Thought Leadership
Die Fragen, die durch Process Mining in einer Organisation aufgeworfen werden, beschränken sich nicht nur auf die technologische Dimension. Sie betreffen auch das Verständnis und die Zustimmung aller Beteiligten. Es ist nicht überraschend, dass Unverständnis zu Ablehnung führen kann. Wie kann man eine Änderung der Methodik rechtfertigen, ohne den Grund und das Ziel zu erklären und sich auf konkrete Fakten zu stützen? Wie kann man sich auf Daten verlassen, wenn sich die Definition von Daten je nach den Ansprechpartnern innerhalb der Organisation ändert?
Daher ist es über das Konzept der vorhandenen Werkzeuge und Architektur hinaus notwendig, eine Datenkultur zu entwickeln, die sich durch die Fähigkeit auszeichnet, Daten, ihre Definition, ihren Ursprung, ihre Bedeutung und ihre Grenzen zu verstehen. Ohne diese starke und gemeinsam geteilte Kultur setzt sich die Organisation dem Risiko aus, Prozesse aus Gründen zu ändern, die die Menschen, die in der Organisation arbeiten oder mit ihr in Verbindung stehen, nicht verstehen.
Von reaktiv zu prädiktiv
Ohne Process Mining werden Organisationen auch weiterhin nur auf Probleme reagieren. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, dass sie ihre Grenzen erweitern. Die neue Grenze, die es zu erreichen gilt, ist der schrittweise Übergang von einer reaktiven Haltung zu einem prädiktiven Ansatz. Dies kann durch die Kombination von maschinellen Lernalgorithmen („Machine Learning“) erreicht werden, um die verschiedenen möglichen Entwicklungen von Prozessen vorherzusagen.
Während sich das Process Mining auf die Beobachtung vergangener und gegenwärtiger Situationen konzentriert, geht die Künstliche Intelligenz einen Schritt weiter und wird zu einem echten Assistenten für den Experten, der mit der Untersuchung von Prozessen beauftragt ist. Ein intelligentes System kann Daten in Echtzeit analysieren und Empfehlungen aussprechen, bevor die Probleme entstehen. Ein solches System ist auch in der Lage, die Beziehung zwischen zwei unterschiedlichen Elementen, die denselben Prozess abbilden, zu verstehen. Die Beobachtung von Daten, die durch Algorithmen strukturiert sind, geht also über das hinaus, was der Mensch zu verstehen vermag.
Die andere Herausforderung für Unternehmen ist die Automatisierung von Aufgaben innerhalb von Prozessen. Das Ziel ist es, dabei zu helfen, sich auf die Aufgaben mit hohem Mehrwert zu konzentrieren, indem der zeitraubende Aspekt aufgegeben wird. Diese Vision verwirklicht sich in dem Gedanken des “ Augmented human “ am Arbeitsplatz, den die Expertin für Augmented Reality, Helen Papagiannis, in „Augmented human: how technology is shaping the new reality“ entwickelt hat.
Die zunehmende und notwendige Automatisierung von Organisationen ist nicht neu. McKinsey schätzt, dass 31 % der Unternehmen mindestens eine Funktion vollständig automatisiert haben. Ohne Process Mining kann sich die Identifizierung von Prozessen, die einfach zu automatisieren sind und einen hohen Mehrwert bieten, jedoch als kompliziert erweisen. Das Ziel ist es, schnell signifikante Produktivitätssteigerungen zu erzielen und so zu einer positiven Dynamik bei der Einführung der Automatisierung innerhalb der Organisation beizutragen.
Process Mining sollte in erster Linie als diagnostisches Instrument zur Ergänzung strategischer Unternehmenssteuerungs- und Analysesoftware betrachtet werden.
Die Zukunft gehört den Unternehmen, die einen vollständigen Überblick über ihre internen Prozesse haben und in der Lage sind, diese in Echtzeit anhand verschiedener quantifizierbarer Kriterien weiterzuentwickeln. Dieser Bedarf an Verständnis und Anpassungsfähigkeit wird sich in den kommenden Jahren mit der Entwicklung autonomer, dezentralisierter Organisationen noch verstärken. Sie werden zwangsläufig eine größere Kontrolle über ihre Prozesse benötigen. Die Entwicklung einer Wirtschaft, in der Maschinen über vollständige Transaktionsautonomie verfügen (Machine-to-machine, M2M), erfordert auch ein umfassendes Verständnis der Struktur und Funktionsweise von Prozessen.
Process Mining kann als technologische Version des antiken Mottos „Erkenne dich selbst“ betrachtet werden. Denn nur wenn wir uns selbst immer besser kennen, können wir eine harmonische Beziehung zu anderen Menschen eingehen. Was für Personen gilt, gilt auch für Unternehmen. Sie sind schließlich auch (juristische) Personen.
