Zwei Väter bauen in ihrer Garage Fahrräder für ihre eigenen Kinder.

13 Jahre später verkauft das Unternehmen 400.000 Fahrräder pro Jahr.

Was wie eine klassische Erfolgsgeschichte klingt, bringt eine entscheidende Herausforderung mit sich:

Wie wächst ein Unternehmen weiter, ohne dass die eigenen Prozesse irgendwann zum Engpass werden?

Genau darüber spreche ich mit Lukas Strobl, der bei woom das Business Process Management verantwortet, in der neuen Podcast-Folge.

Denn auf dem Weg vom Start-up zum Scale-up reicht es irgendwann nicht mehr, für zusätzliches Geschäft einfach zusätzliche Mitarbeitende einzustellen.

Plötzlich müssen 30.000, 40.000 oder 60.000 Fahrräder mehr bestellt, transportiert und verkauft werden – möglichst mit denselben personellen Ressourcen.

Gleichzeitig verändern sich Märkte, Systeme und Teams so schnell, dass ein Prozess, der heute dokumentiert wird, wenige Wochen später schon wieder überholt sein kann.

Lukas erklärt, wie woom versucht, genau diese Herausforderung zu lösen: mit klaren Verantwortlichkeiten, einer Key-User-Struktur und Projekten, die nicht nur einzelne Abteilungen optimieren, sondern das gesamte Unternehmen verbinden.

In dieser Folge lernst du:

• Wie woom Prozesse aufgebaut hat, die das schnelle Wachstum des Unternehmens unterstützen

• Warum Process Owner und Key User entscheidend sind, um Wissen und Stabilität in der Organisation zu sichern

• Wie du Silos durch End-to-End-Projekte und gemeinsame Workshops aufbrichst

• Warum Prozessmanagement in einem Scale-up innerhalb von Wochen Ergebnisse liefern muss

• Weshalb ein Prozess nicht dann erfolgreich ist, wenn er perfekt dokumentiert wurde, sondern wenn er den Arbeitsalltag der Mitarbeitenden spürbar verbessert

Viel Spaß beim Anhören!

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Von Balluff GPT zu Agentic AI: Wie Balluff KI in drei Stufen vom persönlichen Assistenten zur Agentic-AI-Strategie weiterentwickelt

• KI ist nicht nur ein Tool und nicht nur ein Mitarbeiter – KI wird zum Betriebssystem des Unternehmens.

Bist du bereit, gemeinsam einen noch größeren Mehrwert für die Community zu schaffen?

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Die eigene KI-Plattform abzuschalten, kann ein Zeichen von Fortschritt sein.

So formulierte es Patrick Wild, Head of Global IT / CIO bei Balluff, in der neuen Podcast-Folge.

Zwei Jahre GenAI-Exploration.

Und am Ende stand nicht das nächste große Plattform-Release.

Sondern der Rückbau der eigenen KI-Plattform.

Aber das ist nicht die eigentliche Geschichte.

Die eigentliche Geschichte ist:

Balluff hat nicht einfach eine KI-Plattform abgeschaltet.

Balluff hat eine alte Entscheidung neu bewertet.

2024 war selbst bauen richtig.

2026 war selbst weiterbetreiben nicht mehr der beste Weg.

Und genau daraus entsteht die größere Frage:

Wie skaliert man KI, wenn sich das Ökosystem schneller weiterentwickelt als die eigene Roadmap?

Balluff hatte BalluffGPT aufgebaut, um KI im Unternehmen sicher nutzbar zu machen.

Eigene Plattform.
Erste Use Cases.
Erste Erfahrungen.

Damals war das genau richtig.

Copilot war aus Sicht von Balluff noch nicht reif genug.

Also hat man selbst gebaut.

Doch zwei Jahre später sah die Welt anders aus.

Microsoft 365 Copilot war deutlich reifer.
Die Integration in den Arbeitsalltag war stärker.
Der Zugriff auf SharePoint, Teams und Unternehmenskontext brachte einen anderen Hebel.

