Die besten KI-Tools für Process Mining 2026: Ein ehrlicher Vergleich

Process Mining leistet etwas wirklich Nützliches: Es liest die Event-Logs, die Ihre Systeme ohnehin erzeugen, und rekonstruiert, wie ein Prozess tatsächlich läuft, nicht wie das Flussdiagramm an der Wand behauptet. Es zeigt Ihnen die Umwege, die Nacharbeitsschleifen, die Rechnungen, die elf Tage lagen, und die Aufträge, die drei Freigaben übersprangen. Für ein Unternehmen, das seine eigenen Prozesse nie von oben gesehen hat, ist die erste Karte eine Offenbarung.

Und dann, für die meisten Käufer, beginnt der Ärger. Der Markt überschritt 2024 die Milliardengrenze beim Softwareumsatz und wuchs weiter schnell², die führenden Plattformen kosten sechs- und siebenstellig pro Jahr⁷, und nachdem das Dashboard aufleuchtet, muss jemand immer noch den Prozess ändern. Genau dieser letzte Schritt, von der Erkenntnis zur dauerhaften Aktion, ist der Ort, an dem das meiste Geld leise versickert.

Dies ist ein ehrlicher Vergleich der echten Process-Mining-Tools für 2026: Celonis, SAP Signavio, UiPath Process Mining, IBM Process Mining, Microsoft Power Automate Process Mining, Apromore, ABBYY Timeline und mindzie. Echte Preise, echte Stärken, echte Grenzen. Er ist geschrieben für die Betriebsleiterin, den CIO oder den Geschäftsführer, der sehen muss, wie ein Prozess wirklich läuft, und dieses Wissen dann festhalten will. Wir sind auch klar dabei, wo ein Company Brain unter dem gesamten Stack sitzt und wo nicht.

Process Mining 2026: Ein voller, teurer Markt

Process Mining hat sich in weniger als einem Jahrzehnt von einer akademischen Idee zu einer etablierten Enterprise-Kategorie entwickelt. Die Technologie wurde 1999 von Wil van der Aalst in Eindhoven geprägt²³ und ist heute ein Milliarden-Dollar-Softwaremarkt mit zweistelligem Wachstum¹, in dem Dutzende Anbieter um dieselben Käufer konkurrieren²².

• Der Markt ist gross und wächst - Gartner berichtet, dass der weltweite Process-Mining-Softwareumsatz 2024 die Marke von 1,1 Milliarden US-Dollar überschritt, ein Plus von 31,7 Prozent gegenüber dem Vorjahr². Unabhängige Schätzungen sehen den weiteren Markt 2026 bei rund 4,6 Milliarden US-Dollar mit starkem zweistelligen Wachstum⁴.
• Die Leader konsolidieren - Gartners Magic Quadrant für Process-Mining-Plattformen 2025 bewertete 16 Anbieter und nannte Celonis, SAP Signavio, IBM, ARIS, Apromore und MEHRWERK als Leader³. Celonis hält den Leader-Status drei Jahre in Folge.
• Die Kategorie benennt sich um - Anbieter vermarkten heute Process Intelligence statt schlichtes Mining und bündeln Modellierung, Simulation und Monitoring. Gartner betitelte eine Research-Note sogar mit Beyond Process Mining and Analysis: The Future Is Process Intelligence¹⁸.
• Generative KI ist das Schlagwort - Gartner sieht KI, maschinelles Lernen und generative KI als Hauptrichtung, wobei Anbieter um natürlichsprachige Abfragen und KI-generierte Empfehlungen wetteifern²⁴.
• Task Mining schliesst die blinden Flecken - Das neueste Schlachtfeld ist Task Mining auf Desktop-Ebene, das erfasst, was Menschen in E-Mail und Tabellen zwischen den Systemen tun, die Event-Logs hinterlassen¹⁹.
• Preistransparenz ist schlecht - Die meisten Leader veröffentlichen keinerlei Preise. Käufer verlassen sich auf Benchmark-Daten und Peer-Berichte, um zu schätzen, was ein Deployment wirklich kostet⁷.

Der rote Faden für einen Käufer lautet: Sie betreten einen reifen, umkämpften und teuren Markt, in dem jeder ernsthafte Anbieter Ihnen eine schöne Karte Ihres Prozesses zeichnen kann. Die Unterschiede, die zählen, sind, welche Systeme jeder am besten liest, was er kostet und was passiert, nachdem die Karte gezeichnet ist.

