Autor: JasminJZ

  • Von Knowledge Hiding zu Wissenssicherung

    Von Knowledge Hiding zu Wissenssicherung

    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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  • Drogeriekette dm

    Drogeriekette dm

    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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  • Ohne Human Intelligence bleibt KI unter ihren Möglichkeiten | Herbert Lohninger

    Ohne Human Intelligence bleibt KI unter ihren Möglichkeiten | Herbert Lohninger

    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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  • Wie aus Daten Produkte werden, die Mehrwert schaffen

    Wie aus Daten Produkte werden, die Mehrwert schaffen

    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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  • 6 Fehler in der Prozessarchitektur, die Transformation blockieren

    6 Fehler in der Prozessarchitektur, die Transformation blockieren

    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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  • Das Agentic-AI-Playbook von McKinsey & Roboyo

    Das Agentic-AI-Playbook von McKinsey & Roboyo

    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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  • Von AI-Trainings zu Business Impact

    Von AI-Trainings zu Business Impact

    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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  • Process Excellence

    Process Excellence

    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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  • Agentic AI & Prozesse

    Agentic AI & Prozesse

    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 Agenten statt Stellenaufbau

    KI Agenten statt Stellenaufbau

    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.

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