Doch der entscheidende Punkt war nicht nur die Produktreife.

Es war die Geschwindigkeit.

In einer Welt, in der sich Sprachmodelle fast wöchentlich weiterentwickeln, wird Geschwindigkeit selbst zum strategischen Argument.

Wenn ein neues Modell in einer Plattform über Nacht verfügbar ist, muss man sich sehr genau fragen:

Kann unsere Plattform mit dieser Geschwindigkeit mithalten?

Oder will ich die Geschwindigkeit einfach nutzen?

Genau deshalb wurde aus „Make“ irgendwann „Buy“.

Nicht aus Bequemlichkeit.

Sondern weil die eigene Plattformschicht plötzlich weniger Wert erzeugt hat als der Zugang zu einem reiferen Ökosystem.

Und damit verändert sich auch die zentrale Frage.

Nicht mehr:

„Wie betreiben wir unsere eigene KI-Plattform?“

Sondern:

„Wie skalieren wir KI so, dass sie wirklich in Teams, Rollen und Prozesse hineinwächst?“

Genau darüber spreche ich mit Patrick Wild in der neuen Folge von State of Process Automation.

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Wie ein globaler Versicherungskonzern sein Operating Model radikal mit Agentic AI neu definiert

• Process Excellence: Wie Lorenz Snack-World Prozesse zum Betriebssystem der Zusammenarbeit macht

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Welche Aufgabe soll KI übernehmen?
Das ist oft schon zu klein gedacht.

Denn wer KI nur in Use Cases denkt, baut meistens nur neue Einzellösungen.

Ein Agent für Marketing.
Ein Agent für Sales.
Ein Agent für HR.
Ein Agent für Finance.

Klingt modern.

Ist aber oft nur die alte Organisation mit KI-Stickern drauf.

Die spannendere Frage ist:

„Wie muss ein Unternehmen gebaut sein, damit KI in allen Prozessen wirken kann?“

Genau darüber habe ich mit Felix Schlenther, Founder von AI FIRST in der neuen Folge von State of Process Automation gesprochen.

Seine These:
KI ist kein Tool.
KI ist kein digitaler Mitarbeiter.
KI ist ein Betriebssystem.

Und das verändert den Blick auf alles.

Denn ein Betriebssystem optimiert nicht nur einzelne Aufgaben.

Es verbindet Daten, Prozesse, Tools, Entscheidungen und Feedback-Schleifen zu einem lernenden Gesamtsystem.

Genau darüber sprechen wir in der neuen Folge.
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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Das Agentic-AI-Playbook von McKinsey & Roboyo

• Wie aus Daten Produkte werden, die Mehrwert schaffen (Ein Blick in eine Bank)

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Der größte Fehler bei KI?

Unternehmen messen sie wie eine klassische Software-Investition.

So formulierte es Marco Geuer, Founder of The Data Economist, kürzlich in meinem Podcast.

Er erklärte, warum so viele KI-Initiativen trotz hoher Investitionen keinen kurzfristigen ROI liefern.

Der Denkfehler:

Unternehmen erwarten von KI denselben Effekt wie bei klassischer Software:

Kosten senken.
Prozesse beschleunigen.
ROI nach wenigen Monaten.

Doch laut Marco entsteht der eigentliche Wert von KI oft ganz woanders:

In schnelleren Entscheidungen.
In besseren Lernprozessen.
In höherer Anpassungsfähigkeit.

Kurz gesagt:
KI verändert nicht nur Prozesse.

KI verändert die Entscheidungsfähigkeit einer Organisation.

Deshalb fokussieren sich erfolgreiche Unternehmen nicht nur auf Automatisierung.

Sie redesignen Workflows, Entscheidungswege und Zusammenarbeit.

Und genau dieser Wert taucht anfangs oft in keiner Bilanz auf.