Was Process Mining wirklich leistet (und wo es aufhört)

Bevor man Tools vergleicht, lohnt es sich, die gemeinsame Aufgabe präzise zu fassen. Process Mining ist kein Dashboard-Aufsatz und kein RPA. Es ist ein Weg, die Realität aus den digitalen Spuren zu rekonstruieren, die Ihre Arbeit ohnehin hinterlässt.

Jedes Geschäftssystem schreibt Datensätze, während Arbeit passiert: eine Fall-ID (dieser konkrete Auftrag), eine Aktivität (Auftrag angelegt, Bonität geprüft, versandt), einen Zeitstempel und oft einen Nutzer oder eine Ressource. Ein Process-Mining-Tool liest diese Event-Logs und fügt sie zu einer Karte des echten Pfads zusammen, den jeder Fall genommen hat, inklusive der Varianten, Schleifen und Abkürzungen, die nie in der offiziellen Prozessdokumentation auftauchten.

Die Kernfähigkeiten

• Process Discovery - Den tatsächlichen End-to-End-Fluss aus Event-Daten rekonstruieren und jeden Pfad zeigen, den Fälle wirklich nehmen, nicht die idealisierte Version¹⁶.
• Varianten-Analyse - Aufdecken, auf wie viele verschiedene Arten ein einzelner Prozess in der Praxis läuft. Ein Purchase-to-Pay-Prozess, der einen Pfad haben sollte, hat oft Hunderte Varianten.
• Engpass- und Wartezeit-Analyse - Beziffern, wo Fälle stillstehen, welche Übergaben Verzögerung verursachen und wie lange jeder Schritt wirklich dauert.
• Conformance Checking - Den echten Prozess mit dem vorgesehenen Modell vergleichen und jede Abweichung markieren, was für Audit und Compliance zählt¹⁶.
• Task Mining - Aktivität auf Desktop-Ebene erfassen, um die Arbeit zwischen Systemen zu sehen, in Tools, die kein serverseitiges Log hinterlassen¹⁹.
• Ursachen- und Wirkungsanalyse - Verzögerungen und Abweichungen mit Attributen wie Lieferant, Region oder Produkt korrelieren, um zu erklären, warum sich der Prozess so verhält²⁵.
• Monitoring und Alerting - Den Prozess kontinuierlich beobachten und eine Warnung auslösen, wenn ein Fall eine Schwelle reisst oder ein KPI abdriftet.

Die Umdeutung, die den Punkt beweist

Die Branche selbst hat die Lücke bemerkt. Der Wechsel zu Process Intelligence und Execution Management ist der Versuch, Aktion an Analyse anzuschrauben. Celonis nennt seine Schicht ein Execution Management System und baute ein Context Model, um das Geschäft in Echtzeit abzubilden⁵. Das ist ein echter Fortschritt. Aber in der Praxis heisst Ausführung meist eine Warnung an einen Menschen, ein Feld-Update oder ein vordefinierter RPA-Bot für eine repetitive Aufgabe⁶. Sobald die Arbeit Urteilsvermögen, Kontext oder eine nicht standardisierte Entscheidung braucht, landet sie wieder bei einer Person.

Die besten Process-Mining-Tools, nach Aufgabe sortiert

Bestes bedeutet erst etwas, wenn Sie die Aufgabe benennen. Ein Tool, das für ein SAP-only-Finanzteam perfekt ist, ist die falsche Wahl für ein Microsoft-zentriertes Haus, das Automatisierung füttern will. Hier sind die sieben Aufgaben, für die Käufer Process Mining tatsächlich einsetzen, und die Tools, die zu jeder passen.

Aufgabe 1: Sehen, wie ein Prozess wirklich läuft, im Grossmassstab

• Beste Wahl: Celonis - Die breiteste Bibliothek vorgefertigter Extraktoren für SAP, Oracle und Microsoft Dynamics, dazu die tiefste Analyse und ein Context Model, das das ganze Geschäft abbildet⁵. Die Standardwahl für grosse, komplexe Multi-System-Landschaften.
• Starke Alternative: ABBYY Timeline - Eine analystenzentrierte Plattform mit markanter Timeline-Visualisierung und Neuronale-Netz-Prognosen, gut wenn Discovery und Vorhersage mehr zählen als Automatisierung.
• Achtung - Skalierung und Tiefe kommen mit Enterprise-Preisen und echtem Data-Engineering-Aufwand, um saubere Event-Logs zu liefern.

