„Nicht mit der Lösung anfangen“: Warum KI Prozessklarheit braucht

KI verspricht Produktivität. Doch wer ungeklärte Abläufe automatisiert, macht vor allem das Chaos schneller. Beim Jour fixe des Clusters Organisation & Prozesse der AG CommTech zeigte Timo Radzik aus dem Bereich Operational Excellence bei Siemens Corporate Communications, warum Prozessklarheit zur Voraussetzung für skalierbare KI wird – und weshalb vor dem nächsten Bot erst einmal die eigene Arbeit auf den Prüfstand gehört.

AG CommTech: Timo, überall entstehen Bots, Agenten und KI-Workflows. Warum beschäftigst du dich ausgerechnet mit Prozessen?

Timo Radzik: Weil irgendwann die Frage kommt: Was bringt uns das eigentlich? Bei Siemens haben wir sehr viele Möglichkeiten, KI-Lösungen zu bauen. Das fördert Experimentierfreude. Aber jede Lösung erzeugt auch Aufwand – durch Tokenverbrauch, Wartung und Testing. Wir müssen wissen, wo KI wirtschaftlichen Mehrwert erzeugt.Wenn wir einen unklaren Prozess automatisieren, automatisieren wir häufig nur Ineffizienzen. Dann entsteht kein Produktivitätsgewinn, sondern lediglich schnelleres Chaos.

Wenn wir einen unklaren Prozess automatisieren, automatisieren wir häufig nur Ineffizienzen.

Timo Radzik

AG CommTech: Also erst Prozessklarheit, dann KI?

Timo Radzik: Genau. Eine unserer Herausforderungen ist die Pflege von Themenwissenin KI-Lösungen. Wenn mehrere Bots dasselbe Wissen benötigen, muss bei jeder Änderung jede Knowledge Base aktualisiert und anschließend getestet werden. Mit jedem zusätzlichen Bot wächst dieser Aufwand.

AG CommTech: Was hat euch geholfen, das Problem sichtbar zu machen?

Timo Radzik: Wir haben den Prozess der Wissensaktualisierung und des Testings für unsere Bots Schritt für Schritt aufgemalt. Wann wird Wissen aktualisiert, wie getestet, wann ist der Vorgang abgeschlossen? Erst dadurch wurden die Kostentreiber sichtbar. Bei uns waren das vor allem das manuelle Aktualisieren und Testing.

AG CommTech: Wie habt ihr die vielen Knowledge Bases und das Testing in den Griff bekommen?

Timo Radzik: Wir behandeln Themenwissen nun mehr wie unsere Performance-Daten. Das Wissen wird zentral in einem strukturierten, wiederverwendbaren Format abgelegt, das von mehreren KI-Lösungen genutzt werden kann. Und beim Testing spricht nun ein Workflow die Bots automatisiert an und vergleicht die Antworten mit erwarteten Ergebnissen. Ein Sprachmodell übernimmt die Bewertung der Antworten. Ein Mensch greift nur noch ein, wenn eine Bewertung auffällig ist.

AG CommTech: Du setzt für die Wissensablage stark auf Markdown-Dateiformat. Warum?

Timo Radzik: Markdown ist reduziert auf den reinen Inhalt und leicht zu versionieren, zugleich können Maschinen es sehr gut verarbeiten, ohne viele Tokens zu verbrauchen. Word- oder PDF-Dateien bringen für KI dagegen zusätzlichen Ballast mit. Für Knowledge Objects und Prozessbeschreibungen ist das sehr geeignet und ich kann sie auf unser firmeneigenes GitLab ablegen und darüber verbreiten. Ähnlich wie bei unseren Performance-Daten entsteht so die gewünschte „Source-of-Truth“.

AG CommTech: Welche Rolle spielen klare Verantwortlichkeiten?

Timo Radzik: In unseren Beispielen hat sich eine klare Trennung zwischen fachlicher Verantwortung und Prozessverantwortung bewährt. Jemand muss sicherstellen, dass das relevante Wissen stimmt. Der Process Owner verantwortet den Ablauf. Es muss klar sein, was den Prozess auslöst, wer das Ergebnis bestätigt und wann er abgeschlossen ist.

AG CommTech: Muss dieser Prozess perfekt beschrieben sein, bevor man automatisiert?

