Warum Automatisierung häufig scheitert – und wie sie mit ADONIS gelingt

Automatisierung steht bei nahezu jedem Unternehmen auf der Agenda. Der steigende Leistungsdruck macht sie bereichsübergreifend zur Priorität. Doch trotz des großen Interesses bleiben die erhofften Ergebnisse in den meisten Fällen aus.

Statt Probleme zu lösen, sorgen viele Automatisierungsinitiativen für noch mehr Komplexität. Arbeitsabläufe bleiben uneinheitlich. Entscheidungen erfordern weiterhin manuelle Nachbearbeitung. Einzelne Aufgaben werden zwar digitalisiert, aber Verzögerungen und Unklarheiten bestehen fort. Das Problem liegt nicht in der Technologie – sondern in der Herangehensweise. Viele Teams starten ohne ein klares Verständnis dafür, was sich wirklich verändern muss. Sie konzentrieren sich auf Tools statt auf Ursachen. Und genau hier geraten Projekte ins Stocken.

Bei ADONIS gehen wir einen anderen Weg: Wir beginnen mit konkreten Fakten aus der tatsächlichen Prozessausführung. Diese Erkenntnisse nutzen wir gezielt, um Automatisierung so zu gestalten, dass sie den Aufwand spürbar reduziert – ohne Rätselraten, ohne Abkürzungen.

In diesem Blogbeitrag veranschaulichen wir, wie sich mit einem strukturierten Automatisierungsansatz und der Unterstützung von ADONIS – durch Analyse, Simulation, Mining und Automatisierung – ein zersplitterter Budgetprozess in einen reibungslosen, durchgängig automatisierten Ablauf verwandeln lässt.

Wenn Prozessautomatisierung scheitert, liegt es selten an den eingesetzten Tools – sondern meist an der falschen Herangehensweise. Zu den häufigsten Fehlern, die wir in gescheiterten Projekten beobachten, gehören:

Manche Teams starten zu schnell in die Automatisierung hinein, ohne zu prüfen, ob der Prozess überhaupt dafür bereit ist. Ist der Ablauf voller Lücken, unklarer Zuständigkeiten oder unnötiger Schritte, verschärft eine Automatisierung die Probleme nur noch. Was vorher manuell korrigierbar war, wird nun zur schwer änderbaren Schwachstelle.

Tipp: Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Kriterien zur Identifizierung geeigneter Automatisierungskandidaten in Ihrem Prozessportfolio.

Viele Automatisierungsentscheidungen werden ohne realen Daten getroffen. Statt den Prozess so zu analysieren, wie er wirklich abläuft, orientieren sich Teams an Annahmen. Das führt zu blinden Flecken: Wichtige Verzögerungen und Ineffizienzen bleiben verborgen – und werden einfach mit automatisiert.

Selbst bei einer sauberen technischen Umsetzung gilt: Was nicht gemessen wird, lässt sich kaum verbessern. Fehlen Referenzwerte und Zielgrößen, lässt sich nicht bewerten, ob die Automatisierung tatsächlich Wirkung zeigt. Das Projekt geht zwar live, aber der Nutzen bleibt unklar.

Jeder dieser Fehler kann ein Projekt zum Scheitern bringen – gemeinsam machen sie es nahezu unausweichlich.

Ob ein Automatisierungsprojekt scheitert oder erfolgreich ist, entscheidet sich oft schon lange, bevor überhaupt etwas automatisiert wird. Teams, die ihre nächsten Schritte auf echte Daten statt auf Bauchgefühl stützen, treffen smartere Entscheidungen – und vermeiden kostspielige Umwege.

Ein strukturierter Ansatz kombiniert drei bewährte Methoden:

• Prozessanalyse – erkennen, wo der Prozess ins Stocken gerät, und gezielt Optimierungspotenziale aufdecken

• Prozesssimulation – die Auswirkungen von Verbesserungen testen, bevor sie umgesetzt werden

• Process Mining – prüfen, ob der neue Prozess in der Praxis tatsächlich funktioniert

Neugierig, wie das in der Realität aussieht? Sehen wir uns ein konkretes Beispiel an.

