Keine Transparenz. Keine vertrauenswürdige KI.

KI-Agenten können handeln. Die Frage ist, ob sie dabei von einem zutreffenden Bild davon ausgehen, wie Ihr Unternehmen tatsächlich funktioniert.

Die Agentic Process Foundation umfasst vier Ebenen: Transparenz, Priorisierung, Kontext, Optimierung. Sie bauen in strikter Reihenfolge aufeinander auf. Keine lässt sich überspringen. Sie können nicht priorisieren, was Sie nicht sehen. Sie können der KI keinen Kontext zu einem Prozess geben, den Sie nicht modelliert haben. Sie können nicht optimieren, was Sie nie modelliert oder priorisiert haben. Transparenz kommt zuerst. Einen anderen Ausgangspunkt gibt es nicht.

Laut der Deloitte-Studie 2026 State of AI in the Enterprise erwarten 74 % der Befragten, dass ihr Unternehmen bis 2027 zumindest in moderatem Umfang agentische KI einsetzen wird. Nur 21 % geben an, dass ihre Organisation über ein ausgereiftes Governance-Modell für agentische KI verfügt.

Die meisten Organisationen haben diese Lücke nicht geschlossen. Nicht, weil sie es nicht versucht hätten. Der alte Weg zur Transparenz war an drei Stellen blockiert.

Die manuelle Modellierung dauerte Tage oder Wochen und erforderte einen Fachexperten. Selbst wenn das Modell existierte, dauerte es genauso lange, es mit Verantwortlichkeiten, Abhängigkeiten zwischen den Arbeitsschritten und den geltenden Risiko- und Compliance-Regeln anzureichern.

Prozesswissen war verstreut: hier eine Tabelle, dort ein SharePoint-Dokument, anderswo ein Diagramm. Es gab keinen zentralen Ort, der zeigte, wie all das zusammenhing.

Und sobald ein Modell endlich fertig war, erforderte es ständigen manuellen Aufwand, es aktuell zu halten. Prozesse änderten sich. Vorschriften änderten sich. Standardarbeitsanweisungen (SOPs) änderten sich. Die meisten Organisationen haben den gesamten Aufwand stillschweigend ausgelassen. Niemand verfügte über ein Repository, das sich selbst pflegen konnte.

Deshalb wurde Transparenz zu der Ebene, die alle übersprungen haben. So wird jede dieser alten Hürden überwunden – und so schnell kommt die Grundlage voran, sobald das geschafft ist.

Wie können Organisationen Geschäftsprozesse schneller modellieren?

Einen Prozess End-to-End zu modellieren, dauerte früher Wochen. Ein Fachexperte. Ein Whiteboard. Eine Reihe von Workshops, für die niemand Zeit hatte. Selbst wenn das Diagramm fertig war, stand der schwierigere Teil noch bevor: wer für jeden Schritt verantwortlich ist, wie die Arbeit von anderen Arbeitsschritten abhängt, welche Risiko- und Compliance-Regeln gelten. Erst diese Daten machen ein Modell nützlich statt zu einem bloßen Bild, und ihre Erfassung dauerte genauso lange wie das Modell selbst. Die meisten Organisationen haben sie ausgelassen. Wo Systemdaten vorhanden sind, reichert Prozess-Mining das Modell zusätzlich an: Es ermittelt direkt aus Ereignisprotokollen, was tatsächlich geschieht, und macht die Lücke zwischen dem geplanten und dem tatsächlich laufenden Prozess sichtbar.

Pia ist der KI-basierte Assistent für Prozessintelligenz von iGrafx. Geben Sie Pia SOPs, Diagramme, Arbeitsanweisungen, Transkripte aus Mapping-Meetings oder sogar Bilder von Prozessdokumentationen. Pia erstellt das Modell. Dabei prüft Pia das Modell bereits während der Erstellung anhand der eigenen Standards und Vorlagen Ihrer Organisation.

Um diese Arbeit in das Strukturierte Prozess-Repository zu übertragen, nutzt Pia iGrafx Access360. Access360 ist die kontrollierte Verbindung zum Repository. Jede Anfrage folgt den Berechtigungen des jeweiligen Benutzers. Die meisten Integrationen in ein solches Repository würden nur lesend darauf zugreifen. Access360 schreibt auch: das Modell sowie die Daten zu Verantwortlichkeiten, Abhängigkeiten, Risiken und Compliance, die es nützlich machen. Jeder Schreibvorgang bleibt im Rahmen dieser Berechtigungen. Er wird genau wie eine menschliche Bearbeitung ausgecheckt und versioniert. Die Änderungen von Pia nehmen keinen separaten, weniger kontrollierten Weg in das Repository, nur weil Pia sie vorgenommen hat.

