Process Management News Round-Up: Oktober 2025 Edition

Während wir uns immer tiefer ins Jahr 2025 bewegen, entwickelt sich Business Process Management weiter – und zwar über reine Automatisierung hinaus. Im Fokus steht diesen Monat nicht mehr nur das nächste große AI-Update, sondern die solide Basis, auf der intelligente Automatisierung wirklich zuverlässig wird: ethisch, sicher und nachhaltig.

Fairness trifft Vorhersage – wie Predictive Process Monitoring gerechter wird

Ein neues Paper vom Research Center for Information Systems Engineering der KU Leuven – Achieving Group Fairness through Independence in Predictive Process Monitoring von Jari Peeperkorn und Simon De Vos – beschäftigt sich mit einer der drängendsten Fragen im Bereich moderner Process Intelligence: algorithmische Fairness.

Predictive Process Monitoring (PPM) nutzt historische Prozessdaten, um zukünftige Abläufe vorherzusagen – zum Beispiel, ob ein Kreditantrag genehmigt wird oder eine Lieferung verspätet ankommt. Das Problem: Wenn die Daten bestehende Ungleichheiten widerspiegeln, verstärken die Modelle genau diese.

Die Forschenden schlagen einen neuen Ansatz vor, um Bias in Vorhersagemodellen zu erkennen und zu reduzieren – mithilfe von Unabhängigkeitsmetriken wie ΔDP (demographic parity), ABPC und ABCC sowie einer kombinierten Loss-Funktion aus Wasserstein-Distanz und Binary Cross-Entropy. So lassen sich Fairness und Prognosegenauigkeit in Balance bringen – ohne das eine dem anderen zu opfern.

Das Ganze steht im Einklang mit der aktuellen Regulierung: Der EU AI Act verlangt nachvollziehbare Fairness in automatisierten Entscheidungssystemen. Peeperkorn und De Vos liefern konkrete Methoden, um genau das umzusetzen – ein echter Schritt hin zu verantwortungsvoller Process Intelligence.

Was du tun kannst:

• Fairness-Metriken in dein PPM-Evaluierungs-Setup integrieren
• Schwellenwertfreie, distributionsbasierte Fairness-Messungen nutzen
• Modelle vor dem Deployment regelmäßig auf demografische Verzerrung testen

ERP-Systeme im Visier – Warum Process Security jetzt zählt

Enterprise Resource Planning Systeme – das digitale Rückgrat vieler Unternehmen – stehen verstärkt im Fokus von Cyberangriffen. Durch die starke Vernetzung mit AI, Supply Chains und IoT steigt nicht nur die Effizienz, sondern auch die Angriffsfläche.

Perimeter-Sicherheit reicht längst nicht mehr aus. Angreifer nutzen falsch konfigurierte Workflows, schwache User-Permissions und ungepatchte Integrationen, um Zugriff auf kritische Geschäftsprozesse zu bekommen. Die Folgen: Ausfälle, Datenverluste und korrumpierte Abläufe.

Aus BPM-Perspektive ist ERP-Security daher keine reine IT-Frage mehr, sondern eine Frage der Prozessresilienz. Der sichere, nachvollziehbare Datenfluss zwischen Abteilungen und Partnern muss ein fester Bestandteil jedes Prozessdesigns sein.

So machst du deine ERP-Prozesse robuster:

• End-to-End-Workflows kartieren und auf Anomalien hin überwachen
• Process Mining mit Security Monitoring kombinieren
• Feedback-Loops zwischen IT-Security und Process-Teams etablieren

Kurz gesagt: Resilienz entsteht 2025 nicht durch Abschottung, sondern durch Transparenz und Kontrolle.

Sustainable BPM – Prozesse für ESG-Erfolg modellieren

In einem aktuellen Beitrag stellt FlowWright klar: Der Begriff „Optimierung“ verändert sich grundlegend. Es geht nicht mehr nur um Effizienz – Prozesse werden heute auch daran gemessen, wie sie ESG-Ziele (Environmental, Social, Governance) unterstützen.

Wer Nachhaltigkeitsindikatoren direkt in seine Business Process Models einbindet – etwa CO₂-Ausstoß pro Prozessdurchlauf, Ressourcennutzung oder Inklusionsmetriken – macht aus Nachhaltigkeit eine echte Betriebspraxis und nicht nur eine Vision.

Beispiel: Wer seinen Order-Fulfillment-Prozess analysiert, sieht nicht nur, wie schnell geliefert wird – sondern auch, wo CO₂-Hotspots entstehen oder welche Supplier ESG-Richtlinien verletzen. BPM wird damit zu einem zentralen Treiber messbarer ESG-Fortschritte.