Was passiert, wenn ein zentraler Geschäftsprozess per E-Mail, mit manuellen Übergaben und nicht dokumentierten Entscheidungen gesteuert wird? Fehler häufen sich, Arbeitsabläufe verlangsamen sich, und niemand fühlt sich mehr verantwortlich.

Der hier abgebildete Prozess steht exemplarisch für viele Abläufe, wie sie in Unternehmen noch Realität sind. Doch was auf dem Papier funktioniert, stößt in der Praxis schnell an Grenzen: Fehlende Informationen, unscharfe Zuständigkeiten und manuelle Tätigkeiten bremsen den Ablauf und schaffen immer mehr Ineffizienzen.

Typisches Beispiel für einen manuellen und ineffizienten Prozess

Neugierig, wie ADONIS geholfen hat, das Ruder herumzureißen? Hier ein kurzer Überblick über die Schritte:

Bevor überhastet automatisiert wurde, nutzte das Team ADONIS, um den tatsächlichen Prozess zu erfassen. Dabei ging es nicht darum, wie der Prozess laut Meinung funktionieren sollte – sondern darum, wie er im Alltag wirklich ablief. Die qualitative Analyse und eine Prozesssimulation zeigten deutlich, wo es hakte – und welche Kosten dadurch entstanden.

Mit diesem ersten Bild vor Augen ging das Team noch einen Schritt weiter: Mithilfe von Process Mining validierten sie ihre Erkenntnisse anhand realer Ausführungsdaten. Dabei wurden stille Schwachstellen sichtbar, die zuvor niemand bemerkt hatte – und es wurde klar, welche Ineffizienzen den größten Schaden anrichteten. Das Fazit war eindeutig: Der Prozess brauchte keine kosmetische Korrektur, sondern ein vollständiges Redesign.

Mit fundierten Erkenntnissen im Gepäck gestaltete das Team den Prozess in ADONIS komplett neu. Der KI-Assistent identifizierte vielversprechende Automatisierungskandidaten – viele davon stimmten mit den Prioritäten des Teams überein. Routinetätigkeiten wurden automatisiert, Entscheidungen klar geregelt, und Übergabe-bedingte Verzögerungen beseitigt.

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Nach dem Go-live war noch nicht Schluss. Stattdessen überwachte das Team den neuen Prozess mithilfe von Process Mining, um sicherzustellen, dass die Automatisierung auch im Alltag konkrete Ergebnisse lieferte – nicht nur auf dem Papier.

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Der neu gestaltete Prozess führte zu klaren und messbaren Verbesserungen:

Mehr Konsistenz:
Die Zahl der Fallvarianten sank von 16 auf 5 – Abweichungen wurden reduziert, und der Prozess wurde deutlich einfacher zu steuern und zu überwachen.

Höhere Effizienz:
Die durchschnittliche Durchlaufzeit pro Jahr verkürzte sich um fast 100 Tage – das Team gewann wertvolle Zeit und konnte Anfragen schneller bearbeiten.

Geringere Betriebskosten:
Die Automatisierung verringerte den manuellen Aufwand erheblich und senkte die Kosten um 34 % – ohne zusätzliche Komplexität.

Stärkere Compliance:
Die Konformitätsrate stieg von 54 % auf 76 % – der Prozess lief zuverlässiger ab und Risiken wurden deutlich minimiert.

Reibungslosere Ausführung:
Die Zahl der erfassten Events ging um über 30 % zurück – ein klares Zeichen für weniger unnötige Schritte und einen optimierten Ablauf.

Doch der eigentliche Wandel zeigte sich nicht nur in Zahlen. Die Teams mussten keine fehlenden Informationen mehr hinterherlaufen oder raten, was als Nächstes zu tun war. Jede Anfrage folgte einem klaren Pfad – mit weniger Übergaben und ohne Lücken. Aus einem frustrierenden, intransparenten Prozess wurde ein verlässlicher und nachvollziehbarer Ablauf.

Diese Veränderung begann nicht mit Automatisierung, sondern mit den richtigen Insights. Statt blind zu automatisieren, setzte das Team auf echtes Prozessverständnis – und erzielte nachhaltige Erfolge. ADONIS begleitete den gesamten Weg: von der ersten Erkenntnis bis zum durchgängigen Zielprozess.

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