Von SOPs zu BPMN-Diagrammen: Wie KI in ADONIS die Prozess-modellierung beschleunigt

Die meisten Unternehmen verfügen bereits über umfangreiches Prozesswissen. Es steckt in Arbeitsanweisungen (SOPs), Richtliniendokumenten, Aufgabenbeschreibungen, Handbüchern, Tabellen oder Abteilungsleitfäden. Wenn jedoch Initiativen im Geschäftsprozessmanagement starten, stoßen Teams häufig auf ein bekanntes Problem: Das Wissen ist vorhanden, aber selten in einer Form, die sich entlang des GPM-Lebenszyklus einfach steuern, analysieren, verbessern oder wiederverwenden lässt.

Anstatt direkt mit Prozessdesign oder Optimierung loszustarten, beginnt die Modellierung daher oft mit manueller Übersetzungsarbeit. Analyst:innen arbeiten sich durch Dokumente, identifizieren Aktivitäten, interpretieren Übergaben, rekonstruieren Entscheidungsstellen und klären Verantwortlichkeiten – noch bevor überhaupt ein BPMN-Modell entstehen kann.

Was zunächst einfach klingt, wird schnell zeitaufwendig. Die Modellierungsarbeit beginnt nicht mit Verbesserung, sondern mit Transkription. Das verlangsamt den Aufbau des Prozess-Repositorys und verzögert den eigentlichen Mehrwert, den Geschäftsprozessmanagement liefern soll.

Was Unternehmen letztlich brauchen, ist nicht noch mehr Dokumentation, sondern einen schnelleren Weg, das bereits vorhandene Wissen in strukturierte Prozess-Assets zu überführen.

Auf den ersten Blick scheint es, als wäre die Umwandlung einer SOP oder anderer Prozessdokumentation in ein visuelles Modell nur eine Frage der Formatierung. In Wirklichkeit ist es jedoch eine Frage der Interpretation. Denn prozedurale Dokumentation und BPMN-Modelle stellen Prozesse auf unterschiedliche Weise dar.

Dokumente wie Arbeitsanweisungen (SOPs), Richtlinienbeschreibungen oder operative Leitfäden werden geschrieben, um die Ausführung zu unterstützen. Sie erklären, wie Arbeit durchgeführt werden soll – meist in Form von Fließtexten oder Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die Mitarbeitende durch einen Ablauf führen.

Prozessmodelle verfolgen ein ähnliches Ziel – Klarheit zu schaffen –, tun dies jedoch auf eine andere Weise. Statt Abläufe in Textform zu beschreiben, stellen sie die Struktur der Arbeit visuell dar: mit Aktivitäten, Sequenzflüssen, Verantwortlichkeiten, Übergaben und Entscheidungslogik – in einem standardisierten und wiederverwendbaren Format.

Dokumentation beschreibt in der Regel, was Menschen tun sollen, meist in einer linearen Abfolge von Schritten. Prozessmodelle zeigen hingegen, wie Arbeit über Rollen, Entscheidungen und Prozessflüsse hinweg strukturiert ist. Dieser Unterschied ist entscheidend. Nehmen wir zum Beispiel den Satz:
Finance prüft den Antrag und sendet ihn zurück, wenn Informationen fehlen.

Für einen Modellierer ergeben sich daraus sofort mehrere Fragen:

• Ist die Prüfung eine einzelne Aufgabe oder besteht sie aus mehreren Prüfschritten?

• Was genau löst die Rücksendung aus?

• Wie soll der Nachbearbeitungspfad modelliert werden?

• Wer entscheidet, dass Informationen unvollständig sind?

Überträgt man diese Fragen auf Dutzende oder Hunderte Dokumente, wächst der Aufwand sehr schnell. Die eigentliche Schwierigkeit liegt nämlich nicht im Zeichnen des Diagramms, sondern darin, Fließtext zu interpretieren und in eine konsistente Prozessstruktur zu überführen.

Deshalb nimmt die Überführung von Prozessdokumentation in BPMN-Modelle selbst in Organisationen mit umfangreicher Dokumentation immer noch viel Zeit in Anspruch.

Genau hier kann KI einen echten praktischen Mehrwert schaffen.

Large Language Models sind besonders gut darin, mit natürlicher Sprache zu arbeiten. Sie können Strukturen in unstrukturierten Texten erkennen, Aktivitäten identifizieren, Rollen zuordnen sowie Abläufe und Bedingungen aus prozeduralen Beschreibungen ableiten. Im Kontext von Geschäftsprozessmanagement macht sie das besonders wertvoll, wenn es darum geht, bestehende Dokumentation in einen strukturierten ersten Prozessentwurf zu überführen.