Auf der iGrafx Connect North America in Washington, D.C., beschrieb Moshe Dickerman von Ren Inc. genau dieses Vorgehen – und überraschte damit das Publikum. Ein LLM ohne spezielles Training in Business Process Model and Notation (BPMN) erstellte das Modell direkt im BPMN-Format. Pia übernahm von dort, erstellte die Diagramme und befüllte das Repository mit den zugrunde liegenden Prozessdaten. Ein Prozessmodell, das normalerweise Wochen dauert, entstand in Minuten. Einige Anpassungen waren noch nötig, so seine Worte, aber die Grundlage stand fast sofort.

Pia schreibt über Access360 direkt in das Strukturierte Prozess-Repository. Prozess-Mining ergänzt dies durch eigene Erkenntnisse, direkt aus den Systemdaten. Die Prozesserkennung erzeugt kein Nebendokument, das später jemand abgleichen muss. Die Ergebnisse landen als Daten unter Governance an dem einen Ort, an den sie gehören.

Eine Single Source of Truth schaffen

Das alte Fehlermuster war kein Mangel an Dokumentation. Es war Dokumentation überall gleichzeitig. Eine Tabelle auf dem Laptop eines Kollegen. Ein Word-Dokument in SharePoint. Ein Visio-Diagramm in einem Ordner drei Teams weiter. Jedes für sich korrekt, aber keines mit den anderen verbunden. Niemand konnte nachvollziehen, wie eine Änderung an einer Stelle mit einem Risiko an einer anderen zusammenhing, weil nichts sie miteinander verband.

Das Strukturierte Prozess-Repository löst dieses Problem. Ein Ort, alles verbunden: nicht nur das Modell, sondern auch die Daten zu Verantwortlichkeiten, Abhängigkeiten, Risiken und Compliance, die Pia gleich mit erfasst hat. Eine Tabelle kann Ihnen nicht sagen, wie sie von einem Diagramm drei Teams weiter abhängt. Ein Repository schon. Die Beziehung ist Teil der Daten und nicht etwas, an dessen Prüfung jemand denken muss.

Auf der iGrafx Connect North America beschrieb Kinsey Drury von Axos Financial, wie das in der Praxis aussieht. Sechs voneinander getrennte Systeme – Visio, Word, SharePoint, Risiken & Kontrollen, Stellenprofile und Anwendungen – wurden in einer einzigen, kontrollierten Single Source of Truth zusammengeführt. Was früher erst bei Audits auffiel, wird jetzt kontinuierlich gemeldet. Die Risiko- und Compliance-Daten liegen nicht in einem separaten System und warten darauf, geprüft zu werden. Sie sind bereits Teil des Repositorys.

Risiko- und Compliance-Daten befinden sich in den Objekten des Repositorys, verknüpft mit den Schritten, in denen die Arbeit stattfindet. Das ist Governance auf Prozessebene – und das unterscheidet sie von GRC-Tools (Governance, Risk und Compliance) auf Vorstandsebene. Wenn KI-Agenten handeln, erhalten sie strukturierten Kontext: wer verantwortlich ist, welche Regeln gelten und was wovon abhängt.

Wie halten Sie das Repository aktuell – und wie setzen Sie es ein?

Ein Repository ist nur so gut, wie es aktuell bleibt. Prozesse ändern sich. Vorschriften ändern sich. SOPs werden neu geschrieben. Die alte Lösung war ein Projekt zur Neuerfassung des Ist-Zustands: manuell, sporadisch und meist schon wieder einen Schritt hinterher, wenn es abgeschlossen war.

Als Nächstes werden Discovery-Agenten diese Lücke schließen. Sie werden das Strukturierte Prozess-Repository mit dem abgleichen, was tatsächlich läuft, sowie mit Änderungen an Vorschriften und SOPs. Wenn etwas nicht mehr übereinstimmt, machen sie darauf aufmerksam. Das Ziel ist ein Repository, das sich selbst pflegt – und in dem Menschen Aktualisierungen freigeben, statt sie selbst zu verfassen.

Das Repository aktuell zu halten, ist die halbe Arbeit. Die andere Hälfte besteht darin, es für alle nutzbar zu machen, die es brauchen. Hier kommt Access360 ins Spiel. Es ermöglicht LLMs, KI-Agenten und Geschäftsanwendungen, mit dem Repository zu arbeiten, jeweils im Rahmen der Berechtigungen des anfragenden Benutzers. Ein LLM kann das Repository in natürlicher Sprache abfragen. Jeder im Unternehmen kann fragen, wie ein Prozess funktioniert, und erhält dieselbe Antwort, ohne ein BPMN-Diagramm lesen zu können. Die Daten bleiben im Repository, ohne separaten Index, den die KI durchsuchen müsste.