Aufgabe 2: Prozesse analysieren, die in SAP leben

• Beste Wahl: SAP Signavio - Die tiefste SAP-native Anbindung, weil SAP es besitzt, sodass es SAP-Datenstrukturen mit weniger Aufwand liest als alle anderen⁹. Der natürliche erste Blick für SAP-lastige Finanz- und Lieferkettenprozesse.
• Starke Alternative: Celonis - Gewinnt oft, wenn SAP nur Teil einer gemischten Landschaft ist, dank seiner Extraktor-Breite¹⁰.
• Achtung - Signavios Erbe ist die Geschäftsprozessmodellierung; seine Ausführung und systemübergreifende Reichweite sind ausserhalb von SAP schmaler.

Aufgabe 3: Analyse in Automatisierungskandidaten verwandeln

• Beste Wahl: UiPath Process Mining - Mining sitzt in einer vollen RPA-Plattform, sodass eine entdeckte Ineffizienz direkt in einen Bot fliessen kann. UiPath erfasst zudem Aktivität auf Task-Ebene und Kommunikationsmuster¹⁹.
• Starke Alternative: Microsoft Power Automate Process Mining - Speist direkt in Power-Automate-Flows für Microsoft-zentrierte Automatisierung.
• Achtung - Die Automatisierung ist weiterhin RPA: brüchig, regelbasiert und am besten für enge repetitive Aufgaben, nicht für Urteilsarbeit.

Aufgabe 4: Auf Microsoft-Budget und -Stack umsetzen

• Beste Wahl: Microsoft Power Automate Process Mining - Nativ zur Power Platform, sinnvoll für Organisationen, die bereits auf Microsoft 365 und Dynamics sind, bepreist als Add-on statt als Mega-Deal¹¹.
• Starke Alternative: mindzie - Zugänglich, No-Code, ausgerichtet auf Mittelstandsteams, die Ergebnisse ohne Data-Science-Abteilung wollen.
• Achtung - Microsofts Process Mining hat Datengrenzen und erfordert den Premium-Plan; die Stärken bündeln sich innerhalb des Microsoft-Ökosystems¹².

Aufgabe 5: Compliance nachweisen und Konformität prüfen

• Beste Wahl: IBM Process Mining - Skalierbare Process Intelligence mit starken Governance-Referenzen für regulierte und Hybrid-Cloud-Umgebungen, und Gartner-Leader 2025¹³.
• Starke Alternative: Apromore - Rigoroses Conformance Checking und BPMN-Authoring, verwurzelt in akademischer Forschung¹⁶.
• Achtung - IBMs Wert bündelt sich, wenn Sie bereits den IBM-Automatisierungs-Stack fahren; sein kostenloser Test schliesst Task Mining aus¹⁴.

Aufgabe 6: Mit Open Source oder kleinem Budget starten

• Beste Wahl: Apromore - Eine kostenlose Open-Source-Community-Edition mit Discovery, Conformance Checking und predictivem Monitoring, gestützt auf kontinuierliche akademische Updates¹⁵.
• Starke Alternative: mindzie - Günstigere kommerzielle Option mit zugänglicher Oberfläche für Teams, die neu im Mining sind.
• Achtung - Open Source braucht internes Können; Enterprise-Konnektoren und Support sitzen hinter Apromores kostenpflichtiger Enterprise-Edition¹⁶.

Aufgabe 7: Wie wir arbeiten in Gedächtnis verwandeln, das handelt

• Beste Wahl: ein Company Brain - Keines der Mining-Tools oben ist dafür gebaut. Ein Company Brain erfasst, wie Ihr Unternehmen tatsächlich arbeitet, als dauerhaftes Gedächtnis und verbindet KI-Mitarbeiter mit Ihren Systemen, sodass die Routinearbeit erledigt wird, nicht nur gemessen.
• Wie es sich ergänzt - Process Mining ist ein starker Weg, den Prozess zu entdecken; das Company Brain ist der Ort, an dem der entdeckte Prozess zu etwas wird, das ausführt und Personalwechsel übersteht.
• Achtung - Das ist eine andere Aufgabe als Mining. Wenn Sie nur eine einmalige Diagnose brauchen, brauchen Sie es noch nicht.