Warum Unternehmen dadurch die falschen KI-Projekte priorisieren und woran man echten KI-Wert stattdessen erkennt, darüber sprechen wir in der Folge.

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Das Agentic-AI-Playbook von McKinsey & Roboyo

• Wie aus Daten Produkte werden, die Mehrwert schaffen (Ein Blick in eine Bank)

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Wertschöpfung entsteht nicht im Management. Sie entsteht auf Mitarbeiterebene.

Und genau deshalb reicht es nicht, wenn Unternehmen ihre Zukunft nur im Führungskreis planen.

Gerade bei Themen wie KI, neuen Geschäftsmodellen oder Transformation des gesamten Unternehmens suchen viele Organisationen nach dem, was ihnen Sicherheit gibt:

Best Practices. Fünf-Jahres-Pläne. Klare Roadmaps.

Aber was, wenn genau diese Logik nicht mehr reicht?

Darüber habe ich mit Dr. Thomas Pisar gesprochen.

Denn seine zentrale These ist: Viele Organisationen behandeln komplexe Probleme noch immer so, als wären sie nur kompliziert.

Als könnte man sie analysieren. Planen. Abarbeiten. Kontrollieren.

Doch in einer Welt, in der sich Technologie, Märkte und Kundenverhalten ständig verändern, braucht es etwas anderes:

Organisationen, die lernen können. Mitarbeiter, die Signale wahrnehmen. Führung, die Unsicherheit aushält.

In der Podcast-Folge sprechen wir darüber:

Warum Best Practices bei komplexen Themen oft gefährlich werden.

Warum Risiko und Unsicherheit nicht dasselbe sind.

Warum Wertschöpfung nicht im Management passiert, sondern bei den Mitarbeitern.

Wie Unternehmen mit kleinen Safe-to-Fail-Experimenten bessere Entscheidungen treffen.

Und warum Zukunftsfähigkeit nicht durch weniger, sondern durch die richtige Komplexität entsteht.

Denn der perfekte Plan macht ein Unternehmen nicht überlebensfähig.

Überlebensfähig wird ein Unternehmen erst, wenn es auch dann handlungsfähig bleibt, wenn der Plan nicht mehr passt.

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Hier sind zwei der kürzlich veröffentlichten Podcast-Folgen, die du gehört haben solltest:

• Wie die Eberspächer Group ihr Corporate-KI-Programm skaliert, um KI systematisch in Prozesse zu bringen

• Process Excellence: Wie Lorenz Snack-World Prozesse zum Betriebssystem der Zusammenarbeit macht

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Viele Unternehmen machen bei Automatisierung denselben Denkfehler:

Sie glauben: Was am Anfang funktioniert, skaliert automatisch.

Ein dezentraler Ansatz kann ein guter Start sein. Vor allem dann, wenn du schnell erste Use Cases umsetzen, Akzeptanz aufbauen und das Thema im Unternehmen sichtbar machen willst.

Genau dieser Ansatz stößt aber oft an Grenzen, sobald Automatisierung nicht mehr nur lokal, sondern global funktionieren soll.

Genau darüber spreche ich in der neuen Podcast-Folge mit Michaela Brandl, Global Lead Process Automation und Innovation bei Bilfinger.

Michaela erzählt, warum Citizen Development für Bilfinger anfangs der richtige Weg war, um Automatisierung überhaupt im Konzern zu verankern.

Sie zeigt aber auch, warum das allein noch keine skalierbare Automatisierung schafft. Denn wenn jeder Bereich für sich automatisiert, entstehen vor allem lokale Lösungen. Optimiert werden einzelne Inseln, nicht der Gesamtprozess.

Und genau hier setzt der Perspektivwechsel an:

weg von einzelnen Automatisierungsideen aus den Fachbereichen hin zu einem zentralen Operating Model mit Blick auf End-to-End-Prozesse, globale Standards und die jeweils passende Technologie.

Wie Bilfinger diesen Weg gegangen ist und was andere Unternehmen daraus lernen können, darüber sprechen wir in der Folge.

