als fester Schritt in jede Process-Mining-Pipeline integriert werden
• Datenerfassungstechnologien sollten gezielt auf Unsicherheit geprüft werden

Denn je stärker Process Intelligence mit Machine Learning verschmilzt, desto wichtiger wird saubere Basisarbeit.

Von Bauchgefühl zu Statistik: PHT macht Prozessvergleiche belastbar

Ein drittes Highlight liefert die RWTH Aachen zusammen mit dem MIT: Cameron Pitsch, Tobias Brockhoff und Sander Leemans stellen mit Process Hypothesis Testing (PHT) ein neues Framework vor, das Prozessvergleiche erstmals auf statistisch fundierte Beine stellt.

Das Problem: Prozessvergleiche ohne Zahlenbasis

Heute werden Prozesse meist visuell oder heuristisch verglichen – zwei Abläufe werden gegenübergestellt, und Analyst:innen „sehen“ Unterschiede. Doch wenn daraus Compliance- oder Business-Entscheidungen abgeleitet werden, reicht subjektives Urteilsvermögen nicht mehr aus.

Die Lösung: EMD trifft Permutation Testing

Das neue Verfahren kombiniert zwei Ansätze:

• Earth Mover’s Distance (EMD) misst strukturelle und zeitliche Unterschiede zwischen Logs
• Permutation Testing liefert einen belastbaren p-Wert – also einen statistischen Nachweis, ob Unterschiede signifikant sind

Im Vergleich zu früheren Methoden (z. B. auf Bootstrap-Basis) bietet der Ansatz:

• Multidimensionale Analyse von Ablauf und Timing
• Geringere Fehlalarmquote (Typ-I-Fehler)
• Reproduzierbare, symmetrische Vergleiche

Warum das relevant ist

PHT bringt Transparenz und wissenschaftliche Nachvollziehbarkeit in den Prozessvergleich. Unternehmen können jetzt belastbar sagen, ob eine Änderung tatsächlich Verhaltensänderungen bewirkt hat.

Beispiele:

• Hat die neue Triage-Regel die Durchlaufzeit messbar gesenkt?
• Sind regionale Unterschiede in einem globalen Prozess signifikant?

Für Auditor:innen, Regulierer oder Prozessverantwortliche schafft das neue Sicherheit in datengetriebenem Governance.

Fazit: Die Basis für intelligentes und belastbares BPM entsteht jetzt

Die Process Management News im November zeigen einen klaren Reifeschritt:

• Appian & BOAT stehen für Plattform-Konsolidierung – die Orchestrierungsebene wird einheitlich.
• DDTR steht für KI-Präzision – die Analyseebene räumt ihre eigenen Fehlerquellen auf.
• PHT steht für statistische Rechenschaft – die Governance-Ebene wird belastbar.

In Summe geht Business Process Management 2025 einen Schritt weiter: weg von Spielerei, hin zu fundierter, erklärbarer Automation.

Du willst wissen, wie Du Prozesse intelligenter oder verlässlicher gestalten kannst – über Orchestration, Denoising oder Testverfahren?

Dann ist jetzt der richtige Moment, Grundlagen für die nächste Generation Prozess-Exzellenz zu legen.

Food for Thought

• Wie integriert ist Deine Automatisierung – oder sind KI, Orchestration und Daten noch voneinander getrennt?
• Welche Deiner Prozesslogs enthalten „Rauschen“ – und wie könnte Denoising die Analyse verbessern?
• Halten Deine Prozessverbesserungen einer statistischen Prüfung stand?

FAQ

Was ist der Gartner Magic Quadrant für Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT)?

Der BOAT-Quadrant ist eine neue Gartner-Kategorie, die Plattformen bewertet, die Prozessautomatisierung, Orchestrierung und KI-Funktionen in einer einheitlichen Lösung kombinieren.

Warum wurde Appian als Leader im BOAT-Quadranten eingestuft?

Appian überzeugt durch seine KI-gestützte End-to-End-Orchestrierung, die Daten, Prozesse und KI-Agenten auf einer Plattform verbindet und so die Automatisierung auf Unternehmensebene ermöglicht.

Was ist Diffusion Denoising Trace Recovery (DDTR)?

DDTR ist ein KI-Ansatz, der verrauschte oder unsichere Prozessdaten mithilfe von Diffusionsmodellen „säubert“ und zuverlässige, deterministische Prozessabläufe rekonstruiert.

Was versteht man unter Process Hypothesis Testing (PHT)?

PHT ist eine statistische Methode, um Unterschiede zwischen Prozessen zu überprüfen. Sie liefert p-Werte, die zeigen, ob beobachtete Abweichungen signifikant sind.

Welche Bedeutung haben diese Entwicklungen für Unternehmen?

Sie markieren den Übergang zu einer neuen Ära im Business Process Management – einer, die auf Datenqualität, KI-Intelligenz und nachweisbare Prozessverbesserung setzt.