Die acht Tools im direkten Vergleich

Das ist der ehrliche Blick, eines nach dem anderen. Jeder Eintrag nennt die echte Stärke, die echte Grenze und für wen es ist. Kein Tool gewinnt jede Zeile, und jedes Vergleichsblatt, das behauptet, eines tue es, verkauft etwas.

1. Celonis

• Was es ist - Die marktprägende Enterprise-Plattform, drei Jahre in Folge Gartner-Leader, mit einem Execution Management System und einem Echtzeit-Context-Model des Geschäfts⁵.
• Stärke - Die breiteste ERP-Extraktor-Bibliothek und die tiefste Analyse. Wenn Ihr Prozess über SAP, Oracle und Salesforce spannt, bildet Celonis den vollen Pfad vollständiger ab als jeder andere¹⁰.
• Grenze - Kosten und Komplexität. Es rechnet nach Datenmodell und Volumen ab, nicht pro Sitzplatz, und Premium-Konnektoren kommen obendrauf. Der Wert hängt ganz davon ab, dass jemand auf die Funde reagiert.
• Am besten für - Grossunternehmen mit komplexen Prozessen und einem dedizierten Team, das den Wandel treibt.

2. SAP Signavio

• Was es ist - SAPs eigene Process-Intelligence- und Modellierungssuite, Gartner-Leader, rund um SAP-Daten gebaut³.
• Stärke - Die tiefste SAP-native Anbindung und starkes Erbe in der Geschäftsprozessmodellierung, ideal für SAP-getriebene Transformation und S/4HANA-Migrationen⁹.
• Grenze - Am stärksten innerhalb von SAP; systemübergreifende Reichweite und Ausführung sind ausserhalb schmaler. Process Mining ist der teuerste Teil des Bündels, weil es echte Event-Daten verarbeitet⁹.
• Am besten für - Organisationen, deren kritische Prozesse in SAP leben.

3. UiPath Process Mining

• Was es ist - Process Mining innerhalb einer führenden RPA-Plattform, mit Task Mining, das Desktop-Klicks und Kommunikationsmuster erfasst¹⁹.
• Stärke - Der kürzeste Sprung von der Erkenntnis zur Automatisierung. Eine entdeckte Ineffizienz kann zum Bot werden, ohne die Plattform zu verlassen.
• Grenze - Die Automatisierung ist RPA: regelbasiert und brüchig, am besten für enge repetitive Aufgaben. Der Wert ist am höchsten, wenn Sie bereits UiPath fahren.
• Am besten für - Automatisierungsgetriebene Programme, die bereits in UiPath investiert sind.

4. IBM Process Mining

• Was es ist - Skalierbare Process Intelligence, integriert mit IBMs Automatisierungsportfolio, Gartner-Leader 2025¹³.
• Stärke - Governance, Skalierung und Hybrid-Cloud-Passung für regulierte Branchen, mit Simulation, um Änderungen vor der Umsetzung zu testen.
• Grenze - Der Wert bündelt sich im IBM-Stack; der kostenlose Test ist bei 1 GB gedeckelt und schliesst Task Mining aus¹⁴.
• Am besten für - Regulierte Unternehmen, die auf IBM standardisiert sind.

5. Microsoft Power Automate Process Mining

• Was es ist - Process Mining nativ zur Power Platform, früher Process Advisor, das Power-Automate-Flows speist¹¹.
• Stärke - Natürliche Passung für Microsoft-365- und Dynamics-Häuser, Add-on-Preise statt Mega-Deal und ein direkter Weg in Low-Code-Automatisierung.
• Grenze - Erfordert den Power-Automate-Premium-Plan, hat Datengrenzen und ist am stärksten innerhalb des Microsoft-Ökosystems¹².
• Am besten für - Microsoft-zentrierte Organisationen, die Mining ohne separaten Enterprise-Vertrag wollen.