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Viele Unternehmen reden gerade über GenAI, Agents und Vibe Coding.

Aber intern arbeiten sie noch immer nach einem Modell aus einer anderen Zeit:

Das Business bestellt.
Die IT liefert.

Und am Ende wundern sich alle, warum es zu langsam, zu teuer oder zu chaotisch wird.

Genau das ist heute das Problem.

Denn in einer Welt, in der Fachbereiche mit Low-Code, GenAI und neuen Tools selbst immer mehr umsetzen können, funktioniert die alte Trennung nicht mehr.

Wer weiter in Silos denkt, baut keine Geschwindigkeit auf.
Er baut nur schneller neue Schatten-IT.

Genau darüber spreche ich in der neuen Podcast-Folge mit Prof. Dr. Ayelt Komus.

Ayelt erklärt, warum die klassische Trennung zwischen Fachbereich und IT in vielen Unternehmen nicht mehr zur Realität passt.

In dieser Folge lernst du:

Warum Business-IT-Fusion mehr ist als bessere Abstimmung zwischen zwei Abteilungen

Weshalb Shadow IT nicht einfach verboten werden kann, sondern neu eingeordnet werden muss

Welche neuen Kompetenzen Fachbereiche und IT jetzt wirklich brauchen

Warum CIOs heute viel mehr Enabler, Übersetzer und Change Agents sein müssen

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Ein KI-Agent ist schnell gebaut.

Strategischen Mehrwert fürs Unternehmen daraus zu machen, ist der deutlich schwierigere Teil.

Und genau an dieser Stelle bleiben viele Unternehmen hängen.

Darüber habe ich mit Susanne Zach, Partner / AI & Data Lead bei EY, gesprochen.

Denn die eigentliche Herausforderung beginnt nicht beim ersten KI-Agenten.

Sondern bei der Frage:

Wie wird aus einem ersten KI-Use-Case ein Vorhaben, das im Unternehmen echten Wert schafft?

In der Podcast-Folge spielen wir diese Reise Schritt für Schritt durch:

Wie starte ich überhaupt?
Wie identifiziere ich die richtigen Potenziale?
Wie priorisiere ich Use Cases sinnvoll?
Woran erkenne ich, welcher Use Case sich zuerst eignet?
Und wie komme ich vom POC zu einer Lösung, die wirklich skalierbar ist?

Denn der erste POC ist nicht der Beweis, dass man es geschafft hat.

Er ist nur der Punkt, ab dem die eigentliche Arbeit beginnt.

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Viele Unternehmen glauben, Transformation scheitert an der Umsetzung.

Zu wenig Tempo.
Zu wenig Disziplin.
Zu wenig Konsequenz.

Dr. Anke Sax sieht das anders.

Ihr Punkt: Transformation scheitert oft viel früher.

Nicht an der Umsetzung. Sondern an der Erkenntnis.

Denn solange im Unternehmen kein gemeinsames Verständnis dafür existiert, wie Prozesse wirklich zusammenhängen, wie das Zielbild aussieht und welche Schritte dorthin führen, bleibt Transformation oft genau das: Eine gute Idee auf PowerPoint.

In der neuen Podcast-Folge spreche ich mit Dr. Anke Sax, Geschäftsführerin (COO/CTO) der KGAL, darüber, warum viele Unternehmen glauben, sie hätten ein Implementierungsproblem obwohl sie in Wahrheit ein Erkenntnisproblem haben.

Und warum viele Projekte schon daran scheitern, dass Menschen sich das Zielbild gar nicht konkret vorstellen können.

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Viele Unternehmen verwechseln gerade AI-Strategie mit AI-Aktionismus.

Hier ein Agent.
Dort ein Pilot.
Noch ein Use Case.

Dr. Carsten Linz warnt genau davor.

Denn so entsteht vielleicht hektischer Aktionismus.
Aber noch lange kein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil.

