Prozessmodellierung: So verbessern Sie Ihren Workflow

Wenn Führungskräfte sich daran machen, die Effizienz zu steigern oder Automatisierungsmaßnahmen einzuführen, stoßen sie oft auf dasselbe Problem: Niemand hat mehr einen klaren Überblick über den Prozess. Durch die Prozessmodellierung rückt alles wieder in den Fokus. Die Modellierung bildet ab, wie die Arbeit zwischen Personen, Technologie und Informationen fließt, sodass Teams erkennen können, was hinter den Kulissen geschieht.

Dieser Leitfaden befasst sich mit der Prozessmodellierung und damit, wie Sie diese nutzen können, um ein umfassenderes Verständnis Ihrer Organisation zu erlangen.

• Die Prozessmodellierung liefert eine visuelle und analytische Darstellung davon, wie die Arbeit tatsächlich durch eine Organisation fließt.
• Die Geschäftsprozessmodellierung konzentriert sich auf betriebliche Workflows und unterstützt Teams dabei, die Workflows dieser Arbeitsprozesse zu optimieren.
• Die Business Process Modeling Notation (BPMN) bietet einen gemeinsamen Standard für die Dokumentation und den Austausch von Prozessdiagrammen.
• Prozessmodelle dienen zunächst oft der Dokumentation, können später jedoch die Automatisierung und intelligente Workflows unterstützen.
• Plattformen wie Salesforce Agentforce vernetzen die Prozessmodellierung mit KI-Agenten und Workflow-Automatisierung.

Prozessmodellierung ist die strukturierte Darstellung des Arbeitsablaufs innerhalb eines Systems. Sie stellt Aufgaben, Entscheidungspunkte, Systeme und Übergaben dar, damit die Teams nachvollziehen können, wie ein Workflow tatsächlich funktioniert. In der Praxis werden diese Modelle häufig anhand von Betriebsdaten gestaltet und verfeinert und nicht nur auf der Grundlage von Annahmen darüber, wie die Arbeit eigentlich ablaufen sollte.

Bei diesen Modellen handelt es sich in der Regel um Diagramme, die veranschaulichen, wie Zuständigkeiten zwischen Personen, Anwendungen und Datenquellen übertragen werden. Die Teams kombinieren diese visuellen Modelle mit Systemdaten, um jeden Schritt zu validieren, und vergleichen dabei den beabsichtigten Prozess mit dem, was tatsächlich in den verschiedenen Tools und Workflows geschieht.

Indem der Prozess so anschaulich dargestellt wird, können Unternehmen erkennen, wie ihre Workflows miteinander verknüpft sind, und gewinnen tiefere Erkenntnisse darüber, wo Verzögerungen auftreten und wo wichtige Entscheidungen getroffen werden. Diese Kombination aus Visualisierung und Daten hilft Ihnen, über die reine Dokumentation hinauszugehen und eine kontinuierliche Verbesserung zu erreichen. Teams nutzen diese Modelle häufig, um Workflows zu vereinfachen, die Governance zu stärken oder Prozesse für die Automatisierung vorzubereiten.

Bei der Geschäftsprozessmodellierung stehen die Workflows im Mittelpunkt, die den Betrieb eines Unternehmens aufrechterhalten. Zwar lässt sich die Prozessmodellierung auf viele Arten von Systemen anwenden, doch bei der Geschäftsprozessmodellierung geht es speziell darum, wie Arbeitsabläufe von Anfang bis Ende durch ein Unternehmen verlaufen.

Ein Geschäftsprozessmodell veranschaulicht, wie sich ein Workflow tatsächlich vollzieht. Darin wird dokumentiert, wodurch der Prozess in Gang gesetzt wird, wer für dessen Fortführung verantwortlich ist und an welchen Stellen Entscheidungen Einfluss auf den weiteren Verlauf haben. Wenn diese Informationen visuell dargestellt werden, können die Teams endlich erkennen, wie die verschiedenen Bereiche der Organisation im Tagesgeschäft miteinander verbunden sind. Diese Transparenz ist der eigentliche Wert. Auf diese Weise erkennen viele Unternehmen Verzögerungen und klären die Zuständigkeiten, bevor sie Automatisierungs- oder KI-gestützte Tools einführen.