6. Apromore

• Was es ist - Eine Open-Source-verwurzelte Plattform, Gartner-Leader 2025, mit einer kostenlosen Community-Edition und einer kommerziellen Enterprise-Edition¹⁵.
• Stärke - Flexibilität und akademische Strenge: Discovery, Conformance Checking, BPMN-Authoring und predictives Monitoring mit Algorithmen wie Random Forests und XGBoost¹⁶.
• Grenze - Die offene Edition braucht internes Können; Enterprise-Konnektoren, Support und Skalierung sitzen hinter der kostenpflichtigen Stufe.
• Am besten für - Teams, die Offenheit, Kostenkontrolle und forschungsnahe Methoden schätzen.

7. ABBYY Timeline

• Was es ist - Ein analystenzentriertes Process-Intelligence-Tool, bekannt für seine Timeline-Visualisierung und predictiven Fähigkeiten¹⁷.
• Stärke - Starke Discovery und Vorhersage, mit Neuronale-Netz-Prognosen und Echtzeit-Monitoring, wie sich Prozesse verhalten werden.
• Grenze - Fokussiert auf Analyse und Monitoring statt eine breite Automatisierungsplattform zu sein.
• Am besten für - Analystenteams, die tiefe Discovery und Vorhersage wollen.

8. mindzie

• Was es ist - Eine zugängliche No-Code-Process-Mining-Plattform, positioniert als Celonis-Alternative für den Mittelstand¹⁷.
• Stärke - Zugängliche Oberfläche und niedrigere Einstiegskosten, sodass Teams ohne Data-Science-Funktion starten können.
• Grenze - Ein kleinerer Anbieter mit weniger Enterprise-Tiefe und einem schmaleren Konnektor-Ökosystem als die Platzhirsche.
• Am besten für - Mittelständische Unternehmen, die praktisches Mining ohne Enterprise-Overhead wollen.

Was Process Mining 2026 wirklich kostet

Der Preis ist der undurchsichtigste Teil dieses Marktes. Die Leader veröffentlichen fast nichts, und die echten Kosten hängen von Datenvolumen, Anzahl der Prozesse, Konnektoren und davon ab, wie hart Sie verhandeln. Die Zahlen unten stammen aus Benchmark- und Peer-Berichten, nicht aus Listenpreisen, also behandeln Sie sie als Spannen, nicht als Angebote.

• Celonis - Keine öffentlichen Preise. Es rechnet nach Datenmodell und Datenvolumen ab, nicht pro Sitzplatz. Enterprise-Deployments kosten im Schnitt rund 418.000 US-Dollar pro Jahr, Einstiegspakete bei etwa 150.000 US-Dollar; Premium-Konnektoren addieren grob 10.000 bis 30.000 US-Dollar je pro Jahr⁸. Eine Forrester-Studie dokumentierte einen Musterkunden, der im ersten Jahr 1,26 Millionen US-Dollar für Software zahlte und bis zum dritten Jahr auf 5,25 Millionen stieg, während die Use Cases wuchsen⁷.
• SAP Signavio - Bepreist pro Nutzer pro Jahr nach Edition, wobei Process-Intelligence-Deals je nach Umfang häufig zwischen 150.000 und 700.000 US-Dollar liegen. Process Mining ist der teuerste Teil, weil es echte Event-Daten verarbeitet⁹.
• UiPath Process Mining - Rund 50.000 bis 200.000 US-Dollar pro Jahr standalone, je nach Prozessumfang und Fallvolumen. Bestehende UiPath-Kunden können es mit deutlichem Rabatt in einen Enterprise-Vertrag bündeln⁷.
• IBM Process Mining - Individuelle Enterprise-Angebote, mit einem kostenlosen Test, der bei 1 GB Daten gedeckelt ist und Task Mining ausschliesst¹⁴.
• Microsoft Power Automate Process Mining - Rund 5.000 US-Dollar pro Tenant pro Monat als Add-on auf dem Premium-Plan; jede Nutzerlizenz enthält 50 MB Process Mining bis zu einer Tenant-Grenze von 100 GB¹².
• Apromore - Kostenlose Open-Source-Community-Edition; die Enterprise-Edition ist ein Abonnement mit kommerziellen Konnektoren und Support¹⁶.
• ABBYY Timeline und mindzie - Individuelle Angebote; mindzie positioniert sich als die zugänglichere Mittelstandsoption¹⁷.