Der entscheidende Punkt aus dem Gespräch: Wer einfach AI auf das Bestehende draufsetzt, modernisiert oft nicht das Unternehmen. Er skaliert nur dessen Schwächen.

Denn in der Realität sind Prozesse in vielen Unternehmen eben nicht sauber dokumentiert.
Sie laufen anders, als es das Organigramm vermuten lässt.
Entscheidungen fallen nicht dort, wo sie offiziell fallen sollten.

Genau deshalb reicht es nicht, einfach AI-Aktionismus zu betreiben.

Was es stattdessen braucht, ist strategische Diskontinuität.

Und das bedeutet ausdrücklich nicht, alles Bewährte über Bord zu werfen.

Im Gegenteil: Transformation funktioniert nur dann, wenn man auch anerkennt, was in der Vergangenheit funktioniert hat.

Aber man muss gleichzeitig bereit sein, bestimmte Bereiche radikal neu zu denken.

Denn wenn Unternehmen AI wirklich nativ und agentisch denken, dann hat das eben nicht nur Auswirkungen auf einzelne Tools.

Es hat substanzielle Auswirkungen auf:
Prozesse
Das Operating Model
Einzelne Funktionen und Domänen
Und langfristig sogar auf das Geschäftsmodell

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KI hat aus dem eher unsexy Thema Wissensmanagement plötzlich ein Strategiethema gemacht.

Nur funktionieren tut es in vielen Unternehmen trotzdem nicht.

Dr. Florian Offergelt macht klar, warum das so ist:

Das eigentliche Problem ist, dass Wissen zurückgehalten, nicht sichtbar gemacht oder nicht in eine Form übersetzt wird, die andere wirklich nutzen können.

Und genau hier wird es kritisch.

Denn wenn Wissen in Organisationen nicht fließt, liegt das nicht allein an fehlender Dokumentation.

Sondern an ganz konkreten Mustern:

-Führungskräfte, die Knowledge Hiding vorleben
-Mitarbeitende, die Wissen aus Misstrauen zurückhalten
-Zeitdruck, der Wissensaustausch unattraktiv macht
-Besitzdenken nach dem Motto: „Ich bin der Experte warum sollte ich mein Wissen teilen?“

Und einen Punkt hat Florian dabei besonders stark betont:

Wissen ist nicht nur das, was irgendwo in Handbüchern, CRMs oder E-Mails steht.

Der wirklich wertvolle Teil ist meist implizites Wissen:
-Erfahrungswissen
-Kontextwissen
-Entscheidungslogiken
-Die feinen Unterschiede, die erfahrene Leute intuitiv erkennen, aber nie sauber aufgeschrieben haben

Und genau dieses Wissen geht Unternehmen ständig verloren.

Zum Beispiel dann, wenn erfahrene Personen das Unternehmen verlassen.

Oder wenn Teams zwar Zugriff auf Dokumente haben, aber nicht auf die Denkweise dahinter.

Oder wenn ein Prozess zwar beschrieben ist, aber niemand versteht, wann man bewusst davon abweichen sollte.

Die eigentliche Herausforderung im Wissensmanagement ist deshalb nicht nur, Wissen zu speichern.

Die eigentliche Herausforderung ist,

-Schädliches Wissensverhalten sichtbar zu machen
-Implizites Wissen systematisch zu extrahieren
-Relevantes Wissen statt Informationsflut bereitzustellen

Denn erst wenn Unternehmen dieses „versteckte“ Wissen greifbar machen, können sie es wirklich nutzen: Für Nachfolge, für schnellere Entscheidungen, für weniger Reibung zwischen Teams und für bessere Zusammenarbeit.

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Felix Haefner und Vera Lutz treiben bei der Drogeriekette dm das Thema Prozessmanagement voran.

Ihr Ziel: Prozessverantwortung so im Unternehmen zu verankern, dass Zusammenarbeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette wirklich funktioniert.