Bestimmte Prozesse lassen sich leicht befolgen, weil sie nun einmal schon immer so gehandhabt wurden. Möglicherweise stellen Sie jedoch fest, dass einige Schritte nicht unbedingt notwendig sind oder dass Sie Aufgaben doppelt erledigen, weil Ihnen ein klarer Workflow fehlt.

Wenn ein Workflow klar zugeordnet ist, können Sie erkennen, wo sich Zuständigkeiten überschneiden, und vermeiden, zusätzlichen Arbeitsaufwand zu verursachen. Außerdem lassen sich funktionsübergreifende Prozesse dadurch leichter nachvollziehen. Anstatt dass jede Abteilung nur ihren eigenen Teil des Workflows sieht, kann jeder verfolgen, wie sich der gesamte Prozess durch das gesamte Unternehmen zieht.

Mit einer Plattform wie Agentforce ist diese gemeinsame Ansicht direkt mit den Betriebsdaten verknüpft, sodass sich die Teams nicht nur auf das Modell abstimmen, sondern auch darauf, wie der Workflow tatsächlich systemübergreifend funktioniert.

Diese Transparenz unterstützt zudem die Einhaltung von Vorschriften und die Nachvollziehbarkeit. Wenn Prozesse dokumentiert sind, lässt es sich wesentlich einfacher nachvollziehen, welche Genehmigungen erteilt wurden, oder überprüfen, ob die erforderlichen Schritte eingehalten wurden. Für Unternehmen, die sich auf Automatisierung oder KI-gesteuerte Abläufe vorbereiten, bilden klare Prozessmodelle eine verlässliche Grundlage, auf der die Technologie aufbauen kann.

Die Prozessmodellierung verläuft in der Regel in mehreren Schritten. Jede Phase hilft den Teams dabei, von der Erkenntnis, wie die Arbeit derzeit abläuft, hin zur Verbesserung der praktischen Umsetzung dieser Arbeit zu gelangen.

Der erste Schritt besteht darin, sich mit der Funktionsweise des aktuellen Workflows vertraut zu machen. Hier sprechen Sie mit den am Prozess beteiligten Personen, um zu verstehen, wie Aufgaben zwischen den verschiedenen Rollen und Systemen weitergeleitet werden. Anhand der Systemdaten lässt sich zudem erkennen, wie sich der Prozess unter realen Bedingungen verhält. In dieser Phase werden die Grenzen des Prozesses festgelegt und ermittelt, wo der Workflow beginnt und endet.

Sobald der Prozess verstanden ist, besteht der nächste Schritt darin, ihn zu dokumentieren. Diagramme dienen dazu, die Abfolge von Aufgaben darzustellen, zu zeigen, an welchen Stellen Entscheidungen getroffen werden und wie Informationen zwischen den Beteiligten fließen. Zudem werden Eingaben und Ausgaben definiert, damit die Teams erkennen können, wie jeder einzelne Schritt zum gesamten Workflow beiträgt.

Sobald der Prozess dokumentiert ist, können die Teams damit beginnen, seine Leistungsfähigkeit zu überprüfen. An dieser Stelle treten häufig Engpässe zutage. Schritte, die den Fortschritt verlangsamen, Doppelarbeit verursachen oder Risiken mit sich bringen, können identifiziert und bewertet werden. Die Compliance-Anforderungen können ebenfalls überprüft werden, um sicherzustellen, dass der Prozess den internen Richtlinien und externen Vorschriften entspricht.