Umsetzungsideen:

• Nachhaltigkeits-KPIs direkt in Prozess-Dashboards integrieren
• Simulieren, wie sich Redesigns auf Umwelt- und Sozialmetriken auswirken
• Mit Process Mining Energie- und Materialfresser aufdecken

Das Ergebnis: eine neue Art von Operational Intelligence – eine, die Produktivität mit Purpose verbindet.

Wenn AI auf Process Debt trifft – und scheitert

Je tiefer AI in die operativen Abläufe integriert wird, desto deutlicher wird ein Muster: AI scheitert da, wo Prozesse kaputt sind. Der Begriff „Process Debt“ – also die Anhäufung veralteter, inkonsistenter oder schlecht dokumentierter Workflows – rückt immer mehr in den Fokus als echtes Hindernis auf dem Weg zur erfolgreichen Automatisierung.

Selbst die fortschrittlichsten Modelle bringen nichts, wenn die zugrunde liegenden Prozessdaten fehlerhaft sind. Zersplitterte Freigabeschritte, doppelte Übergaben oder fehlende Audit Trails – all das stört die AI so stark, dass sinnvolle Auswertungen kaum möglich sind.

Process Debt loszuwerden ist deshalb keine lästige Aufräumarbeit, sondern ein echter Business Enabler. Wer AI wirklich strategisch nutzen will, muss zuerst für saubere Prozesse sorgen: klare Zuständigkeiten, Standards und überprüfbare Governance.

Typische Symptome für Process Debt:

• Doppelte oder Schattenprozesse in verschiedenen Regionen
• Unklare Eskalationspfade, die zu Freigabeschleifen führen
• Veraltete Logiken, die mit heutigen Systemen nicht mehr kompatibel sind

Process Mining Tools können helfen, solche Schwächen sichtbar zu machen – und auch gleich zu berechnen, was sie kosten. Der „Prozessputz“ wird so zum kontinuierlichen Bestandteil der BPM-Strategie.

Food for Thought

Fairness, Security und Nachhaltigkeit sind keine Side-Projekte – sie sind das Fundament für glaubwürdige, vertrauenswürdige Process Intelligence. Das eine stützt das andere: Fairness sorgt für ethische Entscheidungen, Security für Verlässlichkeit, Nachhaltigkeit für langfristige Wirkung.

Die Zukunft gehört den Unternehmen, die alle drei Aspekte kompromisslos zusammendenken.

Fazit

Die BPM-News im Oktober 2025 zeigen klar: Es geht nicht mehr darum, Automatisierung mit aller Macht voranzutreiben – sondern darum, ihre Basis zu stärken. Fairness in AI-Modellen, Schutz von ERP-Systemen, Nachhaltigkeit im Prozessdesign oder die Beseitigung von Altlasten vor dem AI-Rollout – all das ist Teil derselben Entwicklung.

Wer BPM nicht als technische Pflicht sieht, sondern als strategischen Hebel für Transparenz und Verlässlichkeit, wird im Wettbewerb die Nase vorn haben.

Wenn du darüber nachdenkst, wie du deine Process Intelligence in diese Richtung weiterentwickeln kannst – sprich uns an. Das Team von Noreja steht bereit für Austausch oder Demo.

FAQ

Was sind die wichtigsten Business-Process-Management-Trends für 2025?

2025 verschiebt sich der Fokus im BPM von reiner Automatisierung hin zu verantwortungsvollen, widerstandsfähigen Prozessen – mit Schwerpunkten auf Fairness in KI-Modellen, ERP-Sicherheit, nachhaltigem Prozessdesign und dem Abbau von Prozessschulden vor der KI-Skalierung.

Warum ist Fairness im Predictive Process Monitoring wichtig?

Fairness verhindert, dass KI-Modelle bestehende Diskriminierungen fortsetzen. Sie ist sowohl ethisch als auch regulatorisch – etwa im Rahmen des EU AI Act – erforderlich.

Wie können Unternehmen die Sicherheit ihrer ERP-Prozesse verbessern?

Durch kontinuierliche Prozessüberwachung, automatisierte Anomalieerkennung und die enge Verzahnung von IT-Sicherheit und BPM-Governance lassen sich ERP-Systeme wirksam schützen.

Was bedeutet „Sustainable BPM“?

Sustainable BPM integriert Umwelt-, Sozial- und Governance-Ziele (ESG) direkt in die Prozessmodellierung und misst Erfolg nicht nur in Effizienz, sondern auch in nachhaltigem Impact.

Was versteht man unter „Prozessschulden“?

Prozessschulden sind veraltete oder uneinheitliche Abläufe, die Datenqualität und Automatisierung beeinträchtigen. Ihr Abbau ist Voraussetzung für erfolgreiche KI-Transformation.