Die Lücke, die jedes Tool teilt: Analyse ist keine Aktion

Zieht man das Branding ab, tut jedes Tool in diesem Vergleich dasselbe Grundlegende: Es entdeckt, wie Ihr Unternehmen arbeitet, und reicht das Ergebnis einem Menschen. Das ist wertvoll. Es ist auch der Ort, an dem der Wert dazu neigt, hängenzubleiben.

Warum die letzte Meile so schwer ist

• Erkenntnis ist kein Wandel - Eine Karte, die zeigt, dass Rechnungen elf Tage liegen, verkürzt die Verzögerung nicht. Eine Person muss den Freigabefluss neu gestalten, das Team umschulen und den neuen Pfad durchsetzen.
• Die interessanten Fälle sind Ausnahmen - Mining ist grossartig bei den häufigen Varianten. Aber die Fälle, die Geld kosten, sind die Ausnahmen, und Ausnahmen sind genau das, was ein Mining-Tool einem Menschen meldet, statt sie zu lösen.
• Automatisierung ist eng - Wenn eine Plattform handelt, feuert sie einen vorgefertigten RPA-Bot nach fester Regel. Ändern Sie das Formular, das System oder den Sonderfall, und der Bot bricht. Er kann nicht über eine Situation nachdenken, für die er nicht geskriptet war.
• Wissen lebt am falschen Ort - Das Verständnis, warum der Prozess so läuft, sitzt in einem Dashboard und im Kopf des Analysten. Keines ist dauerhaftes Unternehmensgedächtnis.
• Ergebnisse zerfallen - Wenn das Beratungsmandat endet oder der Analyst weiterzieht, verblasst die Interpretation. Die Event-Daten bleiben, aber die Bedeutung geht zur Tür hinaus.
• Pilotprojekte bleiben stecken - Deloitte gliedert Process-Mining-Arbeit in die Phasen Focus, Act und Scale, gerade weil so viele Vorhaben eine tolle Karte bekommen und nie über die erste Phase hinauskommen²¹.

Der Begründer des Feldes hat recht, und der Schwenk der ganzen Branche zu Process Intelligence und Execution Management ist ein Versuch, ihm zu antworten¹⁸. Die offene Frage ist, was tatsächlich verbessert. Für repetitive, regelförmige Aufgaben kann es ein RPA-Bot. Für den Rest - die Ausnahmen, die Ermessensentscheidungen, die Arbeit, die über E-Mail, Teams, CRM und ERP spannt - brauchen Sie etwas, das das Wissen hält und darauf handelt.

Wo ein Company Brain unter dem Stack sitzt

Das ist die ehrliche Positionierung: Ein Company Brain ist kein Process-Mining-Tool und ersetzt keines. Es sitzt unter dem Stack und ist eine Option für die Aufgabe, die Process Mining unerledigt lässt - das, wie wir tatsächlich arbeiten, in dauerhaftes Gedächtnis zu verwandeln, auf dem KI-Mitarbeiter handeln. Superkind baut genau das.

Wo ein Mining-Tool eine Karte produziert, erfasst ein Company Brain das Verständnis als Unternehmensgedächtnis: den Prozess, die Ausnahmen, die Gründe hinter den Varianten, die stillen Regeln, die nur in den Köpfen der Menschen leben. Dann verbindet es KI-Mitarbeiter mit denselben Systemen - E-Mail, Teams, SharePoint, CRM, ERP - sodass die Routinearbeit, die das Mining-Tool gemessen hat, tatsächlich erledigt wird.