Bei der Optimierung beginnen Sie damit, auf der Grundlage der Analyse Verbesserungen vorzunehmen. Dies kann darin bestehen, überflüssige Schritte zu eliminieren, die Übergaben zwischen den Abteilungen anzupassen oder Entscheidungsprozesse zu vereinfachen, die zu kompliziert geworden sind.

Sobald ein Prozess optimiert wurde, können Unternehmen damit beginnen, ihn mit Automatisierungstools und Workflow-Engines zu verknüpfen. KI-Agenten und Plattformen zur Prozessautomatisierung können dabei helfen, repetitive Aufgaben auszuführen, Aufgaben an die richtigen Personen weiterzuleiten und die Leistung während des Prozesses zu überwachen. Auf Plattformen wie Agentforce können diese Modelle agentenbasierte Workflows direkt steuern und so Prozessdiagramme in Systeme verwandeln, die Aufgaben aktiv weiterleiten, Aktionen auslösen und sich in Echtzeit anpassen.

Prozessmodelle können sich hinsichtlich der Detailtiefe ihrer Darstellung eines Workflows unterscheiden und reichen von einfachen Diagrammen, die veranschaulichen, wie die Arbeit durch ein Unternehmen fließt, bis hin zu Modellen, die detailliert genug sind, um die Automatisierung zu ermöglichen.

Beschreibende Modelle konzentrieren sich darauf, zu erläutern, wie ein Workflow vom Anfang bis zum Ende verläuft. Diese Diagramme veranschaulichen in der Regel die wichtigsten Schritte eines Prozesses und zeigen, wie die Zuständigkeiten zwischen Teams oder Systemen wechseln. Sie werden häufig in Workshops oder Planungssitzungen eingesetzt, da sie den Stakeholdern helfen, schnell zu verstehen, wie der Prozess funktioniert.

Analytische Modelle fügen eine weitere Ebene hinzu. Neben der Darstellung des Workflows enthalten sie Leistungsdaten, anhand derer die Teams beurteilen können, wie gut der Prozess funktioniert. Kennzahlen, Risikoindikatoren oder Simulationswerkzeuge können Unternehmen dabei helfen, zu erkennen, wo es zu Verzögerungen kommt und wie sich Änderungen auf den Workflow auswirken könnten.

Ausführbare Modelle gehen noch einen Schritt weiter. Diese Modelle lassen sich direkt mit Workflow-Engines oder Automatisierungsplattformen verbinden, die Teile des Prozesses automatisch ausführen können. In Umgebungen, in denen die besten KI-Agenten oder Superagenten verwendet werden, können ausführbare Modelle dazu beitragen, Arbeit weiterzuleiten, Entscheidungen auszulösen und Aufgaben systemübergreifend zu koordinieren, während der Workflow ausgeführt wird.

Wenn Teams damit beginnen, Workflows zu dokumentieren, greifen sie häufig auf eine standardisierte Sprache zurück, um die Einheitlichkeit der Diagramme zu gewährleisten. Die Business Process Modeling Notation (BPMN) bietet diesen gemeinsamen Rahmen. Diese Modellierung verwendet eine Reihe visueller Symbole, um darzustellen, wie sich die Arbeit durch einen Prozess bewegt, sodass sowohl die geschäftlichen als auch die technischen Teams das Diagramm auf dieselbe Weise interpretieren können.

Ein BPMN-Diagramm enthält in der Regel folgende Elemente:

• Ereignisse, die einen Prozess starten oder beenden,
• Aufgaben, die Handlungen darstellen, und
• Knotenpunkte, die aufzeigen, an welchen Stellen Entscheidungen den Verlauf des Workflows beeinflussen.

Pools und Bahnen dienen dazu, verschiedene Beteiligte darzustellen, wodurch sich leichter erkennen lässt, wie Zuständigkeiten zwischen Teams oder Systemen wechseln.