Denn genau daran scheitern viele große Organisationen: Jede Abteilung optimiert ihren eigenen Bereich, aber niemand steuert den Prozess vom Anfang bis zum Ende.

Ein zentraler erster Schritt bei dm war deshalb der Aufbau einer unternehmensweiten Prozesslandkarte.

Der Weg dorthin:

- Jedes Ressort erstellt zunächst eine eigene Prozessübersicht
- Prozesse werden auf einer höheren Ebene strukturiert beschrieben
- Anschließend werden die Schnittstellen zwischen den Ressorts zusammengeführt
- Begriffe und Prozessdefinitionen werden vereinheitlicht
- Daraus entsteht eine gemeinsame Prozesslandkarte für das gesamte Unternehmen

Der entscheidende Punkt dabei: Prozessmanagement funktioniert nicht über Folien, sondern über Verständnis.

Deshalb geht es nicht nur um Dokumentation, sondern darum,
- Mitarbeitende mit Prozessdenken vertraut zu machen
- Führungskräfte als Multiplikatoren einzubinden
- Rollen und Entscheidungsbefugnisse klar zu definieren
- Governance, Methoden und Standards zu etablieren

Denn erst wenn alle dieselbe Sprache sprechen und dieselbe Sicht auf Prozesse haben, kann echte Zusammenarbeit entstehen.

Was Felix und Vera besonders betont haben: Die Herausforderung ist oft nicht, dass in einem Unternehmen zu wenig Wissen vorhanden ist.

Die eigentliche Herausforderung ist, dieses Wissen über Bereiche hinweg zusammenzubringen, an Schnittstellen sichtbar zu machen und in ein gemeinsames Prozessverständnis zu übersetzen.

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KI soll bei uns niemanden ersetzen.
KI soll aber jeden entlasten.

Mit genau dieser Haltung spricht Herbert Lohninger (CDO der ACP-Gruppe) in der neuen Podcast-Folge darüber, wie KI in der Praxis wirklich Wert liefert.

Sein Ansatz: User First.

Nicht „Was kann KI?“, sondern: Was brauchen Menschen, damit Arbeit leichter wird und Ergebnisse besser werden?

Herbert setzt dabei bewusst auf die Kombination aus Human Intelligence und KI.

Denn KI ist kein Ersatz. Sie verstärkt die Fähigkeiten der Mitarbeiter und nimmt Routinearbeit ab.

Was du aus der Folge mitnimmst:

• Wie stellst du User First so konsequent in den Mittelpunkt, dass neue Technologien die Arbeit der Mitarbeiter wirklich erleichtern?

• Wie baust du KI-Kompetenz im Unternehmen systematisch auf – über Enablement, Austauschformate und Skills für unterschiedliche Rollen?

• Wie ist Herberts Vorgehen, um KI wertbringend umzusetzen – von den ersten Use Cases bis zur Skalierung?

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Der Unterschied zwischen AI-Experimenten und AI-Impact.

Marcus Presich treibt als Head of Data, Analytics & AI bei der Raiffeisenlandesbank Niederösterreich-Wien die AI- und Data-Transformation voran.

In der Podcast-Folge spricht er über seine wichtigsten Erfahrungen:

• Warum die meisten AI-Projekte falsch starten

• Warum Datenprodukte iterativ wachsen müssen

• Warum Fachbereiche entscheidend für funktionierende Modelle sind

• Welche Rolle KI künftig bei Fachkräftemangel und Wettbewerb spielt

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Zu viele Unternehmen haben zu viele Definitionen für „Prozess“.
Und genau deshalb bleibt eine Transformation oft dort stecken, wo sie starten müsste:

In der Prozessarchitektur.

So hat es Simone Glitsch im Podcast auf den Punkt gebracht.

Und dabei sechs Fehler genannt, die sie in Unternehmen ständig sieht:

Die 6 Fehler:

1) Prozesse werden falsch zugeschnitten. Man schneidet nach Aufgaben und Abteilungen statt nach einem klaren Ergebnis.