Was Superkind tut

• Company Brain - Ein dauerhaftes Gedächtnis, wie Ihr Unternehmen arbeitet: Menschen-Wissen, Prozesse und Daten, die normalerweise zur Tür hinausgehen, wenn jemand kündigt. Die Karte aus einem Mining-Projekt wird lebendiges Gedächtnis, nicht eine Folie.
• KI-Mitarbeiter - Digitale Mitarbeiter, die Routinearbeit Ende zu Ende übernehmen, nicht nur messen. Sie erledigen den häufigen Pfad und eskalieren die echten Ausnahmen mit Kontext.
• An echte Systeme angebunden - Agenten lesen und schreiben über E-Mail, Teams, SharePoint, CRM und ERP hinweg über sichere Verbindungen, dieselben Systeme, die Ihr Process-Mining-Tool liest⁵.
• Lernt über tägliches Feedback - Das Brain verbessert sich, während Ihr Team es korrigiert und lenkt, sodass das Gedächtnis, wie Sie arbeiten, mit der Zeit schärfer wird statt zu verblassen.
• Process-First-Discovery - Wir bilden mit den Menschen, die die Arbeit tun, ab, wie sie wirklich läuft, dieselbe Realität, die Process Mining aus Event-Logs zutage fördert, erfasst als dauerhaftes Wissen.
• Übersteht Personalwechsel - Wenn der Analyst, der Berater oder der erfahrene Sachbearbeiter geht, bleibt das Verständnis im Company Brain, statt mit ihm zu gehen.
• Mehr Output ohne mehr Personal - Der Punkt ist kein hübscheres Dashboard; es ist Routinearbeit, die erledigt wird, sodass Ihr Team sich auf die Urteilsarbeit konzentrieren kann.
• Modellagnostisch und sicher - Auf Ihrer Infrastruktur mit Sicherheit auf Enterprise-Niveau gebaut, sodass Daten bleiben, wo sie hingehören, und das Brain nicht an einen KI-Anbieter gebunden ist.

Wenn Sie bereits Celonis oder Signavio fahren und die Sichtbarkeit lieben, behalten Sie sie. Das Company Brain ist das, worauf Sie die Funde richten, sobald Sie müde sind, ihnen im Dashboard beim Stillstehen zuzusehen.

So treffen Sie die Wahl: Ein Entscheidungsrahmen

Die richtige Wahl beginnt mit zwei Fragen: In welchen Systemen läuft Ihr Prozess wirklich, und was werden Sie mit den Funden tun? Arbeiten Sie die Signale unten durch, bevor Sie eine einzige Anbieter-Demo nehmen.

1. Benennen Sie zuerst den einen Prozess - Wählen Sie einen einzelnen teuren Prozess zum Minen, etwa Purchase-to-Pay oder Order-to-Cash. Alles auf einmal zu minen ist der schnellste Weg zu einem teuren Regal-Dashboard.
2. Kartieren Sie die Systeme, die er berührt - Lebt er in SAP, starten Sie mit Signavio. Spannt er über viele Systeme, tendieren Sie zu Celonis. Ist er Microsoft-zentriert, schauen Sie auf Power Automate. Die Systeme entscheiden die engere Auswahl.
3. Entscheiden Sie Ihre Budgetrealität - Die Enterprise-Platzhirsche sind sechs- und siebenstellig. Wenn das nicht Sie sind, schauen Sie auf Apromores kostenlose Edition, mindzie oder Microsofts Add-on, bevor Sie annehmen, Sie seien ausgepreist.
4. Prüfen Sie den Task-Mining-Bedarf - Wenn viel Arbeit zwischen Systemen in E-Mail und Tabellen passiert, brauchen Sie Task Mining, was UiPath, ABBYY oder Microsoft begünstigt.
5. Finanzieren Sie die Aktion, nicht nur die Analyse - Benennen Sie vor dem Kauf, wer den Wandel besitzt, den das Mining nahelegt, und budgetieren Sie dafür. Besitzt niemand die Aktion, kaufen Sie das Tool noch nicht.
6. Planen Sie, dass das Wissen bleibt - Entscheiden Sie vorab, wie das Verständnis zu dauerhaftem Unternehmensgedächtnis wird statt zu einem Bericht, sodass es das Ausscheiden des Analysten übersteht.
7. Führen Sie einen Proof of Value durch - Minen Sie einen Prozess, handeln Sie auf einem Fund und messen Sie das Ergebnis, bevor Sie einen mehrjährigen Enterprise-Deal unterschreiben.

Häufig gestellte Fragen

Henri Jung

Mitgründer von Superkind, wo er KMU und Grossunternehmen hilft, massgeschneiderte KI-Agenten einzusetzen, die wirklich zu ihren Teams passen. Henri brennt dafür, die Lücke zwischen dem, was KI kann, und dem Wert, den sie in echten Unternehmen schafft, zu schliessen. Vor Superkind arbeitete er jahrelang mit mittelständischen Unternehmen an der digitalen Transformation und sah aus erster Hand, wie viele Prozessprojekte eine tolle Karte erzeugen und dann steckenbleiben. Er glaubt, dass der Mittelstand alles hat, was er braucht, um in KI zu führen - er braucht nur den richtigen Ansatz.