Da BPMN einer weithin anerkannten Struktur folgt, hilft es Unternehmen dabei, Prozesse so zu dokumentieren, dass sie für andere leicht verständlich sind. Auch nicht-technische Stakeholder können der Logik problemlos folgen, während Sie dennoch komplexe Workflows mit mehreren Entscheidungszweigen darstellen können. Diese Diagramme können zudem als Brücke zwischen der Prozessgestaltung und der Systemimplementierung dienen, da viele Workflow-Engines und Automatisierungsplattformen BPMN-Modelle direkt interpretieren können.

Unternehmen nutzen verschiedene Methoden zur Darstellung von Workflows, je nach Komplexität des Prozesses und den Erkenntnissen, die das Team aus dem Modell gewinnen möchte.

• Flussdiagramme: Einfache Diagramme, die die Abfolge der Schritte in einem Prozess veranschaulichen. Flussdiagramme sind hilfreich, wenn Teams einen Workflow zum ersten Mal abbilden, da sie deutlich machen, wie Aufgaben von einem Schritt zum nächsten übergehen.
• BPMN-Diagramme: Diagramme, die unter Verwendung der Business Process Modeling Notation erstellt wurden, ermöglichen es Teams, komplexere Workflows darzustellen. Mit BPMN lassen sich Entscheidungslogik, parallele Pfade und Interaktionen zwischen verschiedenen Akteuren in einem standardisierten Format darstellen.
• Wertstromanalyse: Eine Methode, die sich darauf konzentriert, wie die Arbeit im Laufe der Zeit durch einen Prozess fließt. Darin wird aufgezeigt, wie lange jeder Schritt dauert und wo es zu Verzögerungen oder unnötigem Aufwand kommen kann.
• Swimlane-Diagramme: Prozessdiagramme, die in „Spuren“ unterteilt sind, wobei jede Spur eine Rolle, eine Abteilung oder ein System darstellt. Diese Struktur erleichtert es, Übergaben und Zuständigkeitswechsel zwischen den Teams zu erkennen.
• Ereignisgesteuerte Prozessketten: Modelle, die veranschaulichen, wie Ereignisse Aktivitäten innerhalb eines Workflows auslösen. Diese Diagramme werden häufig in Unternehmenssystemen verwendet, um zu veranschaulichen, wie eine Aktion weitere Schritte an anderer Stelle im Prozess auslösen kann.

Künstliche Intelligenz verändert die Herangehensweise von Unternehmen an die Prozessmodellierung. KI-Systeme können Aktivitätsprotokolle, Transaktionsdaten und Systeminteraktionen auswerten, um Muster in den täglichen Abläufen zu erkennen. Agentforce veranschaulicht, wie diese Erkenntnisse direkt mit der Ausführung von Workflows verknüpft sind, sodass Muster in den Daten in Echtzeit Einfluss darauf nehmen können, wie Aufgaben weitergeleitet und bearbeitet werden. Dadurch lassen sich Verzögerungen, ungewöhnliche Probleme bei der Weiterleitung oder Schritte, die den Workflow verlangsamen, leichter erkennen.

KI kann zudem auf der Grundlage ihrer Beobachtungen Verbesserungsvorschläge unterbreiten, und agentisches Reasoning hilft dabei, diese Signale in konkrete nächste Schritte umzusetzen, auf die Teams reagieren können. Durch die Analyse des Ablaufs von Aufgaben innerhalb eines Systems können Modelle des maschinellen Lernens Möglichkeiten aufzeigen, Schritte zu optimieren oder Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten. Techniken wie neuronale Netze und KI-Reasoning helfen dabei, komplexe Prozessdaten zu interpretieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die in einem herkömmlichen Diagramm möglicherweise nicht auf den ersten Blick erkennbar sind.

Wenn Unternehmen KI-Agenten in ihre Workflows einführen, helfen Prozessmodelle, zu definieren, wie diese Agenten mit Menschen, Systemen und untereinander interagieren. Anstatt unabhängig voneinander zu arbeiten, können mehrere Agenten ihre Aktionen innerhalb desselben Workflows aufeinander abstimmen.