2) Prozessketten fehlen. Jeder optimiert seinen Abschnitt, aber niemand gestaltet den Ablauf über Schnittstellen hinweg.

3) End-to-End wird verwechselt. Man nennt den IT-Flow „E2E“, obwohl die reale Arbeit davor und danach nicht mitgedacht wird.

4) Man ertrinkt in Details. Es entstehen BPMN-Kunstwerke statt einer Landkarte, die Orientierung gibt.

5) Durchführungsverantwortung ist unklar. Es gibt Rollen, aber niemand kann sagen, wofür er im Prozess wirklich verantwortlich ist.

6) Die Prozesshierarchie wird missverstanden. Man presst Prozesse in Level 1–5, obwohl klare, unveränderliche Zuschnittkriterien fehlen.

Der entscheidende Gedanke dahinter: Die Arbeitsteilung haben wir perfektioniert. Zusammenarbeit steuern wir immer noch wie 1995.

Wie man diese Fehler vermeidet, darüber spreche ich mit Simone in der neuen Podcast-Folge.

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McKinsey und Roboyo sehen in der Praxis, was Agentic AI bewirkt.

Erfahrungen, die für die meisten im Markt nicht zugänglich sind.

Deshalb habe ich Lucas Preuß, Expert Associate Partner bei McKinsey & Company, und Tim Zimmermann, Regional Vice President bei Roboyo, in den State of Process Automation Podcast eingeladen.

Mit einem Ziel: Ihre Erfahrungen aufzubereiten und dir zugänglich zu machen.

Daraus entstand eine 60-minütige Folge.

Wir analysieren den aktuellen State of AI und gehen ihr gesamtes Playbook durch.

Sie erklären Schritt für Schritt, wie Unternehmen Agentic AI skalieren und strategischen Mehrwert schaffen.

Von der Strategie über das Operating Model bis zur Adoption neuer Technologien und zum Realisieren von Mehrwert.

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Mit einer 2-Stunden-Schulung 1,5 Stunden pro Woche sparen.

Das ist ein ROI von weniger als zwei Wochen.

So formulierte es Florian Duerr, Vice President AI & Digital Transformation bei der Eberspächer Group, kürzlich in einer neuen Folge des State of Process Automation Podcasts.

Florian erklärte, warum Eberspächer nicht mit einer großen KI-Strategie oder einer zentralen Use-Case-Definition gestartet ist, sondern mit Wissen für alle, die Lust auf das Thema haben.

Das Ergebnis:

• 650+ geschulte Mitarbeiter

• 1,5–1,7 Stunden Zeitersparnis pro Person und Woche

• ROI unter zwei Wochen

• Weitere Use Cases, die tatsächlich Mehrwert schaffen

Der entscheidende Punkt dabei:
KI wurde nicht eingeführt – sie wurde intern vermarktet.

Florian beschreibt den Ansatz als Sales Funnel:
Niederschwellige Einstiege → Schulungen → Ambassador-Programme → produktive Use Cases.

Kein Zwang.
Keine Pflichtprogramme.
Sondern Freiwilligkeit als Filter.

So entsteht Pull aus den Fachbereichen und kein reiner Push aus der Zentrale.

Wie sie 5 GPT-Accounts zu einem Corporate-KI-Programm skaliert haben, erzählt er in der Podcast-Folge.

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Prozesse zu verbessern klingt für viele Unternehmen unsexy.

Aber genau dort liegt bei vielen der größte Hebel.

Weil Prozesse am Ende entscheiden, ob ein Unternehmen skalieren kann oder ob alles nur „funktioniert“, solange sich die richtigen Leute gegenseitig retten.

Genau darüber spreche ich in der neuen Podcast-Folge mit Nicole Hähnel, Process Exellence Lead, Lorenz Snack-World.

Nicole erzählt, warum bei Lorenz Snack-World lange vieles „irgendwie funktioniert hat“, aber oft nur über Umwege und persönliche Netzwerke.

