Hyperautomatisierung: Warum Technologie allein nicht reicht

1. Warum so viele Automatisierungsprojekte scheitern

Viele Organisationen beginnen ihre Automatisierungsvorhaben mit guten Absichten – aber dem falschen Startpunkt.

Typische Fehler:

• Historisch gewachsene Abläufe werden digitalisiert, statt grundsätzlich hinterfragt zu werden.
• Oberflächenverbesserungen ersetzen eine echte Prozessneugestaltung.
• Der Blick richtet sich auf vorhandene Daten, nicht auf jene, die tatsächlich benötigt werden.
• KI wird in alte Abläufe integriert, obwohl diese nie mit Blick auf KI-Fähigkeit konzipiert wurden.
• Abteilungsdenken verhindert durchgängige Wertströme.

Das Ergebnis:

Die bestehende Vergangenheit wird digitalisiert – die Zukunft bleibt unberührt.

2. Der größte Denkfehler: „Welche Daten habe ich?“ statt „Welche Daten müssen entstehen?“

Daten sind die Grundlage jeder Automatisierung. Doch entscheidend ist nicht der vorhandene Datenbestand, sondern die Frage, welche Daten für eine stabile, erklärbare und vollautomatisierte Verarbeitung erzeugt werden müssen.

Hyperautomatisierung entsteht nur, wenn vom Ergebnis her gedacht wird:

• Schritt 1: Das gewünschte Ergebnis definieren — also klären, was am Ende erzeugt werden soll.
• Schritt 2: Den Prozess vom Ergebnis her modellieren — Schritt für Schritt vom Ziel zurück zum Start.
• Schritt 3: Den Datenbedarf ableiten — welche Informationen sind zwingend erforderlich, damit Entscheidungen automatisiert getroffen werden können?
• Schritt 4: Sicherstellen, dass der Prozess diese Daten auch tatsächlich erzeugt.
• Schritt 5: Technologie bewusst und erst dann auswählen, wenn Logik und Daten feststehen.

3. KI als Verstärker – nicht als Problemlöser

KI verstärkt das, was vorhanden ist: gute Daten, klare Logiken und saubere Prozesse. Fehlen diese Grundlagen, wird KI eher zum Risiko als zum Hebel:

• Unklare oder unvollständige Eingaben erhöhen das Risiko für Fehlinterpretationen.
• Fehlende Logik führt zu Ergebnissen, die sich fachlich nur schwer einordnen lassen.
• Unsaubere Prozesse werden mit KI nicht besser, sondern intransparent automatisiert.
• Unklare Regeln erzeugen systematisch falsche oder unerwünschte Ergebnisse.

Damit KI echten Nutzen bringt, braucht es erklärbare Modelle, eine stabile methodische Einbettung und klare Rahmenbedingungen, in denen sie agiert.

4. Regulierte Branchen brauchen besondere Anforderungen

Gerade Versicherer und Banken arbeiten unter strengen regulatorischen Anforderungen. Für sie gelten erhöhte Anforderungen:

• Erklärbarkeit jeder Entscheidung.
• Nachvollziehbarkeit aller Prozessschritte.
• Revisionssicherheit entlang der gesamten Prozesskette.
• Stabilität und Verlässlichkeit automatisierter Abläufe.
• Transparenz statt „Black Box“-Logik.

KI darf in diesen Umfeldern nicht kreativ interpretieren. Sie muss prüfbar, deterministisch und eingebettet in klare Strukturen arbeiten.

5. Die richtige Reihenfolge: Ergebnis → Prozess → Daten → Technologie

Diese Reihenfolge bildet die Grundlage jeder erfolgreichen Hyperautomatisierung. Sie verhindert, dass Technologie zum Selbstzweck wird, und stellt sicher, dass Automatisierung wirklich skaliert.

6. HyOS – die Architektur dahinter

HyOS wurde genau aus diesem Grund entwickelt: um Technologie, Mindset und Methodik konsistent zusammenzuführen.

HyOS besteht aus:

• Data Engine – erzeugt und strukturiert genau die Daten, die für Entscheidungen benötigt werden.
• Communication Engine – verarbeitet Ein- und Ausgangsinformationen und stellt sicher, dass KI keine Halluzinationen produziert.
• Process Engine (Camunda) —–orchestriert alle Schritte, schafft Transparenz und ermöglicht revisionssichere Abläufe.
• Methodische Leitlogik für die Prozessmodellierung vom Ergebnis her – zwingt zu einem sauberen, ergebnisorientierten Vorgehen.

HyOS sorgt dafür:

• Prozesse werden vom Ziel aus gedacht.
• Daten werden gezielt erzeugt, statt zufällig gesammelt.
• KI bleibt erklärbar und stabil eingebettet.
• Unerwünschte Effekte werden methodisch begrenzt.
• End-to-End funktioniert ohne Silos.

7. Praxisbeispiel

Ein Versicherer verfügte über zahlreiche Tools, umfangreiche Datenquellen und erste KI-Komponenten – dennoch fehlte echte Automatisierung.

Unser Vorgehen:

• Schritt 1: Das gewünschte Ergebnis präzise definiert.
• Schritt 2: Den Prozess vollständig vom Ergebnis her neu modelliert.
• Schritt 3: Die notwendigen Daten abgeleitet, die für eine automatisierte Entscheidung zwingend erforderlich sind.
• Schritt 4: KI strukturiert und erklärbar eingebettet – ohne Spielräume für freie Interpretation.
• Schritt 5: Den gesamten Ablauf Ende-zu-Ende orchestriert – weg von Abteilungen, hin zu Wertströmen.

Ergebnis:

• Hoher zweistelliger Automatisierungsgrad.
• Deutlich weniger manuelle Tätigkeiten.
• Keine unerwünschten KI-Effekte im Produktivbetrieb.
• Voll nachvollziehbare und revisionsfeste Entscheidungen.

8. Was Unternehmen jetzt tun sollten

• Schritt 1: Ergebnis definieren – absolute Klarheit über das Ziel schaffen.
• Schritt 2: Prozess vom Ergebnis her modellieren – alle Schritte konsequent aus der Zielperspektive denken.
• Schritt 3: Datenanforderungen bestimmen – festlegen, welche Informationen für Dunkelverarbeitung zwingend entstehen müssen.
• Schritt 4: Architektur ausrichten – sicherstellen, dass der Prozess diese Daten erzeugen und verarbeiten kann.
• Schritt 5: KI erklären statt nur einsetzen – Explainability als Grundvoraussetzung etablieren.
• Schritt 6: Wertströme denken – Silos abbauen und End-to-End-Verantwortung schaffen.