Prozessdesign & angewandte KI
Transparenz schaffen. Prozesse optimieren. KI wirksam einsetzen.
– für mehr Effizienz, Geschwindigkeit und Wettbewerbsfähigkeit.
Effizienzsteigerung, Automatisierung und KI-Integration sind nur mit klaren, stabilen Prozessen möglich. DIGUM gestaltet diese Prozesse datengestützt und zukunftsfähig. Wir analysieren und optimieren bestehende Abläufe, entwerfen tragfähige Systemarchitekturen, integrieren praxistaugliche KI-Anwendungen wie ESG-Assistenten und sorgen für technologische wie regulatorische Zukunftsfähigkeit.
Warum KI zum neuen Motor der Unternehmensentwicklung wird
Künstliche Intelligenz ist kein IT-Thema. Vielmehr eröffnen sich Unternehmen neue Möglichkeiten in der Unternehmensentwicklung: effizientere Abläufe und Prozesse, automatisierte Routinen, schnellere, bessere Entscheidungen bis hin zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Entscheidend ist dabei weniger die Technologie selbst als die strukturelle Grundlage im Unternehmen: transparente Prozesse, belastbare Datengrundlagen und eine Architektur, an die KI sinnvoll andocken kann.
Viele Unternehmen verfügen bereits über wesentliche Voraussetzungen. Häufig fehlt nur die Struktur, um KI gezielt und wirksam einzusetzen. Mit einer systematischen Herangehensweise lassen sich KI-gestützte Systeme Schritt für Schritt produktiv einführen und zum echten Entwicklungstreiber machen. Typische Herausforderungen in der Praxis sind:
- Fehlende Datenqualität und unverbundene Systemlandschaften
- Unklare Prozesse und Zuständigkeiten
Medienbrüche im täglichen Arbeiten - Insellösungen ohne Einbettung in eine Gesamtarchitektur
- Zu geringe Transparenz über die tatsächlichen Abläufe im Unternehmen
Diese Herausforderungen sind lösbar – und genau dort setzt DIGUM an.
„Wenn KI-Projekte scheitern, dann selten an der Technologie, sondern an fehlenden Voraussetzungen im Unternehmen."
Dr. Peter Lender
Geschäftsführer DIGUM GmbH
Die DIGUM-Methode
Die meisten KI-Projekte starten mit der Technologie – und scheitern an der Realität im Unternehmen. DIGUM dreht das um: Erst die Grundlagen schaffen, dann KI einbetten. Die Methode folgt vier Phasen – und jede schafft die Voraussetzung für die nächste.
Phase 1: Bestandsaufnahme & Auditierung
- Zielsetzung: Klarheit über den Ist-Zustand schaffen – organisatorisch, digital, regulatorisch
- Prüfung: Digitaler Reifegrad (Systeme, Datenqualität, Integrationsfähigkeit), Prozessreife & Management-Methoden, ESG/CSRD-Konformität (wo relevant), bei Bedarf: Sanierungs- und Zukunftsfähigkeitsdiagnostik nach IDW S6
- Ergebnis: Ein strukturiertes Bild über Stärken, Lücken und Risiken – keine Annahmen, sondern Fakten
Phase 2: Prozess-Inventur
- Zielsetzung: Abläufe so erfassen, wie sie wirklich funktionieren – nicht wie sie im Handbuch stehen
- Erfassung: Reale Abläufe statt Soll-Beschreibungen, Verantwortlichkeiten und Übergaben, wiederkehrende Muster aus dem Arbeitsalltag, informelle Workarounds und Medienbrüche, Datenquellen und Systemnutzung
- Technologie: Process Mining, Workflow-Analyse, Datenfluss-Mapping
- Ergebnis: Eine Prozesslandkarte, die zeigt, wo Zeit verloren geht, wo Fehler entstehen, wo Automatisierung möglich ist
Phase 3: Prozess-Design & Systemarchitektur
- Zielsetzung: Ein klares operatives Modell entwickeln – End-to-End, nicht abteilungsbezogen
- Entwicklung: Prozesslandkarte (End-to-End), Datenflüsse (Entstehung, Nutzung, Abhängigkeiten), Schnittstellen-Realität (Systeme, Übergaben, Integrationspunkte), Bottleneck-Analyse, Ziel-Architektur für KI-Einbettung
- Technologie: Enterprise Architecture Modeling, Data Flow Design, API-Mapping, Integrationspunkte
- Ergebnis: Eine Architektur, in die alle vier Schichten (Sensor, Assistent, Operator, Regisseur) sinnvoll eingebettet werden können – keine Insellösungen
Phase 4: KI-Orchestrierung
- Zielsetzung: KI-Module als integrierte Bausteine innerhalb der entwickelten Architektur umsetzen – nicht als isolierte Tools
- Umsetzung: Sensor (Automatisierte Datenerfassung & Klassifikation), Assistent (Prozessunterstützung & Entscheidungsassistenz), Operator (Automatisierung wiederkehrender Tätigkeiten), Regisseur (End-to-End-Workflows & Qualitätsmechanismen)
- Technologie: Workflow Orchestration, API-Integration, RPA, LLM-Deployment, Monitoring
- Ergebnis: KI-Einsatz, der nicht experimentell bleibt, sondern integriert, nachvollziehbar und steuerbar ist
Was DIGUM anders macht
- Klassische Beratung analysiert Prozesse – und übergibt Konzepte. DIGUM schafft die Grundlage für Umsetzung.
- Klassische KI-Projekte starten mit Tools – und scheitern an fehlenden Voraussetzungen. DIGUM schafft die Voraussetzungen, bevor KI eingesetzt wird.
Das Ergebnis: KI, die funktioniert – weil sie auf einer tragfähigen Architektur aufbaut.
Was das für Ihr Unternehmen bedeutet
Konventionelle Digitalisierung beschreibt Abläufe und bildet sie digital ab. KI-gestützte Prozesse verstehen Abläufe – und verbessern sie.
Der Unterschied:
- Schneller: Echtzeit statt Warteschlangen
Objektiver: Daten statt Annahmen - Genauer: Automatisch statt manuell
- Skalierbarer: Wächst mit, ohne Personal zu erhöhen
- Integriert: End-to-End statt Insellösungen
Aber: KI-gestützte Prozesse funktionieren nur, wenn die vier Schichten zusammenspielen – und wenn die Grundlagen im Unternehmen stimmen. Genau das prüft der KI-Readiness-Check von DIGUM.
Bereit für wirksame KI-Anwendungen?
Lassen Sie uns gemeinsam analysieren, wo Prozessoptimierung und KI-Einsatz in Ihrem Unternehmen den größten Hebel entwickeln können.