Verschiedene Agenten können unterschiedliche Teile eines Prozesses unterstützen. Einer davon überwacht vielleicht eingehende Anfragen, ein anderer leitet Aufgaben weiter oder verfolgt den Fortschritt, während die Arbeit das System durchläuft. Die Prozessmodellierung hilft dabei, diese Interaktionen zu strukturieren, indem sie festlegt, wann ein Agent handeln soll, wann die Arbeit an ein anderes System übergeben wird und wann ein Mensch eingreifen soll.

Plattformen, die die Multi-Agenten-Zusammenarbeit unterstützen, ermöglichen diese Koordination über komplexe Workflows hinweg. Mit zunehmender Beteiligung von Agenten an den Abläufen unterstützen Tools zur Agenten-Observability die Teams dabei, das Verhalten zu überwachen, Entscheidungen nachzuvollziehen und den Überblick über automatisierte Prozesse zu behalten.

Die Prozessmodellierung kann wertvolle Erkenntnisse liefern, doch Unternehmen stoßen dabei häufig auf einige typische Hindernisse.

• Übermäßige Komplexität: Teams versuchen manchmal, jedes mögliche Szenario in einem einzigen Modell abzubilden, was dazu führen kann, dass Diagramme schwer lesbar und für die Stakeholder schwieriger zu handhaben sind. Wenn man mit einem Modell auf einer hohen Ebene beginnt und Details nur dort hinzufügt, wo sie erforderlich sind, bleiben Diagramme praxisnah und benutzerfreundlich.
• Veraltete Dokumentation: Prozesse entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter, und Modelle können schnell hinter den tatsächlichen Workflows zurückbleiben. Durch die Planung regelmäßiger Überprüfungen und die Aktualisierung von Diagrammen im Zuge betrieblicher Änderungen bleibt die Dokumentation stets auf dem neuesten Stand.
• Mangelnde Abstimmung zwischen den Stakeholdern: Verschiedene Abteilungen können unterschiedliche Vorstellungen davon haben, wie ein Prozess abläuft, was zu Lücken im Modell führen kann. Die Einbindung von Prozessverantwortlichen, Systemadministratoren und Mitarbeitenden mit Kundenkontakt in den Modellierungsprozess trägt dazu bei, ein genaueres Bild zu gewinnen.
• Widerstand gegen Veränderungen: Selbst wenn Verbesserungsmöglichkeiten erkannt werden, zögern Teams möglicherweise, vertraute Workflows anzupassen. Eine klare Kommunikation darüber, warum Änderungen vorgenommen werden, erleichtert die Einführung.
• Aspekte des Risikomanagements: Da Automatisierung und KI zunehmend in betriebliche Workflows integriert werden, benötigen Unternehmen klare Vorgaben dazu, wie Entscheidungen getroffen werden. Frameworks wie KI-Risikomanagement unterstützen Teams dabei, potenzielle Risiken zu bewerten und gleichzeitig Transparenz und Governance zu gewährleisten.

Die Prozessmodellierung kann in den unterschiedlichsten Branchen zu den besten KI-Tools für Unternehmen gehören, insbesondere wenn ein Unternehmen den Arbeitsfluss verdeutlichen und Möglichkeiten zur Verbesserung aufzeigen möchte.