Und warum spätestens bei einer Kernsystem-Umstellung klar wurde:

Wenn Prozesswissen nur in Köpfen steckt, wird eine Transformation zum Risiko.

In dieser Folge lernst du:

-Wie ein Traditionsunternehmen mit 3000+ Mitarbeitern Prozessmanagement als strategischen Hebel nutzt

-Warum Prozesse oft nicht scheitern, weil „die Leute schlecht sind“, sondern weil Klarheit fehlt: Wer liefert was, wann und wofür

-Wieso eine Toolbox voller Methoden wenig bringt, wenn du nicht mal weißt, wie deine Prozesslandschaft aussieht

-Warum eine Prozesslandkarte das ist, was viele unterschätzen

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• Wie ein globaler Versicherungskonzern sein Operating Model radikal mit Agentic AI neu definiert

• KI-Prognosen 2026: Was 2025 gezeigt hat und wohin 2026 uns führt

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Vor 13 Jahren stieß Marcus Zirn immer wieder auf dasselbe Problem:

„Prozesse sind auf Papier dokumentiert, aber man kann sie nicht direkt umsetzen.“

Aus genau diesem Problem entstand Workato und heute hat das Unternehmen mehr als 1.000 Mitarbeiter.

Als er Workato mitgründete, hatte er eine klare Mission:

Prozesse sollten nicht länger auf Papier existieren.
Sondern endlich laufen.

Denn er kannte das Bild aus unzähligen Unternehmen:

Prozesse werden gemalt.
Prozesse werden beschrieben.
Prozesse werden dokumentiert.

Aber sie sind nicht „actionable“.

Und sobald man sie wirklich umsetzen will, passiert das, was alle kennen:

Auf dem Flipchart sieht alles sauber aus.
In der Realität funktioniert es nicht.
Hunderte Ausnahmefälle. Eskalationen.

Und eine Woche später ist der Prozess sowieso wieder anders.

In der Podcast-Folge geht’s genau um diesen Bruch zwischen „Prozess auf Papier“ und „Prozess in der Realität“ und warum Agentic AI das Prozessdenken gerade komplett auf den Kopf stellt.

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• KI-Prognosen 2026: Was 2025 gezeigt hat und wohin 2026 uns führt

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FINN wächst, ohne proportional mehr Mitarbeiter einzustellen.

Denn sie verfolgen einen systematischen Einsatz von KI-Agenten als Teil des operativen Geschäfts.

Viele Unternehmen stehen bei Agentic AI noch ganz am Anfang.

Sie testen Tools, bauen ein paar Piloten, sprechen über Strategien, aber echter, messbarer Business Value wird meist noch vergeblich gesucht.

Anders bei FINN.

Klassische Automatisierung ist bei ihnen bereits seit Jahren weit fortgeschritten.

Mehr als 20 Millionen Vorgänge pro Tag werden automatisiert abgewickelt.

Der nächste logische Schritt war daher die Frage:

Welche Rollen existieren am häufigsten im Unternehmen und was müsste passieren, damit diese von KI-Agenten übernommen werden?

Das Ergebnis nach 12 Monaten:

Deutlich mehr Output pro Mitarbeiter ohne lineares Headcount-Wachstum.

Andreas Stryz, CTO & Co-Founder gemeinsam Maxi Gebhard, Business Automation & AI Lead verantworten diese Entwicklung bei FINN.

Und in der neuen Podcast-Folge spreche ich mit ihnen darüber:

• Wie sie systematisch vorgehen, um Agentic AI zu skalieren

• Warum naheliegende Use Cases oft nicht die besten sind

• Warum einige Agentic-Use-Cases sogar teurer als menschliche Arbeit sein können

… und vieles mehr.

Viel Spaß beim Anhören!

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• KI-Prognosen 2026: Was 2025 gezeigt hat und wohin 2026 uns führt

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