Timo Radzik: Nein, unser Vorgehen ist auch hier iterativ. Prozessklarheit heißt nicht, einmal das perfekte Diagramm zu malen. Man dokumentiert den Ist-Prozess so gut es geht, automatisiert sinnvolle Schritte und aktualisiert die Prozessdokumentation. So entsteht ein Kreislauf aus Dokumentation, Tests und Verbesserung.

Praxisbeispiel: YouTube-Metadaten automatisieren

AG CommTech: Ein weiteres Beispiel ist eure Verbesserung von YouTube Metadaten. Was habt ihr dort gelernt?

Timo Radzik: Dort gab es einen Ablauf rund um Transkripte, Untertitel, Übersetzungen, Tags und unsere Kommunikationsstandards. Für einzelne Schritte existierten bereits Bots, aber Menschen mussten sie nacheinander bedienen. Nachdem wir den Ist-Prozess dokumentiert hatten, konnten wir mehrere Schritte in einen Workflow überführen. Heute wird ein Transkript in eine Maske geladen, wenige Minuten später kommen die benötigten Informationen zurück. Bei den YouTube-Metadaten sparen wir mit der Teilautomatisierung des Prozesses pro Ausführung rund 30 Minuten.

AG CommTech: Prozessdokumentation macht also auch den Business Case belastbarer?

Timo Radzik: Absolut. Wenn ich Schritte, Zeitaufwand und Ressourcen kenne, kann ich rechnen: Welche Arbeit fällt mit der Automatisierung weg? Welcher neue Aufwand entsteht durch KI? Was kosten Betrieb und Tokenverbrauch? Dann kann ich entscheiden, ob sich eine Lösung lohnt. Bei der Priorisierung hilft die klassische Logik aus Business Value und Effort: hoher Nutzen bei geringem Aufwand zuerst entwickeln; geringer Nutzen bei hohem Aufwand lieber nicht.

Governance und die neue Rolle der Kommunikatoren

AG CommTech: Viele Kommunikatoren empfinden Prozessdokumentation als lästige Pflicht. Wie motiviert man sie?

Timo Radzik: Nicht mit der Ansage: Dokumentiert jetzt alle eure Prozesse. Das funktioniert langfristig nicht. Der bessere Einstieg ist eine nötige Entscheidung, einkonkretes Problem oder der Wunsch, KI einzusetzen. Oft lautet die Frage: Was ist eine langwierige oder kostspielige Aufgabe? Und wie sieht der Prozess um diese Aufgabe herum aus? Plötzlich hat die Dokumentation einen Zweck. Ich empfehle hier das Format der Standard Operating Procedure (SOP).

AG CommTech: Wie viel Governance braucht es?

Timo Radzik: Aktuell setzen wir bei der Entwicklung von KI-Lösungen auf eine ausgewogene Mischung aus Enablement und Governance. Teams sollen Erfahrungen sammeln können. Gleichzeitig versuchen wir Transparenz über Lösungen, Qualität und Wissensstrukturen zu schaffen, um gerade bei aufwändigeren Entwicklungen den Produktivitätsgewinn nachweisen zu können.

AG CommTech: Was verändert das an der Rolle der Kommunikatoren?

Timo Radzik: Der Mensch wird stärker zum Organisator von Wissen, Standards und Qualität. Im YouTube-Beispiel muss der Social Media Manager sein Wissen nicht bei jeder Anfrage persönlich weitergeben. Er pflegt es zentral, Prozesse greifen darauf zu. Nicht jeder Kommunikator muss Business Cases rechnen oder Automatisierungen bauen. Aber jeder sollte beschreiben können, was er tut, welche Schritte sich wiederholen und wo Muster liegen.

AG CommTech: Dein Rat für das nächste KI-Projekt?

Timo Radzik: Nicht mit der Lösung anfangen. Nehmt einen konkreten Schmerzpunkt, bildet den realen Prozess ab, benennt Verantwortliche und schätzt Aufwand und Nutzen. Dann automatisiert gezielt die Schritte, bei denen es sich lohnt. Danach dokumentiert ihr den neuen Prozess wieder und analysiert erneut. KI-ready zu sein heißt für mich vor allem die eigene Arbeit so gut zu verstehen, dass ich KI wirklich produktiv einsetzen kann.

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