Anstatt einen Prozess manuell von Grund auf neu zu modellieren, können Teams mit einer KI-generierten Interpretation des Ausgangsdokuments starten und ihre Zeit auf das konzentrieren, was wirklich zählt: das Validieren, Verfeinern und Verbessern des Modells.

Dieser Perspektivenwechsel ist entscheidend. Der Mehrwert von KI im Geschäftsprozessmanagement liegt nicht darin, Prozessexpertise zu ersetzen. Er liegt darin, Routinearbeiten zu vereinfachen, damit Expert:innen weniger Zeit mit der Übersetzung von Dokumentation verbringen und mehr Zeit in die Analyse von Abläufen und die Verbesserung von Prozessen investieren können.

Tipp: Möchten Sie das große Ganze verstehen? Dann lesen Sie auch unseren Blogartikel Die Zukunft des GPM: Wie KI das Prozessmanagement verändert.

Mit dem ADONIS KI Prozess-Extraktor können bestehende SOPs und Arbeitsanweisungen direkt als Input für die Prozessmodellierung verwendet werden.

Der Workflow ist bewusst einfach und kontrolliert gestaltet:

1. Quelldokument hochladen
   Laden Sie eine SOP oder ein ähnliches Prozessdokument in einem unterstützten Format wie PDF, DOCX oder XLSX hoch.

2. KI-Assistent extrahiert die Prozessbeschreibung
   ADONIS analysiert den Inhalt und erstellt auf Basis der im Dokument enthaltenen Informationen einen strukturierten Prozessentwurf.

3. Ergebnis überprüfen und verfeinern
   Anwender:innen können Formulierungen anpassen, Aufgabenlogik präzisieren, Verantwortlichkeiten schärfen und die extrahierte Beschreibung in einer dialogbasierten Interaktion mit dem ADONIS KI-Assistenten weiter verbessern.

4. Prozessmodell generieren
   Sobald der Entwurf verfeinert wurde, wird er in ein grafisches BPMN-Modell überführt, das in ADONIS weiter bearbeitet werden kann.

Damit verändert sich der Modellierungs-Workflow grundlegend.

Der Unterschied liegt nicht nur in der Geschwindigkeit, sondern vor allem darin, worauf sich die Aufmerksamkeit von Expert:innen richtet. Statt den Großteil der Zeit in die manuelle Übertragung zu investieren, können sich Teams von Anfang an auf Modellqualität und Prozesslogik konzentrieren.

Tipp: Erfahren Sie, wie ADONIS KI-gestütztes Prozessdesign, Prozessverständnis und Prozessanalyse unterstützt – im Artikel So revolutioniert ADONIS KI-gestütztes GPM.

Wenn die Extraktion von Dokumentation Teil des Modellierungs-Workflows wird, gehen die Vorteile weit über eine schnellere Diagrammerstellung hinaus.

Teams müssen Prozesslogik nicht mehr Zeile für Zeile aus textbasierter Dokumentation rekonstruieren. Ein großer Teil der Übersetzungsarbeit entfällt bereits zu Beginn. Gleichzeitig entstehen konsistentere Modellierungsergebnisse. Wenn verschiedene Analyst:innen Dokumentation manuell übertragen, entstehen schnell Unterschiede in Interpretation und Modellierungsstil. Ein strukturierter, KI-generierter Entwurf reduziert diese Inkonsistenzen und erleichtert die anschließende Verfeinerung.

Bestehende Dokumentation wird zum direkten Ausgangspunkt für strukturierte Modellierung. So können Unternehmen ihre Prozess-Repositorys deutlich effizienter erweitern, ohne einen Modellierungsrückstau aufzubauen.

Prozessverantwortliche, Analyst:innen und GPM-Teams verbringen weniger Zeit mit dem Übertragen von Dokumentation und mehr Zeit mit der Validierung von Abläufen, der Verbesserung von Transparenz und der Identifikation von Optimierungspotenzialen.

Sobald ein Prozess als strukturiertes Modell vorliegt, kann er einfacher geprüft, gesteuert, standardisiert, veröffentlicht, analysiert und mit anderen Unternehmensobjekten verknüpft werden.

Genau das macht diesen Anwendungsfall strategisch relevant. KI-gestützte Dokumentationsextraktion spart nicht nur Zeit bei der Modellierung. Sie verwandelt statische Dokumentation in strukturiertes Prozesswissen, das über den gesamten GPM-Lebenszyklus hinweg gesteuert, analysiert und kontinuierlich verbessert werden kann.