Mit Access360 muss das Tool, das die Frage stellt, nicht für alle dasselbe sein. Das sollte es auch nicht. Ein Kunde hat sich bewusst dafür entschieden, sowohl Pia als auch ein LLM zu nutzen. Pia bleibt innerhalb des Repositorys, sodass alle Mitarbeitenden Pia sicher nutzen können. Ein über Access360 angebundenes LLM kann weiter reichen: auf andere Geschäftssysteme ebenso wie auf das Repository. Diese Reichweite erhalten bewusst weniger Personen. Das richtige Tool hängt davon ab, wie viel Reichweite die jeweilige Person benötigt. Es muss auch nicht unbedingt ein Chatfenster sein. Salesforce könnte dem Repository direkt eine Frage stellen, statt dass eine Person iGrafx öffnet.

Das Strukturierte Prozess-Repository wird zu mehr als einem System of Record. Es ist das wertvollste operative Asset des Unternehmens. Access360 macht es zugänglich – ganz gleich, wie das Unternehmen fragen möchte.

Was Transparenz ermöglicht, wenn sie nicht mehr übersprungen wird

Prozessmodellierung bedeutete früher drei separate Vorhaben. Den Prozess abbilden, mit Spezialisten und funktionsübergreifenden Teams, die tage-, wochen-, manchmal monatelang zusammengezogen wurden. Ihn mit Verantwortlichkeiten und Abhängigkeiten anreichern, was genauso lange dauerte. Verhindern, dass er veraltet – ein manueller Aufwand ohne natürliches Ende. Jedes davon ein eigenes Projekt, und alle konkurrierten um Zeit, von der niemand genug hatte.

Heute wird dieselbe Arbeit in Minuten oder Stunden gemessen. Pia erstellt Modellentwürfe aus den Dokumenten, die Sie bereits haben, und reichert sie mit den Daten zu Verantwortlichkeiten, Abhängigkeiten, Risiken und Compliance an, deren manuelle Erfassung früher genauso lange dauerte. Ein LLM kann auf Basis von Quellmaterial Entwürfe erstellen und dann Pia über Access360 aufrufen. Als Nächstes wird auch Pia Access360 aufrufen können. Jedes funktioniert für sich allein – und gemeinsam noch besser. Was früher Wochen funktionsübergreifender Arbeit erforderte, geschieht jetzt in einer einzigen Arbeitssitzung.

Übertragen Sie das auf jeden Prozess im Unternehmen, und das Repository ist nicht länger eine Sammlung einzelner Modelle. Es wird zu etwas völlig anderem: nicht zu einer Aufzeichnung des Unternehmens, sondern zu einer Infrastruktur, auf der das Unternehmen läuft und auf deren Basis KI in Echtzeit handelt.

Die anderen Ebenen waren nie langsam. Sie waren unerreichbar. Sie können nicht priorisieren, was Sie nicht End-to-End sehen. Sie können KI-Agenten keinen Kontext zu einem Prozess geben, der nie vollständig modelliert wurde. Optimierung betraf immer nur die Teile, die zufällig modelliert worden waren, nie den gesamten Betrieb. Nichts davon war ein Geschwindigkeitsproblem. Es war ein Transparenzproblem. Jetzt, da es gelöst ist, warten Priorisierung, Kontext und Optimierung auf nichts mehr. Sie sind endlich möglich.

Sobald Sie den gesamten Betrieb End-to-End sehen, ändert sich die Frage. Es geht nicht mehr nur darum, was automatisiert oder an KI-Agenten übergeben werden soll. Es geht darum, ob das Unternehmen zuerst seine Arbeitsweise ändern sollte. Hier kommt die Priorisierung ins Spiel. Mit ihr können Sie Änderungen simulieren, bevor sie live gehen, und so mit dem vollständigen Bild vor Augen entscheiden, wo Automatisierung und KI eingesetzt werden sollen.

Deloitte hat festgestellt, dass 74 % der Befragten erwarten, bis 2027 zumindest in moderatem Umfang KI-Agenten einzusetzen. Nur 21 % geben an, dass ihre Organisation über ein ausgereiftes Governance-Modell für agentische KI verfügt. Das ist die Lücke. Den gesamten Betrieb End-to-End zu sehen, ist der erste Schritt, um sie zu schließen. Nicht mehr Aufsicht. Sondern eine Grundlage, die das Unternehmen tatsächlich sehen, auf deren Basis es handeln und die es nachvollziehbar vertreten kann.

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