• Workflows für das Kunden-Onboarding: Durch die Darstellung des Onboarding-Prozesses können Teams nachvollziehen, wie neue Kunden von der ersten Anmeldung über die Einrichtung des Accounts bis hin zum Support gelangen.
• Order-to-Cash-Prozesse: Unternehmen nutzen Prozessmodelle, um nachzuvollziehen, wie Bestellungen von der Auftragserteilung über die Rechnungsstellung bis hin zur Zahlung abgewickelt werden.
• IT-Ticketverwaltung: Die Modellierung von Support-Workflows veranschaulicht, wie Anfragen eingereicht, weitergeleitet und bearbeitet werden, und trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit des Service zu verbessern.
• Koordination der Lieferkette: Prozessmodelle helfen Unternehmen dabei, nachzuvollziehen, wie Aufträge, Bestandsaktualisierungen und logistische Aktivitäten zwischen Systemen und Partnern weitergeleitet werden.
• Verwaltung der Vertriebspipeline: Die Darstellung des Prozesses der Sales-Abteilung hilft den Teams zu verstehen, wie Leads die Phasen der Qualifizierung, der Kundenansprache und des Geschäftsabschlusses durchlaufen.

Die Prozessmodellierung erweist sich als besonders nützlich, wenn sich Unternehmen auf die Workflows konzentrieren, die die größten betrieblichen Auswirkungen haben. Viele Teams beginnen damit, Prozesse zu identifizieren, die mit dem Umsatz, der Customer Experience oder der internen Koordination zusammenhängen.

Eine praktische Strategie folgt in der Regel einem einfachen Ablauf:

1. Kartografieren Sie den Workflow übersichtlich: Beginnen Sie damit, den aktuellen Ablauf des Prozesses zu dokumentieren, damit die Teams erkennen können, wo sich Zuständigkeiten, Systeme und Entscheidungsprozesse überschneiden.
2. Analysieren Sie die Leistung des Prozesses: Sobald der Workflow sichtbar ist, können Teams Verzögerungen, doppelte Schritte oder Bereiche erkennen, in denen die Arbeit zwischen Systemen oder Abteilungen ineffizient weitergeleitet wird.
3. Nutzen Sie das Modell als Leitfaden für Verbesserungen: Das Modell dient als Orientierungspunkt, um Arbeitsschritte zu vereinfachen, Automatisierung einzuführen oder KI-gestützte Erkenntnisse zu nutzen, um die Abläufe im Workflow zu optimieren.
4. Testen Sie Verbesserungen vor der Einführung: Aktualisierte Workflows können anhand von Simulationen oder in begrenztem Umfang durchgeführten Implementierungen bewertet werden, sodass die Teams erkennen können, wie sich die Änderungen auf die Leistung auswirken.

Die Prozessmodellierung verschafft Unternehmen einen klareren Überblick darüber, wie Arbeitsabläufe in ihren Betrieben ablaufen. Wenn diese Modelle mit realen Systemen und Betriebsdaten verknüpft werden, können sie nicht nur als statische Diagramme dienen, sondern auch als Leitfaden für Automatisierungs- und KI-gestützte Workflows fungieren.

Salesforce Agentforce vereint diese Funktionen auf einer einzigen Plattform. Prozessmodelle können mit einer einheitlichen Datenbasis verknüpft werden, sodass die Workflows die tatsächlichen Vorgänge systemübergreifend widerspiegeln. KI-gestützte Erkenntnisse werten die Aktivitäten im Workflow aus und zeigen Muster auf, die darauf hindeuten, an welchen Stellen Prozesse möglicherweise angepasst werden müssen. Die agentenbasierte Orchestrierung unterstützt die Weiterleitung von Arbeitsschritten, das Auslösen von Aktionen und die Unterstützung von Entscheidungspunkten, während die Aufgaben den Prozess durchlaufen.

Außerdem erhalten die Teams einen besseren Einblick in die Entwicklung der Leistung von Workflows im Zeitverlauf. Integrierte Observability unterstützt die Überwachung automatisierter Prozesse, während Unternehmens-Governance-Kontrollen die Aufsicht gewährleisten, wenn KI und Automatisierung Teil des täglichen Betriebs werden.

Sehen Sie sich die Agentforce-Demo an, um zu erfahren, wie intelligente Workflows Ihre Strategie zur Prozessmodellierung unterstützen können.