KI kann den Weg von der Dokumentation zum Prozessmodell erheblich beschleunigen. Trotzdem erfordert veröffentlichbares Prozesswissen nach wie vor eine Validierung durch Expert:innen – im Rahmen eines Human-in-the-Loop-Ansatzes.

Prozessdokumente enthalten oft Unklarheiten, die nur Fachexpert:innen zuverlässig auflösen können. Schritte werden manchmal zu allgemein beschrieben, Verantwortlichkeiten sind implizit statt explizit, und Ausnahmen werden erwähnt, ohne klar modelliert zu sein. Auch Entscheidungskriterien müssen häufig präzisiert werden, bevor sie konsistent in einem Prozessmodell abgebildet werden können.

Deshalb ist der effektivste Einsatz von KI-gestützter Extraktion ein strukturierter erster Entwurf, nicht ein fertiges Modell.

Bevor ein extrahierter Prozess veröffentlicht wird, sollten Teams folgende Aspekte prüfen:

• Ist das Detaillierungsniveau für den vorgesehenen Zweck des Modells angemessen?

• Werden ähnliche Aktivitäten und Strukturen konsistent über Modelle hinweg dargestellt?

• Sind Verantwortlichkeiten klar zugewiesen?

• Ist die Entscheidungslogik eindeutig genug, um konsistent modelliert zu werden?

• Werden Nachbearbeitungsschritte und Ausnahmen klar abgebildet?

• Entsprechen die Aufgabenbezeichnungen den internen Modellierungsstandards?

Auf diese Weise beschleunigt KI die Modellierung, ohne die Qualität, Konsistenz oder Governance der Prozesse zu beeinträchtigen.

Dieser Anwendungsfall ist besonders wertvoll für Teams, die bereits Dokumentation besitzen, aber Schwierigkeiten haben, diese in strukturierte Prozessmodelle in großem Maßstab zu überführen.

Gewinnen schneller Einblick, ob dokumentierte Abläufe vollständig, klar und bereit für die strukturierte Modellierung sind.

Verbringen weniger Zeit mit der Interpretation von Texten und mehr Zeit mit der Optimierung von Übergaben, Verantwortlichkeiten und Prozessdesign.

Können effizienter von genehmigten Verfahren zu überprüfbaren, steuerbaren Prozess-Assets übergehen.

Reduzieren den Modellierungsrückstau, beschleunigen den Aufbau des Prozess-Repositorys und schaffen eine solide Grundlage für Verbesserungsinitiativen.

Sobald Dokumentation als strukturiertes BPMN-Modell vorliegt, ist sie wesentlich wertvoller als eine statische Datei.

In ADONIS können Prozessmodelle in eine breitere Prozesslandschaft eingebettet und mit verwandten Unternehmensobjekten wie Rollen, Organisationseinheiten, Systemen, Risiken und Kontrollen verknüpft werden. So wird isolierte Dokumentation zu vernetztem Prozesswissen, das Governance, Transparenz und operative Verbesserungen unterstützt.

Das ist auch entscheidend für Unternehmen, die den Aufbau eines Digital Twin of the Organization anstreben. Eine verlässliche, vernetzte Prozessgrundlage lässt sich nicht aus verstreuten Dokumenten allein aufbauen – sie erfordert strukturierte Modelle, die gepflegt, verknüpft und wiederverwendet werden können.

KI-gestützte Extraktion beschleunigt diesen Aufbau, indem sie vorhandenes operatives Wissen direkt in strukturierte BPMN-Modelle überführt.

Die meisten Organisationen starten nicht bei Null. Sie verfügen bereits über Prozesswissen. Das Problem: Dieses Wissen steckt oft in Dokumenten, die für die lokale Ausführung nützlich sind, aber nicht für strukturiertes Prozessmanagement.

Hier schließt die KI-gestützte Prozess-Extraktion die Lücke.

Durch die Umwandlung von SOPs und anderen Prozessdokumenten in strukturierte Prozessentwürfe reduziert ADONIS den Aufwand, der nötig ist, um von der Dokumentation zum Modell zu gelangen. Teams können weniger Zeit mit dem Entschlüsseln von Dokumenten verbringen und mehr Zeit damit, Prozesse zu verfeinern, zu steuern und zu verbessern.

In diesem Sinne ersetzt KI die Modellierung nicht – sie sorgt dafür, dass die Modellierung von einem deutlich besseren Ausgangspunkt startet.

Tipp: Für einen tieferen Einblick, wie KI Dokumentations-Workflows verbessert, lesen Sie unseren Blogartikel Wie KI für eine intelligentere Prozessdokumentation sorgt.