Process Intelligence 2025: Ein technologischer Rückblick
Process Intelligence hat sich 2025 endgültig von einem Analysewerkzeug zu einer strategischen Kerntechnologie entwickelt. Was früher vor allem Transparenz über Prozesse geschaffen hat, ist heute die Grundlage für fundierte Entscheidungen, Automatisierung und den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Der Fokus verschiebt sich deutlich weg von reiner Visualisierung, hin zu Wirkung, Kontext und messbarem Business Value.
Process Intelligence als Fundament für Agentic AI
Ein zentraler Treiber dieser Entwicklung ist der zunehmende Einsatz von agentenbasierter KI. KI-Agenten sollen eigenständig Entscheidungen treffen oder sogar ausführen. Dafür benötigen sie jedoch Kontext und genau hier kommt Process Intelligence ins Spiel.
Prozessdaten liefern das notwendige Verständnis darüber, wie Arbeit tatsächlich abläuft, wo Engpässe entstehen und welche Abhängigkeiten bestehen. Ohne dieses Prozessverständnis bleiben KI-Agenten blind für Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge. 2025 wurde daher deutlich: Process Intelligence ist nicht nur ein Analyse-Tool, sondern die Grundlage für Agentic AI und smarte Handlungen.
Native Platform Mining setzt sich durch
Parallel dazu hat sich ein klares Architekturprinzip etabliert: Process Mining dort durchführen, wo die Daten liegen. Statt Daten in separate Systeme zu kopieren, rückt das sogenannte Native Platform Mining in den Vordergrund.
Moderne Datenplattformen wie Snowflake, Databricks oder Qlik fungieren zunehmend als zentrale Drehscheibe für Analytics, AI und operative Workloads. Process Intelligence fügt sich nahtlos in dieses Ökosystem ein. mpmX hat 2025 eindrucksvoll gezeigt, dass native Process Intelligence auf diesen Plattformen nicht nur technisch möglich, sondern auch skalierbar und zukunftssicher ist.
Das Ergebnis:
- keine redundanten Datensilos
- keine komplexen ETL-Strecken
- deutlich kürzere Time-to-Value
Process Intelligence wird so zu einem integralen Bestandteil der Datenplattform – nicht zu einer weiteren Insellösung.
Generative KI wird zum Prozessberater
Ein weiterer Meilenstein 2025: Generative KI entwickelt sich vom Experiment zum echten Arbeitsbegleiter. Große Sprachmodelle (LLMs) übersetzen komplexe Prozess- und Analyseergebnisse in verständliche, handlungsorientierte Sprache.
Anstatt Dashboards zu interpretieren, können Anwender Fragen stellen wie:
- Warum entstehen aktuell Verzögerungen?
- Wo liegt das größte Optimierungspotenzial?
- Welche Maßnahmen versprechen den größten Effekt?
Die Antworten kommen nicht mehr als abstrakte Kennzahlen, sondern als konkrete Empfehlungen in natürlicher Sprache – fast wie im Dialog mit einem digitalen Prozessberater. Diese Entwicklung ist kein Einzelfall, sondern ein klarer Markttrend über zahlreiche Branchen hinweg.
Machine Learning wird endlich verständlich
Auch klassische Machine-Learning-Modelle erleben 2025 eine neue Relevanz. Ihre Vorhersagen waren schon immer wertvoll, aber oft schwer erklärbar. Durch die Kombination von ML-Modellen mit LLMs werden diese Ergebnisse erstmals „sprechbar“.
Komplexe Zusammenhänge (etwa warum bestimmte Fälle eskalieren oder Durchlaufzeiten steigen) lassen sich nun nachvollziehbar erklären. Für Fachanwender werden ML-Erkenntnisse somit transparent, vertrauenswürdig und direkt im Tagesgeschäft nutzbar.
Hier setzen unter anderem auch aktuelle mpmX-Prototypen an. Gemeinsam mit Kunden wird getestet, wie sich Prozessdaten, ML-Modelle und LLMs kombinieren lassen, um Ursachen zu erklären und konkrete Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten – verständlich, kontextbezogen und praxisnah.
Business Value rückt ins Zentrum
Mit der technologischen Reife wächst auch der Anspruch an den messbaren Nutzen: Process Intelligence muss Business Value liefern und diesen auch quantifizieren.
Value Engineering wird zum festen Bestandteil erfolgreicher Projekte. Es geht darum, von Beginn an relevante KPIs zu definieren, Fortschritte transparent zu messen und den Beitrag von Prozessoptimierungen klar zu belegen, sei es in Zeit, Kosten oder Qualität.
mpmX hat diesen Ansatz 2025 konsequent weiterentwickelt und Business Value Engineering als integralen Bestandteil der Plattform etabliert. Der Fokus liegt nicht nur auf Analyse, sondern auf nachhaltigem Kundenerfolg und belastbaren Ergebnissen.
Fazit: Process Intelligence wird handlungsorientierter
2025 markiert einen Wendepunkt für Process Intelligence:
- Sie liefert Kontext für KI und Agenten,
- sie integriert sich nativ in moderne Datenplattformen,
- sie macht komplexe Analysen verständlich,
- und sie schafft messbaren Business Value.
Process Intelligence ist damit nicht länger nur ein Werkzeug zur Prozesssichtbarkeit, sondern ein zentraler Baustein für intelligente, datengetriebene Organisationen.
